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111.
仲春时节,重庆市潼南区米心镇吉家村全市首个土地整治“先建后补”试点项目区,正在翻耕的土地泛着泥土芬芳,好一幅一年之计在于春的美好景色.
2015年,潼南区以米心镇吉家村为试点,实施土地整治“先建后补”项目建设.项目实施的业主根据土地利用总体规划,确定“先建后补”范围、工程建设内容和布局,自主组织实施.截至目前,米心镇吉家村试点项目已建成“稻油轮作”的高标准基本农田371亩. 相似文献
112.
利用1961~2016年重庆市逐日气温资料,分析讨论了重庆市主城区56年城市热岛效应的变化趋势和年变化特征,并利用2009~2016年的逐时气温资料分析讨论了城市热岛效应的日变化特征。结果表明:56年来重庆市城市热岛效应总体呈上升趋势,各季节中盛夏上升最明显;重庆市城市热岛效应存在明显的年变化特征,盛夏的热岛效应最强,初春次之,仲春至初夏的热岛效应最弱;重庆市城市热岛效应具有较明显的日变化特征,各季节热岛效应均表现为白天弱,夜间强。重庆市城市热岛效应的形成及其变化,既受到地理位置、气象条件等自然因素的影响,更由城市下垫面变化(绿地和水体的面积及分布)、大气污染、人为热排放等城市化进程因素所决定。结合重庆城市特点综合运用多种措施可以减缓重庆城市热岛效应。 相似文献
113.
利用三维普林斯顿海洋模型(POM)以及逐时水位观测数据,研究印度洋北部斯里兰卡北部海岸风暴潮-潮汐相互作用特征.选择了2008年的"Nisha"台风作为台风风暴潮个例进行研究,并进行了3个数值敏感性试验.经验证,该风暴潮模型可以很好地再现该台风期间研究区域内的潮汐和总海水水位.试验结果表明,沿斯里兰卡西北海岸的风暴潮-潮汐相互作用显著,其强度与台风的强度和轨迹相关.当TC在42 h达到较大强度时,可以得到风暴潮-潮汐相互作用导致的最大增水值TSI (0.6 m)和从印度洋外海向斯里兰卡西北部浅滩流入的最大相互作用流场.在TC强度较弱的第30小时,得到最大负TSI (-0.6 m)和向南流出西北部浅水区域的较弱的相互作用流场.在整个台风期间,强TSI都发生在斯里兰卡西北部海滩到对岸的印度洋近岸区域. 相似文献
114.
根据广东省水利厅粤水规计〔2015〕8号《广东省水利厅关于印发广东省山区五市中小河流治理实施方案的通知》及《广东省山区五市中小河流治理实施方案》,全省加强化中小河流治理。本文根据龙归河存在的工程地质问题,重点从堤基、岸坡两方面探讨,提出一些解决中小河流治理的措施。 相似文献
115.
降雨入渗和人工开挖是诱发黄土滑坡的重要因素, 为了研究在这2种诱因作用下关中地区黄土滑坡失稳过程及其对稳定性的影响, 以陕西省长武县杨厂村老庙滑坡为研究对象, 通过现场调查、地质测绘和钻孔勘探, 查明了该滑坡变形特征, 定性分析了滑坡变形演变过程; 基于滑坡变形前15 d内日降雨量实测值, 采用有限元软件, 对坡脚开挖后连续降雨作用下滑坡形成过程进行了仿真模拟; 基于强度折减法对该滑坡稳定性变化规律进行了研究。结果表明: ①关中地区特殊的地层结构是滑坡变形的内因, 降雨是最主要的诱发因素; ②滑坡失稳演化过程表现为: 坡体处于蠕滑状态, 坡脚开挖后, 坡体前缘失稳, 牵引中后缘坡体向下错动而产生张拉裂缝, 在降雨作用下, 雨水沿裂缝渗入坡体深部, 滑坡中部岩土体浸水后抗剪强度降低, 从而导致黄土层与红黏土层接触面饱水形成贯通滑带, 诱发深层滑坡; ③滑坡开挖后较初始状态, 稳定性系数降幅为0.102, 此后受连续降雨影响, 稳定性系数在前10 d以平均0.010/d的速率缓慢下降, 第10~13 d以0.034/d的速率快速下降至最低, 第13 d以后开始回升。研究结果可以为该类滑坡防治提供有效依据。 相似文献
116.
117.
我国夏季雨型的前期异常特征及预报方法的初步研究 总被引:5,自引:2,他引:3
用1951~1995年资料研究了我国东部夏季降水各雨型的前期大气环流及我国地面气象要素场的异常特征.结果表明,在冬季1月份北太平洋地区、秋季中国南海地区的海平面气压场有预报我国夏季雨型的信号.夏季不同雨型的前期冬季特征不同,我国的降水、气温场也有差异,4月份我国大范围的温度异常也是值得注意的预测信号.这些特征可以作为我国夏季雨型的预报信号及预报工具. 相似文献
118.
119.
本世纪中叶以来,由于人口、资源的巨大压力,向海洋、滩涂、沙漠进军,向盐碱荒地要食物、原料,已成为经济技术开发的重点,从而产生了海水灌溉农业。海水灌溉业可视为耐盐作物的种植业,它的成功意味着可使世界广阔的滩涂及各类盐渍化土地得到利用。海水灌溉农业不仅是一项经济产业,也是一项生态工程,既能够实现诸项资源要素的最佳组合利用,又体现了保护与开发相协调的生态经济原理,具有广阔的发展前景。山东有辽阔的海洋滩涂和浅海空间,发展海水灌溉农业具有特别重要的意义。 相似文献
120.
基于自适应增强算法(AdaBoost)结合极限学习机(ELM),通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。 相似文献