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1.
游客满意度是衡量旅游地竞争力的关键因素之一,已受到众多旅游研究者的关注。在其热点研究中,有关冰川旅游游客满意度及不同游客属性间满意度差异的研究鲜见。选取达古冰川与海螺沟冰川为研究区,通过对游客属性细分,运用模糊多准则决策法(F-MCDM)及引入需求弹性理论对冰川旅游游客满意度进行了综合评价和敏感性分析,探讨了提升冰川旅游游客满意度的对策建议。结果表明:达古冰川游客实际满意度总体高于海螺沟冰川,两地均以管理与服务的满意度最高,消费状况与交通的满意度最低。就游客属性的相对满意度而言,两地均呈现男性满意度高于女性,高消费游客满意度高于低消费游客,高忠诚度游客满意度高于低忠诚度游客;两地相对满意度的差异表现在年龄、受教育程度、客源地和到访次数方面。相较于达古冰川,海螺沟冰川满意度敏感性更高,同等改进力度下游客满意度的提高更为明显高效,就两地满意度敏感性最高的景观特色而言,达古冰川1%的改善将提升游客满意度0.30%,而海螺沟冰川可提升0.45%;对于不同游客属性的满意度敏感性,两地均以不愿推荐、不愿重游和未达到期望的游客最高。最后依据满意度敏感性分析结果,为两地冰川旅游发展提出了关键属性改进、营销策略创新和旅游产品开发等针对性建议。 相似文献
2.
4.
以2014—2015年的GF 1为主、少量OLI影像为基础,参考第二次中国冰川目录等文献资料,修编完成青海省和西藏自治区两省区的现代冰川编目,查明青藏两省区目前共有冰川24 796条,总面积约2624×104 km2,约占青藏两省区区域面积的137%,冰川储量为2027×103~2121×103 km3。调查区冰川数量以面积<10 km2、冰川面积介于10~100 km2之间的冰川为主,其中面积<10 km2的冰川有19 983条,占总数量的8059%,面积介于10~100 km2之间的冰川面积为11 96240 km2,占总面积的4559%;面积最大的中锋冰川的面积达23737 km2。调查区内的山系(高原)均有冰川分布,念青唐古拉山冰川数量最多,其次是喜马拉雅山和冈底斯山,这3座山系冰川数量占调查区内冰川总数量的6333%;念青唐古拉山、喜马拉雅山和昆仑山的冰川面积和冰储量位列前3位,其冰川面积和冰储量分别占总数的6809%和7344%;然而昆仑山和羌塘高原的单条冰川的平均面积大于念青唐古拉山和喜马拉雅山的平均面积。从冰川海拔分布来看,海拔5 000~6 500 m之间是冰川集中发育区域,约占调查区冰川数量和冰川总面积的85%以上。调查区的冰川在各流域的分布差异显著,恒河流域是冰川分布数量最多、面积最大的一级外流区,其数量占冰川总量的47%以上,面积占总面积的52%以上;青藏高原内陆流域的冰川数量、面积次之,其冰川数量占总数量的21%,面积占总面积的24%以上,并且内流区单条冰川的平均面积略大于外流区的平均面积。总体上,西藏的冰川数量、面积和冰储量分别占西藏和青海两省区的8492%、8492%、8668%,单条冰川的平均面积两省区相近。 相似文献
5.
本文结合对雨量数据的分析, 总结了泥石流自动实时监测预警中的一些关键技术, 并提出一种基于降雨过程的泥石流实时监测预警的解决方案。在泥石流的监测预警工作中, 目前多采用雨强与累计雨量作为主要参数, 如何正确识别一场降雨过程, 对于提高监测预警的精度具有重要的意义。结合监测数据特征, 本文采用詹钱登对降雨过程的划分标准, 基于数据库技术实现对降雨过程的自动识别, 为后续预警参数的获取提供支撑。由于受雨量计工作模式的影响, 其原始数据的时间间隔是随机的, 不能直接用于预警模型的计算, 因此对雨量监测数据进行等时间间隔的处理。在预警流程方面, 如何实现预警过程无人工干预的完全自动、实时与稳定运行, 一直是预警工作中的难点, 本研究中引入“系统服务”这一技术, 将整套预警系统作为系统级别的后台服务运行于服务器上, 能够保证整个预警过程稳定地运行, 真正意义上实现了泥石流监测预警过程的自动化与实时化。本文研究成果应用于走马岭沟泥石流监测预警中, 成功对2013年7月8日的泥石流事件进行预警。 相似文献
6.
喀喇昆仑山西北部冰川运动速度地形控制特征 总被引:2,自引:2,他引:0
为了探讨地形和海拔对冰川季节和年平均运动速度的影响程度,利用2013-2018年GoLive数据与ASTER GDEM V2数据对喀喇昆仑山西北部3 389条冰川的地形(坡度、坡向、海拔)和冰川运动速度进行了综合分析。结果表明:冰川表面运动速度在物质平衡线处(3 970~4 770 m)达到最快,是冰川积极维持物质平衡的一种体现。坡度平缓地区在不同海拔下的冰川运动速度有明显的差别,但是不同坡度地区的冰川运动速度随海拔变化的趋势基本一致,均呈现先增大后减小。北坡冰川运动速度较平稳,南坡和西南坡的冰川运动速度(均为0.25 m·d-1)最快并且变化幅度较大,最小值与最大值相差近4倍。冰川运动速度不是呈现单一的季节性变化,同时还会受到地形的控制。低海拔区域冰川运动速度在消融期(3-6月)较快,中海拔区域在消融前(11月至次年2月)较快。 相似文献
7.
为了探索泥石流容重在不同时空条件下的动态演化特征及其影响机制,基于蒋家沟1995年以来的泥石流观测数据和汶川震区2008年以来的调查资料,研究了典型泥石流灾害的水土耦合过程和容重动态变化的互馈作用,对比分析了常用的容重计算方法在汶川震区泥石流计算中的差异性,并从计算公式和灾害特征两方面探索误差产生的原因。结果表明:容重随泥石流孕灾条件的时空演化而动态变化;在时间尺度上,物源活动性与容重呈正相关,物源赋存状态从极度活跃演化至高度活跃时,容重将下降10.0%~27.8%;泥石流峰值流量与容重成幂函数关系,容重随着流量增大而增大,但具有明显的上限值;在空间尺度上,容重与沟床纵比降变化趋势一致,随着侵蚀作用而增大,淤积作用而减小;常用的6种泥石流容重计算方法在龙门山区的应用结果偏差幅度为10%~30%,仅使用某种计算方法确定容重参数将导致一定误差。文章最后利用物质组成计算容重的方法,基于冲淤总量和颗粒参数建立了不同沟道段泥石流容重经验计算公式,并在雍家沟泥石流进行应用,结果显示该方法针对具有完整序列观测资料的泥石流沟,具有较好的适用性。 相似文献
8.
2008年“5·12”汶川地震极大地改变了震区泥石流的特征,不仅增强了泥石流的活动性,同时也使得震区在相当长的时间内都要面临泥石流的威胁。本文基于前人大量的研究成果,并利用遥感解译结合现场调查等手段,分析了汶川县泥石流沟道纵坡降、沟壑密度、两岸坡度等基本发育特征;进而分析了地震前后汶川县降雨分布及泥石流相关降雨参数变化特征。结果显示,流域内泥石流沟的沟壑密度在0.2~4之间,属于微度土壤侵蚀区域,泥石流的沟床纵坡降偏大,有利于泥石流的发生;泥石流流域内斜坡坡度多为30°~40°,有利于灾害的发生;震后汶川县年均降雨量增加了5.17%,降雨多集中在7~9月份,降雨量由南及北逐渐降低;震后泥石流的降雨阈值在2008~2013年呈现缓慢回升的趋势,但2019年又有所下降,预计恢复到震前水平尚需要一定时间;同时震后汶川县泥石流物源丰富,震后物源量呈现“震荡式衰减”的演化趋势,但体量仍然很大,对泥石流仍需坚持监测预警工作。 相似文献
9.
危险性评价是泥石流灾害研究的主要问题之一,多因子综合评价是泥石流危险性评估的主要模式。由于泥石流灾害的不确定性和灾害系统的复杂性,因而非确定性分析方法成为其评估首选的研究方法。本研究以泥石流频发的兰州市为例,针对常规研究中选取的坡度等10个地形影响因子,首先应用复相关系数法去除地形因子间相关性,获得综合主要地形影响因子的地形易发性因子;然后,从地形易发性、地质岩性、地貌类型、降雨、植被覆盖度5个影响因子出发,应用灰色关联度、粗糙依赖度以及融合灰色关联度与粗糙依赖度的模糊综合方法获取泥石流危险性评价图。评价结果可知:(1)地形起伏度、坡向变率、地表粗糙度、坡长、坡度变率、植被覆盖度和降雨对该地区泥石流的发生具有一定的控制作用,与现场调查结果相吻合;(2)将三种评估结果与泥石流灾害进行叠加分析发现,研究区大多数泥石流点分布在0. 4~0. 6和0. 6~0. 8区间,且三种方法获得结果的趋势一致,均较客观地反映研究区泥石流危险性的空间分布;(3)由ROC曲线分析,灰色关联度和粗糙依赖度的评估结果精度比较接近,其ROC曲线下面积均接近0. 7;融合灰色关联和粗糙依赖法的模糊综合方法所得的ROC曲线下面积大于0. 7,其说明该模型评估的结果较好地反映泥石流危险性分布,具有较高的可信度。 相似文献
10.
冰川作为地表特殊的下垫面,冰川区内气温明显低于同高度非冰川区大气温度。如何利用低海拔非冰川区观测资料精确估算高海拔冰川区气温,直接关系着青藏高原冰川消融估算及其水文效应的评估。利用架设在藏东南帕隆藏布4号冰川不同高度带的四台自动气象站资料,分析了冰川区与非冰川区气温的波动特征,评估了迄今为止通用的线性递推模型(DT模型)、分段拟合模型(SM模型)和简化热力学模型(GB模型)三种方法在藏东南冰川区气温估算方面的应用效果。对比研究发现:SM模型在帕隆4号冰川上的模拟效果最为理想且操作相对简单;传统DT模型在消融区存在严重的高估,帕隆4号冰川表面夏季(6-8月)正积温的高估比例接近39%;GB模型由于受到诸如冰川风边界层厚度等不确定性的影响,降低了大范围温度估算的可操作性。 相似文献