射线透射图像中轻物质自动识别算法的研究

目的：针对射线透射图像中轻物质的自动识别存在的难点问题进行研究。方法：提出了基于轮廓特征和灰度特征的识别算法，结果：详细地阐述了利用识别算法进行识别的过程；结论：给出了识别算法的实验结果。     

基于Budyko假设和分形理论的水沙变化归因识别——以北洛河流域为例

全球气候变化及人类活动深刻影响了区域水文过程,进行水沙变化归因识别对流域生态保护和高质量发展尤为重要。基于Budyko假设和分形理论,采用弹性系数法,对北洛河流域上（丘陵沟壑区）、中（土石山林—高塬沟壑区）、下游（渭北旱塬农区）3种不同地貌和植被类型区1959—2019年的水、沙通量变化进行归因分析。结果表明,北洛河上、中、下游径流量均显著减少,由20世纪60年代的35 mm、32 mm、34 mm,减少到21世纪10年代的19 mm、24 mm、6 mm,60 a减少率分别为0.3 mm a^-1、0.2 mm a^-1、0.4 mm a^-1。上游输沙量极显著减少,中游降低趋势不显著,下游显著减少,由20世纪60年代的99×10⁶ t、8×10⁶ t、3×10⁶ t,减少到21世纪10年代的10×10⁶ t、3×10⁶ t、0.3×10⁶ t,60 a减少率分别为1.5×10⁶ t a^-1、0.04×10⁶ t a^-1、0.1×10⁶ t a^-1。20世纪70年代以来,上游径流变化逐渐受人类活动影响,且影响程度逐渐增强,21世纪10年代人类活动贡献率达66.3%;气候变化是中游径流变化的主控因子,21世纪10年代降雨和潜在蒸散发的贡献率分别为77.0%和20.2%;下游径流减少主要为人类活动影响,21世纪10年代其贡献率为64.3%。对比20世纪60年代流域输沙量变化始终受人类活动主导,21世纪10年代人类活动对上、中、下游输沙量减少的贡献率分别为80.7%、59.2%和92.7%。上游人类活动对输沙量减少的贡献中,退耕还林等沟坡措施和沟道工程措施分别为39.0%、42.7%,中、下游人类活动贡献的估算结果反映出高植被覆盖区和农区汲水灌溉对区域水、沙的影响特征。     

γ-射线安检机控制系统的设计与实现

阐述了γ-Ray射线安检机控制系统的原理和实现方法.该控制系统具有运行稳定、响应速度快、抗干扰能力强特点,具有较好实用价值.     

县域尺度下的宝鸡市农业洪水灾害脆弱性评价及区划

为探究农业洪水灾害发生机理和降低洪水灾害对农业生产的不利影响，以宝鸡市为例，利用辖区内2014年降水数据与2015年社会经济统计资料，依据自然灾害脆弱性理论，从易损性和适应性2个因子着手，选取了年降水量等12个分指标，构建了宝鸡市农业洪水灾害脆弱性评价指标体系，运用均方差赋权法确定权重，利用ArcGIS 10.2技术以县域尺度视角对研究区农业洪水灾害脆弱性进行了综合评价与区划。结果表明：（1） 高易损性区主要集中在岐山县、金台区等年降水量较高且耕地比重较大的区县。（2） 高适应性区主要包括渭滨区、金台区等经济发达地区。（3） 高脆弱性区为太白县、千阳县；较高脆弱性区为陇县、麟游县、岐山县、扶风县；中等脆弱性区为陈仓区、凤翔县；低脆弱性区为金台区、渭滨区、眉县、凤县。整体来看，宝鸡市农业水灾高脆弱区集中分布在辖区东北部，宝鸡市政府及有关部门应加强水灾风险研究，根据各区县的地理环境特征和经济发展水平来因地制宜调整土地利用结构和农业种植结构，重视防洪工程建设，降低农业水灾脆弱性以减轻农业洪水灾损。     

县域尺度下的陕西省洪涝灾害风险评估及区划

洪涝灾害风险评估和区划研究对区域洪灾综合管理具有重要意义。以陕西省洪涝灾害气候背景和社会经济环境为基础,利用辖区内34个气象测站1954-2015年、月降水数据和2015年社会经济统计资料,运用自然灾害风险评估理论及方法,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性和防灾减灾能力4个子系统选取17个评价指标,建立洪涝灾害风险评价指标体系,借助GIS技术进行洪涝灾害风险评估和区划。结果表明：（1）陕西省洪涝灾害致灾因子危险性等级自北向南呈递增趋势,高和次高危险区分布在陕南地区和关中盆地西部。（2）孕灾环境脆弱性空间分布差异较大,高和次高脆弱区分布在榆林北部长城沿线各县、延安市区、关中盆地渭河沿岸主要区县、陕南汉中盆地和安康市区。（3）承灾体暴露性各区县分布不均,大部分市区和农业发达地区暴露程度较高。（4）城市和经济发达地区防灾减灾能力较高,其他地区相对较低。（5）陕西省洪涝灾害综合风险等级表征为陕南汉江谷地、丹江流域和关中盆地渭河沿岸区县偏高,其他区县相对偏低。总体来看,中等以上风险区县占陕西省所辖区县的61.54%,其中陕南汉江谷地、丹江流域、关中盆地西部和渭南市应为陕西省洪涝灾害防范的重点区域。     

基于GIS的陕西省干旱灾害风险评估及区划

在分析陕西省干旱灾害气候背景和社会经济环境的基础上,结合灾害学相关理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个子系统选取指标,建立干旱灾害风险评估模型。依据陕西省气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析功能将干旱的自然和社会属性统一起来进行干旱灾害风险评估及区划。结果表明：（1）致灾因子危险性等级具有自北向南递减趋势,危险性等级最高的是榆林,其次是延安、铜川、宝鸡、咸阳、杨凌区、渭南、西安、商洛、安康和汉中。（2）孕灾环境脆弱性呈自北向南依次递减的分布趋势。脆弱性由强到弱分别是榆林、延安、铜川、宝鸡、西安、渭南、咸阳、杨凌区、商洛、安康和汉中。（3）承灾体暴露性由高到低依次是榆林、关中中部、渭南、咸阳、宝鸡、铜川、商洛、安康和汉中。（4）防灾减灾能力大小依次是榆林、关中地区、延安、汉中、安康、商洛。（5）干旱灾害风险等级自北向南呈逐渐降低趋势。干旱灾害风险由高到低依次为榆林、延安、铜川、宝鸡、渭南、西安、咸阳、杨凌区、商洛、安康和汉中。