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81.
82.
日本国土开发利用及对我国的启示 总被引:1,自引:0,他引:1
日本在战后经历了经济高速增长,工业化和城市化快速推进的发展历程,其间土地利用在结构、规模、价格、集约利用等方面发生了巨大变动。本文全面分析了二战之后,日本在经济高速增长、产业结构巨大变动、城市化迅速推进的发展过程中.农业用地、工业用地和城市用地在结构、规模、价格、集约利用程度等方面的特征;日本政府针对经济发展和土地利用的变动和影响。制订的一系列规划调整措施和政策法规体系。通过以上分析,探讨日本在有限的土地资源条件下实现经济高速增长的原因、途径和措施,以及对我国的启示。 相似文献
83.
中国农村贫困地区可持续发展的制度分析 总被引:4,自引:0,他引:4
中目农村贫困地区可持续发展受多重制度因素的影响。本文通过对农村贫困地区可持续发展的制度分析。提出制度创新一对农村贫困地区做出一系列新的制度安排是农村贫困地区可持续发展的保障。 相似文献
84.
采用风险分类-要素分析-风险排序的思路,对北京市核与辐射恐怖事件风险进行分析。根据国际上1998—2006年该类恐怖事件的实例,从事件所涉及的材料、场所角度将核与辐射恐怖事件分为6大类。结合北京市的实际情况进行涉核恐怖事件的要素分析,将北京市各类场所划分为4类敏感区并与5类涉核恐怖事件结合起来,得到北京市核与辐射恐怖事件风险构成图。通过风险分析,笔者认为北京市发生核与辐射恐怖事件风险最大的场所为核研究机构,最容易发生的核与辐射恐怖事件类型为涉及放射源的恐怖事件,结合分析结果对从阻止、探测、响应3个层次上提出了奥运核安保工作的反核恐工作建议。 相似文献
85.
对液化石油气站选址风险进行定量分析,判断风险的可接受性,从而确定选址是否合理.拟建液化石油气站的F/N曲线未知,辨识液化石油气站可能发生的最严重事故,并应用风险积分参数确定液化石油气站的风险.经判断,液化石油气站可能发生的最严重事故为沸腾液体扩展蒸气爆炸(BLEVE),应用BLEVE火球模型对事故后果进行评价并确定事故影响范围,进而确定影响范围内的最大人数及事故发生频率,在此基础上对LPG站的风险积分参数进行计算.将计算结果与英国安全卫生执行局应用ALARP准则制定的风险可接受标准进行比较.结果表明,该液化石油气站的风险处于合理可接受区.采取一定风险减缓措施后,可考虑在此地点建设液化石油气站. 相似文献
86.
为了更好地发挥产氢产酸/同型产乙酸耦合系统在废水厌氧发酵生产乙酸方面的优势,有必要寻找一种简单有效的方法以获得该系统产酸的优化条件.利用经过加热处理并活化的厌氧污泥作种泥,以模拟废水中的葡萄糖为底物,针对发酵时间、底物浓度、种泥浓度、初始pH进行4因素10水平均匀设计实验,得到了乙酸生产指标与产酸条件之间关系的回归方程;也得到了以高乙酸产量为主要目标导向同时兼顾高乙酸产率和高乙酸生产强度目标的优化条件;优化条件实验乙酸浓度比均匀设计中最高乙酸浓度提高20%左右.研究表明,将均匀设计应用于废水产氢产酸/同型产乙酸耦合产酸条件优化,可以避免盲目性,迅速获得满意结果. 相似文献
87.
事故预测方法研究述评 总被引:3,自引:0,他引:3
将事故预测方法归纳为情景分析法、回归预测法、时间预测法、马尔可夫链状预测法、灰色预测法和非线性预测法6大类,并进行分析和比较.结果表明:1)目前的预测方法大多针对各自行业部门,因此采用自身相适应的预测方法和提高预测精度是事故预测的关键;2)剔除随机性和偶然性,提取异常点和异质性是工业事故进行预测建模的依据;3)系统安全是一个动态随机的非线性过程,应将定性与定量、线性与非线性、静态与动态预测方法相结合,进行组合预测才有可能实现最优预测;4)基于状态预测的事故优生理念,是未来事故预测理论的发展趋势. 相似文献
88.
89.
优势菌的筛选及其强化活性污泥好氧反硝化的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用含活性污泥提取物的贫培养基筛选SBR系统中的好氧异养优势菌。结合自然温度(15~20℃)、延长培养时间等条件来提高菌群的可培养性。从SBR活性污泥系统中分离出5种细菌。4株去除COD优势菌,1株异养硝化细菌,能在好氧条件下实现对总氮的去除。反应池底采用边缘对称曝气,反应池内细菌在时间顺序和空间位置上循环经历好氧过程及微氧过程。将PVA铝盐法固定的细菌对反应器进行生物强化。结果显示,在好氧工艺的条件下,投加优势菌群后,与未加优势菌群的反应器相比,可以显著改善污泥的沉降性能,COD、NH3-N和TN降解率显著提高,分别达到98%、97%和90%。生物强化作用明显,反应器内具有良好的好氧反硝化环境。 相似文献
90.
用灰关联分析和神经网络方法预测煤与瓦斯突出 总被引:4,自引:0,他引:4
本文应用灰色系统理论的灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序,选择灰关联分析的五个优势因子:瓦斯放散初速度、坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度,作为输入参数,用计算机对神经网络编写程序,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证. 相似文献