The null distribution of sample serial correlation coefficient

 The null distribution of the lag-k sample serial correlation coefficient (r _k , k=1,2,3) was investigated by Monte Carlo simulation. For a time series with normal, exponential, Pearson 3, EV1 (Gumbel), or generalized Pareto (GP) distribution type, the null distribution of its r _k can be approximated by the normal distribution with mean −1/(n−k) and variance 1/(n−1). But for a time series with the lognormal, EV2 or EV3 (Weibull) distribution type, the null distribution of r _k is skewed distributed. In such cases, a simulation technique is suggested to construct percentile confidence intervals at a given significance level.     

Power of the Mann–Whitney test for detecting a shift in median or mean of hydro-meteorological data

 The non-parametric Mann–Whitney (MW) statistic test has been popularly used to assess the significance of a shift in median or mean of hydro-meteorological time series. It has been considered that the test is more suitable for non-normally distributed data and it may be not sensitive to the distribution type of sample data. However, no evidence has been provided to demonstrate these. This study investigates the power of the test in various circumstances by means of Monte Carlo simulation. Simulation results demonstrate that the power of the test is very sensitive to various properties of sample data. The power depends on the pre-assigned significance level, magnitude of a shift, sample size, and its occurrence position within a time series; and it is also strongly affected by the variation, skewness, and distribution type of a time series. The bigger the magnitude of a shift, the more powerful the test is; the larger the sample size, the more powerful the test is; and the bigger the variation within a time series, the less power the test has. The test has the highest power if a shift occurs at the midpoint of a time series. For the samples with different distribution types, the power of the test is dramatically different. The test has the highest power for time series with the extreme value type III (EV3) distribution while it indicates the lowest power for time series with the lognormal distribution.     

河流水质风险评价的灰色-随机风险率方法

提出了量化影响河流水质的随机不确定性与灰色不确定性的水质超标灰色－随机风险率概念，建立了水质超标灰色－随机风险率评价模型。在水质单项参数评价模型中，将河流污染物浓度变量的分布处理成灰色概率分布，将污染物浓度超过水质类别标准值的风险率处理成灰色概率，即水质超标灰色－随机风险率。在水质综合评价模型中，河流水环境系统被考虑为担任某一使用可能的可靠性系统，而任意一种水质参数超标意味着河流水体使用功能不能得到应有的保证，也即表明水体综合评价超标，最后借鉴系统可靠性分析的理论和方法计算水质综合超标率。该方法应用于黄河花园口断面重金属污染风险评价。     

战略环境评价若干问题研究

分析了传统环境影响评价制度的不足，回顾了战略环境评价的研究与实践进展，阐述了战略环境评价与环境可持续发展的关系，并对以实现环境可持续发展为目标的战略环境评价体系所存在的问题进行了分析。     

GIS支持下的山东省土壤侵蚀空间特征分析

利用遥感（RS）技术提取土壤侵蚀信息，在地理信息系统（GIS）支持下，借助数据库管理系统（DBMS），建立空间数据库和属性数据库；以县级行政区域为综合分析单元，计算土壤侵蚀强度综合评价指数并进行分级处理，对山东省土壤侵蚀空间特征进行分析。     

水资源复杂适应配置系统的理论与模型

在对水资源配置系统的复杂性及其复杂适应机理分析的基础上，应用复杂适应系统理论的基本原理和方法，构架出了全新的水资源配置系统分析模型，同时对系统的动力机制、主体行为特性和系统状态的评价方法进行了描述，形成了一个较为完整的研究体系，用于分析水资源配置系统的演化规律，并应用这种分析方法对南水北调工程对受水区水资源配置的影响进行了简要的研究。     

河北省粮食生产灰色关联动态分析

根据 194 9～ 1998年各县 (市 )的统计资料 ,分析了河北省近 5 0年粮食生产的变化历程和空间差异 ,运用灰色系统理论对影响河北省粮食生产的诸因素进行关联动态分析 ,量化了粮食总产量与诸因子的关联程度 ,指出粮食单产、有效灌溉面积和粮食播种面积是影响河北省粮食生产的最重要因素 ,并提出了实现河北省粮食生产可持续发展的基本途径 ,为今后河北省农业可持续发展提供了参考依据     

南水北调中线工程建设与河南水资源可持续利用

文章通过对河南省水资源开发利用现状，存在的主要问题，水资源供需平衡以及南水北调工程对河南省水资源利用的影响论述，提出了在拟定南水北调工程供水方案中，应通过强化节水，加强水资源保护，严格控制地下水开采，将水资源作为商品等措施，促进河南省水资源的可持续开发利用。     

深埋长隧道有害气体发生的地质条件初探

有害气体的深埋长隧道的主要地质灾害现象之一。本文在现场调查及查阅国内外文献资料基础上，探讨了有害气体发生的地质条件，为有害气体地质灾害的预测提供了依据。     

我国低山丘陵区水土流失生态环境背景分析

我国是一个以山地为主的国家，山地多为大江大河的源头，而低山丘陵为这些大江大河支流的发源地，这些区域的水土流失必然会带来环境问题。本文以TM影象为数据源，以GIS为技术支撑，从DEM中获取低山丘陵层，以此为MASK层，提取水土流失及相应的生态环境背景各层，包括土地利用、坡度、年降水、积温、植被等生态背景层，这些背景层是多年数据的平均，然后把水土流失层与环境背景各层分别叠加，分析不同环境背景下水土流失状况，从而为治理水土流失提出科学依据。