昆明-楚雄-大理-丽江地区地震软风险区划实例

应用云南省昆明市、楚雄州、大理州、丽江市1900—2000年这100年内M≥5．0的地震记录资料，对该地区的地震灾害软风险区划进行了实例分析。结果表明，软风险区划图是以带有“层”结构的地图形式表述风险评估结果的，而“层”是根据可能性水平来划分的。因此，软风险区划图对分析结果的表述，不仅能对风险分析提供更多的信息，而且能提供风险值可信度的信息，从而使风险图“服务信息”丰富化。     

自然灾害风险区划图的一个潜在发展方向

由于自然灾害系统的复杂性及数据资料的不完备性,人们不可能精确估计任何自然灾害发生的概率,"概率值估不准"是现有超越概率风险区划图的致命弱点.简要回顾了针对这一问题已进行的提高估计精度和进行模糊风险计算的有关研究,并将模糊风险研究引入风险区划图的编制,给出了自然灾害软风险区划图的定义和一个初步的样式.讨论了这种风险图在体现风险值估不准方面,以及在为用户提供更多风险信息,为决策者提供调整余地等方面的优点.研究结果表明,软风险区划图是自然灾害风险区划图的一个潜在发展方向.为推进这一研究领域的发展,对今后的工作提出了一些建议.     

催化氧化治理甲苯、酮酯类废气

本文在治理某印铁厂甲苯和酮酯类等有机废气的背景下,对非贵金属氧化物复合型催化剂的制备进行了探讨,研制出一种高活性非贵金属催化剂。并对几种工业用的贵金属型催化剂和非贵金属氧化物型催化剂在催化氧化中的性能作了比较。结果表明,非贵金属氧化物型催化剂完全可以取代贵金属型催化剂。     

台风暴雨灾害风险区划更新实证分析

在缺失原始资料情况下,通过加权处理旧区划图和新的资料,是区划图更新的一个重要途径。以广东省台风暴雨灾害为例,说明如何应用加权更新模型进行区划图更新,并对其进行了检验。实例证明,在原区划理论和方法不变的情况下,通过加权处理新旧资料,可以满意地更新自然灾害风险区划图。     

Mn改性活性炭吸附VOCs性能

采用浸渍焙烧法对活性炭进行负载锰(Mn)改性,考察改性活性炭对甲苯、乙酸乙酯及甲苯-乙酸乙酯二元混合气体的吸附性能.研究表明,活性炭浸渍于1.0％高锰酸钾溶液改性后的吸附性能最好.对于单组分VOCs气体,改性后活性炭对甲苯和乙酸乙酯的吸附量较未改性前分别提高了12.7％和16.3％;对于二元混合VOCs气体,改性后活性炭对甲苯及乙酸乙酯的吸附量分别提高了13.1％和22.9％.BET、SEM、FTIR等分析表明,Mn改性活性炭比表面积变大和总孔容增加是改性后吸附量提高的主要原因.     

广东省台风暴潮灾害社会经济系统脆弱性分析——模糊数学方法

给出了台风暴潮灾害社会经济系统脆弱性的定义,应用模糊综合评价方法提供了计算台风暴潮灾害社会经济系统脆弱性的评估模式,进而探讨了脆弱性的空间分布状况,并将其应用于广东省台风暴潮灾害的脆弱性评估,所提方法可以较好地综合多种社会经济因素对台风暴潮灾害的影响.     

自然灾害软风险区划图模式研究

如何表达风险值估计不准,是深层次风险区划研究的问题.将模糊风险研究引向自然灾害风险区划领域,探讨了风险值估计不准条件下自然灾害风险区划的图型模式.给出了一种带有“层次“结构的“多值的“的自然灾害风险区划图图型模式.这是应用软计算的思想和方法得到的一种自然灾害风险区划图,我们称之为自然灾害软风险区划图.自然灾害软风险区划图不仅提供了表达风险值估计不准这一信息,而且提供了风险信息的可靠性,为改进自然灾害风险区划提供一种新的思路.     

基于GIS技术的广东省洪涝灾害风险区划

洪涝灾害风险区划是洪灾评估与管理的重要内容.运用自然灾害风险评价的理论和方法,借助GIS 平台对广东省进行了洪涝灾害风险区划,以期对该省防灾减灾工作提供科学依据.通过分析洪灾形成的主要因子,选取自然致灾因子危险性、承载体社会经济易损性和抗灾指数3个指标,借助ArcGIS软件分析得到了广东省洪涝灾害危险性分区图、社会易损性分区图和工程防洪能力分区图;最后,按照风险评估理论将3个指标进行叠加后,形成了广东省以县为单元的洪涝灾害综合风险区划图.研究结果表明,最容易发生洪涝灾害的地区集中在河流汇聚的中部和珠江三角洲地区;易损性最高的地区集中在珠江三角洲和潮汕地区;抗灾能力最弱的地区集中在粤北经济较落后的地区;综合各种因素,珠江三角洲地区虽然处于高危险区上,但因其防洪能力较强,降低了受灾风险;而粤北山区因防洪能力较弱,处于高风险区.评价结果与广东省近几年的情况基本吻合.     

陕西省农作物病虫害与气候变化的关系分析

分析了陕西省降水、气温变化以及厄尔尼诺事件、拉尼娜事件、太阳黑子活动与农作物病虫害的关系，认为：陕西省农作物病虫害与气温变化存在显著的正相关关系；气候条件是病虫害发生或流行的主要控制因子；厄尔尼诺事件、拉尼娜事件以及太阳黑子活动与农作物病虫害的发生或流行存在密切的关系。