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全球气候变暖背景下,中国的降水分布日趋复杂,气象灾害造成的损失巨大。为满足防灾减灾与水资源管理的数据支撑需求,基于长江上游重庆段近20 a降水数据,利用线性回归、M-K非参数检验等方法,探究降水的时间变化趋势与空间分异特征。结果表明:近20 a重庆市年降水量在875.6—1348.2 mm。时间上,春、秋两季呈明显增多的趋势,其中3月最显著。降水在14 a时间尺度的周期过程线中波动最强,是第一主周期。空间分布上,呈西低东高的特点,在渝西和长江河谷地区降水相对偏少,主要受重庆地形的影响;渝西和渝东北地区秋季降水显著增多。研究结果可为长江流域旱涝灾害防治、水资源开发利用及经济社会可持续发展提供数据支撑,同时可为植被修复与生态廊道保障提供参考。 相似文献
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长江下游地区是稻作农业的主要起源地之一。然而,水稻对长江下游新石器时代人群饮食的贡献程度仍不清晰。稳定同位素混合模型能够量化揭示长江下游地区史前人群的摄食策略。系统收集长江下游地区已发表的人骨、动物骨和植物稳定碳氮同位素数据,基于稳定同位素混合模型,对长江下游地区新石器时代人群的摄食策略进行研究。结果发现:距今7.0—5.3 ka长江下游地区人群可能摄食多种动植物资源,该时期水稻对人类饮食的贡献与其他植物资源基本相当。距今5.3—4.3 ka,水稻已超过其他动植物资源,成为美人地遗址人群的主要食物资源。研究揭示了长江下游新石器时代文明化进程与稻作农业发展具有同步性,狩猎采集经济则为该区域文明化进程起到基础支撑作用。 相似文献
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基于GIS的上海市嘉定区暴雨积涝灾害风险区划研究 总被引:3,自引:0,他引:3
根据2006-2012年上海嘉定区9个气象站点的小时降水资料,结合嘉定区的社会经济与自然地理要素,构建一个集致灾因子、孕灾环境、承灾体及防灾减灾能力为一体的区域暴雨积涝风险评价模型。通过GIS技术实现各指标的栅格化,并利用指数模型对各因子基于500 m×500 m栅格的基本单元进行计算,编制嘉定区的暴雨积涝灾害风险区划图,构成嘉定区五个等级的风险,分别为高、次高、中等、次低和低。区划结果表明嘉定区的暴雨积涝灾害危险性指数从中心向外围成递减的趋势,且嘉定镇、新城和工业南区相对风险较高,华亭、徐行、南航和江桥风险相对较低。经嘉定区历年暴雨积涝灾情资料、典型暴雨积涝案例和专家的验证,均表明风险区划的结果和实际灾情符合度较高,对嘉定暴雨积涝的防灾减灾具有重要的现实指导意义。 相似文献
35.
20世纪长江的3次巨洪 总被引:10,自引:0,他引:10
分析了形成20世纪长江3次巨洪的3个遥相关因子:(1)太阳黑子活动;(2)厄尔尼诺事件,(3)青藏高原南部大震。依据长江巨洪和遥相关因子的基本事实,讨论了长江发生巨洪的统计规律。指出当3个因子的出现时间互相重叠时,长江很可能发生巨洪,这对长江巨洪的超长期预测具有重要的指导作用。 相似文献
36.
云南粉土的动力特性试验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
粉土是一种具有特殊工程性质的土,由粉土液化引起的工程震陷造成的危害极大。根据云南粉土的室内共振柱试验,得到了归一化处理后的G/Gm ax~γ/rγ和D~γ曲线,并运用修正后的双曲线模型进行了拟合分析。根据室内振动三轴试验,得出不同固结比和不同固结压力下的土的动强度与振动次数的试验曲线,发现动强度与破坏振次间符合较好的乘幂关系,动强度与固结比之间符合较好的二次抛物线关系;分析不同围压下孔压与破坏振次的试验曲线规律,发现可以用指数函数进行拟合。结果可供该类土的动力特性研究参考。 相似文献
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环境污染事故风险预测评估模式研究 总被引:4,自引:0,他引:4
曾维华 《防灾减灾工程学报》2004,24(3):329-334
从环境风险到环境污染事故演变的一般规律入手,提出了环境污染事故风险预测评估模式,为环境污染事故风险评估、预防与应急响应提供科学手段。环境污染事故风险预测评估模式的提出,一方面丰富和发展了环境安全与应急响应理论;另一方面,对公共安全、企业安全管理与应急响应等工作具有一定指导意义。 相似文献
38.
人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。 相似文献
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