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基于Pearson评价法的室内污染源辨识研究

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（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｕｎｉｃｉｐａｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ，Ｃｈｉｎａ，１１０１６８）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｉｎｄｏｏｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ，ａｎｉｎ ｄｏｏｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎＰｅａｒｓｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ Ｐｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ａｎｄｔｈｅｓｃｏｒｉｎｇｒａｔｅｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎｏｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆＰｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｖａｒｉａｂｌｅｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｅｎ， ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＰｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆ１６ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎｓｏｆ ｔｈｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙ，１５ｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓｗｅｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔ ｅｄ．Ｉｔｉｓａｌｓｏｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｉｍｅｐｅｒｉｏｄ．Ｉｎｔｈｅ
收稿日期：２０１７－０９－１８ 基金项目：国家自然科学基金面上项目（５１３７８３１８）；中国博士后基金项目（２０１５Ｍ５８１３６２）；辽宁省自然科 学基金项目（２０１７０５４０７６０） 作者简介：于水（１９８３—），女，副教授，博士，主要从事建筑室内环境空气质量保障技术方面研究．
第 ５期
于 冰等：基于 Ｐｅａｒｓｏｎ评价法的室内污染源辨识研究
２０１８年 ９月 第３４卷 第 ５期
沈 阳 建 筑 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）
Ｓｅｐ． ２０１８ Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．５
文章编号：２０９５－１９２２（２０１８）０５－０９４４－０９
９ ４５
ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒａｎｇｅｏｆ０－２００ｓ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｎｄｅｃｒｅａｓｅｄｓｌｉｇｈｔ ｌｙａｎｄｇｒａｄｕａｌｌｙｓｔａｂｉｌｉｚｅｄ．Ｔｈｅｂｅｓｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｈａｐｐｅｎｅｄｉｎｔｈｅ４０ｓｂｅｔｗｅｅｎτ＝８０ｓａｎｄ τ＝１２０ｓ，ａｎｄｔｈｅａｖｅｒａｇｅｓｃｏｒｅｏｆｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｒａｔｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｉｓｔｉｍｅｐｅｒｉｏｄｉｓａｓｈｉｇｈａｓ ９４３７５．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｕｎｄｅｒｔｈｅｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆａｃｃｕｒａｔｅｌｏｃａｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｌｏｐｅｏｆｔｈｅ ｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｅｑｕａｔｉｏｎ，ｔｈｅｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｏｕｒｃｅｓｃａｎｂｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ，ａｎｄｔｈｅｉ ｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｉｓｋｅｐｔｗｉｔｈｉｎｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌａｂｌｅｒａｎｇｅｏｆ０００５ｇ／ｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔｔｈｅ Ｐｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｏｌｌｕｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｉｎｖｅｒｓｅｐｒｏｂｌｅｍ；Ｐｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ；ｌｉｎｅａｒ ｆｉｔｔｉｎｇ；ｒｅｌｅａｓｅｉｎ线性拟合；释放强度
中图分类号 ＴＫ５２９ 文献标志码 Ａ
ＳｔｕｄｙｏｎＰｏｌｌｕｔｉｏｎＳｏｕｒｃｅＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ＢａｓｅｄｏｎＰｅａｒｓｏｎＥｖａｌｕａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄ
ＹＵ Ｓｈｕｉ，ＨＥＬｉａｎｊｉｅ，ＹＵ Ｚｈｉｔｉａｎ，ＦＥＮＧ Ｇｕｏｈｕｉ
ｄｏｉ：１０．１１７１７／ｊ．ｉｓｓｎ：２０９５－１９２２．２０１８．０５．２２
基于 Ｐｅａｒｓｏｎ评价法的室内污染源辨识研究
于 水，贺廉洁，于知田，冯国会
（沈阳建筑大学市政与环境工程学院，辽宁 沈阳 １１０１６８）
摘 要 目的 从室内污染物的时空分布特性出发，提出基于 Ｐｅａｒｓｏｎ评价法的室内污 染源辨识策略，从而快速准确辨识室内污染源．方法 以 Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数作为辨识指 标以及得分率作为辨识结果的评价标准，先采用控制变量法对 Ｐｅａｒｓｏｎ评价法的辨 识有效性进行验证，作为后续研究开展的基础，再基于 Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数指标，对室 内 １６个不同位置的污染源展开位置辨识．结果 最终有 １５个污染源的位置辨识结果 准确；辨识效果与辨识时段的选取有关；在 ０～２００ｓ的统计区间内，整体辨识效果呈 现先升高，后略微下降并趋 于 稳 定 的 趋 势；辨 识 效 果 最 好 的 时 段 出 现 在 τ＝８０～ １２０ｓ，此段时间内的平均辨识得分率高达 ９４３７５％；在位置辨识准确的前提下，通过 计算线性 回 归 方 程 的 斜 率 完 成 了 对 污 染 源 散 发 强 度 的 辨 识，辨 识 误 差 保 持 在 ±０００５ｇ／ｓ的可控范围内．结论 Ｐｅａｒｓｏｎ评价法可以实现对污染源的位置和散发强 度的有效辨识．

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基于P_PSO算法的室内有障碍通风环境下的多机器人气味源搜索

基于P_PSO算法的室内有障碍通风环境下的多机器人气味源搜索

第 35 卷 第 12 期
2009 年 12 月 References
自 动 化 学 报
ACTA AUTOMATICA SINICA
Vol. 35, No. 12 December, 2009
1 Grenader U, Miller M. Pattern Theory: From Representation to Inference. Oxford: Oxford University Press, 2007 2 Aubert G, Kornprobst P. Mathematical Problems in Image Processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations (Second Edition). Berlin: Springer-Verlag, 2006 3 Chan T F, Shen J H, Vese L. Variational PDE models in image processing. Notices of the American Mathematics Society, 2003, 50(1): 14−26 4 Daubechies I, Teschke G, Vese L. Iteratively solving linear inverse problems underg general convex constraints. Inverse Problems and Imaging, 2007, 1(1): 29−46 5 Evans L C. Partial Differential Equations. Rhode Island: American Mathematics Society, 1998 6 Morel J M, Solimini S. Variational Methods in Image Segmentation with Seven Image Processing Experiments. Boston: Birkhauser, 1995 7 Rudin L I, Osher S, Fatemi E. Nonlinear total variation based noise removal algorithms. Physica D, 1992, 60(1-4): 259−268 8 Shen J H. A stochastic-variational model for soft MumfordShah segmentation. International Journal of Biomedical Imaging, 2006, 2006: 2−16 9 Bar L, Sochen N, Kiryati N. Semi-blind image restoration via Mumford-Shah regularization. IEEE Transactions on Image Processing, 2006, 15(2): 483−493 10 Mallet S G. A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989, 11(7): 674−693 11 Meryer Y. Oscillating Patterns in Image Processing and Nonlinear Evolution Equations. Rhode Island: American Mathematical Society, 2001 12 Osher S, Sole A, Vese L. Image decomposition and restoration using total variation minimization and the H −1 norm. Multiscale Model Simulation, 2003, 1(3): 349−370 13 Shen J H. Beamlets are nsely embedded in H −1 . Advances in Computational Mathematics, 2009, 31(1-3): 329−348 14 Shen J H. Piecewise H −1 + H 0 + H 1 images and the Mumford-Shah-Sobolev model for segmented image decomposition. Applied Mathematics Research Express, 2005, 2005: 143−167 15 Perona P, Malik J. Scale-space and edge dection using anisotropic diffusion. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990, 12(7): 629−639
兰州市某办公建筑室内外PM_(2.5)浓度变化特征及相关性分析

兰州市某办公建筑室内外PM_(2.5)浓度变化特征及相关性分析

⑮色性能Veen Perfon兰州市某办公建筑室内外PM25浓度变化特征及相关 性分析Office Building Indoor &Outdoor Air PM2.5Concentration Variety Character Study and Correlation Analysis in Lanzhou杨全兵，王公胜，康益宾（甘肃省建筑科学研究院有限公司，甘肃兰州730070)摘要：为研究办公建筑室内外细颗粒污染物（PM2.5)质量浓度变化特征，于2019年9月〜2020年7月对甘肃省兰州市某办公建筑室内外 口1^15质量浓度、温湿度、风速进行了连续监测。

监测结果表明：室内外PM15质量浓度水平相关性显著，冬季室内外PM2_5质量浓度水平高 于春季和夏季；春、夏季室内外PM2.5质量浓度日小时均值为白天高于夜间，冬季为夜间高于白天。

无关季节，室内PM2_5质量浓度与室外风 速存在显著负相关性，与相对湿度存在正相关性，与室内外空气温度相关性不明显。

关键词：办公建筑；室内外PM2.5浓度；空气污染；实时监测中图分类号：X831 文献标识码：A文章编号：1674-814X(2021) 02-026-04室内颗粒物浓度是评价室内空气质量的重要指标之_m。

室内可吸入颗粒物（PM1Q)中细颗粒物（PM2.5)占主要部分，其对重金属、气态污染物有明显吸附作用，同时 也是病毒和细菌的载体，对人体健康危害严重|21。

现代居民 在室内活动的时间可达90%,因此，研究室内外PM25的变 化特征对改善建筑室内空气质量尤为重要。

针对PM25浓度的变化特征，樊越胜等131对陕西省西安 市某办公建筑的室内外。

和PM2.5的质量浓度进行了实 时监测和线性拟合。

赵力等141对北京市某办公建筑室内外PM2.5及I/O比值（室内外颗粒浓度比值）变化规律进行实 时监测。

张金萍等151探究了不同住所室内PM2.5的浓度水平 随室外颗粒物及室内污染源的变化规律。

基于SPSS的污染源分析及在环境管理中的应用

基于SPSS的污染源分析及在环境管理中的应用

基于SPSS的污染源分析及在环境管理中的应用基于SPSS的污染源分析及在环境管理中的应用一、引言随着现代工业化的快速发展，环境污染问题正日益引起人们的关注。

如何准确评估和控制污染源，成为环境管理的重要课题之一。

本文将以SPSS软件为工具，分析测量环境污染源的数据，并探讨其在环境管理中的应用。

通过对污染源的分析，可以为环境决策提供科学依据，推动环境保护工作的开展。

二、SPSS在污染源分析中的应用1. 数据预处理SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，提供了数据预处理的功能。

在污染源分析中，我们常常需要处理大量的数据，包括数据的清洗、缺失值的处理、异常值的处理等。

SPSS的数据清洗功能可以帮助我们快速完成这些处理工作，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据可视化SPSS可以将统计结果进行可视化展示，以图表形式直观地显示数据的分布情况和趋势变化。

在污染源分析中，我们可以利用SPSS绘制柱状图、折线图、散点图等，观察污染源的变化趋势，找出数据之间的关联性。

3. 相关性分析SPSS提供了丰富的统计分析方法，其中包括相关性分析。

通过相关性分析，我们可以探索各个变量之间的相关关系，查找主要因素和影响因素。

在污染源分析中，我们可以利用SPSS 计算各个污染源之间的相关系数，从而确定主要污染源和其影响因素。

4. 回归分析SPSS还提供了回归分析的功能，可以帮助我们建立数学模型，预测和解释变量之间的关系。

在污染源分析中，我们可以利用SPSS进行多元线性回归分析，确定各个因素对于污染源的贡献程度，制定相应的环境管理措施。

三、基于SPSS的污染源分析案例研究以某工业园区为例，对其主要的污染源进行分析和研究。

通过调查和统计数据收集，对该工业园区的空气污染源、水体污染源和固体废物污染源进行分析，并利用SPSS进行相关性分析和回归分析。

1. 空气污染源分析收集该工业园区不同污染源的排放数据，包括燃煤锅炉、化工厂和汽车尾气等。

将数据导入SPSS，进行相关性分析，找出不同污染源之间的相关关系。

基于皮尔逊相关系数的有机质谱相似性检索方法

基于皮尔逊相关系数的有机质谱相似性检索方法

基于皮尔逊相关系数的有机质谱相似性检索方法李宏彬;赫光中;果秋婷【摘要】对基于皮尔逊相关系数的有机质谱谱图相似性评估方法进行了研究.以质量数为自变量,丰度为因变量,经过一定的数据预处理过程后两个化合物的谱图转化为两个数组,这样不同化合物就可套用皮尔逊相关系数进行相关性计算.采用皮尔逊相关系数方法对具有同分异构相似性和化学结构式相似性的两组有机物质谱图谱组内、组间进行相似性计算,具有一定相似性的同一组内,谱图之间呈现较高的相关系数分值;不同组的谱图呈现非常低的相关系数分值.因此使用皮尔逊相关系数方法进行谱图相似性评估是可行的.对丰度进行非线性变换,可以大幅度提高算法的变异系数,提高质谱数据库的搜索效率.%A method for similarity evaluation of organic mass spectra based on the Pearson correlation coefficient was studied. With mass number as independent variable, abundance as the dependent variable, after certain data pretreatment process, the spectra of two compounds was transformed into two arrays, so that the spectrum correlation between two different compounds could be calculated with Pearson correlation coefficient. Pearson correlation coefficient method was used to calculate mass spectrum similarity between intra-group and inter-group of two groups organic material which has isomerism similarity and chemical structural similarity, the spectras between different groups showed very low correlation coefficient scores, so the Pearson correlation coefficient method was feasible to evaluate spectra similarity. Nonlinear transform of abundance could greatly improve the coefficient of variation of the algorithm and the efficiency of mass spectrum database search.【期刊名称】《化学分析计量》【年(卷),期】2015(024)003【总页数】5页(P33-37)【关键词】皮尔逊相关系数;质谱;相似性检索【作者】李宏彬;赫光中;果秋婷【作者单位】咸阳职业技术学院医学院医学技术研究所,陕西咸阳 712000;咸阳职业技术学院医学院医学技术研究所,陕西咸阳 712000;咸阳职业技术学院医学院医学技术研究所,陕西咸阳 712000【正文语种】中文【中图分类】O657质谱是通过制备、分离、检测气相离子质荷比(质量-电荷比)的分析方法来鉴定化合物的一种分析化学技术。