权威链接——你应该知道的地震知识

在家里怎样避险家庭防震的重点,主要是保证在震前震后可以有条不紊地进行家庭自防自救。(1)学习地震知识,掌握科学的自防自救方法。(2)震前做好震时应急任务的分工,以防震时手忙脚乱,耽误时间。(3)确定疏散路线和避震地点。(4)做好房屋和室内家俱杂物的加固,特别是睡觉的地方要采取必要的防     

基于GIS-ESDA的城市热岛效应研究

随着城市化水平的不断提高,大中型城市热岛效应愈显严重。采用地理信息系统(GIS)与探索性空间数据分析(ESDA)相结合的方法,综合计算各因子作用及温差,以长沙市为例,研究了城市热岛分布、热岛强度的空间分布与城区人口密度、用地类型的关系。研究结果表明:(1)城市热岛及热岛区域人口呈集聚分布;(2)地块间的温差与用地类型及人口密度有密切联系,商服公共设施用地上的人口密度与热岛强度呈正相关性,工业热源地区该关系则呈二次方程曲线形式;(3)人口密集、建筑紧凑的街道在人口密度超过200人/hm2后将有可能形成新的热岛。(4)商服公共设施和工业热源因素对城市下垫面热量有互生性及放大性。     

由微振动记录用剥层法研究浅层S波速度结构

根据江苏华电句容发电一期2×1000 MW发电机组场地情况,布设了三角形嵌套和同心圆台阵进行微振动观测,采用空间自相关法计算频散曲线,并用剥层法反演得到该工程场地浅部的S波速度结构。反演结果与钻孔探测结果吻合较好,表明用微振动台阵记录反演浅部地壳S波速度结构在工程上是可行的。该方法具有不需要人工源,对避开噪声要求不苛刻、成本低且精度可满足工程要求等优点,故有良好的应用前景。     

南宁市主城区不透水面与热环境效应的空间关系研究

快速城市化过程中不透水面持续扩张是影响城市热环境变化的重要原因。科学测度城市不透水面变化及其与热环境之间的关系,可以为有效制定合理的城市蓝绿空间规划提供依据。基于南宁市主城区2003-2019年间Landsat遥感影像,利用面向对象分类方法获取城市土地利用数据,借助辐射传输方程反演地表温度,定量分析城市不透水面与热环境效应的时空格局演变特征,运用双变量空间自相关方法探索城市不透水面与热环境效应的空间关系和集聚规律。研究结果显示,近15年来南宁市主城区不透水面的面积显著增加,城市主要沿环路以内的老城区和主要交通要道不断向外扩展,主要扩张方向为向东和向南。城市热场由中温区占主导,低温区和次低温区的面积波动下降,高温区与次高温区的范围逐渐蔓延,城市热岛效应有所加剧。南宁市热岛分布格局由单中心转变为多中心,新开发区的热岛效应明显增强。南宁市主城区不透水面与热环境效应之间呈现明显正相关关系,从2003-2019年相关性逐渐增强。空间集聚类型以高-高聚集和低-低集聚为主,高-高聚集区主要分布于城市中心,低-低聚集区位于东部绿地比例较高及河流分布集中的地区。该研究通过探讨南宁市主城区不透水面与热环境...     

考虑空间相关性和交通环境影响的宏观事故建模

为准确分析宏观尺度下各项因素对发生交通事故的影响，从人口岗位等社会经济特征、交通环境和城市重要设施分布等角度出发，基于深圳市61.4万警情事故和892个交通分析小区建立带空间自回归误差项的空间自回归模型(SARAR),采用广义空间二段最小二乘法进行模型参数估计后，计算出各要素的空间溢出效应。模型结果表明：人口数量、岗位数量、区域面积、学校数量、主次干道长度和主次干道衔接不足均会显著增加本区域和周边区域内的交通事故数量；拥堵路段长度与交通事故的发生不存在显著关系。拟合优度对比结果发现，SARAR模型优于OLS、SAR和SEM模型，是分析宏观尺度下区域安全水平的有效方法。     

京津冀城市群城市发展质量与空间关系演化研究

通过构建复合指标体系，利用熵权法、空间自相关分析，结合GIS对2005、2010、2015和2019年京津冀城市群城市发展质量进行研究。结果发现：(1)各城市发展质量普遍提升，空间格局由“京—津双核心”向“京—津—石弱三核心”转变，中心城市与周边城市发展差距明显，基础设施建设水平与其他方面发展不协调；(2)空间相关关系反映出中心城市辐射带动作用水平相对较低，且京津冀南部与中东部发展差距较大。由此提出促进城市发展质量子系统协调、完善协同发展机制、坚持生态文明导向及同数字经济发展相结合的建议。     

2015—2020年中国PM2.5污染时空演化及其与ENSO的关系研究

根据2015—2020年中国近1500个监测站点PM_2.5小时浓度数据，利用空间自相关分析、回归分析及小波分析方法，探索了中国PM_2.5浓度与异常的时空演化及其与ENSO(El Ni?o-Southern Oscillation，厄尔尼诺-南方涛动)之间的关系.结果表明，PM_2.5污染具有显著空间自相关性，空间上存在明显集聚特征. PM_2.5浓度较高的站点通常位于华北地区，其次是华中、华东北部，而PM_2.5浓度较低的站点通常位于青藏、华南南部和西南南部地区，特别是华南沿海区域.两个ENSO期间，夏季，全国各区域厄尔尼诺年(2015年和2018年)PM_2.5平均浓度高于拉尼娜年(2017年和2020年)；冬季，北方大部分区域，除ENSO II内蒙古和青藏地区以外，厄尔尼诺年PM_2.5平均浓度也高于拉尼娜年，但华南和西南地区的结果相反，表明ENSO对我国冬季南北方PM_2.5污染的影响可能相反.回归分析表明，华北、华东...