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甘肃省地热资源丰富,其地热资源的开发利用具有较大的潜力。本文介绍了甘肃省地热资源分布概况,结合地区构造、地热水化学特征、地热资源量及开发利用现状探讨了甘肃隆起山地对流型与沉积盆地传导型地热资源的赋存特征,并对两种类型地热资源潜力进行了分析评价。结果表明,沉积盆地地热资源分布于河西、陇西及陇东盆地等,热储类型为裂隙型和孔隙型,热储层自元古宙至新生代均有发育,岩性以砂岩为主;隆起山地型地热资源主要分布于祁连山和西秦岭造山带,热储类型为断裂破碎带,岩性以花岗岩为主;通过潜力计算得知,全省热量开采系数≥0.4的仅占29.17%,表明目前甘肃地热资源开采程度较低,开采潜力较大。 相似文献
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湖泊是全球生态系统的重要组成部分。尽管湖泊初级生产力的生物多样性在湖泊生态系统中发挥着非常重要的作用,但对其如何在千年时间尺度上对气候变化做出响应却知之甚少,而千年时间尺度与预测未来变化最为相关。本文以云南云龙天池湖泊为研究对象,以湖泊重要的初级生产力硅藻为研究手段,分析了末次冰消期期间硅藻生物多样性对千年尺度上气候变化的响应。云龙天池硅藻生物多样性表现为暖期高、冷期低。随着全球温度的快速变化,硅藻生物多样性亦对应的快速响应:在转暖时(Bolling/Allerod暖期)快速增加,在转冷时(Herinrich 1和Younger Dryas)快速降低。这些变化主要与温度变化驱动的湖泊环境条件的变化(比如冰封期长短、边岸带水生植被的变化等)有关。研究结果还表明,在末次冰消期期间,云龙天池湖泊硅藻生物多样性与千年尺度的气候变化同步,而且在长时间尺度上,气候变暖对高山湖泊生物多样性可能是有利的。 相似文献
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文章通过钦州湾现场调查资料,分别利用单因子污染指数法和富营养化指数法对湾内水质的污染状况和富营养化水平进行评价,并分析讨论不同的富营养化水平条件下浮游植物叶绿素a的响应。结果显示,钦州湾的污染状况和富营养化程度从湾顶至湾外呈现由重至轻的梯度变化,并出现两个“极端区域”:茅尾海化学需氧量(COD)和营养盐的污染指数劣于三类海水水质标准并重度富营养化;外湾污染指数符合一类海水水质标准并贫营养化。分析表明,茅尾海的重度富营养化是由河流输入、相对封闭的地形以及过度的牡蛎养殖造成,而外湾的贫营养化则主要归因于较少的水产养殖和陆源污水排放以及大量的浮游植物对磷酸盐的消耗。叶绿素a在这两个区域均呈现低值,茅尾海内主要是由于贝类滤食大粒径浮游植物和真光层深度下降引起,而外湾则是氮磷比(N/P)失衡,浮游植物生长受磷限制导致。另外,核电站温排水有可能是导致叶绿素a较高的原因。减少茅尾海内的养殖规模,种植红树林,集中污水于外湾排放,加强温排水口的水质监控是保证钦州湾海洋生态环境可持续发展的手段。 相似文献
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冰湖作为区域气候变化的灵敏指示器和主要冰川灾害的启动器,认识其空间分布及变化特征对探讨冰湖对气候变化的响应规律及冰湖溃决危险性评估具有重要意义.基于1968-1980年地形图数据和1994-2016年Landsat TM/OLI遥感影像资料,综合利用RS、GIS技术和数理统计方法分析帕隆藏布流域面积≥ 0.01 km2冰湖时空分布及其动态变化,并对潜在危险性冰湖进行判别和评估.结果表明:2016年帕隆藏布流域共有冰湖351个,面积50.48 km2,且面积和数量分别以面积>1 km2和面积<0.1 km2的冰湖为主,这些冰湖主要分布于海拔2800~5400 m之间.近50年来帕隆藏布流域冰湖总体呈数量增多、面积增加态势;海拔<3000 m的冰湖相对稳定,而海拔>4500 m的冰湖数量和面积增加则相对迅速.近50年间帕隆藏布流域冰川面积减少591.34 km2,气候变暖导致的冰川末端退缩和冰川融水增加为冰湖形成和扩张提供了发育空间和物质来源.切毛措、光谢错等9个冰湖为潜在危险性冰湖,预计未来一段时间内帕隆藏布流域冰湖溃决可能处于活跃阶段,其形成和暴发也将更加频繁. 相似文献
37.
在高强度地震环境下,建筑施工场点易发生危险,传统方法运用AHP算法对建筑施工场点的危险性进行分析,但未考虑抗震约束,存在分析效果差的弊端。因此,提出一种高强度地震下建筑施工场点危险性建模分析方法。首先采用TOPSIS方法得到地震风险评估指标,构建风险评估指标的物元分析模型,基于AHP-熵权法的组合赋权获取地震风险评估指标的综合权重。然后通过贝叶斯网络来推导高强度地震下建筑施工场点危险性参数,运用地震等级的划分标准和推算方法,依据建筑施工场点危险性评估准则和接受原则APLARP,利用物元分析模型中不同危险节点的致因关系和综合权重构建施工场点风险评估模型,完成对高强度地震下建筑施工场点危险性的建模分析。实验结果表明,所设计模型可准确分析高强度地震下建筑施工场点的危险性,能够确保整体施工的安全性,具有重要的应用价值。 相似文献
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WEN Boyu XU Chong HE Xiangli MA Siyuan SHAO Xiaoyi LI Kai ZHANG Zhongjian LI Zhengfang 《中国地震研究》2020,34(1):64-80
An MW6.6 earthquake occurred in eastern Hokkaido, Japan on September 6th, 2018. Based on the pre-earthquake image from Google Earth and the post-earthquake image from high resolution (3 m) planet satellite, we manually interpret 9 293 coseismic landslides and select 7 influencing factors of seismic landslide, such as elevation, slope, slope direction, road distance, flow distance, peak ground acceleration (PGA) and lithology. Then, 9 293 landslide points are randomly divided into training samples and validation samples with a proportion of 7:3. In detail, the training sample has 6 505 landslide points and the validation sample has 2 788 landslide points. The hazard risk assessment of seismic landslide is conducted by using the information value method and the study area is further divided into five risk grades, including very low risk area, low risk area, moderate risk area high risk area and very high risk area. The results show that there are 7 576 landslides in high risk area and very high risk area, accounting for 81.52% of the total landslide number, and the landslide area is 22.93 km2, accounting for 74.35% of the total area. The hazard zoning is in high accordance with the actual situation. The evaluation results are tested by using the curve of cumulative percentage of hazardous area and cumulative percentage of landslides number. The results show that the success rate of the information value method is 78.50% and the prediction rate is 78.43%. The evaluation results are satisfactory, indicating that the hazard risk assessment results based on information value method may provide scientific reference for landslide hazard risk assessment as well as the disaster prevention and mitigation in the study area. 相似文献
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本研究以围绕着白龙江流域的甘肃省南部的宕昌县、舟曲县和武都区部分地区为研究区,根据全国滑坡编目中得到的272个历史滑坡数据以及选取的高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、归一化植被指数(NDVI)、降雨、岩性、距道路距离和距河流距离10种影响因子,利用三种具有代表性的定量方法:信息量模型、以及基于频率比模型的逻辑回归模型和人工神经网络模型对研究区内滑坡灾害危险性进行评价。三种评价结果均显示研究区内滑坡灾害的极高和高危险区主要沿白龙江河谷地区呈带状分布。从危险性分区图可看出,人工神经网络模型得到的分区图较为合理,既表现出沿河谷地区集中分布的趋势,也呈现出对滑坡历史数据较为独立的特征,这一研究结果与前人研究结果一致。根据受试者工作特征曲线(ROC曲线)对三种模型的精度进行检验,检验得到的AUC值分别为0.818、0.829和0.837,说明三种评价结果均具有较高的可靠性,基于频率比模型的人工神经网络模型相比其他两个模型具有更好的评价精度,能更好地进行滑坡危险性的预测和评价,其中高程、降雨、岩性以及距道路距离对评价结果影响更大,这四种影响因子重要性值占比为52.1%。为该地区的城市扩建与灾害预防预测提供了参考。 相似文献