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正手机正在充电,来了电话,不接担心会错过重要事情,接吧,又担心会不会发生意外,索性把充电线拔下,接完电话再充电,可这样对手机的损害又很大,真是左右为难啊。关于手机正在充电中接听电话可能被电死的消息,确实让很多有此"坏习惯"的人胆颤心惊。 相似文献
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<正>9月10日,吉林市昌邑区安监局这一天的所有安全检查都被叫停了。局长任子英让办公室给一线监察人员进行新装备使用培训,因为局里新添置的5套便携式电脑和打印机全都到货了。"这回你们执法检查可就更方便、更规范了,所有人都必须学会喽,教不好我找办公室算账,但要用不好那就是你们外勤自己的事儿了。""以后要再遇到又勾又抹的手写法律文书,看到一张我撕一张!",任局长很严肃地说。任局长之所以下了这么大决心和力气,要规范执法痕迹工作,这还得从前不久的市区两级执法案卷专项督查说起。在自查环节他就先不乐意了:你们书写得太潦草,应该规范些、更要美观些。但监察大队的人却一肚子苦水:局长,我们冬天在外面检查烟花爆竹安全,手都冻僵、冻木了,而且时间紧巡视任务又重,就是书法家在那种情况 相似文献
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长江流域污染负荷核算及来源分析 总被引:4,自引:0,他引:4
为研究长江流域污染物输出的时空变化特征和来源,将长江流域划分为114个排污单元,195个纳污河段,应用污染物“产生-排放-入河-消减-输出”模型,结合长江流域2004—2007年的社会经济、水文监测资料,利用朱坨、寸滩、宜昌、大通4个监测断面2004—2007年逐月的水量和水质数据,通过连续演算核算长江流域各河段的污染物输出过程,进行区间污染物输出平衡分析,估算出姚港断面污染物输出过程. 结果表明,各断面计算数据与实测数据相对误差不超过20%,模型及参数组合的可靠性较好. 点源对CODMn输出贡献较大,占56.4%;非点源对TN、TP的贡献大,分别占74.3%和92.1%. 从污染物输出分布来看,江西、四川、湖南、湖北四省占流域污染物输出总量的60%以上,贡献率较大,是流域污染物输出的重要区域. 相似文献
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坡耕地是我国水土流失的重要策源地,也是农业面源污染重要污染源。坡地径流和溶质输出是水土流失及其面源污染的一个重要过程,也是坡地农业生态系统水和物质循环的一个重要过程。坡地水文过程和溶质迁移转化不仅是土壤学近期的重点研究内容,也是需解决的资源环境问题之一。文章从坡地降雨水文过程的地表径流、壤中流和地下径流的输出研究,壤中流模拟研究以及坡地降雨条件下土壤溶质运移模拟等3个方面总结了国内外坡地径流与溶质输出的相关研究结论。同时指出:(1)红壤坡地地表径流、壤中流和地下径流的输出特征及规律还有待进一步研究。(2)对于土壤溶质运移模拟研究,现有成果主要是研究径流和溶质在土壤中的垂向运移,而对其输出过程却很少研究,尤其是坡面径流和土壤溶质分层输出的耦合关系还没有深入的研究。(3)土壤溶质运移理论的研究亟需从封闭的室内土柱试验扩展到野外大田观测,以获取足够的数据资料来确切地描述溶质运移过程,使理论研究与生产实际问题联系得更紧密。(4)同位素方法应用、野外长期定位试验和模拟模型是未来坡地径流与溶质输出研究需加强的几个方面。 相似文献
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基于EFDC模型建立长江口及邻近海域三维水质模型,模拟2004—2007年不同水期的ρ(CODMn)、ρ(DIN)、ρ(PO43--P)状况,分析水质分布的变化特征,研究流域污染物输出对河口水质分布的影响. 根据GB 3097—1997《海水水质标准》,长江口门以上ρ(CODMn)为Ⅱ类水质,ρ(DIN)、ρ(PO43--P)为劣Ⅳ类,并且有明显的分层现象. 枯水期各指标等值线均向东北方向延伸,丰水期和平水期向东南延伸,丰水期流域污染物输出对河口水质的影响最大,不同类别水体的分布形态和水体面积年际变化不明显. 按不同时期ρ(CODMn)、ρ(DIN)、ρ(PO43--P)分布面积进行统计,长江口ρ(CODMn)、ρ(DIN)、ρ(PO43--P)分布与流域污染物输出之间有显著关系,河口水质分布面积与流域污染物输出之间存在定量的压力-响应关系.ρ(CODMn)、ρ(DIN)、ρ(PO43--P)达Ⅳ类以上水体面积(y)与流域污染物输出通量(x)的关系分别为:yCODMn=2 061.4 ln xCODMn-15 357.0,yDIN=1 386.8 ln xDIN-6 546.1,yPO43--P=2 219.3 ln xPO43--P-6 166.1. 相似文献
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以亚热带北部皖南丘陵地区小流域定位实地观测为基础 ,研究了农林共存小流域氮素径流输出规律。发现小流域氮素径流输出季节性变化明显。降雨和施肥是影响这一变化的重要因子 ,模拟分析表明 ,它们与氮素输出之间具有很好的线性相关关系 相似文献
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基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法 总被引:1,自引:0,他引:1
以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。 相似文献
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40.
为在设计复合装药结构时得到复合装药的能量输出和安全性双优结构,利用BP人工神经网络理论,建立结构优选模型。利用不同的感度和能量输出试验数据,进行模型的训练,训练后对样本进行预测和优选。结果表明,该方法能够克服评估复合装药结构性能优劣的各因素之间的复杂关系,实现精确的非线性预测,得到安全性和能量输出双优的设计结构。 相似文献