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231.
新疆库车坳陷晚白垩世隆升的裂变径迹证据   总被引:7,自引:0,他引:7  
根据裂变径迹定年法研究,南天山库车坳陷地区在晚白垩世发生构造隆升事件,表现为全区范围内缺失晚白垩世地层。隆升事件在区域内具有不等晚性,介于109.6~68Ma之间,平均隆升速率约为47.6m/Ma,构造剥蚀量为3.28~3.93km。隆升事件形成库车坳陷构造格局的雏形,从全球动力学观点来看,可归因于Kolistan-Dran岛弧与拉萨地体碰撞的远距离效应。  相似文献   
232.
城市水资源社会再生能力评价模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了在城市水资源评价过程中充分考虑城市水资源的社会循环,更好地揭示城市水资源开发利用的潜力,提出了城市水资源社会再生能力概念,并分别建立了城市水资源社会绝对再生能力与相对再生能力的评价指标体系;在此基础上,建立了一种全新的城市水资源评价模型——基于人工神经网络的城市水资源社会再生能力评价模型.该模型在构造评价标准的过程中,通过“虚拟城市”构造模型训练样本;由此将评价问题转化成人工神经网络所擅长的分类问题,并赋予评价结果实际的内涵,使得评价结果更直观且更易于理解.最后,以黄河流域的主要城市为研究对象,对其绝对水资源再生能力与相对水资源再生能力分别进行评价;并与传统的灰色关联方法进行对比;评价结果与实际相吻合。  相似文献   
233.
沂河流域土地利用时空变化图谱特征分析   总被引:8,自引:1,他引:8  
基于沂河流域1995年、2005年和2015年土地利用空间数据,运用地学信息图谱方法构建1995-2005年和2005-2015年两个时序单元的土地利用转移图谱和涨落势图谱,分析了沂河流域近20年来的土地利用时空变化规律及发展过程。结果表明:(1)1995-2015年,沂河流域土地利用结构以耕地和林地为主,其中耕地和草地减少,林地和建设用地增加是主要变化趋势。(2)土地利用转移图谱以耕地与林地、草地之间的相互转换以及建设用地占用耕地为主,林地、草地转变为耕地主要发生在费县和平邑县中部地势平缓的山前平原,耕地转变为林地、草地则主要分布于研究区北部和西南部土壤侵蚀较为严重的山区,耕地转变为建设用地主要集中在各县市城区周边经济相对发达的区域。两个时序单元中,发生变化的主要图谱单元类型及面积存在显著差异,2005-2015年土地利用发生转换的空间进一步扩张。(3)土地利用涨势图谱中新增耕地面积最大,占新增面积的比例为33.87%;落势图谱中耕地萎缩面积最大,占萎缩面积的比例为51.38%。两个时序单元中,各县市涨落势图谱变化存在明显差异。该研究可为沂河流域土地资源的可持续利用及生态建设提供科学依据。  相似文献   
234.
柴达木盆地水资源决策支持系统的设计与开发研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
柴达木盆地水资源规划管理决策属典型的半结构化、多层次、多决策者和多目标的决策问题,为此设计开发了柴达木盆地水资源决策支持系统。文章系统地介绍了柴达木盆地水资源决策支持系统结构框架、设计原则、开发思路、决策模式和基本功能。系统由数据库、模型库及其管理系统三部分组成,模型库包括人口动态模型、宏观经挤模型、水资源模拟模型、绿洲生态需水模型和水资源多目标优化分析模型等5个基本模型。在求解水资源多目标优化分析模型时,使用了逐步法(STEM),把多目标化为单目标进行求解,决策者在迭代权衡过程中输入经验与偏好信息来获取满意的决策信息。  相似文献   
235.
Reference evapotranspiration (ETo) is an important hydrometeorological term widely used in understanding and projecting the hydrological effects of future climate and land use change. We conducted a case study in the Qinhuai River Basin that is dominated by a humid subtropical climate and mixed land uses in southern China. Long‐term (1961–2012) meteorological data were used to estimate ETo by the FAO‐56 Penman–Monteith model. The individual contribution from each meteorological variable to the trend of ETo was quantified. We found basin‐wide annual ETo decreased significantly (< 0.05) by 3.82 mm/yr during 1961–1987, due to decreased wind speed, solar radiation, vapor pressure deficit (VPD), and increased relative humidity (RH). However, due to the increased VPD and decreased RH, the ETo increased significantly (< 0.05) in spring, autumn, and annually at a rate of 2.55, 0.56, and 3.16 mm/yr during 1988–2012, respectively. The aerodynamic term was a dominant factor controlling ETo variation in both two periods. We concluded the key climatic controls on ETo have shifted as a result of global climate change during 1961–2012. The atmospheric demand, instead of air temperature alone, was a major control on ETo. Models for accurately predicting ETo and hydrological change under a changing climate must include VPD in the study region. The shifts of climatic control on the hydrological cycles should be considered in future water resource management in humid regions.  相似文献   
236.
The Denver Basin Aquifer System (DBAS) is a critical groundwater resource along the Colorado Front Range. Groundwater depletion has been documented over the past few decades due to the increased water use among users, presenting long‐term sustainability challenges. A spatiotemporal geostatistical analysis is used to estimate potentiometric surfaces and evaluate groundwater storage changes between 1990 and 2016 in each of the four DBAS aquifers. Several key depletion patterns and spatial water‐level changes emerge in this work. Hydraulic head changes are the largest in the west‐central side of the DBAS and have decreased in some areas by up to 180 m since 1990, while areas to the northwest show increases in hydraulic head by over 30.5 m. The Denver and Arapahoe aquifers show the largest groundwater storage losses, with the highest rates occurring in the 2000s. The results highlight uncertainty in the volumetric predictions under various storage coefficient calculations and emphasize the importance of representative aquifer characterization. The observed groundwater storage depletions are due to a combination of factors, which include population growth increasing the demand for water, variable precipitation, and drought influencing recharge, and increased groundwater pumping. The methods applied in this study are transferable to other groundwater systems and provide a framework that can help assess groundwater depletion and inform management decisions at other locations.  相似文献   
237.
2016—2019年长江流域水质时空分布特征   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为掌握“十三五”以来长江流域的水环境质量时序变化和空间分布特征,基于国家生态环境监测网2016—2019年长江流域615个可比断面监测数据,从流域主要污染特征、主要超标指标浓度时空变化等方面分析了长江流域水质变化情况.结果表明:2016—2019年,长江流域水质总体好转.依据GB 3838—2002《地表水环境质量标准》评价,Ⅰ~Ⅲ类水质断面比例上升7.2百分点,劣Ⅴ类下降2.8百分点.TP、NH3-N和COD是长江流域的主要超标指标,2019年三者的浓度较2016年分别下降了28.3%、35.0%和8.0%;从流域不同级别河流来看,三者浓度在干流均为最低;从干流来看,三者浓度较高的断面主要分布在长江中游;TP和COD污染主要来自面源,NH3-N主要来自点源.研究期间,TP对长江流域水环境污染贡献最大,其断面超标率一直排在首位.针对流域水质分布特征,建议继续加强流域内TP防控,重点加强中游污染治理;同时,优化流域产业结构,进一步改善流域水质和生态环境质量.   相似文献   
238.
为明确汀江流域永定段水污染特征并提出有针对性的污染控制对策,采用产排污系数法和入河系数法对汀江流域永定段的外源污染负荷进行了调查分析。结果表明:汀江流域永定段主要污染物指标——化学需氧量(COD Cr)、氨氮((NH4+-N)、总磷(TP)的入河量分别为5430.15 t?a?1、1027.12 t?a?1、125.03 t?a?1,各类污染负荷主要来自生活污水、畜禽养殖和农业种植,三者之和占各污染物总负荷的比例超过80%,其他排放源的COD Cr、氨氮、总磷污染负荷量相对较小。生活污水、畜禽养殖和农业种植是汀江流域永定段水环境污染防治的重点。汀江流域永定段污染排放在空间上呈现较明显的区域差异,各乡镇应针对本区域污染特点有侧重地进行治理。  相似文献   
239.
分析了太湖流域典型城镇-常州市武进区地表水和5类排放源(市政污水处理厂进、出水,工业污水处理厂出水,分散式工业废水和水产养殖废水)中5种挥发性卤代烃的浓度水平,通过密集采样点设置的全年采样,揭示了地表水中挥发性卤代烃的污染特征,探讨了排放源对地表水的影响,初步识别了主要污染源.结果表明,地表水中目标卤代烃的含量在相似文献   
240.
土地利用结构与空间格局对袁河水质的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
于2018年7月和2019年1月在袁河干流及支流38个采样点采集水样,测定营养盐离子及重金属等14项水质指标.同时,采用Bioenv分析、Mantle检验与方差分解等方法,揭示土地利用结构与空间格局在子流域和缓冲区对水质变化的影响机制,并基于层次分割理论探讨不同土地利用类型的空间格局特征对水质的影响.结果表明:①袁河流域重金属污染不显著,氮、磷营养盐是水体主要污染物,水质变化具有河段差异,上游污染物浓度低于中、下游.②空间格局在在近距离缓冲区(100 m、300 m)对水质变化的解释率最高(63%),土地利用结构在远距离缓冲区(3000 m)和子流域尺度对水质变化的解释率最高(33%),二者交互作用在过渡带(500 m、1000 m)对水质变化的解释率最高(56%).③在近距离缓冲区和过渡带,单一土地利用类型的空间格局对水质变化的解释能力依次为:林地 > 农田 > 建设用地;在远距离缓冲区为:农田≈林地>建设用地;在子流域依次为:农田 > 林地 > 建设用地.其中,林地的连通性特征(ENN_MN指数)、农田的边缘密度特征(ED指数)和建设用地的形状特征(LPI、LSI指数)是影响水质变化的关键特征,占各自空间格局解释率的37.8%、31.2%、53.8%.以上结果表明,土地利用结构与空间格局是驱动袁河水质变化的重要因素,加强1000 m缓冲区尺度土地利用的管理对保护流域水质具有重要意义.  相似文献   
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