剥落型矿柱与早强胶结充填体相互作用损伤演化分

为了研究矿柱底部严重剥落形成的上宽下窄型矿柱与早强胶结充填体的相互作用,进行了现场地质调查,选用石蜡模拟早强胶结充填体进行室内试验,同时进行数值模型的构建和试验模拟研究。试验结果表明:在加载过程中,破坏主要发生在矿岩中,石蜡充填体由于具有较强的变形能力,没有明显的破坏裂纹;矿岩中的裂纹主要沿矿岩和充填体接触面进行延展,直至延伸至临空面破坏;试样表壁的石蜡薄层表征显示在加载过程中,在试样表壁大的裂纹带附近伴随小裂纹产生。通过相关研究,厘清剥落型矿柱与早强充填体的相互作用机理及破坏规律,以便开展针对性的矿柱补强,确保充填采场安全稳定。     

成都平原氮磷化肥施用强度空间分布及影响因素分析

掌握化肥施用强度的空间分布及影响因素,对施肥的精准管理和污染防控意义重大.以往研究多限于人为因素的探讨而缺乏自然地理因素对化肥施用强度空间分布的影响分析.基于成都平原23492个点位的化肥调研数据,结合地统计学方法和地理信息系统（GIS）技术,探究该区域2010~2015年均氮和磷化肥施用强度的空间分布特征及影响因素.结果表明：①研究区2010~2015年均氮和磷化肥施用强度总体处于120~360 kg·hm^-2和60~180 kg·hm^-2的中低风险强度.高风险强度主要分布在郫都、彭州、什邡、龙泉驿和金堂等粮（果）蔬种植区,相对低值区多分布在南部和东北部;②氮和磷化肥施用强度的块金系数为66.17%和41.60%,其空间分布受结构性和随机性因素共同作用决定,呈中等空间自相关性;③人为和自然因素均对氮和磷化肥施用强度的空间分布影响显著.种植作物类型（细分类）能独立解释12.90%和25.10%的施氮和施磷空间变异,是影响氮和磷施用强度空间分布的主控因子;成土母质的重要性仅次于种植作物类型,且对于施磷强度独立解释能力约是施氮强度的3.6倍.在种植作物类型起主要决定作用时,成土母质仍深刻制约和影响研究区氮和磷化肥施用强度的空间分布.因此,进行化肥施用管理和环境风险分析时需重点考虑种植作物类型和成土母质的综合作用,在磷肥施用方面更应关注成土母质的影响.     

不同土地利用方式下Cd、Pb复合污染对土壤酶活性的影响

为探寻合理的土地利用方式,减轻重金属污染,以上海市崇明岛为研究对象,结合室内盆栽模拟试验,研究了不同土地利用方式下Cd、Pb复合污染对土壤酶活性的影响,以期为合理规划土地功能和提高土壤健康程度提供科学依据。试验结果表明,农田、生活用地等受人类活动影响较明显的地区,其土壤酶活性低于湿地、林地、河道旁等人为扰动较少且水分充足的地区;土壤脲酶、磷酸酶和脱氢酶活性两两之间呈显著正相关(P<0.01),且土壤脲酶对Cd、Pb较敏感;土壤有机质与土壤酶活性呈显著正相关(P<0.05);Cd、Pb复合污染在低含量(Cd:0～1mg.kg-1;Pb:0～60mg.kg-1)时对土壤酶活性表现为促进作用,而高含量(Cd:0～20mg.kg-1;Pb:0～100mg.kg-1)时则表现为抑制作用。     

小流域土地利用结构对氮素输出的影响

以丹江口库区的胡家山小流域为研究区,以资源二号卫星影像图为底图,通过实地调查获取胡家山小流域土地利用图,利用ArcGIS的水文模拟、空间分析模块提取15个集水区,并分析其土地利用结构.根据2008年1～12月各个集水区的出口的总氮、硝态氮浓度的监测数据,定量地分析土地利用结构对氮素输出时空变化的影响.结果表明,胡家山小流域内旱地、居民地对氮素输出起显著源作用,与TN、NO-3-N的Pearson相关系数分别为0.869、0.856和0.826、0.867.林地、疏林地、草地等对氮素输出起汇作用,其中林地、草地汇作用显著,与TN、NO-3-N的Pearson相关系数分别为-0.820、-0.851和-0.602、-0.518.土地利用结构是氮素输出空间变化的关键因素,土地利用类型的空间分布使得汇土地利用类型旱地、居民地对小流域氮素输出影响最大;在不同时间尺度上,土地利用结构对氮素输出浓度影响有所不同.年度上,对氮素输出影响最大的是旱地,季节上,春、夏、秋、冬四季对氮素输出影响最大的分别是旱地、居民地、居民地、旱地;土地利用结构对氮素输出浓度的影响受到降雨、气温、人为等因素的作用.     

The Influence of Anchor Devices on the Performance of Retractable Type Fall Arresters Protecting Against Falls From a Height

Retractable type fall arresters are part of the equipment used for protecting people against falls from a height. They are an intermediate part between full body harness worn by a man and the structural anchor at the worksite. The most important task of retractable type fall arresters is to arrest people’s falls and to reduce their harmful consequences. Information received from users as well as laboratories testing protective equipment indicates that the performance of such equipment is incorrect under specific conditions. The paper is concerned with an analysis of the conditions in which retractable type fall arresters demonstrate intermittent performance and with an explanation of that phenomenon. The results of tests investigating anchor devices and the performance of retractable type fall arresters are presented. External and internal factors contributing to intermittent performance have been determined and guidelines for safer use of these devices have been developed.     

我国喀斯特石漠化研究现状及未来趋势

喀斯特石漠化已成为人类面临的重大自然灾害,威胁着人类的生存,目前石漠化的扩展趋势并没有得到有效控制。文章较为详细地介绍了我国在喀斯特石漠化灾害基础理论研究以及实践应用上的一些问题,包括石漠化的成因、类型划分、预报与预警、以及综合治理方面的进展,阐述了未来可能的发展趋势。石漠化的综合治理工作不仅需要理论的支持,更存在实践中的困难,需要进行多学科的综合性研究,开展跨部门的联合防范与治理。加强石漠化灾害的理论研究,并有效应用于实际,是未来应继续努力的方向。     

利用景观梯度法分析张家港市城市景观变化

在遥感与GIS技术平台的支持下,利用景观格局梯度法分析了张家港市各土地利用类型的景观格局及其时空分布特征.研究结果表明,2002-2006年,张家港市城市景观格局总体变化明显,城镇用地增长22.10%,农业用地则减少14.96%.在空间上,呈现出城市一城乡交错带一农业区的变化特征;在时间上,整体样带体现出斑块密度升高、...     

城市不同类型高架快速路噪声影响

参照《城市快速路设计规程》(CJJ 129—2009)并用Cadna/A软件对3种类型的城市高架快速路进行声场模拟;对高架类型、道路限速、预测点噪声值三者进行方差分析并评判高架类型对预测点噪声值的影响程度。结果表明,高架声影区只对高度低于高架且与高架距离较近的预测点影响较大,地面道路对1~2层预测点的噪声值影响较大;双层分离式在1~8层表现出更强的噪声污染性,噪声最大值出现在第6层附近,单层分离式及整体式产生的噪声最大值所在楼层数随建筑物与高架之间距离的增大而升高,单层分离式对各楼层的噪声污染程度都较小。高架类型、道路限速对噪声值的影响显著,道路交通量的大小可以改变高架类型及道路限速对于预测点噪声的效应量大小。     

GIS支持下的秦岭植被景观梯度分析

秦岭植被景观类型丰富,具有过渡性和复杂性特点,植被垂直分带明显. 在分析了大尺度秦岭植被景观空间水平分布格局的基础上,利用基于GIS梯度分析方法,分析秦岭的植被与海拔梯度的关系,得到秦岭不同植被景观类型的斑块数、分布范围、植被分布的海拨高度平均值和标准差,并以太白山为例,对太白山植物种进行了梯度分析. 结果表明,随着海拔高度的增加,太白山依次出现7种植被景观类型:温带草丛→温带落叶灌丛→温带落叶阔叶林→亚热带针叶林→亚热带和热带山地针叶林→草甸→高寒草甸等植被类型,植物种亦发生相应的变化.      

Uncertainty propagation in vegetation distribution models based on ensemble classifiers

Ensemble learning techniques are increasingly applied for species and vegetation distribution modelling, often resulting in more accurate predictions. At the same time, uncertainty assessment of distribution models is gaining attention. In this study, Random Forests, an ensemble learning technique, is selected for vegetation distribution modelling based on environmental variables. The impact of two important sources of uncertainty, that is the uncertainty on spatial interpolation of environmental variables and the uncertainty on species clustering into vegetation types, is quantified based on sequential Gaussian simulation and pseudo-randomization tests, respectively. An empirical assessment of the uncertainty propagation to the distribution modelling results indicated a gradual decrease in performance with increasing input uncertainty. The test set error ranged from 30.83% to 52.63% and from 30.83% to 83.62%, when the uncertainty ranges on spatial interpolation and on vegetation clustering, respectively, were fully covered. Shannon’s entropy, which is proposed as a measure for uncertainty of ensemble predictions, revealed a similar increasing trend in prediction uncertainty. The implications of these results in an empirical distribution modelling framework are further discussed with respect to monitoring setup, spatial interpolation and species clustering.