特殊用煤研究进展及工作前景

基于煤炭地质转型及煤炭清洁高效利用要求的精细化勘查,梳理以往研究中稀缺煤、稀缺煤种、特殊煤、特殊煤种的含义,指出了特殊用煤是基于煤炭清洁高效利用具有特殊工业用途的煤炭资源,其主要种类有液化用煤、气化用煤、焦化用煤以及特殊高元素用煤。本次特殊用煤资源评价以煤岩煤质评价为基础,以煤炭分级分质利用为目标,归纳了特殊用煤资源评价的关键技术指标、经济指标及评价参数,初步提出了基于煤岩煤质特征、资源分布、产业布局的特殊高元素用煤–焦化用煤–液化用煤–气化用煤的特殊用煤评价原则及评价方法,并对晋陕蒙3省的煤炭资源进行了分级评价,统计了75个国家规划矿区液化、气化和焦化特殊用煤保有资源/储量。认为新形势下特殊用煤的研究方向是修改完善煤炭地质勘查规范、制定煤炭利用的分质分级评价标准,按照煤炭利用工艺要求实现煤质和资源的动态评价。      

吸水树脂用于废弃泥浆处理的试验研究

工程施工过程中将产生大量废弃泥浆,如何妥善地处理这些泥浆受到了广泛的关注。针对这一问题,设计了系列试验,研究吸水树脂在废弃泥浆处理上的应用效果。通过与3种常见的絮凝剂絮凝对比试验,发现吸水树脂的絮凝效果更好,能够明显加快废弃泥浆固液分离的速度;进行泥浆固化试验时,发现吸水树脂在泥浆中的吸水倍率达到46.33 g/g,掺入到泥浆中可以在30 min内大幅度降低泥浆的含水率和流动性,使其从流动状态转变为可塑态,实现废弃泥浆的快速固化。研究成果表明,吸水树脂对于废弃泥浆的处理具有良好的效果,证明了其处理废弃泥浆的可行性。      

史灌河流域水量平衡研究

建立了一个水量平衡模型,并用1998、1999年淮河流域能量和水循环试验(HUBEX)期间获得的史灌河流域(HUBEX水文试验区)加密观测资料来率定模型中的参数.结论表明:(1)水量平衡的要素计算合理;(2)梅山、鲇鱼山、蒋集土壤含水量的平均值系列基本上反映了流域蓄水量的变化过程;(3)流域蓄水量的衰减系数、蒸发能力的折算系数比较稳定,不应通过调整这些系数来实现水量平衡.     

地理学研究进展与前沿领域

现代地理学涵盖自然地理学、人文地理学和地理信息科学，其发展趋势是：相邻学科的交叉、渗透与融合，加强地理学内部的综合研究，地理过程的微观研究进一步深化，结合实践拓宽应用研究领域，实验与研究手段的现代化，理论思维模式的转变。地理学应在陆地表层过程与格局、全球环境变化及其区域响应、自然资源保障与生态环境建设、区域可持续发展及人地系统的机理与调控、地理信息科学和数字地球战略等前沿领域开拓创新，为促进地球系统科学的发展、协调人地关系等做出积极的贡献。     

贵州遵义附近之相对地势

一、引言 表示地貌之方法不下十余种,但以等高线法应用最广。若地图缩尺大於十万分之一,表示之效果,诚无出其右者。惟地图辅尺较小时,则等高线并非最适宜之方法。因缩尺较小之地图,等高线间距必大,局部之地貌改变,常被抹杀。即平原与同山地等最重要之自然地理区划,亦竟不能明显表示。例如我国东南沿海、原多起伏之邱陵,而太原、长安及成都附近,实为广大之平原。但在一般采用     

云南螳螂川流域之地文

第一章 前言 螳螂川位于云南高原中部,上承滇池,下游改名普渡河,北流入金沙江(注一),流域面积约五.五○○余方公里,惟其盘龙江及鸣矣河二大支流之上源,未及攷察,本文论述之范围,仅以滇池、安宁、富民等山间盆地及贯穿其间之螳螂川干流河谷为限,面积约当流域全面积之半·(图一) 滇池位于昆明之南,海拔约一·八八六公尺(注二),为云南第一大湖,寻常洪水位时,面积约三四○方公里,西岸迫近断崖,北东南三面匯纳盘龙     

基于风险地形建模的毒品犯罪风险评估和警务预测

犯罪具有明显的时空特征,研究犯罪问题离不开时间和空间维度分析,以及产生犯罪的社会、地理、生态、环境等因素。风险地形建模是美国学者研发的空间风险评估和警务预测技术,已在全球六大洲45个国家和美国35个州得到了独立测试和验证,被广泛应用于警务预测、国土安全、交通事故、公共医疗、儿童虐待、环境污染、城市发展等多个领域。在毒品、纵火、爆炸、强奸、抢劫、盗窃等犯罪研究领域更是取得了显著成果。本文运用犯罪热点分析和风险地形建模,以长三角地区N市毒品犯罪为研究对象,对该市2015年毒品犯罪的危险因子、空间盲区、风险地形进行分析,探索毒品犯罪的生成机理和演化规律,并对2016年毒品犯罪进行预测。研究结果表明,N市毒品犯罪呈现明显的犯罪热点和冷点;出租屋、酒店、车站、ATM机、停车场、娱乐场所、城市快速路、网吧是N市毒品犯罪的风险性因素。风险地形建模能较好地预测毒品犯罪。公安机关禁毒部门应据此进行严密管控,逐步限制、消除犯罪产生地、犯罪吸引地、犯罪促进地的生存土壤和条件。     

四川盆地蜥脚类恐龙化石

四川盆地恐龙化石的发掘和研究已有一百余年的历史,发现的恐龙化石共有35个属50个种,其中蜥脚类恐龙化石15属27种,包括在国内外都享有盛名的马门溪龙、峨眉龙、蜀龙、通安龙、珙县龙等,它们对于蜥脚类恐龙的分类、演化研究都具有非常重要的科学价值:蜥脚类尾锤的发现对蜥脚类防卫能力研究提供了重要化石证据;杨氏马门溪龙皮肤印模化石的发现使我们对蜥脚类表皮结构有了新的认识;大量马门溪龙科恐龙化石的发现使我们基本理清了四川盆地长颈型蜥脚类的演化方向。     

基于数值预报和随机森林算法的强对流天气分类预报技术

随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005—2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0～12 h预报和检验,经2015—2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,模型尤其适用于较大范围强对流天气。随机森林算法筛选的因子物理意义较为明确,和主观预报经验基本相符,模型准确率高,可用于日常业务。     

气象灾害预警信号解读及发布问题探讨-以暴雨为例

该文根据气象灾害预警信号业务技术规范,结合实际业务中存在的问题,以暴雨为例,对气象灾害预警信号发布中涉及的发布标准、发布级别和时间选择、有效时段、后续应对、质量检验、与短时临近预报和决策服务的关系等问题进行了解读及技术性探讨,对于建立规范、严谨的气象灾害预警信号发布业务具有指导意义。