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101.
102.
高层钢框架-支撑结构二阶非线性随机地震响应分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对常用的高层钢框架-支撑结构,考虑材料非线性和几何非线性,建立了框架部分、支撑部分的二阶动力分析模型。用等效线性方法对结构进行非线性随机地震响应分析,结合工程算例,论述不同场地土、不同层数、不同支撑情况下,二阶效应对结构地震响应统计量的影响。 相似文献
103.
城市用地与人口的异速增长和相关经验研究 总被引:16,自引:5,他引:16
由于城市土地利用变化涉及的因素多,使获取动态研究研究所需的资料十分困难,所以,用少数几个主要因素定量地表达其变化就显得十分重要。从前人的成果,即以人口表示的城市位序-规模法则和建成区面积表示的位序-规模法则出发,绽绎出城市的用地规模和人口数量呈异速增长。这意味着,如果把整个城市看成是一个生命有机体,那么作为反映城市特征的城市用地规模和城市人口这两个重要变量,就是城市这个有机体的两个器官,他们的增长率是成比例的。还通过这个关系建立了城市建成区面积与市场人口和经济发展水平的数学模式。对我国部分城市的经验研究在一定程度上分别证明了这两经验关系。 相似文献
104.
西苕溪流域不同土地类型下氮元素输移过程 总被引:60,自引:3,他引:60
以西苕溪流域为研究对象,选择最有代表性的5种土地类型,模拟天然大暴雨,通过3次重复实验研究不同形态氮素随暴雨径流及径流沉积物的迁移过程,估算氮素在流域内不同土地利用/土地覆被条件下的损失率。研究结果表明,在相同的降雨条件下,氮素的流失速率和流失量随土地利用/土地覆被类型的不同表现出明显差异,地表径流水相总氮的流失量桑林最大,水田最小。水相不同形态的氮素流失量亦有所不同,悬浮颗粒态氮占地表径流水相总氮的70 %~90 %,水相溶解态氮的流失量以松林为最高,竹林、桑林和水田接近而且较低,不同类型的水相溶解态氮也随土地利用类型的不同表现出各自的特征。各土地类型单位面积、表层10 cm土壤氮素流失高达4.66~9.40 g·m-2,其中随径流沉积物相迁移的氮素占绝大部分(90 % 以上)。估算出的各土地利用类型总氮流失速率,地表径流水相为2.68~14.48 mg·m-2·min-1,径流沉积物相高达100.01~172.67 mg·m-2·min-1。 相似文献
105.
该文依据美国陆地卫星 (Landsat)接收的MSS、TM资料 ,得到廉州湾海区表层悬沙分布的解译图 ,分析廉州湾及湾外海区水流流场特征、悬沙的分布及输移扩散特征 ,并就潮流、径流等水动力对湾内悬沙运动、滩槽冲淤的作用和影响进行了讨论 相似文献
106.
107.
108.
109.
梁德阔 《云南地理环境研究》2003,15(3):55-62
美国、英国、日本、意大利、巴西等国先后对本国欠发达地区进行了开发建设。它们以城镇化为动力、大力发展城镇工业,已经取得许多成功经验,也有着深刻的教训。中国西部大开发可从国外开发欠发达地区的经验教训中受到启迪,以城镇化为增长点带动区域经济的全面发展,重视生态环境的保护和建设,加强以交通运输为重点的城镇基础设施建设,探索出西部地区城镇工业独特的发展道路,实现经济、社会和环境的可持续发展。 相似文献
110.
Lunan stone forest is a kind of typical karst in China, which is mainly developed under red soil. In the winter of 1999, three study sites were chosen in stone forest national park according to vegetation cover, geomorphologic location and soil types. CO2 concentration was measured with Gastec pump at different depths of soil (20, 40, 60 cm) and at the same time soil samples were gathered and soil properties such as soil moisture, pH, soil organic content were analyzed and the total number of viable microbes were counted in laboratory. In the study, dependent variable was chosen as the mean soil log (PCO2), and soil properties were chosen as the independent variables. Multiple stepwise regression analysis showed that the total amount of microbes and soil moisture are the best indicators of the CO2 production, with the equation LOG(PCO2) = - 0.039(TNM) - 0.056(Mo) + 1.215 accounting for 86% of the variation of the soil CO2 concentration, where TNM is the total number of microbes in the soil and Mo is the moisture of soil sample. 相似文献