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31.
南迦巴瓦地震台网完整地记录了米林M6.9地震发生的全过程.本文利用南迦巴瓦地震台网的连续波形数据对米林地震序列进行了研究.南迦巴瓦台网的定位结果显示,米林主震位于29.89°N,95.04°E,震源深度为16.7km,余震序列呈NW向展布,分布在南迦巴瓦峰和加拉白垒峰连线的东北部靠近帕隆—旁辛断裂.经计算,本次地震的h值为1.26,b值为0.84,综合序列衰减情况分析,本次地震属于主震—余震型地震.米林地震前,南迦巴瓦峰地区地震活动表现出明显的时间不均匀性,自研究区1992年ML6.2地震以来,研究区每12年左右发生一次ML6.0级以上地震,2017年至米林地震前,研究区6月前与6月后的地震活动差异很大,6月后的地震活动在频度上要明显强于6月前.空间分布上,米林地震震中附近为研究区地震活动性最强的区域,属于雅鲁藏布江断裂和帕隆—旁辛断裂交汇区域. 相似文献
32.
四川省城市地震灾害脆弱性综合评价研究 总被引:1,自引:1,他引:0
城市化进程的不断推进使得城市的地震灾害脆弱性日益加剧,而城市承灾体的脆弱性受复杂因素影响。本文针对评价指标受主观性影响较大的问题,基于人口、工程、经济及社会4个方面,构建了城市震害综合脆弱性评价指标体系;并构建基于实码加速遗传算法优化投影寻踪(RAGA-PP)的城市震害脆弱性评价模型;最后,对四川省21个市、州进行了震害脆弱性评价。结果表明:巴中、南充等地脆弱性较高,成都、攀枝花等地脆弱性较低;经济因素对城市震害脆弱性影响较大;该评价模型能够克服人为主观性,有效可行。 相似文献
33.
34.
文章利用RS和GIS技术手段对辽宁省瓦房店市1990—2015年的变迁过程进行监测,得出各历史时期的土地利用变化信息。将各类土地利用信息与景观生态学相结合,利用景观格局破碎度、景观分离度、景观优势度作为指标构建景观损失指数,并利用景观组分的面积比重构建海岸带生态风险指数。基于ArcGIS和Fragstats软件平台,通过空间采样和插值方法得到区域生态风险的空间分布,据此重构了瓦房店市1990—2015年的生态风险值变化过程。监测表明,1990—2015年期间,耕地、林地和滩涂呈减少趋势,水域和建设用地逐年增加,其他类型变化幅度不大。虽然耕地所占总面积比例由45.37%减少至37.23%,但一直是瓦房店最主要的景观。25年间瓦房店生态安全总体呈下降态势,1990—2015年6时段的生态风险年平均值分别为0.211 9、0.200 3、0.203 2、0.194 9、0.209 7和0.209 1。在时间维度,1990—2005年和2010—2015年生态安全度下降明显;在空间维度,瓦房店市海岸带的李官镇-三台满族乡和谢屯镇-炮台镇的生态风险度高,西杨乡、东岗镇和驼山乡生态风险由极高降为高或中,生态安全度有所提高。研究表明,人口和社会经济发展是影响瓦房店市景观格局变化的主要因素,该区域未来海岸带要实现可持续开发必须要进行科学的规划。 相似文献
35.
36.
为了研究P波斜入射对沉管隧道地震响应的影响,以港珠澳大桥沉管隧道为工程背景,考虑上覆海水与海床、沉管隧道之间耦合作用,采用粘弹性边界和等效力的地震荷载输入方式,利用ADINA软件建立三维有限元模型进行地震响应分析。分析入射角为0°、20°、40°、50°、60°时P波对沉管隧道环向应力峰值(正应力峰值、剪应力峰值)和位移峰值的影响,结果表明:入射角为40°时,沉管隧道应力峰值最大;入射角为0°—40°时,隧道的应力峰值逐渐增大,入射角为40°—60°时,隧道的应力峰值逐渐减小;隧道截面4个转角处及隔墙与顶板、底板的连接处为隧道剪应力峰值最大处;隧道截面左侧剪应力峰值远大于右侧;隧道顶板正应力峰值最大,顶板的正应力峰值大约为底板的2倍;隧道截面左侧位移峰值远大于隧道截面右侧。 相似文献
37.
为了得到海洋平台疲劳失效风险最大的焊接区域,提出了以有限元网格单元应力为基础的谱分析筛选方法,并开发了程序。程序采用并行计算架构,单次完成数万个单元的累积损伤度/疲劳寿命计算,并通过有限元软件以云图方式显示疲劳寿命。采用该程序计算双浮筒半潜式平台的疲劳寿命。结果表明,该型平台疲劳失效风险较高的区域为立柱与上壳体下浮体连接对角线转角区域、浮筒中纵舱壁与立柱连接区域。并行计算方法的引入,大大缩减疲劳损伤度计算的分析时间,采用22核心的CPU,时间缩短为原来的1/18.5,17小时完成全平台外壳单元谱分析计算。 相似文献
38.
Keith E. Schilling Philip W. Gassman Catherine L. Kling Todd Campbell Manoj K. Jha Calvin F. Wolter Jeffrey G. Arnold 《水文研究》2014,28(8):3314-3325
Effects of agricultural land management practices on surface runoff are evident at local scales, but evidence for watershed‐scale impacts is limited. In this study, we used the Soil and Water Assessment Tool model to assess changes in downstream flood risks under different land uses for the large, intensely agricultural, Raccoon River watershed in Iowa. We first developed a baseline model for flood risk based on current land use and typical weather patterns and then simulated the effects of varying levels of increased perennials on the landscape under the same weather patterns. Results suggest that land use changes in the Raccoon River could reduce the likelihood of flood events, decreasing both the number of flood events and the frequency of severe floods. The duration of flood events were not substantially affected by land use change in our assessment. The greatest flood risk reduction was associated with converting all cropland to perennial vegetation, but we found that converting half of the land to perennial vegetation or extended rotations (and leaving the remaining area in cropland) could also have major effects on reducing downstream flooding potential. We discuss the potential costs of adopting the land use change in the watershed to illustrate the scale of subsidies required to induce large‐scale conversion to perennially based systems needed for flood risk reduction. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
39.
利用GRACE卫星重力可对地震引起的大范围重力变化进行观测,并从重力数据中发现主要的变化特征.发生于2010年的MW8.8智利地震震级较高,可观测到震中附近广泛的同震和震后长期重力变化.本文基于GRACE RL05Level-2时变重力场数据,对2010年智利地震的同震和震后长期变化进行了计算.对同震变化的计算发现,智利地震引起的同震变化极值达-5μGal,而本文为减小水文信号的干扰而采用的3年平均的方法可以获得良好的效果.在对震后重力变化的计算中发现,智利地震震后在2011—2016年间的重力变化存在先增大后逐渐衰减的过程.对震后变化的拟合表明,智利地震震中附近有约1μGal的震后重力变化,震后变化的特征时间约1.1年.同时,在智利地震中未出现较明显的两个震后变化阶段(短期、长期). 相似文献
40.
长白山景区旅游安全风险动态评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以长白山景区旅游安全为研究对象,以鱼骨图、动态贝叶斯、GIS技术等为基本研究方法,从研究区自然环境、社会环境及责任人为3个方面出发,筛选景区致险因子,构建景区旅游安全风险危险性评价指标体系,利用动态贝叶斯方法综合构建景区旅游安全风险动态评价模型;并以实测数据及景区统计数据为依据,划分景区旅游安全风险评价的4个动态时段,综合实现景区旅游安全风险动态风险评价。研究结果表明:① 中等以上风险区域呈条带状分布;② 高风险区域与主要景点重合;③ 长白山景区安全风险发生高概率的时段发生在第三个时段(12:00~14:00);较高概率发生分别在第二个时段(10:00~12:00)与第四个时段(14:00~16:00);中等概率发生较高的时段在第四个时段(14:00~16:00);较低概率发生在第一个时段(8:00~10:00)。 相似文献