自然村落景观“源—聚”空间演变的文化活态保护路径——以黑龙江省宾州镇为例

自然村落承载的乡土记忆是人类宝贵的文化遗产。面对经济变迁下的城镇化改造，如何借助空间特征定位村落文化保护的转型路径成为关键。本文探讨了将“源汇”嵌入文化景观进而拓展为景观”源—聚”的可行性，并以亟待转型的东北村落为例展开实证分析。结果表明：（1）景观“源—聚”方法突破了对单一要素和信息片面化关注的局限，能够借助区划手段探索文化空间的分区特征，支撑文化景观格局构建。（2）宾州镇以聚落生活区为主，主城区辐射带动效应明显，村落间文化联系紧密，可构建“中心—附属—外围”的层级传递与联动模式，促进乡村文化空间的协同发展。研究挖掘了乡土景观自然结构背后的文化意义，从理念与实践中探索了自然村落文化保护的活态路径。     

海南岛陆及沿海地震与爆破数字记录探讨

随着数字技术与计算机技术的不断成熟，地震观测精度和监测能力有了很大的提高。本文通过对海南数字遥测地震台网记录到的地震和爆破两种波形特征的分析，总结出识别地震与爆破波形行之有效的方法。     

阳春春湾柴草自燃现象与地震活动关系探讨

通过对广东省阳春市春湾镇龙虎坑村柴草自燃现象与地震活动时间序列以及对自燃区地质地貌、断层气测量等研究,认为,自燃现象与强震活动有密切的对应关系;柴草自燃现象是区域构造应力场加强的窗口效应.     

杭州灾异天气与地震

1991年3月26日上午我正在浙江省地震局五楼教室上课,突然被外面“叮叮哐哐”的玻璃窗的响声惊呆,转身一看外面,原来刮起了大风,风力估计有五六级。令人惊奇的是:光线猛然间黑了许多,就连相邻的住宅楼也消隐在黑色天幕之中,分辨不出楼房的轮廓。我排除了日蚀的可能性之后,立即步出教室,从走廊俯视外面情景,确实稀奇:杭州大学门前马路上的大、小汽车一律亮着大灯,叭喇声响作一团,光控的路灯也自动合闸大放光明。马路     

关于地震区划图编制的几个历史性问题

地震区划图是地震安全性评价的基础图件,地震区划编制工作是各国建设中必做的一项基础性工作,也是工程建设地震设防工作的重要组成部分,随着科学技术的发展和建设需要,每隔若干年,编制一代新的地震区划图,这是国际通行的做法。本文就我国地震区划工作的历史、早期工作、发展阶段和科学思路等几个问题,作了概略性介绍。     

台湾民众:宁要第一安全,不要第一高楼

2002年3月31日,台湾发生7.2级地震,正在施工的台北金融大楼(已盖到56层)有十多人伤亡,此次地震损失的处理一直持续到5月中旬.据悉,而复工的台北金融大楼工程,又于5月15日再次遭受6.4级地震,致使台湾公众反对高层建筑呼声强烈.     

敞口,大面积,低流速,低浓度尘排放源的测定

本文针对敞口大面积、低流速、低浓度这类特殊尘排放源的特点，用质量守衡的方法导出在出口附近，烟气的夹卷作用仅出现在这类排气筒所排烟流的边缘。这一现象通过实测烟气参数的各种实验得以证实。以此基础上提出了这类排放源烟尘的测试方法。     

基于不同废污泥源的短程反硝化快速启动及稳定性

为探究不同废污泥源快速启动短程反硝化和实现稳定NO_2~--N积累的可行性,在3个完全相同的SBR反应器(S1、S2和S3)分别接种:实验室城市污水反硝化除磷系统排泥、城市污水厂剩余污泥及河涌底泥,比较其短程反硝化启动快慢和NO_2~--N积累特性,考察系统短程反硝化活性和NO_3~--N→NO_2~--N转化性能,并从微生物学角度分析反应器功能菌群特征.结果表明,在乙酸钠为唯一碳源、高碱度和适宜COD/NO_3~--N比进水条件下,3个SBR短程反硝化反应器在短时间内均能够成功启动,系统平均NO_3~--N→NO_2~--N转化率为S1 S2 S3(75. 92% 73. 36% 69. 90%).同时发现持续低温条件下S1和S2呈现不同程度的短程反硝化性能恶化趋势,但S3能够稳定维持良好NO_2~--N积累性能.微生物高通量测序表明,变形菌门和拟杆菌门居PD系统主导地位,3个短程反硝化反应器NO_2~--N积累关键功能菌属Thauera属丰度差异明显:S3 S1 S2(25. 09% 4. 71% 3. 60%),表明S3具备稳定高效的NO_2~--N积累性能,同时高丰度Thauera属可能是维持低温短程反硝化活性的重要原因.     

哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究

本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM₁₀排放源强分别为20.16、21.83 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m^-2·s^-1;降雪后重污染天气下PM₁₀排放源强分别为15.98、7.09 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m^-2·s^-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM₁₀的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m^-2·s^-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m^-2·s^-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义.