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61.
河道治理涉及到民生问题,民众对其关注度高,政府部门也将河道治理列为首要任务,中小河流的生态治理工作极为重要。针对建平县中小河流的现状、河流生态治理过程中存在的主要问题进行分析,认为河流治理过程中主要存在防洪标准过低、河道堤防管理意识不强、河流生态建设不够、生态环境退化严重和规划设计经济合理性不够等许多问题,提出应通过因地制宜,合理确定河道治理方向、加强河道污水和行洪排涝治理以及合理规划建设,多种治理方式结合等一系列生态治理措施,改善当地水生态环境,为防洪、防灾以及城镇用水等方面提供有力保障。 相似文献
62.
坡面径流挟沙力是土壤侵蚀过程模型的核心输入参数。在系统界定坡面径流挟沙力概念的基础上,深入分析了坡面径流水动力学特性和泥沙特性对坡面径流挟沙力的影响及其机制,受降雨、地形、土壤、植被、土地利用、结皮形成、细沟发育和砾石出露等多种因素时空变异的综合影响,坡面径流挟沙力具有强烈的时空变化特征,导致坡面径流挟沙力的测定较为困难。将确定挟沙力常用的方法划分为河流挟沙力方程修正法、推理法、模型模拟法和测量法,比较分析了不同方法的优缺点。未来的研究应该重点关注挟沙力测定方法与技术、坡面径流输沙过程的动力机制、典型土壤的挟沙力、挟沙力方程构建与验证及变化条件下坡面径流挟沙力等方面。 相似文献
63.
兴国县浅层地下水为各城镇和农村的主要饮用水源,浅层地下水中酸性地下水(p H6.5)分布范围占全区面积的1/2,区域地下水酸化现象较为明显,已成为该地区安全用水问题之一。中国地质调查局根据原国土资源部的统一部署,于2017年启动了兴国水文地质调查工作。基于768组地下水现场水质测试和80组相关水化学分析资料,本文研究了兴国县偏酸性地下水的分布特征及其影响因素。结果发现:pH6.5的偏酸性地下水分布普遍,主要分布于花岗岩类裂隙水中,地下水pH值受当地酸雨影响明显,与酸性土壤分布吻合,与含水介质类型密切相关,随地下水位埋深的增加,pH值增大。本研究对正确认识偏酸性地下水分布特征与影响因素,促进城镇农村居民安全用水,为预防地下水酸化污染具有重要意义。 相似文献
64.
为了探讨在再生水地表回灌条件下,再生水对地下水中氨素和主要盐分浓度变化的影响,选取现实存在的清河再生水湿地公园为例,以氨氮、Cl-离子为主要研究对象,利用Hydrus-1D溶质运移模型和Modflow、MT3DMSD耦合地下水模型,模拟了再生水长期利用后的地下水氨氮和Cl-指标变化情况。研究结果显示,再生水到达包气带底部时,水中氮氨、Cl-离子含量高于研究区潜水地下水中的相应指标含量,氨氮超出地下水质量Ⅲ类标准。预测5~20年后,潜水中氨氮超标面积不断扩展,20年后将达14km2,氨氮超标垂向延伸至第一层弱透水层;Cl-离子在潜水中不超标,但在湿地公园周边浓度有所增加。湿地公园再生水的长期地表回灌将给当地地下水质量带来负面影响。 相似文献
65.
地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状(如T形、十字形)识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。 相似文献
66.
健康人力资本对社会经济发展有重要的促进作用。以黄河流域71个地级行政单元为研究对象,利用变异系数、泰尔指数、空间自相关模型等方法,研究该流域人口预期寿命的时空演化特征,并根据地理探测器分析其影响因素。结果表明: ① 2000—2019年,黄河流域人口预期寿命均值由69.99岁提升至76.96岁,整体呈上升趋势,但长期低于我国人口预期寿命均值;② 人口预期寿命区域差异整体呈先增后降趋势,且地带间差异不断收敛,地带内差异与流域总体变化基本一致;③ 人口预期寿命存在明显空间集聚,但其空间自相关性不断减弱,且空间变化较大。具体而言,黄南藏族自治州、海南藏族自治州、甘南藏族自治州等藏区形成稳定性冷点区,山东省形成规模的稳定性热点区;④ 医疗卫生资源和自然条件对上游地区人口预期寿命影响最为显著;经济发展水平和环境污染对下游地区人口预期寿命解释力最强;教育水平是影响黄河流域各个地区人口预期寿命的重要因子。不同因子交互作用的解释力均高于单因子解释力,黄河流域人口预期寿命的空间差异是多因子共同作用的结果。 相似文献
67.
高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)可以有效促进人体内胆固醇的代谢外排,其水平的高低与患心血管疾病的风险呈负相关关系,是心血管疾病的预防与保护因素。厘清我国中老年人群HDL-C水平的地理分异特征及环境影响因素,对我国心血管疾病防治工作的开展有重要意义。论文基于中国中老年人纵向追踪调查,利用全局空间自相关、冷热点分析等方法阐释中国中老年人群HDL-C水平的空间分异特征及变化趋势,同时对比引入随机森林回归模型及多元线性回归方法探讨HDL-C水平空间分布的环境影响因素及其指示作用。结果表明:中国中老年人群HDL-C水平表现为女性高于男性、农村高于城镇,具有明显的地域差异性,整体呈现出“北低南高,中间过渡”的分布格局,且北方出现了以内蒙古、河北、辽宁为代表的低值聚集区,南方出现了以广东、广西、云南为代表的高值聚集区;SO2、NO2、降水、气压、PM10和PM2.5是影响中老年人群HDL-C水平差异分布的主要环境因素,其中高浓度的空气污染物是造成HDL-C值较低的危险因素,充沛的降水和低压环境是防治HDL-C值较低的保护因素。因此,今后关于HDL-C血脂异常防控工作在全国各地应注重其空间分布规律,重点加强对HDL-C低值区的监测,以达到因地制宜、精准防控的目的。 相似文献
68.
随着旅游者对休闲娱乐类旅游需求的不断增加,山地型旅游区已成为最受欢迎的旅游目的地之一,利用新兴且高效的轨迹记录方式挖掘山地型旅游区游客在小尺度范围内动态的时空行为特征和制约因素,对旅游区线路设计和旅游产品优化尤为重要,也将为山地型旅游区的深化发展和科学管理提供建议。本文以湖北省恩施州恩施大峡谷为案例地,基于“六只脚”平台的GNSS轨迹及位置照片数据,结合GIS在线地图绘制的景区路网和从BigMap平台获取的POI数据,选择GNSS轨迹栅格化的概念模式解析出恩施大峡谷游客轨迹的时空行为特征,尝试探讨与其他类别旅游区时空行为特征的差异,从而总结出山地型旅游区的行为特征,并通过网络点评数据和游记文本等网络文本挖掘行为特征形成的影响因素。研究表明:① 月份和季相层面,游客行为5月游客量处于峰值,节日效应明显,短假期效应较强;淡旺季游客行为轨迹呈非集聚性,旺季游客量主要受气候条件影响呈不稳定态势;② 游客行为轨迹于11:00-14:00游客量达到顶峰,日内结束时间相对较早,且兴趣点选择偏向知名度高的七星寨景区;③ 空间分布特征层面,受时空因素控制,单一路径景区轨迹集中度较强;④ 不同性别的游客拍照行为均偏向于高质量景区,但分布状态存在差异,男性拍照行为多呈片状和线状分布,女性多呈点状分布。本研究尝试以新数据和新方法探讨山地型旅游区游客的时空行为特征,旨在促进山地型旅游地的持续和高质量发展。 相似文献
69.
住宅价格的空间分异是城市空间资源配置不均衡的外在表现,理解住宅价格的主导影响因素及其空间分异特征对于住区规划及房价调控政策的制定具有重要意义。既有研究较少考虑环境品质对住宅价格的影响和影响因素的作用尺度差异,针对以上问题,本文引入街景图像,在特征价格模型的基础上拓展环境特征,构建多尺度地理加权回归(MGWR)模型,研究环境特征对住宅价格的影响效用,并通过分析其他控制变量的系数空间格局,总结各变量的空间分异特征规律。主要结论为:① 街景图像测度的环境特征更符合人们对居住环境的真实感知,研究结论可为居住环境品质提升提供更加精细化的设计策略; MGWR模型对变量的空间分异现象具有更接近于真实值的拟合效果,可描述不同变量的作用尺度差异,这有助于为特定地区制定针对性规划策略。② 厦门本岛住宅价格呈现显著的聚类特征,并沿城市核心发展轴呈“带状”结构分布。③ 3个环境特征变量对于住宅价格均为显著的正向影响,且作用接近全局尺度,街景绿视率的影响最强,其次是天空开敞度和相对步行指数。④ 总结各变量的系数空间分异规律,发现不同特征地区住宅价格的主导影响因素不同,核心地区主要受交通、教育因素的影响;老城地区主要为环境品质、建筑质量因素;新城地区则为区位、生活设施因素。 相似文献
70.
提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。 相似文献