刀具磨钝标准的模糊确定法

刀具磨钝标准是确定刀具使用寿命的依据,应用模糊数学的理论,建立模糊综合评判模型,并综合考虑影响刀具磨钝标准的诸多因素,予以数学化,定量化。由此法确定的磨钝标准易于实现电脑运算。     

新县新的征地区片综合地价正式“出炉”

日前,新县人民政府在全县范围内对新的征地区片综合地价标准进行公示,标志该县新的征地区片综合地价正式执行。新的征地区片综合地价是针对土地确定的综合补偿标准,包括土地补偿费、安置补助费和新增加的社会保障费用,不包括地上附着物和青苗补偿费。按照规定确定区片类型,一个区片一个价格标准。该县在此轮调整中把全县     

莒县三措并举切实搞好耕地保护工作

损毁山体严重影响城市和交通沿线景观,景观影响度可作为一个综合指标来反映损毁山体对城市景观的影响程度。应用专家评分综合评判法结合地理信息系统确定景观影响度分级标准,对损毁山体进行景观影响程度的评价与分析,得出景观影响度分类结果,为损毁山体的治理规划和有序整治提供科学依据。     

桐庐县举行征地区片综合价调整听证会

2008年12月27日,桐庐县国土资源局组织召开全县征地区片综合价调整听证会,对全县征地区片综合价调整成果进行了听证。县人大、县政协、各有关部门以及乡镇（街道）、村等50多名代表参加了此次听证会。在此次征地区片综合价调整之前,桐庐县执行的是2003年分布实施的《桐庐县征用土地区片综合价暂行规定》（桐政发[2003]143号）所确定的征地补偿标准,由于历时时间长,经济社会快速持续发展。征地补偿标准不一致,村集体经济负担重等现象,使得征地问题再度成为全县人民关注的焦点。     

土地整理潜力评价理论与方法初探

对土地整理、土地整理潜力、土地整理潜力评价等问题进行了理论探讨,并对土地整理潜力评价的基本思路、技术路线和关键技术问题作了一些初步探索,提出了土地整理潜力评价要在科学识别土地利用状态的基础上,确定土地整理标准,构建综合评价指标体系,在单项评价的基础上综合评价土地整理潜力的方法。     

征地区片综合价政策制定工作探讨——以鄞州区为例

一、征地区片综合价概念、特点和作用 征地区片综合地价又称征地区片价,是指在县(市)级行政区土地利用总体规划确定的建设用地范围内,在农用地定级的基础上,按照农用地质量状况、土地区位、人均耕地水平、农村社会经济发展水平等划分征地区片,并在标准耕作制度和现实农田基本设施状况条件下,根据区片农用地条件和社会保障水平等评估确定的某一估价基准日的农用地平均征收价格.     

山东龙口市大磨曲家金矿地质特征及找矿方向探讨

大磨曲家金矿位于玲珑金矿田东风矿床主脉的NE延伸部位。矿区内已发现矿脉 2 5条。通过对玲珑金矿田的成矿条件分析和东风矿床的综合研究 ,认为本区有很好的找矿前景。     

山东龙口市大磨曲家金矿地质特征及找矿方向探讨

大磨曲家金矿位于玲珑金矿田东风矿床主脉的NE延伸部位.矿区内已发现矿脉25条.通过对玲珑金矿田的成矿条件分析和东风矿床的综合研究,认为本区有很好的找矿前景.     

山东龙口市大磨曲家金矿地质特征及找矿方向探讨

大磨曲家金矿位于玲珑金矿田东风矿床主脉的NE延伸部位.矿区内已发现矿脉25条.通过对玲珑金矿田的成矿条件分析和东风矿床的综合研究,认为本区有很好的找矿前景.     

信息视点

8项措施推进地质灾害群测群防体系建设；第16个全国“土地日”主题及口号确定；国土资源部五项具体措施加强房地产土地管理；浙江：征地统一年产值标准和征地区片综合地价工作全面完成；河北：重点市县建执法监察队伍……     

人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比

机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP（Back Propagation）人工神经网络模型和CART（Classification and Regression Tree）决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。     

基于地质大数据与构造语义约束的断层建模

断层作为一种重要的地质构造,在自然界中普遍存在。在地质体三维建模中,断层处理的难点主要在于数据获取不易。如今,在地质大数据条件下,可以利用不同地质语义约束来推测断层的产状。但由于断层构造往往十分复杂,要利用地质大数据对断层构造进行约束建模,需厘清断层的形态分类及其数据模型。通过研究断层的分类,提取出影响断层产状的要素,将这些要素作为断层数据模型的组成部分,在地质大数据挖掘中作为挖掘目标,形成断层地质语义信息表,为后续断层建模提供数据支撑。在此基础上,提出一种新的断层建模思路,即将断层看成一个整体,通过Apriori算法对断层地质语义信息表进行分类,找到每个断层的标准模型。然后,利用断层地质语义信息表对该断层模型进行几何形态约束,形成符合特定地质语义的断层模型。最后,通过断层牵引构造的平滑过渡,将断层镶嵌在已经建好的地层格架模型中,完成断层的三维建模。      

“形状贴近度”在地下水动态因素分析中的应用

本文应用“形状贴近度”概念来刻划地下水水位与其影响因素间曲线形状的变化规律,并建立一个优先比f_(x_j)(x_i:x_0)来表达在因素集合中任一因素x_i相对另一因素x_i与地下水位x_0的相似程度,从而对影响地下水水位的诸因素作出定量排序。最后给出了应用本方法的两个实例。     

基于IHO S-57标准的海图数据库建设

IHOS-57标准是海洋地理信息的国际数据交换标准,本文从该标准的由来、现状、发展和关键点,较详细地分析了S-57的标准;从分析S-57标准与现行国家海图数据库的差异入手,给出了按S-57标准建设我国海图数据库的理论模型、数据模型、实施方法和具体数据结构设计上的实例。最后指出落实S-57标准,从面向制图的数据库到面向地理实体的数据库转换,是信息社会发展的必然。     

中小学最优避难疏散模型与选址应用

本文以区位-配给模型理论为指导,以路网疏散距离最短、场地服务容纳量最大为目标,构建最优避难疏散模型,以解决中小学避难场地选址问题。本文从保障学生避难疏散场地的安全性和适宜性角度出发,通过建立环境制约因素模型,对地形坡度、断裂带、河流湖泊、易燃易爆站点、高层建筑物倒塌范围和文物古迹保护范围6大因素进行空间叠加分析,计算了实际的避难需求和供给容量。为减少利用直线距离直接作为疏散道路产生的误差,本文通过对不受影响的路网信息进行网络分析,计算最短疏散道路,以获取实际的路网距离。本文将该方法应用于北京市西城区中小学避难场地选址的优化方案,有效地解决了中小学避难场地选址问题。     

城市公交换乘模型的优化研究

传统的城市公交网络换乘模型中,一般根据公交站点间距离确定公交站点间是否应设定换乘关系,但该方法比较主观,可能导致某些公交站点间必要的换乘关系缺失。本文在以常用的以标准距离建立的公交换乘关系基础上,提出在介于标准距离和扩展距离的站点之间基于最优线路分析决定是否添加换乘关系的方法,同时给出了具体的实施步骤和实例分析。结果表明本文提出的方法能够为用户提供更好的出行选择,从而更好地满足乘客的实际需求。     

乡村振兴背景下镇域高标准农田建设分区研究——以山东省滨州市阳信县商店镇为例

在乡村振兴战略背景下,在镇域尺度上构建适宜性评价指标体系,划定高标准农田建设分区,用以指导商店镇高标准农田项目的建设方向。以适宜性评价、障碍度模型为研究方法,研究结果显示商店镇高标准农田建设适宜性一级区主要分布在镇域的中南部地区,二级区基本环绕在一级区外侧,三级区分散于镇域各地,以镇域北部居多,有城镇发展的需求,较不适宜建设高标准农田。商店镇高标准农田建设的障碍因子主要包括耕地连片度、灌溉保证率、盐渍化、有机质含量以及乡镇建设需求。耕地连片度、盐渍化、有机质含量以及乡镇建设需求这4个建设障碍问题在镇域北部都明显存在;镇域东部主要表现为盐渍化问题与耕地连片度,在东部地区高标准农田建设时需重点解决;南部主要存在耕地连片度与灌溉保证率的问题,需加大农田基础设施建设。商店镇高标准农田建设可划分为优先建设区、重点发展区与后备保留区,基于障碍因素进一步细化为12个分区,总体来说,商店镇高标准农田建设南部以完善农田基础设施建设、改良土壤为主,北部地区整治方向为规模化整治、促进农业产业化发展。     

CYF-0.2型油水分离器的台架试验

对CYF-0.2型油水分离器进行了台架试验,并对其分离效果的影响因素进行了分析。结果表明:该油水分离器的分离效果为10mg/L以下,满足国家规定的排放标准(15mg/L);水的流速、温度、压力以及水中污油的种类等是影响油水分离器分离效果的主要因素。     

基于相关分析和自适应遗传算法的盐渍化建模变量和参数优选

机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量（Soil Salt Content, SSC）较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下：首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和格网搜索算法（Grid Search, GS）同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型（AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR）。结果表明：① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R²/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词：盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析     

i4OilSpill,an operational marine oil spill forecasting model for Bohai Sea

Oil spill models can effectively simulate the trajectories and fate of oil slicks, which is an essential element in contingency planning and effective response strategies prepared for oil spill accidents. However, when applied to offshore areas such as the Bohai Sea, the trajectories and fate of oil slicks would be affected by time-varying factors in a regional scale, which are assumed to be constant in most of the present models. In fact, these factors in offshore regions show much more variation over time than in the deep sea, due to offshore bathymetric and climatic characteristics. In this paper, the challenge of parameterizing these offshore factors is tackled. The remote sensing data of the region are used to analyze the modification of wind-induced drift factors, and a well-suited solution is established in parameter correction mechanism for oil spill models. The novelty of the algorithm is the self-adaptive modification mechanism of the drift factors derived from the remote sensing data for the targeted sea region, in respect to empirical constants in the present models. Considering this situation, a new regional oil spill model (i4OilSpill) for the Bohai Sea is developed, which can simulate oil transformation and fate processes by Eulerian-Lagrangian methodology. The forecasting accuracy of the proposed model is proven by the validation results in the comparison between model simulation and subsequent satellite observations on the Penglai 19-3 oil spill accident. The performance of the model parameter correction mechanism is evaluated by comparing with the real spilled oil position extracted from ASAR images.