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从风险分析角度分析台风灾害给渔业造成的影响.首先应用风险分析模型,从灾损度、脆弱度及防灾系数3方面定性分析了台风灾害对渔业的影响.研究对象为宁波、舟山的渔业.在收集相关数据后,应用模糊综合评判模型分别计算出宁波、舟山10个区(县)的灾损度、脆弱度以及防灾系数并制成台风灾害综合评判表,应用SPSS软件的聚类分析功能对宁波、舟山10个区(县)进行聚类分析.取组间距离为10,将数据分为3类:舟山4县为第1类,受台风灾害影响最大;奉化,宁海、象山为第2类,受台风影响次之;宁波市区、慈溪市,余姚市为第3类,受台风影响最小.最后结合这几个地区实际情况,分析了聚类分析结果的原因. 相似文献
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为研究垃圾填埋场渗滤液对压实黏土的影响,开展了垃圾渗滤液侵蚀作用下黏土的含水率、比重、剪切和渗透试验,研究渗滤液浓度及侵蚀时间对黏土工程性质的影响规律,分析渗滤液污染黏土的工程特性。通过SEM试验研究渗滤液对底部压实黏土衬垫的侵蚀机理。研究结果表明:渗滤液侵蚀对黏土的各项工程性质有较大的影响,随着渗滤液浓度及浸泡时间的增加,浸泡后的黏土渗透性、比重和剪切强度均减小,而含水率增大。渗滤液对黏土的侵蚀主要来自其化学成分的吸附、粘结及水化学作用。压实黏土强度的变化会给填埋场的稳定性带来安全隐患。该成果可为垃圾填埋场的安全设计提供理论和数据支持。 相似文献
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在灌喂两种剂量半胱胺的基础上应用新城疫弱毒疫苗对鸡进行消化道粘膜免疫,采用ELISA双夹心法测定了鸡血液中IgA的含量,结果表明:结果表明首免后第三周和第四周两种剂量半胱胺组的血液中IgA含量与新城疫免疫组的相比分别呈极显著增加(P<0.01)和显著增加(P<0.05);提示血液中IgA含量受SS影响较大,饲喂半胱胺降低SS水平后,应用新城疫弱毒疫苗进行消化道粘膜免疫,可以提高血液中IgA的含量,增强机体的系统免疫力.图1,参8. 相似文献
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PM2.5作为主要的大气污染物之一,严重影响空气质量和人体健康. 基于深度学习的PM2.5小时预报研究中,不同输入要素的历史时间序列对PM2.5预报结果的响应情况存在差异. 因此,基于太原市2019—2020年空气质量监测站、气象观测站的数据,提出一种多通道长短期记忆网络(Multi-Channels Long Short Term Memory,MULTI-LSTM)模型对PM2.5浓度进行预报. 首先使用独立的长短期记忆网络(LSTM)学习每个输入要素,然后将每个模型的学习结果进行融合,最终获得未来多小时的PM2.5浓度预报结果. 将单通道LSTM模型(BASE-LSTM)和LSTM扩展模型(LSTME)作为对照模型,与MULTI-LSTM模型的预报精度进行对比. 结果表明:不同观测窗与预报时效下,MULTI-LSTM模型在测试集上的预报精度明显高于其他2个对照模型. 其中,MULTI-LSTM模型在8 h观测窗和6 h预报时效组合下,均方根误差(RMSE)、平均绝对百分误差(MAPE)以及拟合指数(IA)分别为20.26 μg/m3、51%、0.91. 对未来逐6 h的预报中,观测窗宽度从8 h增至32 h,MULTI-LSTM模型的预报精度无明显变化,观测窗宽度为40和48 h时,RMSE比8 h观测窗下分别下降了2%和3%. 此外,增加LSTM层深度不会提升模型的预报精度. 研究显示,利用MULTI-LSTM模型作为PM2.5浓度小时预报模型,通过选取合适的观测窗宽度与气象要素,可获得精度较高的预报结果. 相似文献
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以2017~2021年的5~6月苏州市城区站点的大气污染物浓度为研究对象,分析了臭氧(O3)、氮氧化物(NOx)、总氧化剂(Ox)、一氧化碳(CO)和挥发性有机物(VOCs)等污染物的变化特征,利用基于观测的模型(OBM)研究了O3污染成因及其年际变化,解析了环境空气VOCs的主要来源及其变化趋势.结果表明:①近年来苏州Ox平均体积分数以及NOx和CO平均浓度整体呈下降趋势,但VOCs的体积分数整体呈上升趋势;O3污染天光化学反应前体物浓度水平仍较高,且显著高于优良天.②近年来苏州O3生成处于VOCs控制区;苏州市VOCs和NOx长期减排比例应不低于5∶1,在VOCs控制方面应注重对芳香烃和烯烃的减排.③源解析结果显示,工业排放、汽油车尾气和柴油机尾气是苏州市VOCs的主要排放源;近年来工业排放源和溶剂使用源有所下降,但汽油车尾气源和油气挥发源贡献率上升明显,且上述两类污染源排放VOCs的O3生成潜势较高.④综合分析各排放源对O3生成潜势的贡献发现,溶剂使用源和汽油车尾气源的VOCs排放是影响苏州市O3生成的关键因素. 相似文献
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武汉市典型绿地植被类型对表层土壤入渗和持水性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
合理的绿地植被建设和管理是提高城市蓄水能力和减少城市内涝的重要途径。该文以武汉市城区8种代表性绿地植被的表层土壤为研究对象,通过测定土壤理化性质和水力学特征参数,量化了不同类型绿地植被对表层土壤水分入渗和保持性能的影响,并揭示了土壤理化性质对其影响的机制。结果表明:不同植被类型表层土壤水分入渗性能和持水能力差异显著,天然香樟林、玉兰园、桂花园和牡丹园具有较好的入渗性能,表现为较高的饱和导水率(179.70~441.69 cm/d),其次是人工草坪(31.53~126.60 cm/d),而樱花园、梅花园和桃李园的入渗性能最差(22.40~57.99 cm/d)。天然香樟林土壤持水能力最强,表现为最高的田间持水量(0.315~0.336 cm3/cm3)和最大有效含水量(0.170~0.177 cm3/cm3),其次是玉兰园、桂花园、牡丹园、梅花园和桃李园,持水量、有效含水量分别为:0.241~0.289 cm3/cm3,0.144~0.182 cm3/cm3,而樱花园和草坪的持水能力最弱(0.209~0.254 cm3/cm3,0.139~0.165cm3/cm3)。土壤饱和导水率与总孔隙度、非毛管孔隙度呈显著正相关关系,与容重呈显著负相关关系。而容重、总孔隙度、砂粒和粘粒含量是影响土壤水分特征的主要因素。可以通过乔灌木林下种植草本植物、减少人为践踏,以及适时翻耕等方式提高绿地土壤的入渗与保水能力,进而提高其降雨存蓄功能,减少城市内涝。 相似文献