洪灾避难迁移模型研究与应用

洪涝灾害发生时,灾区人民人身和财产的安全转移至关重要,本文主要研究受灾居民撤离路线选取,以撤离时间最短为原则选择最优路线。撤离路线模型利用了ArcGIS网络分析和空间分析功能,结合Model Builder进行设计,采用COM技术实现模型调用。模型运行结果为洪涝灾害救助决策支持系统建立提供了宝贵的经验,并在洞庭湖地区示范运行。     

炮检分离浮动基准面处理方法在复杂山地地震成像中的应用——以准噶尔盆地南缘为例

准噶尔盆地南缘山地地表起伏剧烈、地下构造复杂且速度场纵横向变化大,地震数据原始单炮一致性差、信噪比低,这对山前带起伏地表地震成像造成了巨大挑战.为完善复杂条件下低信噪比山地资料的起伏地表处理技术,以提高山地资料地震成像精度,本文提出了保持炮检点一致性的浮动基准面处理方法.通过配套的时间域处理和深度域速度建模技术,实现了...     

冬季幼茶园的温度分布和树体的冻结

在中山区栽培茶树,由于寒害与霜冻这种低温和冻结引起的危害,是造成茶园生产不稳定的主要原因,它妨碍着幼茶树的早期成园化。对于茶树的耐寒性(受害时出现的温度)用剪枝和盆栽的幼苗进行了若干实验,可以清楚看出由于冻结时的冷却速度及融化时的升温速度不同而引起的耐寒性的变化,以及耐寒性在品种间的差异,在枝、芽、根等不同器官间的差异及其季节性变化。有关茶园的温度条件,已做过地形和气温分布的关系的多次观测,清楚了解到在洼地和谷地容易发生低温。然而,有关植株周围或树体各部     

CEC前处理系统—凯氏定氮仪快速测定土壤中的阳离子交换量

土壤阳离子交换量是指土壤胶体能够吸附的各种阳离子的总量，是反映土壤缓冲能力和保肥能力的重要指标，也是土壤环境评价等工作中必须分析的指标。传统的乙酸铵交换法(林业标准(LY/T 1243—1999))因其稳定性好、缓冲性强、重复性好而在我国土壤和农化实验室应用较为广泛，但在大批量土壤分析时仍然存在步骤繁琐、耗时长、效率低等不足。为了克服这些不足，本文结合前人的研究，分别从离心、蒸馏、滴定3大步骤对标准方法进行优化，利用CEC前处理系统对样品进行EDTA-乙酸铵溶液置换、乙醇清洗，通过全自动凯氏定氮仪对置换的铵根离子进行测定，从而计算CEC值；详细探讨了测定过程中乙酸铵搅拌时间、乙醇用量、凯氏定氮仪蒸馏时间对测定结果的影响，综合建立并优化了CEC前处理系统—凯氏定氮仪测定土壤中的阳离子交换量的分析方法。实验结果表明，在最佳的置换时间、乙醇用量及蒸馏时间等条件下，一批样品(100件)的测定时间仅需8 h,极大地提高了工作效率，与传统方法相比时间缩短了近85%。方法经国家一级土壤成分分析标准物质验证，测定值与认定值相符，测定值的相对标准偏差(n=6)均小于2%。该方法分析效率高、操作简单，极大...     

基于多源数据的北疆春季 霜冻指标检验及其应用

为检验春季霜冻灾害和棉花播种及出苗期间的各温度指标，本文选用北疆1120个气象站和空间分辨率5km×5km的CLDAS多源融合实况数据，对2021年4月北疆春季霜冻灾害性天气中的平均气温、最低气温、最大降温幅度、温度≤0℃和温度≤12℃所有时刻的平均气温和累计小时数在北疆棉花主产区进行检验。利用气象站点数据、结合实地调查验证CLDAS数据在霜冻灾害性天气中的可用性，结果表明：CLDAS数据在均方根误差、气温预报准确率、平均气温和最低气温分布上对比地面气象站数据可信度较高，但在降温幅度、≤0℃分布区域和≤12℃持续时间上局部略有差别，总体来看在没有地面观测站点区域，CLDAS温度数据可代表当地温度，为分区域、分作物、分灾种精细服务到田间地头提供基础保障。     

性别差异视角下上海郊区居民工作日活动空间特征与影响因素

时空间行为的性别差异研究关注城市空间利用的性别不平等问题，是女性主义地理学和行为地理学的重要议题之一，对构建性别友好型城市具有重要的理论意义。在郊区就业岗位和生活设施不足的情况下，郊区女性的日常活动面临更强的时空制约。论文基于“2017年上海市郊区居民日常活动与出行调查”数据，从活动地点的空间分布、数量、时间分配3个维度刻画郊区居民的工作日活动空间多维特征与性别差异，分析郊区社区建成环境对男性和女性活动空间的差异化影响。研究发现：(1)男性与女性的活动地点数量基本相似，但相较于男性，女性在工作日以家内活动为主导、活动空间范围更小且不同地点用时均衡度更低；(2)社区内活动设施、公共交通可达性、主观社区环境评价与女性居民工作日活动空间的相关性更显著。论文提出，性别友好的城市规划需要关注不同群体的行为模式，重视公共交通与生活设施配套，提升居民的社区环境感知。     

基于人工智能技术的植被色彩感知与焦虑关联分析

城市绿色空间对焦虑的缓解作用受到城市地理学、城市规划学和景观生态学等多学科学者的关注。然而，受限于数据采集技术的精确程度，很少有研究分析绿色空间中的植被色彩对降低焦虑水平的作用。基于此，本文结合公民科学和人工智能技术建立高精度城市植被数据库，从植被色彩视觉感知的角度入手分两个层次评价植被色彩，并构建有序Logistic模型探究不同地理背景下植被色彩与个体焦虑的关系。研究表明：丰富的植被色彩确实能有效缓解焦虑，但同时受可塑性面积单元（MAUP）和地理背景不确定性问题（UGCoP）的影响。具体而言，提升居住环境的基底色彩水平、增加工作环境中植被色彩的多样性有助于缓解焦虑，并且植被色彩与焦虑的关联主要在小规模缓冲区中观察到。上述结论证实了植被色彩对焦虑缓解作用，能够为城市绿色空间设计提供具体的优化建议。     

基于平均滤波算法的北疆春季日最低气温格点预报产品订正分析

本文选用中国气象局下发的0.05°×0.05°的国家级格点预报指导产品和中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）逐时实况数据资料，使用三种平均滤波方法分别订正北疆地区08时、20时起报的240h内逐24h 最低气温的格点预报指导产品，并分别对比检验订正前后共8种产品的预报效果。检验结果表明: 订正后的预报产品相比原始格点预报指导产品的均方根误差均明显降低，气温预报准确率及稳定性均显著提高。三种订正算法均随着海拔高度越高订正效果越好，且随着预报时效延长订正效果减弱。三种算法中集成订正效果略优。