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31.
32.
利用可持续发展指数(SDI)对湖北“两圈”各市州发展现状进行了评价,而后利用9年的人均生物资源生态承载量年平均增长率、人口年平均增长率和足迹承载量比值年平均增长率及2006年相关数据对未来44年进行了预测。结果表明,截至2006年底,湖北省有一半以上国土面积的生物资源开采超过当地土地负荷,人均生物资源生态承载量持续下降,资源日益紧张,呈不可持续发展;武汉城市圈2006年生物资源生态足迹超出生物资源生态承载量的32%;鄂西生态文化旅游圈(简称:鄂西生态圈)除襄樊、荆州、荆门因人口多,生物资源生态足迹较大等原因导致SDI值较高外,其他市州的SDI值均较低;神农架的SDI最小;武汉城市圈人均生物资源生态承载量呈负增长,人口控制较好,足迹承载量比值增长较快;鄂西生态圈人均生物资源生态承载量呈负增长,增长速率大于武汉城市圈和湖北省,人口控制较差,足迹承载量比值增长较慢;按照现有发展模式,无论是武汉城市圈还是鄂西生态圈,无论其当前发展是可持续性还是不可持续的,未来他们都将进入不可持续的发展状态。因此,对“两圈”进行规划时要根据各自发展现状制定长期、科学的发展规划. 相似文献
33.
塔里木河中游典型绿洲土壤含盐量的光谱特征 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤含盐量是土地质量的一个重要因素。光谱反射率以快速获取和高质量等特点,在土壤研究方面广泛受到重视。选择塔里木河中游典型绿洲作为研究区,探讨了利用土壤光谱反射率来估算土壤含盐量,为该区域农业的可持续发展提供参考。首先,对土壤光谱反射率做了17种形式的变换,寻找能突现土壤含盐量的最佳的光谱波段。其次,对土壤光谱反射率与土壤含盐量进行耦合分析,建立了光谱反射率与含盐量的相关性方程。最后,使用统计软件SPSS16.0利用验证土壤验证方程的精度。结果显示,非盐渍土的最好估算方程为土壤光谱反射率的一阶微分形式,总均方根差RMSE为0.457。盐渍土的最好估算方程为对数倒数的二阶微分形式,总均方根差RMSE为0.523。结果表明,可以用土壤的光谱反射率间接测量土壤的含盐量,正确有效地指导农业生产。 相似文献
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10月28日上午,家住石狮市花园城的蔡先生,急急忙忙向正在执勤的石狮交警二中队民警小陈报警,称在群英中路的一家摩托车维修店门口,停放着自己于10月6日在家楼下被“偷”的摩托车,民警当即和蔡某来到该维修店进行调查。 相似文献
35.
汽车所造成的空气污染占整个城市污染的60%甚至90%,尾气中的黑烟含有强致癌物质苯并芘约70ug/lg。而沿街栽植适宜树种能有效起到净化空气和杀灭菌类的作用。刺槐、法国梧桐、毛白杨、侧柏等树种能有效防治光化烟雾。有专家测算,道路两侧绿化林内5~10米处,CO与NO的浓度分别只有公路当中浓度的1/5与1/2。并且,1公顷槐、扬、柳、侧柏等树木,一昼夜可分泌30公斤杀菌素,足能将一个小镇的大气微生物数量控制在城区空气质量标准之内,还有效防治白喉、痢疾和结核病传播。然植物对大气污染的抗性(避性和耐性)是有一定限制的。汽车尾气、噪声振波和扬尘(尘土、槔胶沫等微尘)对植物有很大破坏性。 相似文献
36.
我国的环境现状,类型与变化 总被引:6,自引:0,他引:6
本文结合区域的社会经济发展状况,通过采用一定的数学模型,分析了我国区域环境现状、类型及其变化,得出了一些有参考价值的结论。 相似文献
37.
为构建更加符合驾驶员认知特性的出行信息环境,提高驾驶员出行信息服务水平,对ATIS环境下驾驶员认知负荷研究进展进行系统分析与评述.首先阐述了认知负荷的理论基础,随后分析了ATIS环境下驾驶员认知负荷的影响因素,同时分类解析了驾驶员内在认知负荷、外在认知负荷与相关认知负荷的产生根源,并对认知负荷的形成机理进行了分析;系统评述了驾驶员认知负荷的测量方法,最后基于驾驶员信息认知负荷提出了ATIS优化对策.结果表明:年龄、性别、受教育程度、月收入、出行经验是影响驾驶员认知负荷的主要因素;道路交通标志的版面设计与驾驶员的标志视认时间关联密切;驾驶过程中拨打手机及使用车载终端均会分散驾驶员注意力,增加驾驶员的信息认知负荷;较高的车速与音频播放等环境会对驾驶员的信息认知能力提出更高要求. 相似文献
38.
为了揭示环境因素、岗位质量、作业负荷对高速铁路人因安全的影响机理,在解析高速铁路人因安全内涵特征的基础上,建立高速铁路人因安全影响分析的结构方程模型。利用问卷调查采集实际数据,采用LISREL软件进行模型评价,以获取各个影响因素对高速铁路人因安全的影响机理。结果表明:环境因素、岗位质量、作业负荷对高速铁路人因安全的影响程度不同,岗位质量影响较明显影响系数达到0.68,岗位质量同时对作业负荷产生影响,影响系数达到0.67;人因安全管理水平、人因安全控制策略与岗位适应性的影响系数分别为0.91、0.85、0.96。 相似文献
39.
为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明:与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。 相似文献
40.