气象灾害评定的一种模糊数学方法：以四川盆地为例

本文通过建立气象灾害评定的模糊数学模式,对四川盆地农业气象灾害进行评定。使评定语言从定性跃入定量,评定对象从单类展向整体,而且评定时序从无序深入有序,得到了一致的历史序列。     

四川盆地丘陵区紫色土退化研究 Ⅰ.紫色土物理特性及退化特征

本文研究了四川盆地几种典型退化紫色土的基本物理特性及对其蚀、旱等肥力退化(?)征的影响。研究指出,退化紫色土的粗骨颗粒(>10μm)占52.00%～69.97%;粗微结构体(>10μm占72.29%～82.54%,而结构系数却较低;粗孔隙(>10μm)占32.21%～38.15%;在各吸力下土壤持水量均较低;土壤蒸发达到平衡时的历时较短等特性部是影响紫色土易蚀、易旱的重要原因采用侵蚀度、水容量和失水比评价其易蚀、易旱性看出:各类典型紫色土退化较重,沙溪庙组饱和(?)紫色土则退化较轻。     

四川盆地西部富钾富矿卤水的发现及其地球化学特征和意义

四川盆地西部新发现的富钾富矿卤水，其水文地球化学特征与海水迥然不同．钾含量异常高，构成世界罕见的液态钾矿资源，B3+、I-、Sr2+、Li+，Rb+、Br-等有用组分也远远超出综合利用和单独开采工业品位，为优质化工原料水。富钾富矿卤水为沉积变质和钾矿溶滤复合成因。卤水具有资源开发意义和寻找固液态钾矿的指示意义。     

四川盆地大气边界层风速廓线探讨

本文总结有关四川盆地大气边界层风场特征研究成果,对其风速特征、边界层风速廓线进行探讨。结果表明,四川盆地具有风速小,且风速垂直梯度亦小的特征;风速随高度分布基本遵循经验爱克曼螺线,这一经验公式可在四川盆地内推广应用。     

四川盆地PM2.5与PM10高分辨率时空分布及关联分析

为深入了解四川盆地PM_2.5与PM₁₀污染情况，通过机器学习的方法，基于卫星遥感气溶胶产品（MAIAC）与国家环境空气质量监测网数据以及气象、地理、社会经济变量等，构建2个随机森林机器学习模型（R²均为0.86），反演四川盆地2013~2017年间1km网格逐日PM_2.5与PM₁₀浓度时空分布，并分析两者的时空关联性.结果表明：2013~2017年四川盆地地面PM_2.5与PM₁₀平均浓度分别为47.8，75.2μg/m³.PM_2.5与PM₁₀浓度空间上均整体呈现"倒月牙"状分布，西部与南部区域浓度值较高.5a间，区域颗粒物浓度逐年递减，总降幅均达到27%，季节上则均具有"冬高夏低"的特点；PM_2.5与PM₁₀浓度空间相关性显著（相关系数0.96），呈现"内强外弱"的格局，春夏季相关系数（0.91、0.90）低于秋冬季（0.96、0.96）.盆地西南部PM_2.5与PM₁₀比值较高，比值高低的季节性排序为冬季 > 秋季 > 夏季 > 春季.     

川中浅丘农区坡地林农复合系统能量流的研究

对川中浅丘农区坡地林农复合系统和纯农地系统的能量流动过程进行了对比研究。结果表明，林农复合系统比对照农地系统具有更高的能量积累速率、光能利用率和辅助能转化率。     

四川盆地农业生态系统害鼠种群测报数学模型的研究

根据四川盆地农业生态系统害鼠种群数量连续3年的统计结果：方差分析证明种群数量在年周期间变化不显著,（F＜F0．05）而年内存在着显著的统计学差异（F＞F0．05）种群数量季节消长呈明显的双峰型模式,年周期内出现6月和11月两个数量高峰,两峰之间无显著性差异（t＜t0．01）．依据农田灭鼠的实际情况,用3月份的数量来预测6月份的种群数量,是理想的预测方案故本文依据该3年的数据,采用数学拟合方法,组建预测6月份数量高峰的短期预测模型．统计检验表明具有准确、可靠和实用的特点．     

四川盆地降水酸化范围及发展趋势予测

本文通过对四川盆地内二氧化硫排放源的统计调查分类、建立一种简便而较实用的数学模式,计算盆地内现阶段降水酸化范围及预测其发展趋势。结果表明:在现阶段,盆地内降水酸化面积达到10万km~2,重酸化区为3.2万km~2,预计到2000年时,降水酸化区将超过15万km~2,重酸化区也将达6万km~2以上。     

“十大目标任务”打响攻坚战

<正>四川省珙县地处四川盆地南缘,县域面积1149.5 km2,作为煤矿安全重点攻坚地区,珙县明确了"攻坚战"目标和具体的十大工作任务。县攻坚办还将"攻坚战"十大目标任务分解下达到各产煤镇(乡)和县级有关部门。四川省宜宾市珙县是全国200个重点产煤县之一,其煤矿煤层赋存条件差,煤矿五大灾害"水、火、顶板、瓦斯、煤与瓦斯突出"几乎全部存在,安全管理难度较大。近几年来,珙县始终坚持"安全责任重于泰山,安全发展国泰民安"的理念和"安全第一,预防为主,综合治理"的方针,实施科技