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971.
地震是造成我国巨大人员伤亡的主要灾害之一,震后人员伤亡的快速评估对于应急抗震救援工作具有重要指导意义。通过分析影响地震灾害人员伤亡的主要因素,调查统计不同使用功能建筑物中人员密度、不同时间段人员在室率及不同结构破坏状态下的伤亡率,建立地震人员伤亡计算模型。基于实验数据所得的地震易损性曲线数据库对建筑物进行结构易损性分析,用研发的中国地震灾害损失评估系统软件(CEDLAS),对西安市灞桥区进行震后人员伤亡评估,并与汶川地震实际震害数据和其他经验模型对比,验证了该理论方法的可行性及合理性,为震后政府启动地震应急预案和组织开展抗震救灾工作提供参考。 相似文献
972.
喀喇昆仑火烧云深成菱锌矿矿床地质特征及成因 总被引:1,自引:0,他引:1
新疆和田火烧云矿床是青藏高原西部新发现的重要超大型矿床之一,是迄今我国规模最大的锌(铅)矿床,同时也是全球罕见的巨型菱锌矿矿床,累计探明铅锌资源储量超过1800万吨,因其经济价值巨大,矿床成因引人注目。详实的野外地质剖面和钻孔岩芯观察证实,容矿围岩龙山组由泥晶灰岩、砂屑灰岩、鲕粒灰岩和生物碎屑灰岩等组成,广泛发育鸟眼构造、窗格构造和平底晶洞构造,指示沉积环境为中侏罗世碳酸盐岩台地滨海—潮坪的滩坝(介壳滩、鲕粒滩)高能环境。矿区已发现上、下两个含矿层,20余个矿体。下含矿层菱锌矿主矿体储量占比超过95%。矿体呈透镜状、似层状产出,小角度穿切围岩地层。矿石矿物以菱锌矿为主,少量白铅矿和方铅矿;脉石矿物以方解石为主,少量石膏。菱锌矿矿石发育交代、自形—半自形结晶结构,块状、晶洞、条带状和斑马状构造。火烧云超大型矿床形成经历了阶段Ⅰ菱锌矿(Sm1)、阶段Ⅱ菱锌矿(Sm2)—(方铅矿)和阶段菱锌矿(Sm3)—Ⅲ方铅矿(铅矾)三个连续成矿阶段,其中主成矿阶段菱锌矿(Sm1)占比80%以上。矿区灰岩及碳酸盐矿物碳—氧同位素分析结果表明,菱锌矿基本继承了主岩灰岩的碳—氧同位素,结合菱锌矿矿石交代结构特征,证实火烧云矿床属于后生热液交代成因。基于菱锌矿矿石矿相学和碳—氧同位素特征,本文首次提出并详细讨论了火烧云矿床的菱锌矿化成矿作用,即富锌少铅贫硫(S~(2-))热液通过微米级方解石溶解—菱锌矿沉淀藕合作用交代龙山组灰岩。因此,火烧云矿床既不是发生氧化的MVT锌矿床,也不是SEDEX锌碳酸盐矿床,而是一类原生深成(hypogene)热液交代锌碳酸盐矿床。 相似文献
973.
974.
当前开展的以讲学习、讲政治、讲正气为主要内容的党性党风教育,为加强和改进机关党的建设工作提供了大好时机。我们应该在抓好“三讲”教育的同时,认真研究和思考如何解决机关党的建设方面存在的突出问题,从而使机关党的建设在机关各项工作中发挥积极的作用。一机关党的建设意义重大首先,加强机关党的建设,是由党和国家机关的性质、地位和作用决定的。机关党的建设是整个党的建设的重要组成部分。按照新时期机关党的建设的指导思想,认真抓好机关党的工作,对于推进党的建设新的伟大工程,提高党的执政水平,巩固党的执政地位,实现社会主义现代… 相似文献
975.
976.
含钙、镁硅酸盐矿物的风化是影响地质时期大气中CO2含量的一个重要过程。风化淅出的钙和镁在溶液中被搬运到海洋里,并在那里作为碳酸盐沉淀下来。不同地质时期化学风化作用受地壳运动引起的陆地面积、位置和地形的变化、全球气候的变化、岩石类型暴露的变化和生物进化... 相似文献
977.
用500毫巴月平均高度图,以100—120°E、≥10°N的范围内,≥588位势什米网格点数代表南海高压强度,则6—7月南海高压强度和6—7月长江中下游的梅雨量有较好的相关。由于南海高压强度有一定持续性,因而可根据前期南海高压强弱,预报6—7月长江中下游的梅雨量。用此思路得出的预报公式。能把有无梅雨洪涝反映出来,从1953—1980年,拟合率为28/28,1981—1983年试报也全正确。另外,文内还探讨了用11月环流特征,作下年初夏南海高压的强弱和长江中下游涝梅预报的可行性。 相似文献
978.
979.
黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)是全球经济和生态价值最重要的鱼类之一,其资源养护和管理受到各方的高度关注。本文依据年龄结构产量模型研究了印度洋黄鳍金枪鱼的资源状态,着重探讨了其生活史特征的不确定性对资源评估结果的影响。研究结果显示,1960-1985年间印度洋黄鳍金枪鱼资源量保持相对稳定,之后开始逐渐下降,相应的捕捞死亡系数也在2010年之后迅速增加,目前其种群可能存在过度捕捞(F2020/FMSY>1,SSB2020/SSBMSY<1)。印度洋黄鳍金枪鱼的资源评估结果对自然死亡系数(M)和亲体-补充量关系陡度参数(h)的改变较为敏感。当h增大时,SSBMSY和初始SSB(即SSB0)的变化较大,分别减少了约25.53万t和34.04万t;F2020/FMSY减小了1.15。当M增大时,F2020/FMSY、SSBMSY... 相似文献
980.
建筑物作为城市中的重要地物,分析其群组模式对地图综合、导航定位、市政规划等具有重要作用。建筑物群组模式分析目前主要有基于规则的方法和基于机器学习的方法两种。基于规则的方法和基于传统机器学习分类器的方法均需要大量的人工处理过程。近年来兴起的深度学习特别是图卷积神经网络前期无需人工处理,因此提高了建筑物群组模式分析的自动化程度。传统的图卷积神经网络模型在训练深层网络时易出现退化问题,提取深层特征困难。为解决此问题,本文引入了图残差神经网络模型用于建筑物群组的模式分类。首先使用道路和河流等作为约束条件,利用K-means方法对建筑物进行聚类;然后根据Bertin视觉变量计算对应的建筑物特征指标,在每个建筑物群组中以建筑物质心为节点,连接节点的最小生成树作为边,构建建筑物群组图结构;最后将得到的图结构数据输入图残差神经网络进行训练,得到规则和不规则两种建筑物群组模式。试验结果表明,该模型较好地解决了传统图卷积神经网络模型的退化问题,并取得了更高的精度。 相似文献