浅谈光度法中进行信量稀释的几个问题

《水与废水监测分析方法》(以下简称《方法》)中,关于酚二磺酸光度法测定硝酸盐氮介绍:“如吸光度值超出校准曲线范围,可将显色溶液用水进行信量稀释,然后再测量吸光度,计算时乘以稀释倍数”. 对于应用信量稀释法,本文浅谈如下几个问题: 1.被信量稀释之显色溶液,必须是被测组分完全反应后所生成的全溶显色溶液.如若被测组分含量太高,不能完全参加反应,即尚有部分被测组分没有参加反应,其经信量稀释后测定的结果将会比实     

基于信息量⁃Scoops3D联合模型的地质灾害易发性评价∗

贵渝管道沿线地势险峻、构造活跃、雨量集中,崩滑流等地质灾害十分发育,科学开展管道沿线地质灾害的易发性评估工作对确保其安全运行至关重要。本研究在查明管道沿线自然地质环境及地质灾害分布的基础上,结合管道沿线地形地质特征、管道展布与斜坡体的相互空间位置关系划分了 101 段适合管道工程特点的评价单元,基于信息量数理统计模型与 Scoops3D 物理力学模型对管道沿线地质灾害的易发性进行了评价。评价结果表明管道沿线地质灾害的高易发区主要集中在遵义及桐梓县附近,其中 7 段处于极高易发区,26 段处于高易发区,20 段处于中易发区,30 段处于低易发区,18 段处于极低易发区。通过 ROC 曲线分别求得信息量、Scoops3D 以及二者联合模型的 AUC 值分别为 0.796、0.683 和 0.803,结果表明信息量-Scoops3D 联合模型的评价准确性最高。     

区域性旱涝灾害序列的信息量及分维的研究

本文依据 C· E· Shannon的信息量概念 ,定义了旱涝灾害序列的信息量公式。以安徽省长江、淮河流域的旱 (涝 )灾害序列为例进行了研究 ,初步计算出相应的信息量、信息维 ,并得出如下结论 :1旱 (涝 )序列的信息量随时间是波动的、衰减的 ;2大旱 (大涝 )前信息量增加 ,信息维降低 ;3区域性旱 (涝 )序列的信息维一般在 0 .70～ 0 .90之间     

信息量模型在地质灾害调查与区划中的应用研究

以浙江省仙居县地质灾害调查与区划项目为例,在分析当地实际地质情况的基础上结合信息论原理,对仙居县进行了基于多因素分析的地质灾害预测区划。经分析计算．得出的区划结果基本符合仙居县的实际情况。故用信息量模型进行地质灾害区划是可行的。     

应用信息量法评价西宁东川丘陵斜坡的稳定性

采用二态变量信息量法,选定西宁市东川北侧丘陵前缘做为评价对象,对斜坡稳定性进行试评价。通过计算评价与实际情况对比检验,其准确率达到８９％,故该法在斜坡稳定性评价中较为实用。     

基于GIS的巴东县新城区滑坡灾害危险性区划

巴东县新城区是三峡库区滑坡灾害最为发育的地段之一。通过还原滑坡形成前的物质组成和历史环境,选取了影响滑坡发育的地层岩性、水位影响带等9项评价指标。完善了基于地形条件的不规则单元划分方法,对研究区进行了斜坡评价单元的划分,使得评价单元具有更明确的地质意义和更完善的地质结构。此外,将各影响因素图与斜坡评价单元分布图叠加得到计算单元,在计算单元信息量求解的基础上提出了斜坡评价单元信息量的计算方法,进行了基于斜坡评价单元的危险性区划,得到了巴东县新城区滑坡灾害危险性区划图。分析结果表明,水位影响带、居民区、公路分布区及顺向坡坡型与滑坡灾害发生的相关性最大。高危险区占城区面积的16.4%,主要分布在长江两岸临江地段。     

基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价

选择芦山地震灾区为研究区,以滑坡灾害为研究对象,在GIS技术的支持下进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性、易损性和风险评价研究。首先,选择坡向、坡度、地层岩性、断裂带、河流冲刷作用、地震烈度和降水量7个影响因子建立了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价的指标体系,同时提取研究区的人口密度、经济密度、林地覆盖率、建筑覆盖率、道路密度和滑坡灾害影响区6个指标因子建立了滑坡灾害易损性评价的指标体系。然后,分别应用信息量模型和贡献权重迭加模型,进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价和易损性评价,进而开展了基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价,最后应用自然断点法进行了滑坡灾害风险度区划研究。研究结果表明:高风险区和较高风险区面积分别为102.43 km2和3529.65 km2,占全区总面积的0.24%和8.25%,其灾害分布密度分别为20.50个/100 km2和2.38个/100 km2(均大于芦山地震灾区的平均值,尤其是高风险区)。高风险区和较高风险区的分布主要与人类工程活动密切相关,是人类经济活动最为频繁的地区。与实地调研结果对比发现,研究结果基本符合芦山地震灾区的实际情况,可以为芦山地震灾区恢复重建、聚落搬迁和人口分布再调整提供参考。     

勇于面对现实 加强能力建设

自中央八项规定实施以来,会议会风转变明显,今天潘岳副部长讲话时间不长,但内涵非常丰富。上午三位专家讲得都非常到位,信息量很大,使我们增长了很多知识,同时,也让我们意识到地方应对媒体在很多方面经验不足。     

陕南地区土岩接触带滑坡地质灾害预测研究

陕南地区土岩接触带滑坡地质灾害发生频繁且分布广泛,对人们正常生活造成较大影响,因此该文提出基于GIS的陕南地区土岩接触带滑坡地质灾害预测方法。通过划分研究区预测单元,生成土岩接触带斜坡坡度分布图、岩组类型和断层分布图等基础构件,以此建立滑坡地质灾害信息量预测模型,结合信息量模型与GIS技术,对预测出的滑坡地质灾害信息量进行分级,从而得到预测结果,完成陕南地区土岩接触带滑坡地质灾害预测。实例分析结果可知,在研究区坡度在6°～25°之间时,预测发生滑坡灾害比例较高且包括的信息量较多,且滑坡灾害发生前10 d中,第4 d发生降雨,对滑坡灾害影响最大。     

耦合Random Forest算法与信息量模型的地质灾害易发性评价——以西藏自治区工布江达县为例

地质灾害易发性评价是防灾减灾工作中不可或缺的部分。以西藏自治区工布江达县为研究对象,选取地形起伏度、土壤类型、地层岩性、坡度、降水强度等11项评价因子,并对所选因子进行等级区分;采用信息量为基础构建地质灾害易发性评价模型,利用随机森林(RF)算法确定各因子权重,完成信息量模型赋权;使用RF-信息量模型对研究区内地质灾害进行易发性分析,并用历史灾害点与受试者工作特征(ROC)曲线验证评价精度。结果表明：1)土壤类型、地层岩性以及平面曲率是影响工布江达县内地质灾害发育的3个主要因素;2)低易发区、中易发区、高易发区、极高易发区的面积占全县总面积的比例分别为54.43%、23.74%、14.91%、6.92%;3)在县域内处于高易发或极高易发的区域多靠近沟谷;4)通过ROC曲线比较,RF-信息量模型精度高于信息量模型。使用RF算法可以提高信息量模型的评价精度,使评价结果更理想,为以工布江达县为例的高山高原地区的地质灾害评估和治理提供了参考。