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兴文石林是喀斯特岩溶地质风景名胜区兴文石海的中心景区,喀斯特岩溶山地的生态环境具有一定脆弱特性,随着旅游业的不断发展,景区加大了开发力度,可能导致景区脆弱性的加剧,为了保证在旅游开发中能对景区重要的地质资源进行更好地保护,采用生态脆弱区评级指标及权重值评分法对兴文石林的10个主景点进行了研究,分析得出,兴文石林存在轻生态脆弱性、中生态脆弱性和强生态脆弱性三种梯度趋向,其中,脆弱性最强区域面积达到2平方公里的面积,这些区域分布在景区的边缘地带,因此,要实现旅游资源的可持续利用,必须对强生态脆弱性区域实行禁游和实行退耕还林等措施,以防止脆弱区域的扩大和脆弱性加剧. 相似文献
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结合环境监测实验实质量控制数据处理的实际要求,用计算机高级语言,设计开发成功了《精密度-偏性分析质控试验数据处理系统》,该系统具有数据输入,查询,修改,统计分析和打印报告等功能,在实际应用中,取得良好效果。 相似文献
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为了解火灾灾害研究领域的发展现状及未来趋势,基于多种可视化工具,对2014—2020年期间,火灾灾害领域内的发文态势、学术合作、学术热点、研究趋势等内容展开分析。研究结果表明:该时期内,火灾领域发文量呈持续上升趋势;我国科研活力及持续发展性均处于世界前沿地位,中国科学技术大学是全球发文量和合作活跃度较高的机构;载发文量排名前5的期刊研究方向和出刊数量整体呈现出一定差异性和波动性;研究热点涵盖基于无人飞行器的森林火灾(野火)侦测调查、基于火灾现场整体模型搭建的计算机模拟火灾事故技术与研究、火灾下建筑物构件的耐火及倒塌行为研究、池火燃烧特性试验及现象调查、火灾碎片实验与分析方法,研究内容总体呈现具体化、精细化;目前火灾领域研究的前沿方向为热释放速率研究、基于数值模拟的火灾事故研究、对点火器(源)的调查研究、基于数值模拟的火灾事故调查等;根据分析推测该领域未来的科研活跃度将继续上升。研究结果可为火灾灾害领域内相关学者把握学科现状,研讨未来发展提供参考依据。 相似文献
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为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE_SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明:MICE_SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE_SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。 相似文献