基于PCA-APCS-MLR模型的滇池流域地下水质量影响因素定量识别

近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化了人为和天然因素对流域内地下水质量的影响程度.结果表明:①滇池流域约78%的地下水超过GB/T 14848-2017《地下水质量标准》Ⅲ类水标准,其中主要超标指标为铝(Al)、锰(Mn)和总铁(TFe).②通过主成分分析(PCA)提取了5类影响水质的主成分因子,分别为水岩相互作用因子(24.27%)、生活污水漏排因子(17.09%)、农业活动污染因子(12.24%)、地质环境背景因子(10.26%)和工业活动污染因子(9.14%),方差累积贡献率为73.00%.③利用APCS-MLR模型进一步量化了各类人为和天然因素对流域内地下水质量影响的贡献,5项因子对特征指标的平均贡献率分别为45.15%、70.76%、45.54%、54.1%和44.59%.研究显示,人类活动对地下水的过度开采及工农业活动是导致区域地下水质量下降的主要因素.

基于APCS-MLR模型的九洲江广东段不同水期水质变化特征及污染来源解析

为探究九洲江广东段水质变化特征及其污染来源,选取了2021—2022年九洲江营仔国考断面自动站逐日水质数据,利用相关性分析、绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)模型对九洲江不同水期水质特征及污染来源进行了研究。结果表明:九洲江营仔断面丰水期水质相对较差,高锰酸盐指数、总磷和浊度相较枯水期显著升高,溶解氧、pH相较枯水期显著下降;不同水期水质指标相关性存在一定差异,与枯水期相比,丰水期pH、溶解氧和浊度与其他水质指标的相关性有所增加,而高锰酸盐指数、氨氮、总磷和总氮指标间的相关性有所减小;枯水期畜禽养殖源+城镇生活源对总磷、氨氮和总氮的绝对贡献率分别为58.47%、48.71%和44.14%,未识别污染源对高锰酸盐指数、水温、pH和电导率的绝对贡献率分别为63.08%、59.48%、54.90%和52.65%;丰水期农业面源+城镇面源对总氮、总磷和高锰酸盐指数的绝对贡献率分别为51.96%、41.38%和34.78%,气象因子对溶解氧、pH和氨氮的绝对贡献率分别为55.66%、40.75%和31.87%。综合来看,九洲江广东段水质指标枯水期主要受畜禽养殖源+城镇生活源和未识别污染源的影响,丰水期主要受农业面源+城镇面源和气象因子影响,故九洲江广东段水质管控不仅要加强畜禽养殖污染治理、城镇污水管网完善,还应注重保障生态流量、削减汛期面源污染等工作。

基于RF和MLR的土壤重金属影响因素分析及生物有效性预测

为探究影响土壤中重金属累积和生物有效性的因素,以桂北地区某铅锌矿流域为研究对象,综合运用单因子指数法、风险评价编码法(RAC)、多元线性回归模型(MLR)和随机森林模型(RF)进行土壤重金属(Pb、Zn、Cu和Cr)累积影响因素分析及生物有效性预测。结果表明:研究区Cr含量无超标且空间分布相对均匀(变异系数为0.51);Cu、Pb和Zn的含量均值(分别为52.58、280.31 mg·kg^(-1)和654.71 mg·kg^(-1))均大于广西西江流域土壤重金属背景值,在思的河山前和地下河入口处全量和生物有效性均较大,对土壤生态环境具有一定风险;对于重金属全量分布和生物有效态的影响因素,阳离子交换量(CEC)、黏粒(Clay)、土壤有机质(SOM)和铁铝氧化物对Cr影响较大,SOM、Clay、pH和铁铝氧化物对Cu影响较大,pH、电导率(EC)和Clay对Pb影响较大,CEC、pH、土壤质地和铁铝氧化物对Zn影响较大;生物有效性预测结果显示RF和MLR均可较好地预测土壤重金属的全量与次生相,其中RF预测的R2区间为0.44~0.93,MLR预测的R2区间为0.30~0.72,RF预测结果表现更为准确。

MLR、CD4^(+)/CD8^(+)和APRI检测对传染性单核细胞增多症合并肝损伤患儿病情和预后的评估价值

目的探讨单核细胞/淋巴细胞比值(MLR)、CD4^(+)T细胞CD8^(+)T细胞比值(CD4^(+)/CD8^(+))和天冬氨酸氨基转移酶/血小板比值指数(APRI)对传染性单核细胞增多症(IM)合并肝损伤患儿的评估价值。方法选择2021年1月—2022年10月海安市人民医院儿科收治的IM患儿200例,根据是否出现肝功能异常分为肝损伤组(n=157)和非肝损伤组(n=43);将肝损伤组患儿根据肝功能检查结果分为轻度肝损伤组(n=77)、中度肝损伤组(n=59)和重度肝损伤组(n=21),根据EB病毒DNA(EBV DNA)峰值载量分为低载量组(n=32)、中载量组(n=97)和高载量组(n=28),根据治疗1周后EBV DNA载量是否转阴分为转阴组(n=116)和未转阴组(n=41);检测和比较各组的一般资料、血常规、肝功能和血清学指标,Pearson分析MLR、CD4^(+)/CD8^(+)和APRI水平与超敏C-反应蛋白(hs-CRP)、腺苷脱氨酶(ADA)和肝损伤持续时间的相关性,绘制受试者工作特征曲线(ROC)分析联合和单独检测的评估效能。结果肝损伤组的中性粒细胞(NEU)和血小板计数(PLT)水平低于非肝损伤组,年龄、单核细胞(MO)、淋巴细胞比率(LYM)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、腺苷脱氨酶(ADA)、hs-CRP和EBV DNA载量水平高于非肝损伤组,差异有统计学意义(P<0.05);两组的性别、体质指数(BMI)、病程、白蛋白(Alb)、总胆红素(TBil)、直接胆红素(DBil)水平比较,差异无统计学意义(P>0.05)。肝损伤患儿中,重度亚组的MLR和CD4^(+)/CD8^(+)为0.15±0.04和0.88±0.32,分别低于中度亚组和轻度亚组的0.18±0.05、0.25±0.07和1.09±0.37、1.22±0.41,APRI为1.24±0.25,高于中度亚组和轻度亚组的1.13±0.20和1.05±0.17,差异有统计学意义(F=13.584、14.267、11.459,均P<0.05);高载量亚组的MLR和CD4^(+)/CD8^(+)为0.16±0.04和0.86±0.31,低于中载量亚组和低载量亚组的0.19±0.05、0.24±0.06和1.15±0.39、1.24±0.43,APRI为1.21±0.23,高于中载量亚组和低载量亚组的1.10±0.19和1.02±0.16,差异有统计学意义(F=12.065、16.428、10.297,均P<0.05);未转阴亚组的MLR和CD4^(+)/CD8^(+)为0.17±0.04和0.82±0.29,低于转阴亚组的0.22±0.05和1.16±0.38,APRI为1.17±0.21,低于未转阴亚组的1.03±0.17,差异有统计学意义(F=7.628、8.374、7.429,均P<0.05)。Pearson显示,IM肝损伤患儿的MLR、CD4^(+)/CD8^(+)与hs-CRP、ADA和肝损伤持续时间呈负相关,APRI呈正相关(P<0.01)。ROC显示MLR、CD4^(+)/CD8^(+)和APRI单独及联合检测评估IM肝损伤患儿的AUC分别为0.539、0.906、0.854和0.978,联合检测的敏感度和特异性均高于任一单项检测的效能(P<0.05)。结论MLR、CD4^(+)/CD8^(+)和APRI作为简易可靠的血清学指标,联合检测对IM合并肝损伤患儿的病情严重程度和疾病预后的评估价值较高。

MLR联合MELD评分对乙型肝炎相关慢加急性肝衰竭预后的预测价值

目的:分析单核细胞-淋巴细胞比率(MLR)联合终末期肝病模型(MELD)评分对乙型肝炎相关慢加急性肝衰竭(HBV-ACLF)预后的预测价值。方法:选取2019年1月至2022年1月我院收治的167例HBV-ACLF患者为研究对象,随访患者90 d的生存状况,肝移植或死亡患者纳入预后不良组(n=80),其余患者纳入预后良好组(n=87)。采用logistic回归分析HBV-ACLF患者预后的影响因素,并绘制ROC曲线,分析MLR联合MELD评分对HBV-ACLF预后的预测价值。结果:MLR、MELD评分是HBV-ACLF患者预后的影响因素(P<0.05);MLR、MELD评分、MLR联合MELD评分预测患者预后的AUC分别为0.640、0.679、0.792。结论:MLR升高及MELD评分高与HBV-ACLF患者预后不良有关,MLR联合MELD评分对HBV-ACLF患者预后的预测价值较高。

基于MLR-ARIMA-IOWHA优化模型的城市生活垃圾产量预测

以合肥市2011—2020年历史城市生活垃圾产量为验证数据,以多元线性回归(MLR)、时间序列(ARIMA)单一模型为基础,结合加权平均组合法构建MLR-ARIMA组合模型,并引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子构建MLR-ARIMA-IOWHA优化组合模型。通过历史数据验证结果表明,IOWHA算子可以提高模型预测精度,其误差平方和(SSE)、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方百分比误差(MSPE)四项评价指标值分别为27.029、0.520、1.167%、0.00450,均优于MLR、ARIMA和MLR-ARIMA模型,IOWHA算子优化组合模型在城市生活垃圾产量预测的研究领域中具有一定可靠性和有效性。基于MLR-ARIMA-IOWHA优化模型预测了合肥市城市生活垃圾产量,至2030年将达到355.48万吨。MLR-ARIMA-IOWHA优化组合模型可以作为城市生活垃圾产量精准预测,为生活垃圾处理设施建设提供数据参考,为城市发展提供支撑。

基于APCS-MLR和PMF的铅锌矿流域土壤重金属来源解析

以广西阳朔铅锌矿为研究对象,分析了表土中的Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb、Hg和Pb共10种重金属元素含量,并利用绝对主成分-多元线性回归模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解法(PMF)等方法,识别和定量解析污染源及其贡献率.研究区内Pb、Zn、Hg、Cd、Mn和Cu的含量超过了广西当地土壤背景值3.29~13.08倍,Cr、Ni、As和Sb在局部地区超过背景值,表明研究区存在重金属污染现象;10种重金属在各深度上呈现条带状和点状分布,其中Mn、Cu、Zn、As、Cd、Sb和Pb含量高值条带状分布于思的河左岸和思的河山前区域,Cr、Ni和Hg含量高值主要分布于中西部高冈处;APCS-MLR模型和PMF模型源解析结果表明表层土壤重金属来源主要为工矿活动源、自然因素(成土母质、降雨冲刷等)和工矿及农业活动复合源,但在贡献率上存在差异,APCS-MLR模型提取的污染源贡献率依次为工矿及农业混合源(30.95%)、工矿活动(22.39%)、自然因素(15.79%)和未识别源(8.35%),PMF模型提取污染源贡献率依次为工矿活动(35.16%)、尾矿和废渣(28.21%)、工矿活动及农业活动的复合源(20.89%)和自然因素(15.74%).两种模型不同的因子提取方式、APCS-MLR模型的正交性约束、PMF模型的不确定度考虑和非负约束性等可能是引起解析差异的原因.

NLR、D⁃D、MLR评估重症肺炎患者病情严重程度及预后的价值

目的探究中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、D⁃二聚体(D⁃D)、单核细胞/淋巴细胞比值(MLR)评估重症肺炎(SP)患者病情严重程度及预后中的价值。方法选择2020年5月至2022年6月首都医科大学附属北京世纪坛医院诊治的130例急诊SP患者,根据病情严重程度将患者分为低危组(PSI<90分,n=17)、中危组(PSI:90~130分,n=48)、高危组(PSI:>130分,n=65),根据CURB⁃65评分将患者分成1组(危险因素≤1项,n=10)、2组(2项危险因素,n=53)、3组(危险因素≥3项,n=67),再依照患者预后分成预后良好组、预后不良组,对比不同病情严重程度、不同CURB⁃65评分、不同预后情况患者的NLR、D⁃D、MLR水平,并采用Logistic分析影响患者预后的相关因素。结果不同病情严重程度SP患者的NLR、MLR呈现:低危组<高危组<中危组,D⁃D水平呈现:低危组<中危组<高危组,差异均有统计学意义(P<0.05);不同CURB⁃65评分SP患者的NLR、MLR呈现:1组<3组<2组,D⁃D水平呈现:1组<2组<3组,差异均有统计学意义(P<0.05);不同预后的SP患者在年龄、吸烟史、基础病及人血白蛋白水平等方面比较差异无统计学意义(P>0.05),预后良好组NLR、D⁃D、MLR、IL⁃6、CRP、PCT水平显著低于预后不良组,差异均有统计学意义(P<0.05);经Logistic分析得出,NLR、D⁃D、MLR水平是影响SP患者预后不良的因素。结论NLR、D⁃D、MLR能有效评估SP患者病情严重程度,并预测其预后情况,可为治疗提供指导。

基于APCS-MLR模型的阳春市农田土壤中重金属源解析

阳春市位于广东省西南部,多金属矿床分布较广。本文选取阳春市作为研究区,考察农田土壤中重金属(包括砷、镉、铬、铜、汞、镍、铅和锌)的含量、分布和来源。其间采用绝对主成分得分-多元线性回归(APCS-MLR)模型,识别土壤样品中重金属的潜在来源。该模型确定3个可能的来源,即交通排放、自然源和农业活动,分别占28.16%、16.68%和14.42%。

NLR、PLR、MLR与冠状动脉疾病严重程度的相关性分析

目的探讨接受冠状动脉造影患者的中性粒细胞-淋巴细胞比值(NLR)、血小板-淋巴细胞比值(PLR)和单核细胞-淋巴细胞比值(MLR)与冠状动脉疾病(CAD)严重程度的关系。方法收集2021年1月—2021年12月在六安市人民医院接受冠状动脉造影的150例急性冠脉综合征(ACS)患者。CAD的严重程度通过Gensini评分进行评估,150例ACS患者根据评分被分为轻度病变组(≤14分,41例)、中度病变组(15~47分,69例)和重度病变组(≥48分,40例)。比较3组的临床指标,采用相关统计学分析NLR、PLR、MLR与CAD严重性(Gensini评分)的相关性。结果纳入研究的150例患者的平均年龄为(66.49±11.43)岁,男性占67.3%。在重度病变组,NLR和PLR值高于其他两组。在Pearson相关性检验中,Gensini评分与NLR呈正相关(r=0.319,P<0.001),然而,Gensini评分与MLR、PLR之间无相关性(P>0.05)。在Logistic回归分析中,NLR(OR:1.306,95%CI:0.107~0.427)是CAD的独立危险因素。在ROC曲线分析中,发现NLR的曲线下面积最高,为0.723(95%CI:0.629~0.817,P<0.001),NLR≥0.25为识别CAD存在的最佳临界值,灵敏度为78.49%,特异度为60.26%。结论根据Gensini评分,NLR与CAD的严重程度呈正相关,而研究中未观察到MLR、PLR与CAD严重程度之间的关联。

卵巢子宫内膜样囊肿患者血清MLR、PLR、CA125的变化及临床意义

目的 探究卵巢子宫内膜样囊肿(OEC)患者血清单核细胞与淋巴细胞比率(MLR)、血小板与淋巴细胞比率(PLR)、糖类抗原125(CA125)的变化及其临床意义。方法 选择行腹腔镜卵巢囊肿剥除术患者118例,按照病理结果分为OEC 68例(OEC组)和除OEC外的卵巢良性囊肿50例(对照组)。比较两组手术前后血常规、血CA125、MLR、PLR水平,分析MLR、PLR、CA125对OEC的诊断效能。结果 OEC组患者术前和术后MLR、PLR、CA125水平均高于同时间对照组(P<0.05)。Ⅲ、Ⅳ期OEC患者术前MLR、PLR、CA125水平均高于Ⅰ、Ⅱ期患者(P<0.05)。ROC曲线分析发现,MLR、PLR、CA125联合诊断效能高于单独检测(P<0.05)。术前OEC组妊娠者MLR、PLR、CA125水平低于OEC组未妊娠者(P<0.05)。结论 腹腔镜OEC患者血清MLR、PLR、CA125水平较其他类型囊肿患者异常升高,MLR、PLR、CA125三者联合检测对OEC的诊断效能较高。

基于机器学习MLR模型的地下水循环井优化设计

针对污染场地地下水循环井(groundwater circulating well, GCW)的优化设计问题,提出一种基于机器学习多元线性回归(multiple linear regression, MLR)模型的优化设计方法。该方法首先利用有限差分法建立不同条件下单个GCW运行的数值模型,通过运行数值模型,得到不同条件下GCW的运行效果,从而构建数据集;然后利用MLR算法对模型进行训练,构建计算多种GCW运行效果刻画指标的数学模型,并比较各个数学模型的拟合精度,结果显示纵向影响半径(RL)、横向影响半径(RT)模型的拟合程度较好,具有一定的泛化能力;最后根据机器学习所得的数学模型,对某试验场地GCW进行优化设计,得到最终优化设计方案,通过优化前的设计方案相比,RL、RT指标有了一定的提升,验证了方法的有效性。该研究结果可为GCW前期结构的快速设计提供参考,具有一定的实际意义。

NLR、PLR及MLR与2型糖尿病合并冠心病患者的相关性研究

目的探讨中性粒细胞/淋巴细胞比值(neutrophil-lymphocyte ratio,NLR)、血小板/淋巴细胞比值(platelet-lymphocyte ratio,PLR)及单核细胞/淋巴细胞比值(monocyte-lymphocyte ratio,MLR)与2型糖尿病(diabetes mellitus type2,T2DM)合并冠心病(coronary heart disease,CHD)患者冠状动脉病变严重程度的相关性。方法收集2019年1月至2021年12月于威海市中心医院住院并行冠状动脉造影检查的T2DM患者517例,根据冠状动脉造影结果分为单纯T2DM组161例和T2DM合并CHD组356例,比较两组一般资料及实验室检查指标。依据冠状动脉造影结果,计算出Gensini积分,将T2DM合并CHD组分为低危亚组(Gensini积分<16)151例、中危亚组(16≤Gensini积分<40)97例及高危亚组(Gensini积分≥40)108例,比较各亚组一般资料及实验室检查指标,Spearman相关性分析评估NLR、PLR、MLR与患者Gensini积分的相关性,采用logistic回归分析探讨T2DM合并CHD患者冠状动脉病变严重程度的影响因素。结果T2DM合并CHD组与单纯T2DM组性别构成比、年龄、低密度脂蛋白、低密度脂蛋白/高密度脂蛋白、糖化血红蛋白、尿素氮、肌酐、胱抑素及NLR、PLR、MLR水平差异均有统计学意义(P<0.05)。高危亚组年龄、胱抑素及NLR、PLR、MLR水平显著高于低危亚组和中危亚组,差异有统计学意义(P<0.05)。Spearman相关性分析显示,NLR、PLR、MLR与患者Gensini积分呈正相关(r s=0.393,P<0.01;r s=0.322,P<0.01;r s=0.360,P<0.01)。有序多分类logistic回归分析提示年龄、性别、舒张压、身体质量指数、肌酐以及NLR、PLR是T2DM合并CHD患者冠状动脉病变严重程度的独立影响因素(P<0.05)。结论NLR、PLR、MLR与T2DM合并CHD患者的Gensini积分呈正相关,NLR、PLR可作为T2DM合并CHD患者冠脉病变严重程度的独立预测因子。监测NLR、PLR有利于早期识别T2DM合并CHD患者冠脉病变的严重程度,预防急性冠脉综合征事件发生。

基于统计学模型的矿区粉尘污染特征及影响因素的定量分析

针对露天矿粉尘无秩序排放引发的生态环境退化问题,选取河曲露天煤矿粉尘产生区域为研究靶区,利用粉尘监测体系获取靶区TSP、PM10、PM2.5及环境指标数据,结合粉尘浓度对不同粒径粉尘分布差异性进行对比分析,引入空气质量浓度分指数法、Pearson关联矩阵分析法和灰色关联法对靶区内核心污染物、不同粒径粉尘内在关联性及环境指标与粉尘浓度的关联度进行深入探讨,基于单变量、多元线性和主成分得分-多元线性回归分析法对粒子变迁演化规律及环境指标对微粉尘权重的影响规律进行定量解析,同时运用均值误差法对MLR和PCA-MLR模型预测的精确度进行验证。结果表明:(1)区域1(采掘场)和3(煤场)不同粒径粉尘浓度均存在超过现行标准二级限值的情况,区域2(交通干道)仅存在超过一级限值的情况。(2)不同区域粉尘污染能力的强弱与IAQI评估结果一致,均为区域1>3>2;当不同区域TSP浓度一致时,域内粉尘污染能力的强弱顺序转变为区域2>3>1,且各区域核心污染物均为PM2.5。(3)不同区域粉尘浓度线性关系较为显著。(4)不同区域MLR模型演算出的多元线性方程的拟合度排序规律与粉尘浓度Pearson关联度趋于一致,且多变量拟合度优于单变量拟合度,结合MRE法检验出不同区域MLR模型预测精度区域3(3.02%)>2(9.46%)>1(10.75%)。(5)区域1中TSP和PM10与气压呈强正相关,PM2.5与相对湿度呈强负相关;区域2中各粒径粉尘均与温度和风速呈强负相关;区域3中仅与温度呈强负相关。(6)微粉尘权重与环境指标的PCA-MLR模型相对于直接MLR模型,预测精确度提高了56.63%和13.41%。

基于PCA-APCS-MLR的地下水污染源定量解析研究

以中国东北地区典型工业基地沈阳浑河冲洪积扇为研究对象,采集区域内43个采样点水质样品,分析了16项地下水质关键指标,在水化学统计和水质分析确定水质等级及特征污染物的基础上,利用主成分分析(PCA)方法确定水质指标主要因子分类,运用Arc GIS软件刻画不同污染源的空间分布规律,利用绝对主成分得分多元线性回归受体模型(APCS-MLR)计算不同公因子对地下水质的贡献程度,并验证污染源解析结果的准确性.结果表明:研究区内地下水氮、磷和铁等元素超标严重,地下水水质演化受人类活动影响较大;4类主要污染因子分别是溶滤迁移作用因子(贡献率34.21%)、农业活动污染因子(贡献率20.13%)、地质环境背景因子(贡献率13.39%)和工业活动影响因子(贡献率8.97%),方差累计贡献率为75.64%;工业生产、生活污废水排放和农业生产中农药化肥使用是地下水主要污染源且多分布于沈阳西部、西北部和南部等地区,淋溶、迁移-富集作用和农业污染对地下水质影响较为明显,PCA-APCS-MLR模型预测浓度与实测浓度一致,该方法对于地下水污染源的计算分配具有良好的针对性,适用于地下水污染源解析.

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量

利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择638,734,752,868,910,916和938nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。

基于MLR–SARIMA模型的土石坝位移预测

为分析周期因子与时效因子分别对土石坝位移的影响,更好地掌握土石坝位移变化的成因和趋势,进行土石坝位移数据中周期成分和趋势成分的变化规律和预测方法研究。采用HP(Hodrick–Prescott)滤波将实测位移序列分解为趋势项和周期项两部分,对趋势项建立基于MLR(multiple linear regression)的预测模型,对周期项建立基于SARIMA(seasonal auto-regressive integrated moving average)的预测模型,结合以上两模型的结果对土石坝位移进行预测,即MLR–SARIMA预测模型。该模型突出了MLR模型在趋势性数据上的预测优势和SARIMA模型在周期性数据上的预测优势,且仅从实测位移数据分析预测,可适用于缺少环境量数据的情况。实测位移序列经HP滤波分解后,趋势项位移呈缓慢增长趋势,年变幅从1.42至0.51 mm逐渐降低,表明由时效因子引起的土石坝趋势性位移量逐年减小,且已趋于稳定;周期项位移具有明显年周期性,这是由于土石坝位移受到年周期性变化的水位和温度影响,年变幅约为7.00 mm,表明该土石坝位移量主要是由周期因子引起的周期性位移;该变化规律符合土石坝位移的一般变化规律,说明HP滤波可很好地提取土石坝位移数据中的周期成分和趋势成分。MLR–SARIMA模型预测结果准确,相对误差较小,均在5%以内,且均方根误差、平均绝对误差百分比和调整的平均绝对误差百分比这3个指标均优于单一SARIMA模型,表明MLR–SARIMA模型突出了其在预测周期性和趋势性数据方面的优势,可适用于土石坝位移预测。

受体外周血IgG、MΦ、NK、CD4、CD8及MLR的变化与异种移植物存活的关系

目的 :探讨受体外周血IgG、MΦ、NK、CD4、CD8及MLR的变化与异种移植物存活的关系。方法 :选用小鼠移植于大鼠耳后心肌组织模型 ,按实验所设Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ组 :在术前 12、8、4、0d及 10、6、2、0d分别将小鼠脾细胞 1× 10 8个及抗脾细胞血清 0 2ml静注大鼠 ,术日始CsA 10mg (kg·d) ,Cy 2 0mg (kg·d) ,CD4McAb、CD8McAb、MΦMcAb、NKmAb均为 2 5 0 μg (kg·d) ,CCV 0 2mg (kg·d)腹腔注射至术后 6d。结果 :Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ组移植小鼠心肌存活延长 ,尤以Ⅳ组存活时间达 2 1d左右 (P <0 0 5 ) ,术后 7d外周血MΦ、NK细胞显著增多 (P <0 0 1) ,并维持至术后 2 1d ;移植术后 7dCD4、CD8稍增多 ,术后 2 1d显著增加 (P <0 0 5 ) ;术后 7dⅡ、Ⅲ、Ⅳ组IgG显著下降 (P <0 0 5 ) ;术后 7,2 1d动态MLR比较无显著差异 (P >0 0 5 )。结论 :外周血IgG、MΦ、NK细胞的变化可作为监测异种移植细胞性排斥反应的指标 ,异种移植物存活时间延长 ,将面对宿主T细胞免疫应答。

COVID-19对太湖重金属污染及水生生态风险的影响

自COVID-19爆发以来,人类生活和经济受到很大负面影响,但同时疫情期间自然环境得到一定改善.为探究COVID-19管控对太湖重金属污染和水生生态风险的影响,将疫情期间(2021.6—2021.7)和爆发前(2019.9—2020.1)太湖重金属污染和水生生态风险进行对比分析,并通过PCAAPCS-MLR(主成分-绝对主因子分析-多元线性回归受体模型)对重金属进行定量源解析.结果表明,疫情期间太湖重金属污染水平和对水生生物的生态风险皆显著降低,降幅分别为39.9%—92.8%和0.19%—87.66%.整体水质优良比例提升了33.65%.重金属中受影响最大的元素为铜和铬.定量源解析结果表明,工业源对铜和铬的贡献率分别为79.75%和84.26%,疫情期间工业活动的减少是太湖重金属污染和生态风险降低的主要原因.为更好地管控太湖重金属污染和保护太湖水生生物,建议优先监管太湖周边电镀、冶炼和化学三大工业企业铜和铬的排放.

广州周边地区地表水稀土元素污染特征及来源解析

以广州市周边地区地表水为研究对象,测定地表水中溶解态稀土元素La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb和Lu的浓度,采用单因子评价指数、内梅罗综合污染指数以及潜在生态风险指数对地表水中溶解态稀土元素进行污染和风险评价,通过APCS-MLR受体模型对广州市周边城区地表水中溶解态稀土元素的来源进行定量化解析,探究高度城市化的非矿区地表水中稀土元素的浓度分布特征。结果表明,研究区地表水溶解态稀土元素La、Ce、Nd、Pr、Gd、Dy、Sm、Er、Yb、Ho、Tb、Eu、Tm和Lu的平均浓度分别是背景值的6.97、5.15、4.06、4.58、1.58、1.71、1.14、1.26、1.22、1.67、1.33、0.47、0.83和0.80倍,表明广州市周边地区地表水中稀土元素可能存在富集现象,尤其是La、Ce、Nd和Pr等轻稀土元素。空间分布特征表明,稀土元素浓度较高的区域集中在位于广州市市内的石门山、黄山鲁和白云山,推断轻稀土元素浓度可能会受到城市中剧烈的人为活动影响。单因子污染指数结果表明,研究区地表水主要受轻稀土元素(La、Ce、Pr和Nd)污染;内梅罗综合污染指数分析表明,石门山、罗浮山、白云山和黄山鲁采样区地表水中稀土元素属于重度污染水平。潜在生态风险评价结果表明,轻稀土元素La、Ce、Pr和Nd为主要污染因子,石门山、白云山和黄山鲁采样区地表水中稀土元素污染属于中度风险水平;罗浮山和帽峰山属于低风险水平。皮尔逊相关性分析显示研究区地表水中稀土元素之间存在较强的相关性;由APCS-MLR受体模型分析得出2个主要污染源(源1和源2)和未解析源(源3),源1为自然源,贡献率为80.96%~99.12%,为研究区地表水稀土元素的主要来源;源2为人为源,主要由交通运输、工业活动等引起,其贡献率为0.32%~8.67%,是研究区地表水稀土元素的第二大来源。