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831.
首先简单介绍了单轴压缩试验的具体情况。对于拉裂破坏模式,提出了相应的力学计算模型,并建立了抗压强度和抗拉强度的关系式。对于由拉裂面的存在而导致试件最终破坏的计算模型,提出了4种相应的假设。其中,对4种特征的拉裂面建立了抗压强度和抗拉强度的关系式。 相似文献
832.
唐晓平 《中国人口.资源与环境》2008,18(2):120-124
我国正进入城市化的快速发展阶段.城市功能的聚集效应和扩散效应.都市圈化和效区化趋势在一些城市都有表现.因此将二者结合起来.研究我国城市化规律有重要意义。利用1982、1990、2000年三次人口普查中得到的广州市中心区和近郊区各街道、镇的人口密度资料.对广州人口密度分布进行模型研究。结果发现:1982年以来广州市城市人口密度分布呈典型的克拉克分布.即城市中心人口密度最大.随着向外距离的增加,人口密度迅速降低。表现出城市发展早期阶段的特征;与此同时,中心区人口密度先升后降.近郊区人口密度持续上升.远效区人口密度缓慢上升.城市郊区化开始发展。 相似文献
833.
SOD是影响水中溶解氧的重要因素。本文论述了底泥的特征,建立了沱江底泥耗氧的多元线性回归模型和再悬浮SOD模型.并讨论了影响底泥耗氧的主要因素。本研究发现底泥耗氧率模式为R=a exp(b/D)(a=3499.3,6=-0.192)。 相似文献
834.
835.
为了在事故发生之前对苯储罐进行风险评价,提出1种基于BP神经网络的泄漏事故风险评价方法,利用该方法构建了苯储罐的风险评价模型,并对模型进行了训练及验证。研究结果表明:BP神经网络成功完成了建模任务,且模型训练结果较好,可利用基于BP神经网络所构建的苯泄漏事故风险评价模型对苯储罐发生泄漏事故的风险进行评价。 相似文献
836.
837.
《黑龙江环境通报》2021,(4):85-95
数字金融的发展对商业银行而言机遇与挑战并存。首先采用全局主成分分析法和DEA-Malmquist模型测度商业银行的经营效率,其次利用16家上市银行2011——2018年的面板数据实证检验数字金融对商业银行经营效率的影响,并针对商业银行股权结构异质性进行分样本回归。结果表明,第一,2011——2018年多数银行全要素生产率值小于1,银行整体经营效率不高,主要是由于技术效率降低导致的;第二,数字金融对商业银行经营效率具有显著的正向影响,数字金融发展越好,商业银行经营效率越高,主要通过数字金融服务的使用深度和普惠金融数字化程度实现,数字金融使用广度对商业银行金融效率的影响不显著;第三,数字金融发展对商业银行技术效率和技术进步均产生了正向作用,但对技术效率的促进作用更大;第四,数字金融对城市商业银行和股份制商业银行的经营促进效果较好,而对国有商业银行经营的影响较低。基于实证结果提出政策和建议,以化解和减少数字金融对商业银行的不利影响,优化商业银行运营模式,提高金融服务水平。 相似文献
838.
林业政策在对森林资源的培育、保护和利用方面起相当大的作用.在市场机制作用的框架下林业政策的作用更多的是通过影响市场机制传递的产品和生产要素的价格信号,进而影响生产经营主体的收益成本预期及其决策行为,最终影响到对森林资源的培育、保护和利用的效果,因此分析和认清林业政策对林业发展的作用机制和影响效果有重要的意义.本文基于市场机制.以林业经济福利为目标,把森林资源培育的第一产业环节和以森林资源为原料的第二产业发展结合一起作为完整的产业链,构建一个林业的政策模拟模型.利用该模型,对木材价格、林业税费、信贷利率和采伐限额等林业经济政策的影响进行了定量分析,着重比较了林业产权制度改革前后政策变化所产生的效应,以及所具有的激励效果,从而认识林业政策的变动和调整如何影响政策目标,为政策的制定和对合理政策进行选择提供参考的依据. 相似文献
839.
《黑龙江环境通报》2019,(1)
众多研究者往往先在原地应力系统的基础上,将原三向主应力转化到斜井或水平井筒坐标系中,再转化到射孔眼对应的坐标系中,转换关系繁琐。笔者在研究上述模型的基础上,建立了一种直接从原应力场转化到射孔孔眼的应力计算模型,并在此基础上建立了水平井分簇射孔孔眼破裂压力计算模型,同时考虑应力诱导对原应力场的影响,建立了考虑诱导应力的射孔孔眼破裂压力模型。经过模拟计算发现:(1)不考虑应力干扰时,最先破裂的是位于或者位置接近井筒前端与后端的孔眼;裂缝初始破裂方向为水平状态。(2)考虑应力干扰时,第二波开启的射孔孔眼不是同一簇上的其他射孔孔眼,而是不同簇上的射孔孔眼;优先开启的仍然是前端与后端的射孔孔眼。 相似文献
840.
在国家"十三五"规划政策的指引下,减少碳排放是当今社会的大势所趋。以产业结构调整优化为目的,就河北省碳排放及其影响因素变化趋势进行研究,旨在生态文明建设中促进京津冀产业协同发展。在研究碳排放时,运用STIRPAT模型,根据河北省实际情况,将影响碳排放的因素分为城市化水平、人口数量、富裕度和能源强度,并选取了河北省2003-2014年碳排放及其相关数据作为研究样本,经过对能源消耗量的转换计算得到比较精确的碳排放数据。在此基础上分别建立碳排放灰色GM(1,1)预测模型和碳排放影响因素灰色GM(1,1)预测模型来预测2015-2020年对应的数据变化。并分析各个影响因素的变化趋势及其对碳排放的影响。经过分析发现,富裕度对碳排放影响最大,所以政府等相关部门应加大对该方面的监督与管理,从而从整体上达到低碳的目标。 相似文献