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1.
为解决监控完全遮挡场景下火灾原因认定面临的问题,探究火焰的视频特征分析方法。利用油盘火、垃圾桶火焰和短路火花3种实体火焰模拟室内火灾,布置普通彩色CCD监控摄像头使之被完全遮挡,收集火灾视频进行预处理,利用视频分析技术提取、对比、分析油盘火焰、垃圾桶火焰和短路火花的HSV颜色、火焰面积增长、质心变化、Harris角点变化、火焰频闪等特征,并总结对应特征变化规律。结果表明:在监控完全遮挡场景下,提出的火焰视频特征分析方法可以较为精确地定量表征火焰动静态特征,为火灾调查工作的顺利开展提供有力的工具。  相似文献   
2.
通过对湖北九宫山国家级自然保护区甜槠群落建立的1ha固定森林样地进行植物群落调查,分析了样地内木本植物物种组成、区系成分、种群径级结构和空间分布格局,结果表明:(1)样地内木本植物(DBH≥1 cm)共有132种,隶属于42科78属,其中,杜鹃花科、壳斗科、樟科、蔷薇科、冬青科等是优势科,短柄袍、鹿角杜鹃、青冈、长叶石栎、甜槠等是优势种.(2)样地内植物科、属的分布类型均以泛热带分布类型为主,分别为30.95%和20.51%.(3)样地内所有木本植物个体的径级结构均呈倒"J"型,幼龄个体数量大,森林群落更新状况良好.(4)样地内木本植物个体的空间分布格局以聚集分布为主,部分优势物种在小尺度上呈聚集分布,而在较大尺度上则为随机分布.  相似文献   
3.
工业用地供应行为的演化是工业经济发展的重要体现,分析工业用地供应规模的时空变化特征,有利于推进土地供给侧结构性改革,促进工业高质量发展,优化国土空间格局.基于重庆市2009~2018年工业用地供应公告数据,建立重庆市工业用地供应数据库,运用基尼系数、核密度分布、冷热点分析和趋势面分析方法,分析重庆市工业用地供应规模的时空变化规律.结果 表明:(1)重庆市工业用地供应规模总体上处于波动下降趋势,供应的区位呈现较为明显的东北-西南方向分布.区位基尼系数具有波动性特征,市域和分区都在空间分布不均衡和均衡间反复.(2)工业用地供应点规模呈现出“主环-斑点”式空间布局模式,高密度核心逐渐向主城区中心聚集.供应规模的热点区县在主城区的东西两侧变动,冷点区集中在渝东北角.(3)重庆市的中心城区及其西部和南部具有较大的工业用地供应规模,为建设成渝地区双城经济圈奠定了较好基础.  相似文献   
4.
采用气相色谱-质谱法,于2016年9月和12月对南京市2个典型地区大气中16种多环芳烃(PAHs)的质量浓度进行分析,并开展了PAHs组成特征、来源解析及人体健康风险评价研究。结果表明,工业区(六合区)和生活区(江宁区)大气(气态和可吸入颗粒态)中16种PAHs的质量浓度分别为914.82和712.27 ng/m~3,苯并[a]芘毒性等效浓度分别为274.1和309.84 ng/m~3,且呈现冬季高、秋季低的特征。比值法源解析结果表明,燃煤污染是六合区PAHs污染主要来源,而江宁区主要表现为交通污染。人体健康风险评价结果表明,六合区和江宁区人群通过大气吸入PAHs的超额致癌风险分别为5.17×10~(-5)和5.85×10~(-5),均略高于可接受水平10~(-6)。  相似文献   
5.
为了解独流减河流域水质时空特征及污染物排放结构情况,准确掌握污染来源和防控重点,达到改善流域水质的目的,基于2017年独流减河流域9个监测断面的8个水质指标的监测数据,采用综合水质标识指数法进行水质评价,运用多元统计分析方法中的聚类分析和主成分分析开展水质时空分布特征及污染物来源解析研究.结果表明:独流减河流域水质时空特征差异显著,干流水质优于支流水质;时间维度划分为2个时段T1(1-3月)和T2(4-12月),T2时段水质优于T,时段,氨氮、总磷和阴离子表面活性剂是各时段的主要污染因子,畜禽养殖、农村居民生活为主要污染源,氟离子和CODCr分别是T1和T2时段的另外主要污染因子,代表工业电镀行业废水污染和耗氧有机污染.空间分布划为G1组和G2组,其中G1组主要位于中上游,主要污染因子为氨氮、总磷及阴离子表面活性剂,代表畜禽养殖和居民生活污染;G2组位于中下游,主要污染因子为化学需氧量、总磷和氟化物,代表城镇居民生活污染和工业电镀行业废水污染,G2组水体水质优于G1组.  相似文献   
6.
通过构建城市韧性"成本-能力-能效"的评估模型,综合运用熵值法、主成分分析法、SBM模型、探索性空间数据分析和K-means聚类方法,对长江经济带126个城市的韧性进行综合定量评估,归纳总结城市韧性模式和聚类特征,并运用GWR模型分析影响韧性能力的成本因素,探究韧性效率的驱动机制.研究表明:(1)分维度来看,核心城市呈现韧性成本和韧性能力的"双高",韧性效率则由非核心城市引领.从均衡的角度来看,韧性成本、韧性能效具有明显的水平层级性,而韧性能力在城市间的分野相对不大.(2)综合来看,韧性成本和韧性能力随城市规模的扩张而逐渐增加,而韧性效率逐渐衰减;韧性模式具有明显的上中下游区际差异性:上游地区表现为"低耗低能高效",中游地区"低耗低能中效",下游地区为"高耗高能低效";韧性的空间联系兼有核心城市垂直极化和一般城市扁平抱团.(3)从机制看,全社会用电量、建成区面积和科技支出是影响城市韧性能力的主要成本因素,不同韧性模式的城市具有差异化的主控因素.研究对于完善城市韧性评价体系、丰富城市韧性评估视角和推动城市韧性建设具有重要的现实意义.  相似文献   
7.
侯晓奎  李元应 《灾害学》2021,(1):60-63,68
绿化树木是园林景观的主体部分,同样也是园林建设中的目标植物。然而,绿化植物容易受到低温寒冻害的影响,进而影响园林布局美观。基于此,该文提出郑州园林绿化树木低温寒冻害空间分布特征研究方法,统计郑州园林绿化树木类型,对各样本按照乔木层与灌木层进行分类整理,将频度、显著度、密度等作为计算树木多样性的指标,分析比较结果,根据获得的比较结果,利用遥感图像采集技术对树木进行分层采样处理,提取受冻害植被颜色特征,通过最佳分割阈值算法分割树木与背景,分别获取两个区域的灰度值。最后采用模板匹配方法将马氏距离作为识别树木受冻害的标准,结合受冻指数,得出空间分布特征与植被分布类型有关,且海拔位置越高受冻害影响越严重。根据获得的空间分布特征结果,可及时采取有效的防治措施,加强对郑州园林绿化树木的保护。  相似文献   
8.
唐舒庭  卢一铭  肖盛柏  崔浩  魏世强 《环境科学》2023,44(10):5704-5717
砷(As)和镉(Cd)是稻田土壤中最常见的有毒有害重金属元素,且易从土壤迁移到水稻籽粒中.目前,我国稻田土壤中As和Cd及其复合污染现象普遍,对粮食安全和人体健康均构成了严重威胁.As和Cd在土壤中的环境行为相反,对As-Cd复合污染的同步治理是当前水稻安全生产的关键技术难点.通过综述近年来同步阻控水稻对As和Cd吸收以及转运的若干实用技术,包括水分管理、钝化技术、淋洗技术、电动修复技术、植物修复技术、低累积水稻品种的选取以及叶面阻控技术,归纳并分析了各种技术的处理效果、作用机制和制约因素,提出了主要阻控技术的发展方向,指出构建区域高适配性综合技术模式的重要性,以期为稻田As-Cd复合污染治理和水稻安全生产提供参考.  相似文献   
9.
在传统土壤评价方法的理论基础上,参考模糊数学的架构,建立了由风险因素集、风险评价集、隶属度函数、评估矩阵和权重系数组成的评价模型,最终形成了一套场地重金属污染风险的综合评价方法.选取安徽铜陵某冶炼厂作为研究场地,分析场地土壤中重金属的污染情况并验证该评价模型的科学性.结果表明,研究场地内表层土壤重金属含量平均值分别为As(1382mg/kg)、Cd(64.9mg/kg)、Cu(4973mg/kg)、Pb(3403mg/kg),As和Pb污染严重.相比于传统土壤评价方法,综合评价方法考虑重金属的人体健康风险、地下水迁移风险和生态风险3个方面,插值后不同风险所占面积比例为安全(25.3%)、低风险(5.86%)、中风险(9.00%)、高风险(59.9%).与内梅罗指数法对比,综合评价风险结果中的高风险区域面积下降了9.50%,而中风险、低风险和安全区域的面积则分别上升了约3.54%、3.83%和1.20%,整体风险有所降低.与传统土壤评价方法对比,基于模糊数学模型的综合评价方法不局限于重金属总量单一因素对土壤污染风险水平的限制,根据场地实际情况及土地二次利用途径对其进行更加详细的污染风险评...  相似文献   
10.
辜建强  王永峰  季荣 《环境化学》2023,(7):2242-2250
四溴双酚A(TBBPA)和重金属的复合污染情况常见于电子电器拆解厂或回收站周边土壤,而重金属对TBBPA在土壤环境中的降解、转化和残留的影响尚不清晰.本研究利用14C标记的TBBPA来探索不同浓度水平重金属(Cu、Cd和Zn)对两种土壤(红壤和乌栅土)中TBBPA降解转化、矿化、不可提取态残留形成等环境行为的影响.经60 d培养,乌栅土中92.2%±0.5%的TBBPA被转化为不可提取态残留或代谢产物,其中7.2%±0.8%被彻底矿化为CO2;灭菌作用极大地抑制了乌栅土中TBBPA不可提取态残留的形成(由77.2%降至9.9%),表明土壤微生物在不可提取态残留的形成中起到关键作用.而红壤中仅有9.9%±0.5%的TBBPA被转化成不可提取态残留,<0.5%被矿化为CO2,与灭菌对照组无显著差异.当土壤重金属(>500μmol·kg-1)存在时,乌栅土中TBBPA矿化和不可提取态残留形成率分别降低14%—78%和31%—86%,而可提取态TBBPA(即生物可利用态)增加0.5—4.4倍,其中水溶态残留增加0.3—1.5倍,进而增加TBBPA在土壤中的持久...  相似文献   
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