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三峡库区森林植被分布的地形分异特征 总被引:3,自引:0,他引:3
基于森林植被GIS数据库和群落调查,对三峡库区森林植被分布的地形分异特征进行分析。结果表明:(1)三峡库区森林植被主要分布在海拔400~1200 m,随海拔上升和坡度增大,森林覆盖率逐步提高,海拔为400 m以下区间森林覆盖率最低。(2)不同海拔级的优势森林类型分别为灌木林(400 m以下、1 200~1 600 m、1 600~2 000 m和2 000 m以上)、马尾松林(400~800 m和800~1 200 m)。各森林类型分布面积占该类型总面积百分比在不同海拔级上的分布都为单峰型,海拔由低到高出现峰值的森林类型依次为竹林、经济林和柏木林(800 m以下)、暖温性针叶林(1 600 m以下)、针叶混交林和针阔叶混交林(400~1 600 m)、阔叶林(800~2 000 m)、温性针叶林(1 200~2 000 m)。(3)柏木林、马尾松林、杉木林、温性松林、针叶混交林及针阔混交林主要分布在坡度低于35°区域,竹林和经济林主要分布在坡度小于25°区域。在坡度低于5°、6°~15°和16°~25°的区域,马尾松面积均最大,在坡度为26°以上的区域,灌木林分布面积均最大。(4)各类植被类型在各个坡向上分布面积变化不大。研究结果为三峡库区生态规划和建设提供科学依据. 相似文献
565.
国内外企业安全培训调查及模式的探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了国际劳工组织、日本和德国企业"双元制"培训模式的基本要点和我国"系统型"、"过渡型"、"组合型"、"发展型"、"顾问型"、"索罗门型"和"螺旋型"企业培训模式的基本要点;以国内大型、中型和小型企业为对象,对2007年和2008年的调查数据进行统计分析,根据"企业"与"个人"对安全培训的响应,揭示了不同企业当前的安全培训现状。结果表明:企业安全培训在借鉴国外先进经验的基础上,逐步趋于规模化、规范化,形成了安全知识结构、安全综合能力、安全管理技能、事故应急救援等方面的复合培训模式;实现了高层次管理人员对安全培训的认同达95%以上,员工对安全培训的认同达89%以上;使员工的安全意识、安全价值观、工作态度和工作技能得以提升,其在工作岗位上的表现达到安全要求,并为企业创造更多的效益。同时笔者还对当前我国企业安全培训工作存在的问题提出了改进意见,对今后各类企业安全培训具有参考价值和借鉴作用。 相似文献
566.
基于JAVA技术的易燃易爆毒性云团扩散软件的开发与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对易燃易爆及有毒有害物质在生产、储存和运输过程中经常发生泄漏事故所造成的严重后果,进行该类事故的模拟和仿真研究;通过对几种气云扩散数学模型进行分析,利用JAVA技术开发出高斯模型、BOX模型、LTA-HGDM模型扩散模拟软件,该软件具有良好的环境兼容性,通过输入相应的参数即可方便快速地进行后果模拟;通过实例进行软件应用,其结果可以为政府规划和为企业事故发生后采取相应的应急措施提供依据。 相似文献
567.
为解决出口电器产品电气安全问题,政府部门检验职能逐步转向对整个生产环节进行监管。通过在线检测及远程监管系统的建立,对企业综合信息、产品质量信息、外贸申报信息、政府监管信息等产业链信息进行管理和验证,实现了抽批检验、验证检验、过程检验、型式试验、质量体系监督管理、质量事故追溯等,对产品信息源的真实性、准确性实施有效监控,突破了政府部门传统检验监管发展的瓶颈,在保证监管有效性的同时降低了成本提高了效率。 相似文献
568.
10%丁醚脲微乳剂在甘蓝和土壤中的残留及消解动态研究 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了丁醚脲在甘蓝及土壤中残留量的高效液相色谱检测方法,并采用田间试验方法对丁醚脲在甘蓝及土壤中的残留消解动态进行研究,开展了最终残留试验.结果表明,在0.05~5.0 mg/kg添加水平范围内,丁醚脲在甘蓝和土壤中的平均添加回收率为82.5%~100.9%,相对标准偏差为4.5%~7.5%.残留消解动态研究表明,丁醚脲在甘蓝和土壤中的降解符合方程式Ct=C0e-kt;10%丁醚脲微乳剂在甘蓝和土壤中的半衰期分别为2.87~2.99 d和3.37~3.57 d.最终残留试验研究表明,在施用有效成分约为0.02~0.04 g/m2,施药1~2次,每次施药间隔期为7 d的情况下,北京市试验地内,10%丁醚脲微乳剂在甘蓝中的残留量为ND~0.18 mg/kg,土壤中的残留量为0.09~0.37 mg/kg;湖南冷水江市试验地内,10%丁醚脲微乳剂在甘蓝中的残留量为ND~0.24 mg/kg;土壤中的残留量为0.11~0.46mg/kg.对照日本的最大残留限量标准,产品符合我国及日本规定的质量安全要求. 相似文献
569.
应用电性拓扑状态指数预测烷烃自燃点 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了一个基于人工神经网络的定量结构-性质相关性模型,用于52种烷烃化合物自燃点的预测研究。应用原子类型电性拓扑状态指数作为表征分子结构特征的描述符。该指数既能表征分子的电子特性,又反映其拓扑特征,同时易于计算,并有较强的同分异构体区分能力。采用误差反向传播(BP)神经网络方法对烷烃自燃点与电性拓扑状态指数间可能存在的非线性关系进行拟合。将52种烷烃样本随机划分为训练集(30种)、验证集(8种)和测试集(14种),并通过“试差法”确定网络的最优参数。运用最佳网络结构[64—1]对实验样本进行模拟,结果表明,多数样本的自燃点预测值与实验值符合良好,对于测试集,平均预测绝对误差为8.4℃,均方根误差为11.8,优于多元线性回归方法和传统基团贡献法所得结果。该方法的提出为工程上提供了一种根据分子结构预测有机物白燃点的有效方法。 相似文献
570.