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自然资源资产负债表是我国生态文明建设中的重大理论创新和积极探索.目前,全国8个试点地区总体进展情况良好,但自然资源资产负债表整体设计上侧重于资源存量和流量的统计核算,基本未与领导干部自然资源资产离任审计等重大制度有效衔接,无法全面反映地方各级政府的工作量和成效,资源资产变化也无法准确全面地反映生态环境的变化.建议对资源调查统计标准进行改进和对接,并将自然资源资产负债表与各类资源保护制度相衔接,开展价值量核算. 相似文献
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地下连续墙和内支撑是基坑工程常用的支护形式,一般认为该支护形式下的变形主要发生在基坑开挖阶段,忽略了支撑拆除对基坑变形以及周围环境的影响。本文以深圳市万科滨海置地基坑工程为依托,通过有限元数值模拟分析,研究基坑开挖和支撑拆除对基坑周围环境的影响,最终得到以下结论:支撑拆除阶段与基坑开挖阶段的变形规律一致,受时空作用影响明显,“中间大、两边小”;两阶段变形量大小相差不大,变形量之和占总变形量的85%以上,发展迅速的变形分别发生在底层土开挖以及底层支撑拆除阶段,其原因主要是三道支撑不等距,底层开挖土厚度大、花岗岩残积土厚度差别大以及仅在地下室底板位置处设有换撑块。模拟结果显示,基坑顶部水平位移、地面沉降以及建筑物沉降与监测数据基本一致,其结果可以为同类工程提供借鉴。 相似文献
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为了提高机器学习对深基坑地面沉降的预测能力,本文提出了一种基于Stacking集成学习方式的多模型融合的地面沉降预测方法,并以深圳某深基坑为例,采用斯皮尔曼相关性系数对基坑地面沉降的影响因子进行筛选;运用筛选后的8个影响因子建立Stacking深基坑地面沉降预测模型,以验证该方法的适用性。结果表明:Stacking预测模型的平均绝对误差为0.34、平均绝对误差百分比为2.22%,均方根误差为0.13,相较于传统基模型(随机森林、支持向量机和人工神经网络),Stacking预测模型的平均绝对误差、平均绝对误差百分比和均方根误差值皆为最小。 相似文献
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