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861.
862.
应用速度-浓度双分布格子Boltzmann模型建立了基于LBM的瓦斯蔓延速度模型和浓度模型,并通过Boussinesq方程将2个模型有机耦合起来.采用基于分块耦合算法的速度-浓度LBM模型将巷道分成若干规则的块,对各块分别独立计算,仅在边界处交换数据,从而去除冗余网格,简化了网格计算,提高了系统资源利用效率.模拟实例结果表明,通过该模型可得到集中涌出瓦斯在通风网络中蔓延的直观信息和其速度、体积分数、压力等大量数据,还可以得到每条巷道内瓦斯体积分数峰值及其个数、位置和到达时间,从而能提供有效避开高浓度瓦斯的方案.集中涌出瓦斯在通风网络中蔓延一段时间后总体体积分数会降低,但是由于某些位置(如巷道拐角、巷道风流交汇处)的风流处于紊流状态,其瓦斯体积分数相对比较高,人员进入矿井时应尽量避免在这些地方停留. 相似文献
863.
长江三峡花岗岩地区土壤流失时间分布特性 总被引:5,自引:1,他引:4
长江三峡花岗岩地区坡面土壤流失以耕地砂砾化面蚀和有部分植物覆盖坡面的鳞片状面蚀为主,该地土壤流失研究结果表明,由以上两类面蚀导致的土壤流失量月分布与月降雨量的分布基本趋势一致,二者呈现较为明显的线性相关关系。地面坡度>30°的裸地土壤流失量达5000t/km3·a以上,覆盖度≥0.70的林地土壤流失量<500t/km2·a,该流域土壤流失量为1544.14t/km2·a,产沙量为694.86t/km2·a 相似文献
864.
865.
记述了唐古拉山东段高寒灌丛的分布,组成,结构,生长,演替,主要类型及其与当地畜牧业的关系,探讨了生态特征,稳定原因和价值,提出了经营利用建议。 相似文献
866.
867.
文章基于OMI大气甲醛产品,探讨了浙江省2006-2017年对流层甲醛柱浓度时空分布特征,结合土地覆被情况、气象、地形以及社会经济数据,多角度定量化分析了大气甲醛浓度演变的影响因素。结果表明:2006-2017年浙江省大气甲醛浓度整体呈增加趋势,变化过程大致可分为2个阶段:大气甲醛浓度急剧上升阶段(2006-2010年)和大气甲醛浓度平缓下降阶段(2011-2017年);空间上,大气甲醛浓度自东南至西北呈阶梯式增长,高浓度区主要集中在浙北平原;时间上,大气甲醛浓度具有明显的季节特征,季均浓度由高到低依次为夏季、春季、秋季、冬季。大气甲醛浓度变化的影响因素包括人类活动和自然条件2个方面。人类活动主要包括工业生产和交通运输,其中工业生产中的能源消耗是主要的甲醛排放环节,交通运输对甲醛浓度的升高也有一定的贡献。温度、降雨的季节性变化以及山脉阻拦作用也是形成浙江省大气甲醛时空分布特征的重要成因。 相似文献
868.
盐城自然保护区人工湿地生态效益研究初报 总被引:11,自引:0,他引:11
根据海涂演变规律、滩涂湿地现状与保护的需要,在核心区边缘地带试验建立220ha的人工湿地生态系统,改善自然生态环境,促进生物多样性保护。人工湿地水鸟的分布动态调查表明已产生初步生态效益。 相似文献
869.
870.
Chen Xuegang Yang Zhaoping Zhang Xiaolei 《中国人口.资源与环境(英文版)》2007,5(3):31-36
In this paper, an approach to simulate the spatial distribution of urban population is proposed using urban land use and population statistical data through the geographical information systems (GIS). Then, the spatial population distribution of Urumqi as a case is simulated by the approach mentioned above and its varying patterns are analyzed by the raster population surface. As a result, producing raster population surface is more accurate and natural than the traditional choropleth map of population density. Concerning the spatial population distribution of Urumqi, the population density declines from south to north and the population distribution mainly presents' "T-type", the population distribution presents multicentre agglomeration and the population distribution of the districts shows different features. The population density varies significantly with the increase in the distance from central business district (CBD). Finally, it is found in this paper that the development history of districts, terrain and traffic road are main factors that have an influence Urumqi's population distribution. This paper tries to provide more accurate population data for the plan and management of urban land, traffic and public facilities in order to enrich the researches on urban population distribution. 相似文献