基坑开挖对临近地基极限承载的影响性状数值分析

采用弹塑性有限元分析方法,分析了悬臂式排桩支护的基坑开挖对邻近地基条形基础下极限承载力的影响性状。主要考虑了在基坑开挖深度、荷载与基坑的距离、荷载宽度、支护刚度等因素的影响下地基极限承载力的减损性状。研究表明,基坑开挖深度H较浅时,对地基极限承载力P_u的影响较小,P_u随H的增大略有降低,随着开挖深度的增加,H对P_u值的影响显著增大,且P_u值显著降低;当L/H≤2时,荷载与基坑的距离L对地基极限承载力P_u的影响很大,地基极限承载力P_u随L的减小而显著减小,当L/H>3时,L的影响逐渐减小,且P_u逐渐趋近于无基坑开挖时的值;P_u随地基荷载作用宽度B的增大而呈线性增大;支护桩的位移越小,P_u值越接近无基坑开挖时的地基极限承载力。     

影响马尾松毛虫虫灾发生类型因素的重要性分析

运用列联表分析方法探讨了小班的林地起源、优势树种、地理、生长等因素对小班的马尾松毛虫虫灾发生类型的影响。分析结果表明：小班的海拔高度和坡度是决定小班的马尾松虫灾发生类型的关键因素。小班的优势种结构、平均树高及郁闭度对小班的马尾松毛虫虫灾发生类型也有较大的影响。图12表1参2     

杉木地理种源遗传变异的RAPD分析

应用随机扩增多态性DNA技术对我国12个有代表性的杉木地理种源遗传多样性进行分析,从80个随要引物中筛选出20个进行扩增,共扩增出149个DNA片段,其中具多态性的片段有115个,占77．18％％,表明极木地理种源间具有丰富的DNA序列多态性、平均每个引物提供7．45个RAPD标记的信息量,扩增出的DNA片段大小一般为150到2000bp范围之间,12个杉木地理种源间遗传距离变幅为0．193－0．4467,聚类结果表明,在0．2664处,广东信宜,广西梧州,湖南会同,湖南江华,贵州锦屏,江西全南聚为一类,福建沙县,浙江开化,湖北咸宁,安徽休宁聚为一类,四川雅安,陕西南郑各为一类,图2表2参15     

无性系林业的研究进展

介绍了无性系林业的基本理论及其发展状况,分析了无性系林业的优缺点,提出了无性系林业的发展方向。     

论近年来畜禽疫病的特点及其预防对策

随着畜牧业的快速发展,大规模、高密度、集约化的饲养和频繁的调运等,使畜禽更易发生流行性、群发性的疫病.畜禽疫病造成的损失影响了人类的生活需要,而且某些人畜共患的疫病还给人类健康带来了严重的威胁.要保证畜牧业可持续发展和保护人类健康,控制畜禽疫病就是关健措施.由于近年畜禽疫病的变化,我们的防治对策应发生相应变化.     

新世纪如何加强思想道德建设的几点思考

如何加强思想道德建设,文章认为应确立新的道德价值观、继承发扬传统道德精华,准确把握新时期的道德原则、道德建设的基本结构与目标,同时切实抓好思想道德教育,实行综合治理.     

不同热力背景对城市降雨（暴雨）的影响（Ⅰ）—降雨分布的空间差异

如何准确描述和预测降雨（暴雨）的空间分布,已成为城市减灾防灾的重要内容,本文探讨了利用热信息研究城市降雨空间分布差异的方法。在遥感、GIS技术支持下,利用对没的期夏、冬季热图像的主成分析和图像分割,将上海市1958－1998年热环境划分为自然、低温、高温3种不同的热力背景。在此基础上,就不同热力背景对城市降雨（暴雨）分布空间差异的影响规律进行了研究,为建立城市降雨空间差异预报模型奠定了基础。     

南通台核旋观测干扰的排除

针对南通地震台核旋观测的干扰 ,通过多种试验最终加以排除。这项工作表明 ,地震台站环境改造中要注意监测环境的保护 ,特别是铠装电缆的铺设要考虑到对磁、电观测的影响 ,并就如何进一步提高核旋的观测质量提出建议。     

污水土地处理CAD系统设计

针对污水土地处理设计实际,以提高设计速度和质量为目标,结合计算机辅助设计技术和软件技术的发展,采用成熟而先进的参数化设计技术及ADS开发工具,对土地处理设计中的几个关系问题进行了探讨。     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^-1)预测方面的效果.结果表明：(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于...