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91.
自然灾害动态风险分析的一个形式化模型 总被引:1,自引:0,他引:1
根据自然灾害动态风险分析基本原理,将概率风险模型改造成一个动态风险分析的形式化模型。由条件概率密度函数和动态脆弱性函数耦合而成的风险,随着综合环境和内在属性的变化而变化。我们建议用正态信息扩散方法估计条件概率密度函数和动态脆弱性函数。这两个重要函数的估计都不依赖人为假设,分析过程透明,结果可解释性强,具有一定的可靠性。 相似文献
92.
淡水供应的可持续性是全球日益关注的问题。诸如城市化、工业化、农业集约化进程以及气候变化等因素都给供水带来压力,影响水生态系统的健康,即使是水资源丰富的加拿大也面临着如何实现水资源的可持续利用问题。加拿大在经济合作与发展组织(OECD)分类方案的基础上,采用水可用性指标(WAI),对加拿大各个区域淡水资源可供应性进行评价,研究表明加拿大北部、不列颠哥伦比亚 相似文献
93.
针对环境监测通常需要对大量的监测和检测数据进行统计、处理与分析,且多为重复性计算过程,导致工作量大、人工工作效率低、处理与分析时间长等,以Excel电子表格软件为技术手段,提出了更为精确和方便的修约函数公式,并通过《2010环境质量报告》中水质数据的统计分析对修约函数公式进行了实际验证.结果表明,与普通手工计算方法相比,通过Excel函数的计算,Excel工作表格计算结果更准确,也减少了大量的重复性人工计算过程,节省了工作时间,提高了工作效率,还可通过函数公式自动计算完成因基础数据发生改变(因上报错误或输入错误等)而产生的新分析结果. 相似文献
94.
选取汉江中上游流域作为研究对象,根据流域九个气象站点1969~2008年逐日降雨资料以及丹江口水库同时期日入库流量资料,采用年最大值法(AM)和百分位法两种选样方式选取1 d、3 d降雨和1 d、3 d洪量极值样本,分别运用广义极值分布(GEV)、广义帕累托分布(GPD)、伽玛分布(Gamma)3种极值统计模型对样本进行单变量边缘分布拟合,运用Gumbel、Clayton以及Frank Copula函数模型对样本进行多变量联合分布拟合,遴选出描述流域降雨和洪水联合分布规律的最优概率模型。结果显示:对于AM选样样本,边缘分布为GEV时降雨洪量的二维和三维联合分布Frank Copula函数拟合效果最优;对于百分位选样样本,边缘分布为GPD时降雨洪量的二维联合分布Gumbel Copula函数拟合效果最优,三维联合分布则是Frank Copula函数拟合效果最优;比较二维和三维Copula函数模拟结果,三维联合Copula函数推求的设计值更大,说明三维联合分布考虑了更多的变量和极值信息,能更全面地反映极端降雨洪水事件的真实特征,对工程设计更显安全。 相似文献
95.
基于SPEI的云南中部区域干旱时空变化特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用云南中部地区1961~2010年逐月降水和气温资料,采用降水距平百分率和历史旱情资料验证了标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)在该地区的适用性,并采用Mann-kendall突变检验、Morlet小波和经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)等方法,分析了该地区干旱的时空演变特征,结果表明:(1)SPEI与降水距平百分率在时空上具有很好的相关性,验证了SPEI对降水变化的敏感性;(2)SPEI指数与历史旱情资料比较吻合,能够有效地反映云南中部区域的干旱特征;(3)年均SPEI呈波动下降趋势,干季SPEI降低趋势明显。年均SPEI存在着24a的主周期和9a的次周期,并于1977年发生了突变,此后开始降低,在整体上呈现出干旱化的趋势;(4)从SPEI的空间分布特征来看,其在整体上受大尺度气候系统的影响表现出一致的下降趋势,而在区域内部则表现出东南-西北(干热河谷)的反向结构差异。 相似文献
96.
基于DMSP/OLS数据的江苏省城镇人口空间分异研究 总被引:1,自引:0,他引:1
人口空间分异研究是区域协调发展的基础,便捷准确地获取城镇人口全局和局域的空间信息,对于合理制定区域人口、经济和社会发展政策具有重要意义。在DMSP/OLS(夜间灯光)数据和人口数据之间的定量关联基础上,模拟出格网尺度上江苏省2012年人口密度,采用人口集中指数、空间变差函数识别人口分布的空间格局并探讨区别于行政单元尺度的人口格局形成机理。区域层面,江苏省人口空间分异呈现苏北地区"低密度点状"分布,苏南、苏中为"高密度面状"分布并存格局。城镇层面,江苏省人口空间分布结构具有4种类型,H-H型地区人口各向差异性最强,网格单元内随机变异最小;H-L型人口各向差异性最小,网格单元内随机变异较大;L-L型人口轴向均质化特征明显,网格单元随机变异较小;L-H型空间各向差异性较小,网格单元的随机变异最大。结果表明,基于DMSP/OLS夜间灯光数据反演而得到的人口格网模型具有巨大潜力,结合变差函数进行拟合分析可定量地刻画城镇内部人口分布的空间异质性特征。 相似文献
97.
在原型观测的基础上,应用生态水力学法与生境模拟法,建立对考虑齐口裂腹鱼产卵需求的山区河流水电工程生态基流过程的确定方法,并以四川中型山区河流杂谷脑河薛城电站为背景,对所构建方法进行应用分析。通过原型观测,对生态水力学的齐口裂腹鱼生境水力参数标准在杂谷脑河应用的适宜性进行分析;应用生态水力学方法,对不同河道流量下薛城电站减水河段的齐口裂腹鱼生境水力参数进行数值模拟,根据模拟结果,结合齐口裂腹鱼生境水力参数标准,分析得到薛城电站满足其生存的最小下泄流量;应用生境模拟法,对齐口裂腹鱼产卵期不同河道流量下薛城电站减水河段集中产卵场的可利用生境面积进行计算,得到最大可利用生境面积对应的下泄流量。综合最小下泄流量值与最大可利用生境面积所对应的下泄流量值,考虑齐口裂腹鱼产卵对水文情势的要求,建立薛城电站考虑齐口裂腹鱼产卵需求的生态基流过程。采用所构建方法得到的考虑鱼类产卵需求的水电工程生态基流过程,由于考虑了鱼类生存对最低流量以及产卵对水文情势的要求,能更好地满足鱼类产卵需求,可作为电站运行调度的约束。 相似文献
98.
港口区域因大气污染物排放量大且污染源复杂,已成为沿海城市大气污染防治的关键区域.为明确青岛港口区域PM2.5污染特征及主要贡献源类,于2019年在青岛市3个港口区域和1个背景点位采集了不同季节的环境PM2.5样品,并分析了其化学组分特征;同时,采用正定矩阵因子分析模型(PMF)和潜在源贡献函数(PSCF)分别分析了港口区域PM2.5的主要贡献源类及各源类潜在的影响区域.结果表明,2019年青岛港口区域ρ(PM2.5)年均值为64 μg·m-3,是我国空气质量二级标准的1.8倍,其中,董家口点位最高(74 μg·m-3),崂山点位最低(55 μg·m-3). NO3-、OC和SO42-是PM2.5的主导组分,其中,NO3-含量(13.1%)明显高于其它组分.董家口点位ρ(NO3-)、ρ(SO42-)、ρ(OC)和ρ(EC)(分别为13.0、7.09、8.98和2.91 μg·m-3)明显高于其它点位,燃煤、工业特别是钢铁企业及货车等影响可能较为明显.同时,冬季这些组分浓度也显著高于其它 季节,而夏季Na的浓度(0.96 μg·m-3)和占比(2.13%)明显较高;春季Si和Al的浓度(1.27和0.45 μg·m-3)和占比(2.79%和1.00%)明显高于其它季节.PMF源解析结果表明,二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶(SOA)混合源(22.4%)及二次硝酸盐(20.1%)是港口区域PM2.5的主要贡献源类,其次为机动车源(16.7%)和扬尘源(14.6%),燃煤源的贡献率为13.8%,而海盐和船舶源的贡献为7.2%.从季节变化来看,春季扬尘贡献(32.1%)较高,夏季二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶(SOA)混合源(31.6%)、海盐和船舶源(19.2%)贡献较高,而冬季燃煤(16.6%)、机动车(22.8%)、二次硝酸盐(23.9%)、钢铁及相关冶金源(3.2%)和建筑水泥尘(3.6%)贡献较高.河北省中南部及山东省中西部地区是青岛港口各 源类的主要潜在源区,黄海是船舶排放的主要潜在源区. 相似文献
99.
基于函数极值条件提出了碳达峰出现时间和需要满足的理论条件,并对主要发达国家作了验证,同时对中国现状做了分析,最后采用了基准和强化两种情景分析了中国实现2030年碳达峰后进入2060年碳中和时期的二氧化碳排放量。研究结果显示:(1)根据IPAT恒等式将碳排放函数分解成人口、人均GDP和碳强度三个因素时,碳峰值出现时间为三个因素年增长率之和由正转负的正数值年度,发达国家的历史数据证实了这一条件。(2)中国三个因素年增长率之和自2003年起已经开始降低,最近几年一直在0.01~0.02徘徊,表明总体上朝着有利于碳达峰的方向发展,同时按照三个因素的预期发展目标计算得出中国2030年碳排放峰值的上限为112.2亿t,若2021—2035年保持相同的人均GDP年均复合增长率,碳强度年均复合增长率的绝对值需要比人均GDP年均复合增长率高0.14个百分点。(3)在能源消费总量逐渐回落的前提条件下,2060年基准情景下非化石能源占比约为65%,产生的二氧化碳量约为31.4亿t,强化情景下非化石能源占比约为70%,二氧化碳排放约为26.6亿t,而碳汇和CCUS等固碳技术还存在不确定性,碳中和任务依然艰巨。实现碳达峰碳中和最终需要控制能源消费,践行低碳消费行为。 相似文献
100.
以我国1997—2009年旅游业相关数据为样本,基于随机前沿分析方法,运用Malmquist指数模型对我国各省份、东中西及全国的旅游业全要素生产率指数进行了测算,并进一步分解为技术进步指数和技术效率指数。得到以下结论:样本期内,各省份旅游业全要素生产率呈现不断增长趋势,增长较快的省份主要来自中西部地区,东部地区的省份增长较慢。东中西地区的旅游业全要素生产率增长存在差异性,西部增长最快,东部最慢,三大区域旅游业全要素生产率的增长主要得益于技术进步,西部技术进步水平仍快于中东部地区。全国旅游业全要素生产率年均增长7.6449%,技术进步起了主要作用,技术进步年均增长6.9933%,而技术效率增长仅为0.609%,其影响较小。 相似文献