爆破振动综合减震措施的减震效应研究*

为提高爆破减震措施的减震效果并降低工程造价,提出将减震沟和减震孔进行组合的综合减震方法。采用LS-DYNA动力分析软件从爆破振动速度、频谱特征以及应力云图3个方面对减震孔、减震沟以及综合减震措施的减震效果进行对比分析。研究结果表明:综合减震措施在水平径向和垂直向上的减震率相对最大,分别达81.91%,75.74%;综合减震措施由于减震孔的存在,对爆破地震波高频成分的滤波作用优于减震沟措施;综合减震措施下部的减震孔会继续阻碍应力波的传播,进一步削减应力波能量,从而达到保护隔震屏障后方建（构）筑物安全的目的。     

铜山矿区周边农田土壤重金属来源解析及污染评价

为探明铜山矿区周边农田土壤重金属主要来源及污染程度,采集并测定了361个表层土壤（0～20 cm）样品重金属Ag、 Cu、 Pb、 Zn、 Mo、 Sb、 Ba、 As和Hg.利用PMF模型和IDW插值相结合的方法对研究区土壤重金属进行来源解析及空间分布特征分析.在传统物元可拓模型的基础上,引入Hakanson毒性响应系数修正权重系数对重金属污染水平进行评价,并将评价结果与Muller指数(I_geo)和Nemerow综合指数（P_N）进行对比.结果显示：（1）ω（Ag）、ω（Cu）、ω（Pb）、ω（Zn）、ω（Mo）、ω（Sb）、ω（Ba）、ω（As）和ω（Hg）均值分别为0.05、 19.32、 23.34、 62.89、 0.97、 0.87、 542.56、 8.88和0.07 mg·kg^-1,其中Zn和Hg均高出河南省土壤背景值,但低于农用地土壤污染风险管制值,研究区土壤9种重金属在空间上主要呈现岛状和片状分布.（2）修正权重系数的物元可拓模型评价结果显示,研究区仅有6.37%的表层土壤为清洁土壤,89.75%为尚...     

基于谱特征的数字信号调制方式识别

根据谱相关函数理论和对常见的数字信号的谱相关函数及特征平面图分析,提出了几种可用于调制方式识别的特征参数,讨论了利用这些特征参数进行调制识别的方法和过程。仿真表明,这种方法有很好的识别效果。     

遥感数据时间分辨率对土地覆盖变化监测的影响

由于土地覆盖通常存在年际变化和季节变化,区分人为活动引起的变化与这种自然变化需要两期数据时间一致。论文利用黑龙江省1975、1990、2000、和2005代表年Landsat数据,分析了数据时间差在16 d MODIS-NDVI时间序列的误差。研究发现,Landsat数据4个代表年的年际差分别为1975±4 a,1990±4.5 a,2000±1.5 a,2005±1.5 a,季节差为47 d。Landsat季节差对MODIS-NDVI的影响是:当季节差为16~48 d时,东北地区耕地与草地以生长高峰期为参照的MODIS-NDVI变化最高可达0.4以上,林地MODIS-NDVI变化0.1~0.2;当时间差<16 d时,如果仍以生长高峰期为绝对参照,东北大部分地区误差<0.1,只有少数耕地误差0.1~0.2。如果以两个时间为相对参照,则<16 d的误差也可能导致较大的MODIS-NDVI误差,其大小有明显的季节性。在生长高峰期7月12日至8月28日,8 d±8 d的时间差导致的NDVI差大于0.1的像元仅2.93%,是变化检测最佳时期;但在除此之外的6月10日至9月29日间,8 d±8 d时间差导致NDVI差大于0.1的像元比例超过11.42%,选择Landsat必须避开这一敏感期。结论:利用高时间分辨率MODIS-NDVI可在3个方面提高Landsat变化检测效果:①辅助选择最佳时间;②当无法选择最佳时间时,评估时间差可能引起的误差和方向;③直接使用生物物理参数作为变化检测的指标之一。     

基于热红外遥感数据和光谱混合分解模型的城市不透水面估算

不透水面的迅速增长是城市化的显著特征之一,针对大范围的城市监测,运用遥感技术迅速提取城市不透水面是当前国内外研究的热点。论文选用Landsat 7的ETM+影像,基于光谱混合分解模型,结合热红外遥感数据反演生成的地表温度,研究杭州市的不透水面分布信息的提取。通过高、低反照率、植被及土壤4类光谱端元的线性组合来表征不同城市土地类型,并利用地表温度和土壤分量分别剔除高、低反照率分量中的"噪声",综合修正后的高反照率分量和低反照率分量估算杭州市不透水面分布。结果显示,研究区中均方根误差的平均值为0.003 6,不透水面分布结果与同期Google earth上的高分辨率影像和SPOT 4影像的解译结果对比分析,绝大多数样本的估算值与解译值之差落在±0.15区间内,精度令人满意。研究表明,热红外遥感数据和光谱混合分解模型相结合,可以实现对不透水面进行快速、精确的估算。     

Effects of connectivity and spatial resolution of analyses on conservation prioritization across large extents

The outcome of analyses that prioritize locations for conservation on the basis of distributions of species, land cover, or other elements is influenced by the spatial resolution of data used in the analyses. We explored the influence of data resolution on prioritization of Finnish forests with Zonation, a software program that ranks the priority of cells in a landscape for conservation. We used data on the distribution of different forest types that were aggregated to nine different resolutions ranging from 0.1 × 0.1 km to 25.6 × 25.6 km. We analyzed data at each resolution with two variants of Zonation that had different criteria for prioritization, with and without accounting for connectivity and with and without adjustment for the effect on the analysis of edges between areas at the project boundary and adjacent areas for which data do not exist. Spatial overlap of the 10% of cells ranked most highly when data were analyzed at different resolutions varied approximately from 15% to 60% and was greatest among analyses with similar resolutions. Inclusion of connectivity or edge adjustment changed the location of areas that were prioritized for conservation. Even though different locations received high priority for conservation in analyses with and without accounting for connectivity, accounting for connectivity did not reduce the representation of different forest types. Inclusion of connectivity influenced most the outcome of fine-resolution analyses because the connectivity extents that we based on dispersal distances of typical forest species were small. When we kept the area set aside for conservation constant, representation of the forest types increased as resolution increased. We do not think it is necessary to avoid use of high-resolution data in spatial conservation prioritization. Our results show that large extent, fine-resolution analyses are computationally feasible, and we suggest they can give more flexibility to implementation of well-connected reserve networks.     

生物质露天焚烧及家庭燃用的多环芳烃排放特征研究

农村地区生物质燃烧排放是大气多环芳烃(PAHs)的重要来源之一.本研究利用建立的烟尘罩稀释通道采样系统,对我国典型的生物质燃烧方式—水稻、玉米、花生、大豆秸秆的家庭炉灶燃烧,并对水稻、玉米、花生秸秆以及荔枝树、大叶榕、小叶榕等落叶的露天焚烧进行实验室模拟,实测了秸秆野外焚烧、落叶野外焚烧、秸秆炉灶燃烧等3种典型生物质燃烧类型排放的气相及颗粒相PAHs的排放因子.结果表明,本研究生物质露天焚烧PAHs排放因子高于大部分已有实验结果,秸秆炉灶燃烧PAHs排放因子亦高于大部分排放清单采用值.3类燃料燃烧排放PAHs的谱分布相近,均以中低环PAHs为主,中高环(4~6环)PAHs比例为22.2%~28.8%.采用某单一数值作为某类源PAHs特征比的取值,并将其运用于大气PAHs的来源解析可能会造成偏差.     

中国铝元素物质流投入产出模型构建与分析

在构建全国铝物质流投入产出模型的基础上,对2001年,2004年,2005年和2007年全国铝损失的来源进行了解析. 结果表明:2001—2004年生产加工部门和消费部门来源于国内开采的铝损失所占比例分别从54.8%和47.6%升至64.4%和53.1%,全国铝损失率从32.5%增至42.4%;2004—2005年来源于国内开采的铝损失增幅迅速降至4.9%,2005—2007年保持在8.8%. 来源于国内开采的铝损失占铝损失总量的比例最大,2001年,2004年和2007年所占比例分别达到了34.1%,44.8%和36.3%,提示依然需要提高国内铝开采的利用效率和加工技术水平以减少铝损失总量. 2001年,2004年,2005年和2007年来源于国外进口的铝损失量占铝进口总量的比例分别为30.9%,39.1%,35.8%和33.3%,损失率变化不大,未来应增加再生铝的使用比例以降低铝的损失率.      

兰州市南北两山不同生境红砂种群数量动态研究

对兰州市南北两山不同生境天然分布的红砂种群进行数量动态研究,通过径级结构回归年龄结构,编制静态生命表,绘制生存函数曲线,计算动态指数及谱分析,结果表明:不同生境红砂种群均表现为幼龄个体多,中老龄个体少,种群在Ⅲ龄级时死亡率最高,随着年龄增加,死亡率有所降低,Ⅶ、Ⅷ龄级由于生理衰老死亡率上升,种群存活曲线均接近于Deevey-Ⅲ型,年龄结构均接近增长型,增长潜力阴坡山下(5.90%)>阳坡山下(5.62%)>阴坡山上(4.77%)>阳坡山上(3.79%),并存在明显的周期性,红砂种群的数量动态变化整体上受其生命周期中生物学特性的控制;由于坡向及海拔差异带来的环境异质性,阴坡山下红砂种群整体生长最佳,阴坡山上和阳坡山下次之,而阳坡山上的红砂种群危险系数最大,受环境和种内压力共同作用显著,应适当抚育,从而促进种群持续发育。     

呼伦贝尔典型草原区植物生长旺季地上干物质量估算的地面光谱模型

为促进地面高光谱遥感在草地估产方面的应用,采用美国ASD公司生产的Fieldspec 3光谱仪,于2009年7月下旬在呼伦贝尔典型草原区进行了高光谱遥感地面观测试验. 运用单变量线性、非线性和逐步回归分析方法,建立植物生长旺季归一化植被指数(NDVI)与地上干物质量(ANPP)间的地面光谱模型. 结果表明,基于判定系数(R2)判断,线性函数和指数函数拟合较理想,R2分别达到0.729 5和0.720 3. 误差分析表明,标准误差(SE)最大的是对数函数,其SE为24.82 g/m2;最小的是幂函数,其SE为22.63 g/m2. 平均误差系数(MEC)最大的是对数函数,其MEC为0.249 7;指数函数最小,其MEC为0.193 2. 综合分析后,选用一元线性回归方程作为呼伦贝尔典型草原区的植物生长旺季最优地面光谱模型:ANPP406.08NDVI-101.64,其R2为0.729 5,SE为23.61 g/m2,MEC为0.220　9,P<0.001.