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991.
良渚聚落是长江下游早期人类活动最重要的场所之一,是中华文明的重要源头。目前已广泛运用考古手段探索良渚聚落的人地关系,但大尺度分析聚落整体分布特征还相对薄弱。基于良渚聚落的相关资料,运用GIS空间分析技术,对聚落数据进行核密度、标准差椭圆、泰森多边形分析,揭示良渚聚落空间演变特征。结果表明:(1)良渚聚落一到四期总体呈现“南密北疏”的分布格局;由核密度可知其由多模式变为单核心模式;由标准差椭圆可知良渚聚落重心逐步向北迁移,同时椭圆形状在第四期发生重大变化;由泰森多边形可知聚落规模呈现一、二期最高等级领地数量相同,南北齐头并进发展,三、四期北部最高等级领地比南部多,出现群星环绕的局面。(2)良渚聚落的减少或增加与气候密切相关,同时气候变化带来的自然灾害如洪涝等进一步影响聚落的发展,而自然灾害的进一步加剧,有可能导致聚落群间的战争等一系列社会经济变化,最终导致良渚聚落逐渐衰落直至灭亡。 相似文献
992.
贾斯宁 《再生资源与循环经济》2023,(6):23-28
结合2011—2020年北京市生活垃圾清运量基础数据和经济、人口等影响因素数据,开展北京市生活垃圾产生特征及影响因素分析,从“需求”和“供给”两方面梳理影响因素并建立北京市生活垃圾影响因素分级指标,对三级指标与北京市生活垃圾年清运量展开相关性分析,得出相关性系数结果,为后续开展北京市生活垃圾预测建模奠定基础,为北京市生活垃圾总量控制、设施规划等提供一定的借鉴参考。 相似文献
993.
为减少广东省交通运输业碳排放量,加快推动经济社会全面绿色转型,基于广东省2013—2020年统计数据,采用“自上而下”的算法对广东省交通运输业碳排放量进行测算,并通过LMDI分解模型分析了影响广东省交通运输业碳排量的主要因素。结果表明:广东省交通运输业碳排放量在2013—2019年呈逐渐上升趋势,2020年较2019年出现明显下跌;样本期内汽油、煤油、柴油、燃料油及电力在广东省交通运输业总碳排量中占比97.38%,其中柴油占比最高,达到45.74%,同时电力在交通运输业能源消耗中增速较快;不同影响因子中,经济和人口与交通运输业碳排量之间呈明显的正相关关系,能源结构、能源强度及植被覆盖与碳排量则呈明显负相关关系。总体来看,广东省交通运输业碳排放量仍处于上升期,未来交通运输业降碳减排方向应从优化能源结构、加强能源利用效率、增加植被覆盖面积等方面入手。 相似文献
994.
为保证水质采样质量,做好水质监测工作,分析了影响水质采样质量的因素,即:环境因素、采样设备因素、人为因素.提出水质采样质量控制策略:加强前期准备,加强设备管理和维护,提高监测人员业务能力与素养,以确保水质采样流程科学合理,提升水质监测工作的精准性. 相似文献
995.
基于全生命周期理论和铁路项目建设特点,将影响铁路行业碳排放的主要技术环节划分为规划设计、运营维护、相关配套3个阶段,对各阶段碳排放情况及主要影响因素进行分析,构建体现规划设计阶段对铁路全生命周期碳排放影响的计算模型,提出了铁路项目绿色低碳评分表,进而结合“双碳”目标的相关要求分析铁路行业碳达峰的影响因素。 相似文献
996.
结合职业病危害因素现场采样和检测工作经验,对铁路建设期施工概况、铁路施工作业职业病危害因素识别等进行论述,从加强职业健康防护宣传和教育、实行岗位轮班制度、加强工人个体防护用品佩戴监督管理、强化铁路建设的卫生保障措施、改进施工工艺和研发新材料等方面提出铁路施工职业病危害因素防护措施建议,以期降低铁路建设项目施工期人员职业病发生率。 相似文献
997.
NH3-N在大连湾的水环境行为模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应用三维水质模型对大连湾中的主要污染物NH3-N的行为进行了模拟,对NH3-N浓度的时空变化规律以及其影响因素进行了研究,选择主要的模型参数进行了灵敏度分析。由空间分布的模拟结果可知,在大连湾,NH3-N浓度主要集中在排污口附近区域,灵敏度分析显示,在排污口区水体的扩散能力对NH3-N浓度的影响较大。由季节变化模拟结果可知,在湾顶部的排污口区NH3-N浓度显示明显的季节变化趋势。在湾中部和朝海边界的湾口区NH3-N浓度较低,变化平缓。模拟结果可以为大连湾的污染控制、水质规划和管理提供科学依据。 相似文献
998.
999.
为了解我国隧道瓦斯事故分布特征、发展趋势及其影响因素,统计1949-2019年我国瓦斯隧道以及相关瓦斯事故现有数据,并运用图表分析法总结隧道瓦斯事故,归纳我国隧道瓦斯事故类型、事故后果、事故发生地域、事故发生时间的分布特征及发展趋势特征,进而采用灰色关联法对发生过不同等级事故的8个典型隧道进行影响因素分析.研究结果表明... 相似文献
1000.
基于百度指数的长江三角洲虚拟旅游流流动特征和影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
旅游流是游客在空间区域内的集散过程所带来的一系列经济社会发展效应,是旅游系统的神经中枢和纽带.传统旅游流研究多集中于现实旅游流,对虚拟旅游流涉及较少,数据获取多依靠调查问卷与景区提供,具有局限性.文章基于百度指数,在保证数据容量与准确度的基础上以长江三角洲为研究对象,构建O-D虚拟旅游流矩阵探究区域虚拟旅游流流动特征,并利用地理加权回归(GWR)模型从流入市域、流出市域两方面,分析不同市域的虚拟旅游流影响因素.结果 表明:(1)长江三角洲虚拟旅游流空间分布不均,流动性较强,形成以合肥、南京、苏州、杭州、上海为核心节点的放射状网络.(2)A级景区数量、住宿和餐饮业从业人员以及公路里程可以较好的解释流入虚拟旅游流市域分布.其中,A级景区对流入虚拟旅游流影响最为显著,住宿和餐饮业的发展对长江三角洲西北部虚拟旅游流的流入具有推动力,而公路里程对整个长江三角洲流入虚拟旅游流影响最小.(3)私人汽车拥有量、社会消费品零售总额、互联网宽带用户接入量对流出虚拟旅游流有较强的影响.社会消费品零售总额代表的经济因素是市域虚拟旅游流流出的决定因素,经济越发达的区域,人们的出游意愿越强烈,也更愿意利用网络抓取旅游信息流追求高质量旅游出行行为. 相似文献