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861.
县内土地面积36.49万hm2,坡耕地面积3.44万hm2.坡耕地粮食年产4500-6500kg/km2.低产原因是土层瘠薄,缺土水肥.采取的综合治理措施有:建设农田基础设施,实行生物-工程措施,推行分带轮作三熟制等.由此粮食年产达11000—12500kg/hm2. 相似文献
862.
稀有气体是地学研究的重要手段之一,在研究成矿流体来源、壳幔相互作用过程中具有重要的研究意义,其组成及同位素比值是研究天体和地质体来源、成岩机理及各种地质和物理化学过程的关键,可作为地球化学示踪剂。如何有效地在大气圈、水圈和岩石圈进行稀有气体同位素样品的提取,是气体同位素研究急需解决的基础科学问题,所以气体采样容器和取样技术显得尤为重要。本文在文献调研的基础上,对常见的采样容器的优缺点进行对比,并总结了不同采样容器对稀有气体取样的优劣性。常见的气体采集容器包括不锈钢瓶、铜管、玻璃瓶、气体采样袋、注射器等,而稀有气体的采集容器常为不锈钢瓶和铜管等;通过对比表明不锈钢瓶具有耐高温、耐高压、抗强腐蚀、不易燃、不易爆等特点和优越性,在气体样品采集和运输过程中稳定性最好,实验效果也最好;铜管采样效果和密封性好,但操作较为复杂;玻璃采样容器效果次之;石英玻璃瓶虽然操作简便,但是运输保存不便;气体采样袋和注射器的采集和运输储存效果较差。因此建议稀有气体样品采集使用不锈钢瓶和铜管以及钠钙材质的玻璃瓶,不建议将石英材质玻璃容器以及注射器和气袋作为稀有气体的采样工具。该工作可为气体地球化学的研究提供新的参考。 相似文献
863.
864.
文中主要探讨了由地震引起的天津市经济损失和生命损失的预测问题。首先阐述了天津市震害预测的 5个背景特点 :建筑物特点、地质条件特点、建筑场地划分特点、基本设防烈度特点以及地震烈度衰减关系特点 ,根据这 5个特点将天津市划分为含有 7种建筑结构形式的 4个区域的震害预测模式。在此基础上 ,分析了天津市地震经济损失模型和生命损失模型 ,考虑了时间因素 ,然后与1976年唐山大地震的实际震害结果进行了对比及修正 ,给出了天津市 4个区域的建筑物地震经济损失率模型、社会财富损失率模型和建筑物毁坏率模型 ,并给出了计算天津市建筑物地震经济损失、天津市国内生产总值GDP地震经济损失和天津市地震生命损失的表达式 ;最后 ,将天津市地区划分为2 85 8个震害评估单元 ,以近百年来在天津市区域内曾经发生的最大地震作为假想地震 ,预测分析了天津市建筑物地震经济损失分布和地震生命损失分布结果 相似文献
865.
本文根据白家疃台60年代以来的短周期地震记录图,分析了区域震相的强度比。研究表明:Sn/Lg波的强度比波传播路径上岩石层热结构、热状态及强地震活动等均有相关性,并就这种相关性对于强地震成因及其预测研究的直接意义进行了讨论。 相似文献
866.
867.
2020年5月贵州省出现极端高温天气事件,本文利用贵州省84个气象观测站日平均气温和最高气温资料、美国气象环境预报中心的逐日再分析高度场资料以及美国海洋大气管理局的日平均海表面温度(SST)资料,利用超前滞后相关等方法对贵州省2020年5月“极端性高温事件”进行研究。得出如下结论:(1)2020年5月贵州省约有29%的站点极端日最高气温超过了1981年以来的历史极值,约58%的站点突破1981年以来5月同期历史极值,西太平洋副热带高压显示为异常西扩加强的态势,同时伴随南亚高压东伸增强,两个高压在不同高度上的配合导致深厚高压的异常出现,是此次贵州极端性高温事件发生的重要因素。(2) 2020年5月在欧亚大陆中高纬对流层上层有明显的Rossby波列结构,有利于贵州极端性高温事件出现。(3)热带西大西洋SST在月尺度内异常阶段性增暖,可作为贵州省极端性高温天气发生的重要前期信号,并且增暖过程比高温事件提前约14天,具有一定的前期指示意义。 相似文献
868.
黑龙江省黑河市340高地金矿点大地构造上位于兴安地块东北缘,多宝山Cu-Au-Mo-W-Fe成矿亚带内,其地貌为浅覆盖区,找矿较为困难。本文采用浅钻技术取样,对研究区进行基岩填图,圈定出以硅化为中心、青磐岩化为外围的蚀变矿化带。对基岩样品进行岩石地球化学分析,通过主成分分析,确定有6个主成分特征值大于1,其中第二主成分与金元素关系密切,是研究区有效的找矿标志。高精度磁测结果显示区内构造以NNW向为主,且其线性低值异常或与蚀变引起的退磁有关。对区内的地物化异常进行工程查证,发现金矿点1处,圈定预测靶区1处。 相似文献
869.
Speckle noise in synthetic-aperture radar (SAR) images severely hinders remote sensing applications; therefore, the appropriate removal of speckle noise is crucial. This paper elaborates on the multilayer perceptron (MLP) neural-network model for SAR image despeckling by using a time series of SAR images. Unlike other filtering methods that use only a single radar intensity image to derive their parameters and filter that single image, this method can be trained using archived images over an area of interest to self-learn the intensity characteristics of image patches and then adaptively determine the weights and thresholds by using a neural network for image despeckling. Several hidden layers are designed for feedforward network training, and back-propagation stochastic gradient descent is adopted to reduce the error between the target output and neural-network output. The parameters in the network are automatically updated in the training process. The greatest advantage of MLP is that once the despeckling parameters are determined, they can be used to process not only new images in the same area but also images in completely different locations. Tests with images from TerraSAR-X in selected areas indicated that MLP shows satisfactory performance with respect to noise reduction and edge preservation. The overall image quality obtained using MLP was markedly higher than that obtained using numerous other filters. In comparison with other recently developed filters, this method yields a slightly higher image quality, and it demonstrates the powerful capabilities of computer learning using SAR images, which indicate the promising prospect of applying MLP to SAR image despeckling. 相似文献
870.