亳州盐渍土的分布及其工程地质特征

盐渍土是气候、地貌、地质、工程地质、水文地质等因素综合影响的工程地质灾害,本文在大量调查、分析与研究的基础上,采用了槽探、水样(水化学分析)、土样(土壤含盐量分析、土壤毛细水试验)等综合方法,分析了亳州盐渍土灾害的危害性及对农业生态系统、公路建设的影响,同时,考虑到人为和环境地质因素对盐渍土的影响,圈定了盐渍土的潜在威胁区,从而,预测了盐渍土的发展、演变趋势,因地制宜地提出了整治盐渍土的基本对策与措施。     

四面楔形体监测敏感部位试验研究

针对岩质四面楔形体的监测敏感部位问题,利用自主研制的边坡模型试验平台,开展岩质边坡四面楔形体物理模拟试验,对楔形体在滑动失稳全过程中结构面处的内部位移和内部应力进行监测.结果表明:随着楔形体滑动位移的增加,各位移监测点处位移变化速率的差异越小,楔形体表现出的整体滑动特性更为明显.在楔形体失稳过程前期,位移监测和应力监测...     

江苏冬季降水相态气候分布特征及预报方法探讨

利用1981-2010年南京、徐州、射阳逐日探空资料和地面观测资料,在分析冬季雨日、雪日、雨夹雪日气候特点的基础上,运用厚度分析的方法进一步研究江苏冬季不同降水相态的预报指标.结果表明:厚度分析能被用来识别降水相态(雨、雪),1 000～850 hPa厚度阈值1 292 gpm可以作为江苏冬季区分雨、雪的一个重要参考指标.同时结合地面温度和850 hPa温度可以较准确的判定降水的相态,即1 000～ 850 hPa厚度≤1 292 gpm,且T850≤-3℃,T≤2℃时,判定为雪;反之,则为雨.另外,地面湿球温度在雨雪区分上也是一个很有参考价值的指标.     

由震中迁移交汇预测大震的讨论

地壳内部的情况是复杂的,特别是当今地下的情况,而震中迁移交汇的现象可暗示构造运动加力速度快的地区,因此与大震位置的预测有关。     

影响广西热带气旋暴雨的环境流场和一些物理量特征分析

通过综合利用ECMWF提供的热带风场、气压场、高度场等资料,对24例影响广西的热带气旋环境流场和一些物理量特征进行了较为深入的分析。结果表明:大多数热带气旋的发生、发展都与赤道西风急流向东扩展或热带气旋东侧南风急流向北扩展有关;造成广西大范围台风暴雨的因素不仅取决于台风登陆地点和登陆后的路径以及中心是否直接进入广西内陆有关,而且还与副热带高压脊线的位置和面积指数、强度指数的变化关系密切。登陆台风在影响广西的过程中,其台风东侧的偏南风急流中心涌进广西和正涡度中心进入广西对产生大范围的暴雨起着重要的作用。     

环渤海海岸带生态服务价功能评价

文章以环渤海海岸带土地利用数据为基础,参考生态服务功能评价的当量因子,补充建立了海岸带主要土地利用的生态服务功能单位价值表,并评估分析了环渤海海岸带13个区域的生态服务功能价值区域差异特征。     

2005年6月广西特大致洪暴雨过程成因分析

通过对2005年6月18-23日广西特大致洪暴雨过程的环流形势和影响系统分析，认为造成这次暴雨过程的主要原因是：在大气环流出现异常的背景条件下，孟加拉湾季风低压活动超常活跃，季风爆发所输送的充沛水汽不断向广西上空输送，与准静止维持在华南上空的长云带及中低空切变相遇，先后生成了7个中尺度暴雨云团持续影响了广西，这些强暴雨云团生命史最长达到30h。与通常的暴雨过程相比，这次暴雨过程的中尺度暴雨云团具有生成个数多、生命史长、活动范围集中的特点。     

开平市1960—2012年灰霾的气候变化特征

根据开平气象观测站1960—2012年观测资料,采用滑动平均、线性趋势分析等统计方法,分析了开平市近53年灰霾的气候变化特征。结果表明,开平市年平均灰霾日数为21.1 d,年最多132 d,年最少0 d,总体呈上升趋势,上升速率为1.72 d/年,特别是2000年以来年灰霾日上升趋势最为显著,上升速率达10.01 d/年。其中,20世纪80年代中后期、90年代中期和21世纪初是3个明显的上升阶段,21世纪以来,年平均灰霾日数58.4 d,是20世纪80年代平均值的近17倍。开平市灰霾以轻微为主,比例达57.6%,其次是轻度,比例为22.6%。另外,采用日均值、14：00实测值判别法得到的开平市灰霾日整体变化趋势与人工记录较一致,但3种方法统计的多年平均灰霾日相差较大,其中,日均值法计算的多年平均霾日数较14：00实测值法多13.8 d。     

基于SVG的旅游电子地图设计与发布

SVG为GIS矢量数据的Web应用提供了一种开放的解决方案.基于SVG的旅游电子地图技术可以提高旅游电子商务的服务水平,实现价值增值.     

广西异常暴雨天气事件之异常指数初探

对广西异常暴雨天气事件之“异常指数”的设置进行了初步探讨，提出暴雨天气事件中过程日最大暴雨范围，过程持续时间，过程强降雨，特强降雨发生范围等四项异常分指数，然后统计同一过程分指数之和，得总指数，在此基础上分别选出了4－10月各月广西异常暴雨天气事件。