基于逐步多元线性回归和随机森林模型预测黄河流域极端气温事件

全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明:黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10<r_(max)<0.89),r_(max)对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较好,验证期的决定系数(R 2)范围分别为0.53~0.95和0.64~0.95;除对TXx的模拟效果稍弱外,其他5个ETI的RF模型模拟效果均优于SMLR模型。太平洋区极涡强度指数(PPVI)是影响黄河流域TXx、TNn、TX90p和FD0的最重要环流因子,北非—北大西洋—北美副高脊线位置指数(NANRP)对TN10p和TD30的影响最大。预测的2022年11月ETI的空间分布特征与多年平均情况基本相似。研究结果为黄河流域极端气温事件预报提供了参考。

逐步多元线性回归模型解释近年上海市降水pH降低原因

分析2002年-2007年上海市降水化学组成变化特征可得,近年来,上海市降水的pH下降迅速,硫酸根离子与硝酸根离子的比值以及钙铵离子的比值整体上都呈下降趋势。根据上海市降水中的各离子浓度建立了氢离子的逐步多元线性回归模型,并以建立的模型为基础,分析了降水中各主要离子浓度的变化对氢离子浓度的影响大小情况。由模型可以得出,硫酸根离子与硝酸根离子浓度增加时,氢离子浓度也随之增加,铵离子与钙离子浓度增加时,氢离子浓度则随之减小。氢离子变化对4种主要离子的敏感性顺序为:硝酸根>硫酸根>钙离子>铵离子。结合上海市降水化学组成特征分析结果可得,主要离子浓度的变化是导致降水pH快速下降的原因。

紫杉醇及其衍生物基于逐步多元线性回归分析的QSAR研究

应用逐步多元线性回归方法，对紫杉醇及其衍生物的两个异构体系进行了构效关系研究，发现C13位侧链中的C3'位取代基的摩尔折射与其活性密切相关，从而可以推断出C3'位取代基的改变很可能是其生物活性变化的重要因素，这为设计与合成活性较高的紫杉醇类似物将提供有价值的参考信息。

大学生健康自评完好量表的检验与生活方式关联因素的回归分析

大学生生活方式对健康影响的长期性共同构成了研究生活方式与健康自评相关性的内在合理性。通过建立主成分分析、逐步多元线性回归分析及区分效度检验模型,实证性认证了"健康自评完好"量表所具有的非常显著的操作性区分效度;从理论和实践层面上分析了"锻炼时间"、"周锻炼次数"、"睡眠充足度"、"睡眠平均时间"、"饮食有规律"、"早餐有保证"、"休闲生活规律"等因素在内的大学生生活方式对健康自评完好表达出的显著的积极影响。这对完善健康自评的测量理论、启发大学生形成积极生活方式及培养现代生活意识乃至构建健康型大学都具有前瞻性的启迪意义。

基于高光谱图像和逐步回归的新疆新鲜牛肉颜色分析

由于高光谱图像可同时获得样品的图像和光谱信息,近年来在现代检测技术上得到广泛关注,本文探讨了高光谱图像技术对新疆新鲜牛肉颜色检测的可行性。本研究采集了78个牛肉背脊样品的高光谱图像,并测量其亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)和饱和度(C*)等颜色参数,选取感兴趣区域获取样品代表性光谱,通过选择多元散射校正Savitzky-Golay平滑、一阶导数和中心化等预处理方法,建立并评价了预测各颜色参数的逐步多元线性回归校正模型。对于L*、a*、b*和C*,模型选择的波长点数分别为7、11、4和9,校正集的相关系数分别为0.92、0.85、0.86和0.81,校正标准差分别为1.55、1.54、0.83和1.83,预测集的相关系数分别为0.91、0.84、0.92和0.86,预测标准差分别为1.71、1.62、0.81和1.68。结果表明,高光谱图像技术可用于快速无损地检测新疆新鲜牛肉的颜色。

基于Kolmogorov-Zurbenko滤波法分析2015—2021年京津冀地区大气颗粒物变化趋势

京津冀地区是我国近年针对大气颗粒物污染治理的重点区域。采用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波分析2015—2021年京津冀地区13个城市细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM 10)和粗颗粒物(PM_(2.5-10))的时间序列。结果表明,PM_(2.5)和PM 10年均浓度总体呈下降趋势,其下降速率分别为5.07和8.10μg·m^(-3)·a^(-1)。KZ滤波分析结果表明,PM_(2.5)、PM 10和PM_(2.5-10)的短期分量、季节分量和长期分量之间相互独立。短期分量贡献占比(大于50%)最高,其次为季节分量,说明原始时间序列的波动主要受控于污染源排放以及气象条件的短期变化和季节变化。针对KZ滤波分解出的浓度序列,建立逐步多元回归线性模型,定量评估气象和减排对变化趋势的贡献。逐城分析结果表明,秦皇岛市气象条件对PM_(2.5)浓度的影响(14.86%)最大,衡水市减排措施对PM_(2.5)浓度的影响(96.77%)最大;秦皇岛市气象条件对PM 10浓度的影响(13.69%)最大,廊坊市减排措施对PM 10浓度的影响(93.96%)最大;沧州市气象条件对PM_(2.5-10)浓度的影响(26.23%)最大,廊坊市减排措施对PM_(2.5-10)浓度的影响(91.80%)最大。整体分析结果表明,减排对2015—2021年京津冀大气颗粒物污染改善起着至关重要的作用。

非透析慢性肾脏病患者肌钙蛋白T校正公式的建立

目的探讨慢性肾脏病(CKD)患者肌钙蛋白T(cTnT)与常见临床指标的依存关系,建立非透析CKD患者cTnT的校正公式。方法回顾性分析690例中部战区总医院住院非透析CKD患者的临床指标:年龄、性别、基础代谢率(BMI)、估算肾小球滤过率(eGFR)、血肌酐(CR)、血尿酸(UA)、尿素(BUN)、白蛋白(ALB)、胆固醇(CHOL)、三酰甘油(TG)、血红蛋白(HGB)、红细胞比容(HCT)、红细胞分布宽度(RDW)、红细胞计数(RBC)、CKD分期;将cTnT值取对数为ln(cTnT),探讨以上指标与ln(cTnT)的依存关系,建立cTnT的校正公式。结果cTnT的异常率随着CKD分期的上升逐渐升高。CKD各期的cTnT水平差异具有统计学意义(P<0.05);ln(cTnT)与CR、UA、BUN、HGB、ALB、HCT、RDW、RBC、CKD分期、年龄、eGFR存在线性相关(P<0.05);其中与CR、HGB、HCT、RBC、CKD分期存在强相关性(|R|>0.5)。采用逐步多元线性回归分析,cTnT最终校正公式为cTnT校=0.0124∗1.3366CKD∗0.9931HGB。结论临床排查非透析CKD患者的急性冠脉综合征(ACS)时,可将cTnT检测值与cTnT校正比较后再进行判断。

菜市场活力时空特征及影响因素研究——以邯郸市丛台区为例

营造公共空间活力是城市设计的主要目标,菜市场作为城市传统的公共空间,对其活力研究具有重要意义。以邯郸市丛台区菜市场为研究对象,结合实地调研和网络开源数据构建菜市场活力指标体系,测度菜市场活力时空变化特征,并通过逐步多元线性回归法分析建成环境指标对菜市场活力的影响。结果表明:1)时间上,工作日与休息日菜市场的使用特征差异较大。2)空间上,所研究区域菜市场活力呈现中间高、四周低的空间分布特征,活力分布不均。3)此外,心理可达性、消费者结构多样性和功能混合度与菜市场活力呈显著正相关;空间围合度则相反,与菜市场活力呈显著负相关。在此研究结果的基础上提出菜市场空间品质提升策略,以期为城市公共空间的活力复兴提供思路。

PLS和SMLR建模方法在水蜜桃糖度无损检测中的比较研究

在实际应用中,一些实验条件往往不能严格控制而存在变化,从而影响近红外光谱检测模型的稳健性。文章以50个常温和50个冷藏后的奉化水蜜桃样品组成温度混合样品集,经光谱杠杆值和狄克松检验法进行异常光谱剔除后,采用偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)对水蜜桃糖度进行建模分析。PLS的建模结果:校正集相关系数RC=0.965,校正均方根标准误差RMSEC=0.301°Brix,交叉验证RCV=0.812,交叉验证均方根标准误差RMSECV=0.67°Brix,标准偏差与交叉验证均方根标准误差的比值RPD=1.72;SMLR的建模结果:校正集RC=0.929,RMSEC=0.424°Brix,交叉验证RCV=0.887,RMSECV=0.532°Brix,RPD=2.16。SMLR的预测结果要优于PLS的预测结果,在SMLR分析中,在3个不同的光谱区域4 290～7 817,7 817～10 725,4 290～10 725 cm-1的RPD值分别为1.97,1.89,2.16。试验结果表明,将不同温度条件下的样品组成温度混合样品集,用PLS和SMLR建立的模型具有较好的预测效果。

从高光谱卫星数据中提取植被覆盖区铜污染信息

重金属矿山开采活动对生态环境造成了复杂的影响,而植被的生长状况是矿山周围生态环境变化的重要指示因子。常规的对植被中重金属元素富集程度的估计方法往往依赖于大量的野外调查数据以及实验室化学分析方法,需要耗费大量的物力与时间。而通过光谱分析方法能够非接触地获取植被中的重金属含量信息。然而,从高光谱遥感卫星数据中反演植被重金属含量信息仍然是个比较困难的工作。从众多的卫星数据波段中找到对特定重金属元素敏感的波段是植被重金属含量提取的关键。该工作探索了一种基于统计分析的方法从国产卫星（HJ-1）高光谱数据中实现特征波段发现与重金属含量提取,该方法基于野外实测数据集与环境星高光谱遥感图像,选取叶片铜离子含量作为重金属铜污染程度的指示因子,利用44组德兴铜矿植被覆盖区的叶片铜离子含量数据与逐步多元线性回归与交叉验证方法,实现了环境星高光谱反射光谱与叶片铜离子含量的统计建模。将统计模型应用于德兴铜矿研究区,生成了德兴铜矿植被覆盖区叶片铜离子含量分布图。结果表明,该工作建立的重金属含量估计模型具有明显的统计学意义,叶片铜离子含量对516nm附近的冠层反射光谱最为敏感。矿区铜含量制图结果表明,德兴铜矿植被覆盖区铜离子含量的分布范围介于0~130mg·kg-1之间,铜离子含量在德兴市东南角和铜矿周围的植被覆盖区域含量最高,均介于80~100mg·kg-1之间。制图结果可以为德兴铜矿重金属铜污染的预防与治理提供基础数据支持。

ATR-FTIR在小麦及其制品呕吐毒素污染水平快速测定中的应用

为快速测定小麦及其制品呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)污染情况,搜集小麦、面粉及面粉制品共98份,利用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)获取样品在4 000～600 cm^(-1)的光谱信息,对样品中的DON含量建立了基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析和逐步多元性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)分析方法的定量分析模型。结果显示,不同DON含量样品在1 740、1 648、1 549 cm^(-1)和1 300～900 cm^(-1)等波段处的吸收值存在显著差异。PLSR和SMLR均能较好预测样品中的DON含量,其中PLSR模型的预测集决定系数R_P^2、预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)和相对分析偏差(residual predictive deviation,RPD)值分别为0.86、0.438 mg/kg和2.6。SMLR结合9个波长所建模型的R_P^2、RMSEP和RPD值分别为0.86、0.426 mg/kg和2.6。结果表明,ATR-FTIR用于小麦及其制品DON污染快速分析具有可行性。

基于声学特性的西瓜糖度检测系统

该研究优化了由包裹橡皮的金属小球、压电式加速度传感器、电荷放大器、光电式触发电路、数据采集卡和计算机等组成的西瓜声学特性测试系统。由所获取的声波信号幅值谱计算出声透过率,采用TQ软件中SMLR(逐步多元线性回归)函数选取6个特征频率:752、869、1001、4556、322、3950Hz,由其对应的声透过率值建立了西瓜品质检测的多元线性回归模型。对47个西瓜样本的试验数据分析表明:将敲击点和接收点分别放置在西瓜自然生长状态的中部对侧可获得最佳的测定模型,模型的校正相关系数R、校正均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别是0.80753、0.646和0.655。实现了西瓜糖度检测目的,为声学无损检测西瓜成熟度提供了参考。

棉涤混合纺织面料含量的近红外光谱检测

文章采用逐步多元线性回归来选择面料吸收光谱1300nm^1800nm的特征波长,就棉和涤纶的混合面料进行含量检测研究。通过计算相关系数,对平滑处理后的吸收数据建立校准方程,棉和涤纶的检测精度为6%。实验表明近红外检测可以用于纺织面料的定性和定量分析。

厦门站气温非均一性订正及其变化特征对比分析

利用逐步多元线性回归法和差值法相结合对厦门站1954～2007年逐年/月平均、最高和最低气温进行非均一性订正,订正值分别为0.84、0.72和0.65℃。对比分析订正前后气温的年际和季节变化趋势。订正后的气温资料分析结果显示:年均、最高和最低气温都呈快速增温趋势,倾向率依次为0.25、0.33和0.18℃/10a,即54a内约分别增温1.4、1.8和1.0℃;春夏秋冬四季平均、最高和最低气温也呈现快速增温趋势,其中以冬季增温最显著;年、季平均最高气温增温率都比最低气温快使得气温日较差以0.15℃/10a速率增大。

64排螺旋CT与实时三维超声心动图定量评价冠心病左室收缩功能的对比研究

目的比较64排螺旋CT(64-MDCT)和实时三维超声心动图(RT-3DE)定量评价冠心病患者左室收缩功能的临床应用价值。方法 108例冠心病患者同期行64-MDCT和经胸RT-3DE检查,测量左室舒张末期容积(EDV)、收缩末期容积(ESV)、每搏输出量(SV)和左室射血分数(LVEF),并采用逐步多元线性回归(SMLR)方法进行分析。结果 64-MDCT和RT-3DE测得左心功能各指标的数据在统计学上无统计学差异,采用SMLR法进行比较,r分别为EDV为0.835 2、ESV为0.804 3、SV为0.763 2、LVEF为0.897 1,P均>0.05。两种方法所测EF值偏差较小,无统计学差异。结论 64-MDCT和RT-3DE两种方法在评价左室收缩功能方面具有很好的相关性,在准确测量左室收缩功能、有效评价冠心病左室重构和心脏功能损伤上可以互为补充。

基于金、银溶胶的表面增强拉曼光谱法测定苹果中马拉硫磷含量对比研究

使用共焦显微拉曼光谱仪,结合表面增强拉曼散射技术,将含有农药马拉硫磷的苹果汁样本进行一定的前处理后,分别采集其基于金、银溶胶的表面增强拉曼光谱,结合逐步多元线性回归方法对两种光谱分别进行数学建模分析。结果表明,在0.01~0.5 mg/kg的线性范围内,基于金溶胶所建立的模型相关系数(R2)为0.999 6,校正标准差为0.001 86 mg/kg,真实值与拟合值差异最大不超过0.003 mg/kg,而基于银溶胶所建立的模型相关系数(R2)为1,校正标准差为0.000 78 mg/kg,真实值与拟合值差异最大不超过0.001 2 mg/kg,预测标准差分别为0.213 mg/kg和0.146 mg/kg,银溶胶效果优于金溶胶。

分立波长型近红外光谱分析仪定标模型的优化

对于滤光片型或者二极管阵列型等采用非连续扫描方式工作的近红外光谱仪来说 ,如何快速、准确地进行定标波长的优选一直是很关键的问题 ,传统近红外定标波长的优选采用向前或者向后逐步多元线性回归方法 ,依据回归结果所给出的各个波长的t检验值进行定标波长的筛选 ,但是在实际应用中 ,被筛选掉的波长也可能是非常有用的定标波长 ,而增加波长的定标所给出的定标标准差往往会减小 ,但预测精度则不一定会提高。文章将组合数学中的组合生成算法和面向矩阵运算的计算机语言相结合运用于近红外最优回归定标波长的计算机选取 ,可以在较短的时间内完成最优波长组合的选取 ,由于最优波长组合的选取是在优选定标波长数一定的前提下进行比较而且以经回归定标分析确定定标标准差最小原则 ,所以由此得到的定标方程是稳健的。

基于水稻冠层高光谱的叶片SPAD值估算模型研究

为进一步提高水稻冠层光谱对叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)值的反演精度,利用光谱仪和叶绿素计实测了水稻全生育期的冠层高光谱反射率和SPAD值,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片SPAD值进行了相关性分析;利用主成分分析(principle component analysis,PCA)对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分作为输入变量,分别应用逐步多元线性回归分析法(stepwise multiple linear regression,SMLR)与支持向量回归(support vector regression,SVR)构建叶片SPAD值的高光谱估算模型;另分析322种冠层光谱参数与叶片SPAD值之间的相关关系,筛选相关系数高的14种特征参数作为输入变量,分别应用逐步回归与支持向量回归构建SPAD值的高光谱估算模型,并进行验证。结果表明,叶片SPAD值与水稻冠层原始光谱反射率的相关性在669 nm处高达-0.876,与一阶导数光谱的相关性在543 nm处最高达-0.834;不同模型的精度值各异,以特征参数为输入变量建立的逐步回归模型和SVR模型的均方根误差RMSEv分别为2.926、3.895,相对分析误差RPD分别为2.064、1.55。而基于主成分分析建立的逐步回归模型和SVR模型的RMSEv分别为3.349、2.631,RPD分别为1.803、2.295。对比发现主成分分析结合支持向量机模型可以很好地预测叶片SPAD值。

Study on QSAR of Taxol and its Derivatives Based on Stepwise Multivariate Linear Regression Analysis

应用逐步多元线性回归方法，对紫杉醇及其衍生物的两个异构体系进行了构效关系研究，发现Ｃ１３位侧链中的Ｃ３＇位取代基的摩尔折射与其活性密切相关，从而可以推断出Ｃ３′位取代基的改变很可能是其生物活性变化的重要因素，这为设计与合成活性较高的紫杉醇类似物将提供有价值的参考信息。

土壤中多环芳烃微生物降解活性定量构效关系

多环芳烃(PAHs)是一类在环境中广泛分布的持久性有机污染物,其微生物降解半衰期t1/2是描述PAHs的微生物降解性能的一个关键参数,对于评估PAHs在环境中的持久性具有重要意义。在B3LYP/6-31G(d)理论水平下对11种PAHs分子进行量子化学计算并提取量子化学参数,运用逐步多元线性回归分析建立了PAHs量子化学参数与土壤中PAHs微生物降解半衰期的定量预测模型。该模型的相关系数的二次方达到0.960,并且内部检验和外部检验结果都显示所获得的模型具有较高的拟合精度和较好的预测稳定性,可有效评估PAHs在土壤中的分配能力。模型变量重要性分析表明电子空间广度对PAHs在土壤中的持久性起着关键作用,具有较大R_e值的PAHs分子在土壤中更容易被微生物降解。