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91.
矿产资源开发导致了地下水失衡,地下水失衡又给矿产开发造成了极大的安全隐患,近年来,矿产资源开发与地下水环境保护之间的矛盾愈发凸显。通过对内蒙古鲁新井田典型的水文地质条件进行分析研究,分析采矿导致地下水失衡机理,深入剖析矿井开采充水条件及矿山开发对地下水环境的影响,合理提出了促进矿产开发与地下水保护相互协调的对策建议,为实现"采矿保水"协调统一提供了基础地质依据。为类似地区矿产开发过程中遵循自然规律,趋利避害,保障生产安全,保护地下水环境安全,实现资源绿色开发有较好的指导借鉴作用。  相似文献   
92.
随着海洋开发活动的不断加剧,各海洋开发类型综合效益的评估与分析对维持海洋社会经济与海洋生态环境的可持续发展具有重大意义,不同海洋开发活动带来不同的社会、经济效益,也产生了海洋资源的损耗,影响了海洋环境和海洋生态服务功能。根据江苏省海洋资源开发活动特点,筛选出江苏海岸带资源开发中常见的4种典型的开发利用类型,选取了能够突出反映海洋开发活动综合效益的经济效益指标、社会效益指标、资源损耗指标、环境成本指标构建海洋开发类型综合效益评估体系。基于层次分析法与熵权法组合权重,运用综合效益指数评价模型分别计算了单一指标效益值、准则层效益值、各研究案例效益值、各用海类型效益值并对以上研究数据之间的相互关系进行了深入分析,探求各用海类型综合效益评估值的关键影响因素。通过实证研究发现4种海洋开发类型的综合效益评估值均介于0.4~0.6之间,处于一般的综合效益状态,综合效益从高到底依次排序:临港工业用海类型为0.551 3、海上风电用海类型为0.492 4、排污倾倒用海类型为0.441、围海养殖用海类型为0.434 3。海洋开发类型综合效益的评估对及时调整海洋开发对策,缓和海洋开发与海洋生态环境的矛盾具有积极意义。  相似文献   
93.
聚乳酸(PLA)沙障凹曲面及沉积物粒度特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在乌兰布和沙漠平坦沙地布设1 m×1 m 、1.5 m×1.5 m和2 m×2 m规格的聚乳酸(PLA)沙袋格状沙障,在风季后利用插钎法和激光衍射法分别测量障格内部凹曲面形态、测定表面0~3 cm沉积物粒度组成,分析不同规格沙障内部凹曲面形态特征、蚀积效应,计算平均粒径、标准偏差等粒度参数。结果表明:3种规格PLA沙障内部均能发育成稳定凹曲面,凹曲面深度随着规格的增大而逐渐增加,蚀积系数则逐渐减小,保持在1/12~1/10之间;障格内不同方位蚀积剖面曲线基本符合二次函数,但蚀积强度差异较大;1 m×1 m和1.5 m×1.5 m规格沙障处于堆积状态,堆积强度分别是侵蚀强度的50.1倍和5.6倍,易发生沙埋;2 m×2 m 规格障内单位体积蚀积量为0.02 g·cm-3,接近蚀积平衡状态,有利于长期发挥沙障防护效益;各规格障内沉积物均以极细沙和细沙为主,除1 m×1 m规格外,PLA沙障的阻滞作用使得极细颗粒含量百分比迅速下降。综合考虑沙障铺设成本和防护效果,得出在平坦沙地或者弱风区域内适合布设2 m×2 m 规格PLA沙障,研究结果可为PLA沙障在防沙工程中的合理应用提供科学参考。  相似文献   
94.
海水中的颗粒有机碳(POC)与生物的生命过程、初级生产力关系密切,是海洋食物链中重要的物质基础和能量来源,因此POC的分布特征可以有效反映其生物地球化学环境。利用中国第33次南极考察期间(2016年12月至2017年1月)在南极半岛邻近海域采集的海水颗粒物样品,研究POC的空间分布特征及其影响因素。结果表明,斯科舍海0—200 m的POC浓度范围为7.44—193.52μg·L~(-1),平均浓度为(48.84±35.09)μg·L~(-1);南斯科舍海岭0—200 m的POC浓度范围为9.13—62.17μg·L~(-1),平均浓度为(29.76±14.12)μg·L~(-1);鲍威尔海盆0—200 m的POC浓度范围为5.87—270.72μg·L~(-1),平均浓度为(48.57±38.92)μg·L~(-1)。表层POC高值出现在斯科舍海区和鲍威尔海盆区,而低值出现在海岭区,与叶绿素a(Chla)的变化趋势一致,与营养盐的变化趋势相反。垂向分布上,各个区域POC平均浓度随深度的增加而减少,鲍威尔海盆和斯科舍海POC最高值都出现在25 m层。分析结果表明光合浮游植物是研究海域POC的主要来源, POC的主要影响因素为温度、水团混合以及海冰环境。斯科舍海与鲍威尔海盆整体非生命POC占比高,可能是由于高磷虾生物量、海冰碎屑以及陆源输入的干扰;南斯科舍海岭整体非生命POC占比低。  相似文献   
95.
Food security is the primary prerequisite for achieving other Millennium Development Goals(MDGs).Given that the MDG of“halving the proportion of hungers by 2015”was not realized as scheduled,it will be more pressing and challenging to reach the goal of zero hunger by 2030.So there is high urgency to find the pattern and mechanism of global food security from the perspective of spatio-temporal evolution.In this paper,based on the analysis of database by using a multi-index evaluation method and radar map area model,the global food security level for 172 countries from 2000 to 2014 were assessed;and then spatial autocorrelation analysis was conducted to depict the spatial patterns and changing characteristics of global food security;then,multi-nonlinear regression methods were employed to identify the factors affecting the food security patterns.The results show:1)The global food security pattern can be summarized as“high-high aggregation,low-low aggregation”.The most secure countries are mainly distributed in Western Europe,North America,Oceania and parts of East Asia.The least secure countries are mainly distributed in sub-Saharan Africa,South Asia and West Asia,and parts of Southeast Asia.2)Europe and sub-Saharan Africa are hot and cold spots of the global food security pattern respectively,while in non-aggregation areas,Haiti,North Korea,Tajikistan and Afghanistan have long-historical food insecurity problems.3)The pattern of global food security is generally stable,but the internal fluctuations in the extremely insecure groups were significant.The countries with the highest food insecurity are also the countries with the most fluctuated levels of food security.4)The annual average temperature,per capita GDP,proportion of people accessible to clean water,political stability and non-violence levels are the main factors influencing the global food security pattern.Research shows that the status of global food security has improved since the year 2000,yet there are still many challenges such as unstable global food security and acute regional food security issues.It will be difficult to understand these differences from a single factor,especially the annual average temperature and annual precipitation.The abnormal performance of the above factors indicates that appropriate natural conditions alone do not absolutely guarantee food security,while the levels of agricultural development,the purchasing power of residents,regional accessibility,as well as political and economic stability have more direct influence.  相似文献   
96.
针对Android手机GNSS伪距定位精度较低的问题,利用手机端观测信息,通过载波相位/多普勒平滑伪距改善手机端伪距观测值的质量,从而达到提高定位精度的效果。首先给出了Android手机GNSS原始观测量的获取方法,然后推导了载波相位平滑伪距和多普勒平滑伪距算法模型,并设计合理有效的试验对算法的精度进行评定。试验结果表明:在手机端静态定位中载波相位和多普勒平滑算法均可提高原始伪距的定位精度,且多普勒平滑算法表现更优;在手机端动态定位中多普勒平滑算法可获得比原始伪距更优的定位精度,但是载波相位平滑算法较原始伪距更差;由于硬件的制约手机端周跳和信号失锁严重,占比超过50%,载波相位在手机端的可用性较低;多普勒平滑算法的最优平滑时间常数小于等于10 s,具有实时动态定位的巨大潜力。  相似文献   
97.
定量分析气溶胶与痕量气体之间的时空变化关系有助于进一步研究气粒转化。本文采用2006年—2015年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子模态比(FMF)和OMI痕量气体(SO_2、NO_2和HCHO)数据,对黄海、东海和南海区域上空的细粒子气溶胶与痕量气体进行定量分析。先对气溶胶和痕量气体作均值分析发现:AOD_(fine)、SO_2、NO_2和HCHO的均值在黄海、南海、东海均依次减小;再对气溶胶对痕量气体的敏感度分析发现:黄海地区的AOD_(fine)对SO_2最敏感,敏感度为0.424,这与中国东部沿海城市的人为排放有关;而东海和南海地区对HCHO的敏感度较高,依次为0.664和0.545,主要受东南亚和中国南方地区生物质燃烧影响。最后,对3个区域的气溶胶与痕量气体按季节作相关性分析发现:黄海地区AOD_(fine)在夏秋两季与SO_2的相关性较强(R0.5),主要由于夏秋两季的温湿度大,利于发生气—粒转化;东海地区夏季HCHO与AOD_(fine)相关性较明显(R=0.57);南海春季HCHO与AOD_(fine)相关性较好(R=0.57),呈现出区域与季节性的变化。最终发现,气溶胶与痕量气体随着时空变化存在相关关系。  相似文献   
98.
地理时空三向聚类分析方法的构建与实践   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化。对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键。传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切。本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革。单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯“横看成岭侧成峰”的错误。双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足。鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的“空间—时间—尺度—属性”构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例。结果表明:① 三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;② 面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同之处仅在于:根据不同问题涉及的空间、时间、尺度、属性的不同,构建不同的数据体;不同数据体聚类得到的不同结果回答不同的地理问题;③ 三向聚类可以实现地理数据的时空分异规律多方向、多尺度、多层次的联合解译,揭示地理特征时空尺度叠加效应。最后,论文强调根据地理问题组织数据的重要性,期待未来能够提升三向聚类在多空间尺度、多属性方面的地理研究实践。  相似文献   
99.
In a society dominated by tourism consumption, space changes occurring in rural areas can generally reflect their social changes. On the theoretical basis of flow, regeneration and adaptation of rural tourism space, this paper originally and creatively proposes that the spatial elements in a rural tourist area can be classified into three categories: Attractions (A), Towns (T) and Villages (V). By analyzing the spatial transformation characteristics of A, T and V, five types of rural spatial transition modes are found, the types of heritage, theme park, those serving as scenic spots, leisure industrial clusters and ecotourism areas. These different classes emerge due to their geographical differentiation. They show the same spatial evolution trend: The Attractions are distributed throughout the whole area and characterized by diversification; supporting services facilities gather in the Towns; and the Villages are landscape images. In this area the traditional rural benefit trends toward that of compound development. Mufu Town, Hubei province, is taken as a study case, and the changing characteristics of A, T and V from 2006 to 2016 are described. Problems in the process of establishing the new spatial order are considered. In order to realize the synergy between production space, living space and ecological space, the interactive development between Attractions, Towns and Villages is recommended. The perspective of Attraction-Town-Village (ATV) can lead to a better understanding of the situation of tourism space in rural areas and provide directions for thinking about the reconstruction path for the modernization of traditional societies.  相似文献   
100.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。  相似文献   
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