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32.
煤矿区地下水环境影响评价工作等级确定方法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
根据煤炭开采工程的环境影响特点及环境保护的最新发展趋势,提出了结合矿床勘察类型,确定煤矿区地下水环境影响评价工作等级的方法及基本工作要求. 相似文献
33.
砾石定向性可用于辅助判断粗粒沉积物沉积环境的介质动力性质与强度。在岩芯图像分析与测量的基础上,运用砾石长轴视倾角玫瑰花图中任意相邻三个小扇形的半径之和的最大值(参数a)和小扇形半径大小偏离程度(参数σ)对玛湖地区百口泉组砂砾岩中砾石定向性进行等级划分和定量表征。通过该方法的应用,建立了该区不同级别砾石定向性的定量划分方案:有明显定向性(a大于35%且σ大于4)、有一定定向性(a大于35%且σ小于4)、有模糊定向性(a小于35%且σ大于4)、定向性杂乱(a小于35%且σ小于4)。并对研究区典型季节性辫状河道和暂时性辫状河道的定向性进行了实测,结果表明季节性辫状河道中σ为4.8~8.13,a为40%~62%,而暂时性辫状河道中σ小于4,a小于35%。该方法能够有效表征砾石定向性,并为沉积环境判断提供依据。 相似文献
34.
四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年(2010—2018年)全部样本,数量达1 826个(其中,正样本613个,负样本1 213个)。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好(准确率94.3%,AUC为0.980)。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。 相似文献
36.
膨胀土的胀缩等级判定对膨胀土地区工程建设具有重要的意义。为此,本文提出了一种基于支持向量回归机(SVR)模型的膨胀土胀缩等级预测方法。基于肯尼亚“蒙内铁路”沿线膨胀土的土工试验数据,以土体自由膨胀率作为预测目标,构建了包含两种不同预测指标体系的膨胀土胀缩等级预测模型。模型I以液限、塑限、塑性指数、3种不同粒径的颗粒含量(< 0.075、0.075~0.25、0.25~0.5)、土的类型为输入参数,模型II以液限、塑限、塑性指数、粒径< 0.075的颗粒含量、土的类型为预测参数。两个模型在预测时采用Linear、Polynomial、RBF和Sigmoid核函数进行训练。结果表明:(1)当预测采样次数达到1000次时,训练模型均趋于稳定;(2)整体而言,模型I的预测精度要优于模型II,模型I中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率86.6%,其次为Linear核函数(准确率82.9%)和Sigmoid和函数(准确率75.1%)。模型II中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率77.4%,其次为Linear核函数(准确率74.3%)和Sigmoid和函数(准确率72.9%);(3)采用Linear函数、Sigmoid函数和RBF函数作为核函数模型对44组未知胀缩等级的土样预测时,模型I中三者预测结果相同的数量占比为73%,其余组土样的预测胀缩等级相同或相邻,不存在“越级”现象,模型II中三者预测结果相同的数量占比为68%,不存在“越级”现象。最后,通过与模糊层次分析法评价结果对比,进一步证明了本文研究结果可为肯尼亚等类似地区工程建设中膨胀土的胀缩等级预测和处理提供依据。 相似文献
37.
对泰青威天然气管道临朐段地质灾害发育特征进行调查研究发现,临朐段地质灾害类型主要为水毁灾害,具体可分为坡面水毁、河沟道水毁和台田地水毁。野外地质灾害实地调查临朐段管道沿线共发现地质灾害15处,其中坡面水毁点6处,河沟道水毁点4处,台田地水毁点5处。采用定性与半定量相结合的评价方法对其进行地质灾害风险评价,结果表明: 地质灾害风险等级较高的有1处,占6.66%; 风险等级中等的有4处,占26.67%; 风险等级较低的有10处,占66.67%。根据管道沿线地形地貌、地质灾害发育密度、风险等级等因素,划分地质灾害中易发区61 km,低易发区10 km,管道沿线以地质灾害中易发区为主。最后,针对不同类型、不同风险等级地质灾害提出了相应的防治消减措施,为后期管道安全运营和风险整治决策提供了有效的技术依据。 相似文献
38.
以镇海、奉化分别作为宁波沿海和内陆空气质量代表站。基于代表站2013-2017年污染物资料和2015年12月至2017年2月冬季激光雷达资料,对比分析宁波地区沿海和内陆站点的空气质量差异;利用NCEP的GDAS(Global Data Assimilation System)资料和ERA-Interim高分辨率再分析资料评估两地气溶胶来源及大气自净能力差异。结果表明:宁波沿海和内陆地区中度及以上污染主要集中于冬季,冬季首要污染物以PM2.5为主;镇海NO2浓度较奉化显著偏高,而两地PM2.5 和PM10 浓度差异较小。冬季镇海和奉化3km以下都存在消光系数大的气溶胶集中层,镇海3km内消光系数平均值较奉化偏高约40%。两地中度及以上污染时,镇海和奉化的气溶胶粒子主要来自宁波西北方向的内陆地区,比例分别为90%和63%,镇海地区其余10%左右来自近距离低空偏东气流的输送,而奉化地区有37%来自浙江西南部的短距离输送。冬季当宁波地区出现区域性优和中度以上污染时,浙江北部沿海分别盛行东北风和西北风,空气质量优时混合层内平均风速大于中度以上污染时。浙江省大气自净能力比值呈自西北向东南减小,宁波地区优等空气质量大气自净能力约为中度以上污染的 1.5倍。大气自净能力在不同空气质量等级下差异显著,可作为大气污染发生、发展和消退判定的参考依据。 相似文献
39.
为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。 相似文献
40.
陕西省珍稀濒危植物及其保护与利用 总被引:4,自引:0,他引:4
陕西省分布着国家保护的珍稀濒危植物44种,其中属国家一级保护1种,二级保护15种,三级保护28种,这些珍稀濒危植物在医药,花卉,化工、木材等方面具有较高开发利用价值。由于近年来自然和人为等因素的影响,使生态环境遭到严重破坏,许多珍贵稀有植物濒临灭绝。因此,积极保护与合理利用这些资源迫在眉睫。 相似文献