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71.
本文以中国埕岛油田某退役油区海底输油管道拆除工程为例,建立了海底管道拆除安全分级体系和模糊评价模型。通过现场调查和专家咨询,将管道拆除过程划分为4个阶段和11个工作步骤,并将各个步骤的安全性影响因素归纳为4个一级指标和15个二级指标。在此基础上,采用层次分析法计算各级评价指标的模糊评价权重,并依据加权平均原则分别对各级评价指标进行模糊综合评价。结果表明,在各一级指标的评价等级中,海底管道拆除的技术方案与设备选择和管道状况对拆除安全产生的影响最大,具有较高的危险隐患。该工程整体安全性级数为临界安全。 相似文献
72.
《国土资源导刊(湖南)》2014,(11)
正湖南省国土资源厅加强耕地占补平衡管理湖南省国土资源厅近日下发《关于切实加强耕地保护与建设的通知》(以下简称《通知》)。《通知》强调,要切实加强耕地占补平衡管理,严格落实占优补优、占水田补水田。为确保占优补优、占水田补水田,补充耕地质量等级必须等于或高于建设占用耕地质量等级,占用水田必须补充水田。对因受客观条件限制,确实无法直接开垦水田的,可采取"补改结合"的办法,即开垦与占用水田数量相等的旱地,同时将数量相等的具备改造 相似文献
73.
河南省城镇体系等级层次结构研究——基于河南省新型城镇化战略分析 总被引:2,自引:0,他引:2
河南省委、省政府在推进中原经济区建设中明确提出:统筹推进大中小城市、中心镇和新型农村社区建设,加快构建符合中原实际的五级城镇体系,走城乡统筹、社会和谐、生态宜居的新型城镇化道路。河南省作为中原经济区的主要组成部分,其城镇体系的等级层次结构建设对整个经济区的新型城镇化进程至关重要。基于此,首先,从城镇体系等级层次结构的概念内涵出发,选用"城镇中心性强度"综合指标,通过主成分分析法计算河南省18个省辖市和108个县城、县级市的城镇中心性强度;其次,根据评价结果将河南省126个城镇划分为6个等级层次;最后,基于综合评价结果,结合河南省城镇体系中城市、城市群的发展态势,提出现代城镇体系等级层次结构的组织方案和调控策略。 相似文献
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75.
76.
77.
龙门山地区强震荷载导致大量已建边坡支挡结构严重受损,如何对震区受损挡土墙进行震害评估成为亟待解决的技术难点。本文首先通过对研究区挡土墙的震害分析,总结出其主要破坏模式包括滑移破坏、沉降破坏、倾覆破坏、墙身破坏以及越顶破坏5类。然后根据全面性、重要性以及科学性原则对影响震害评价的因子进行定性分析和分类,并结合挡墙的破坏模式,综合分析得到挡土墙安全评估的敏感性因子和一般因子。将震害范围60%作为挡墙评价的敏感性因子,而一般因子分为两级共10个指标,包括:滑移距离,沉降深度,倾斜角度,裂缝数量,裂缝长度比,开裂深度比,开裂宽度,错动距离,垮塌范围,覆盖范围。最后,采用灰色关联分析与模糊数学理论相结合的方法构建挡土墙震害评估体系,从而变事后处理为事先预防,为灾后恢复重建服务。 相似文献
78.
通过开展耕地质量等级成果补充完善工作,对全面掌握和科学量化耕地质量等级状况,实现国土资源管理部门对耕地的科学化、规范化管理,逐步建立耕地质量等级定期动态调查评价制度、耕地质量等级与产能年度更新报告制度,实现耕地占补平衡由数量管理为主向质量为主、数量为辅的转变,对提升耕地资源保障能力和国土资源管理水平具有重要意义。 相似文献
79.
以青海省西宁市为研究对象,依据《耕地质量等级》(GB/T33469-2016),采用特尔斐法、层次分析法、模糊数学法等方法,构建西宁市耕地质量评价指标体系;结合地理信息系统(GIS)软件技术,对西宁市2015年和2018年耕地质量进行评价,并分析西宁市耕地质量时空分布和土壤养分特征,探究西宁市耕地质量现状。结果表明:(1)2015年和2018年耕地质量平均等级分别为6.74和6.33,4 a间提升0.41,耕地质量等级总体提升主要来自三、四、五、七等地,其中高、中等地总面积占总耕地面积的比例2018年较2015年增加1.49%。(2)4 a间的耕地质量等级在空间分布上差异较大,高、中等地主要集中在中部的湟中区及北部大通回族土族自治县(简称大通县),低等地主要分布在边缘靠山区及海拔较高地区,耕地质量提升的耕地主要来自大通县、湟源县、湟中区。(3)相较2015年,2018年土壤有机质、有效磷、速效钾含量均增加,其中有效磷含量评价等级上升。研究结果对西宁市全域范围内耕地质量展开综合评价,其结果能够很好地反映该地区当前耕地质量状况,对农业生产具有指导意义。 相似文献
80.
随机森林算法在全球干旱评估中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
干旱是发生频率最高,造成社会、经济损失和生态破坏最严重、最广泛的自然灾害之一,因此对干旱进行可靠、有效的评估十分重要。本文以月平均降水、月平均温度、月最高温度、月最低温度、土壤湿度、蒸散发、NDVI、叶绿素荧光等作为解释变量,以基于SPI的干旱等级作为目标变量,采用随机森林算法,以2007—2012年的数据作为训练数据,以2013—2014年的数据作为预测数据,对全球11个气候区分别建立干旱等级评估模型。研究结论如下:SPI的时间尺度影响模型精度,在基于SPI1、SPI3、SPI6和SPI12划分的干旱等级的评估模型中,以基于SPI1的干旱等级为目标变量的模型的预测精度(60%~75%)较高,且模型能够捕捉到EM-DAT旱灾记录次数的90.91%、月份的78.47%,表明该模型对实际干旱事件具有良好的评估性能;干旱等级划分标准对模型的预测性能影响较小,可根据需求选择标准I(干旱/非干旱)或标准Ⅱ(重旱/非重旱)进行干旱评估;解释变量的相对重要性与SPI的时间尺度和气候差异等因素有关。降水对基于SPI1的干旱等级的重要性最大,随着SPI时间尺度的增加,降水的重要性逐渐减小,温度、土壤湿度、NDVI和ET的重要性逐渐增大。降水以外的其他变量在不同气候区的重要性不同。在热带气候区、亚寒带气候区和苔原气候区,温度或蒸散发的影响较大;在干燥气候区,土壤湿度的影响较大;在温带气候区,仍以降水的相对重要性最大;在湿润大陆性气候区,植被对干旱的影响较大。 相似文献