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第二松花江干流区地下水信息管理数据库系统开发与研制 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了第二松花江干流区地下水信息管理数据库系统的开发环境及总体设计。在分析与地下水有关的数据信息的基础上,提出了较为合理的地下水信息管理数据库系统的结构。将该系统按其功能分为5个子系统基础子系统、数据信息管理子系统、区域信息管理子系统、动态绘图子系统、水资源评价子系统,并对5个子系统的功能进行了详细阐述。 相似文献
62.
填埋场粘性土防渗层中强化微生物对垃圾污染物的净化作用 总被引:3,自引:0,他引:3
如何铺设价廉物关的防渗层,又不需对垃圾渗滤液进行处理,达到环保效果好、成本低的目的,是填埋场防渗衬垫铺设所追求的,但由于科学理论及技术条件的限制,这个目的一直没有达到。通过添加营养菌液强化厌氧微生物对污染物的净化作用,在实验室用土柱进行模拟实验及天然的土柱淋滤净化对比实验,研究了粘性土垫层土中添加营养菌液后,厌氧微生物对垃圾污染物的净化能力的变化,得出了加入厌氧微生物菌液后,可显著地提高微生物在土中对垃圾污染物的净化能力的结论。这为开发价廉物美的垃圾场防渗衬垫打开了思路,为有污染问题的垃圾场提供了一种用微生物治理的方法。 相似文献
63.
开发地下咸水,用于城市居民生活,可节省58%淡水资源.还可腾出地下库容,增大降雨入渗,淡化地下咸水,改善生态环境. 相似文献
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中国兴凯湖北岸平原晚全新世花粉记录及泥炭沼泽形成 总被引:7,自引:1,他引:7
通过兴凯湖北岸平原泥炭剖面高分辩率花粉分析研究,对晚全新世花粉划分4个组合带。XKH-4组合时期(1857~1746aB.P.)为沼泽发育前期,这一时期花粉浓度小,陆生草本植物占优势,气候干冷。XKH-3组合时期(1746~1287aB.P.)为沼泽发育早期,这一时期花粉浓度较大,且水生植物花粉含量为剖面最高,喜温落叶阔叶植物大发展时期,气候温和湿润。XKH-2组合时期(1287~602aB.P.)为沼泽发育中期,这一时期花粉浓度最小,但以陆生草本植物为主,木本植物为辅,水生植物急剧减少,针叶植物出现两次高峰,气候向冷干方向发展。XKH-1组合时期(602aB.P.至今)为沼泽发育盛期,这一时期花粉浓度最大,陆生草本植物大发展时期,气候波动较大。 相似文献
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67.
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2003年“雪龙号”北极科学考察期间,对沿途海洋大气进行采样,分析其中气相多环芳烃的空间分布。结果显示,气相中主要是2-4环的多环芳烃,其中菲为主要的化合物,平均占到总多环芳烃的55.1%。在整个航程的广泛区域尺度内,气相总多环芳烃浓度在1043.9-92993.1pg/m3。空间分布上,远东亚的海面>北太平洋海面>北极圈以内海面;总多环芳烃的浓度随纬度升高呈现显著降低的趋势。通过Clausius-Clapeyron方程对浓度和温度相互关系的分析表明,温度是控制气相多环芳烃长距离传输的主要因素。 相似文献
69.
Piecewise prediction model for watershed‐scale erosion and sediment yield of individual rainfall events on the Loess Plateau,China 下载免费PDF全文
Yu Guo‐Qiang Zhang Mao‐Sheng Li Zhan‐Bin Li Peng Zhang Xia Cheng Sheng‐Dong 《水文研究》2014,28(21):5322-5336
Establishing a universal watershed‐scale erosion and sediment yield prediction model represents a frontier field in erosion and soil/water conservation. The research presented here was conducted on the Chabagou watershed, which is located in the first sub‐region of the hill‐gully area of the Loess Plateau, China. A back‐propagation artificial neural model for watershed‐scale erosion and sediment yield was established, with the accuracy of the model, then compared with that of multiple linear regression. The sensitivity degree of various factors to erosion and sediment yield was quantitatively analysed using the default factor test. On the basis of the sensitive factors and the fractal information dimension, the piecewise prediction model for erosion and sediment yield of individual rainfall events was established and further verified. The results revealed the back‐propagation artificial neural network model to perform better than the multiple linear regression model in terms of predicting the erosion modulus, with the former able to effectively characterize dynamic changes in sediment yield under comprehensive factor conditions. The sensitivity of runoff erosion power and runoff depth to the erosion and sediment yield associated with individual rainfall events was found to be related to the complexity of surface topography. The characteristics of such a hydrological response are thus closely related to topography. When the fractal information dimension is greater than the topographic threshold, the accuracy of prediction using runoff erosion power is higher than that of using runoff depth. In contrast, when the fractal information dimension is smaller than the topographic threshold, the accuracy of prediction using runoff depth is higher than that of using runoff erosion power. The developed piecewise prediction model for watershed‐scale erosion and sediment yield of individual rainfall events, which introduces runoff erosion power and runoff depth using the fractal information dimension as a boundary, can be considered feasible and reliable and has a high prediction accuracy. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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ABSTRACTThe size and spatial distribution of loess slides are important for estimating the yield of eroded materials and determining the landslide risk. While previous studies have investigated landslide size distributions, the spatial distribution pattern of landslides at different spatial scales is poorly understood. The results indicate that the loess slide distribution exhibits a power-law scaling across a range of the size distribution. The mean landslide size and size distribution in the different geomorphic types are different. The double Pareto and inverse gamma functions can coincide well with the empirical probability distribution of the loess slide areas and can quantitatively reveal the rollover location, maximum probability, and scaling exponents. The frequency of loess slides increases with mean monthly precipitation. Moreover, point distance analysis showed that > 80% of landslides are located < 3 km from other loess slides. We found that the loess slides at the two study sites (Zhidan and Luochuan County) in northern Shaanxi Province, China show a significant clustered distribution. Furthermore, analysis results of the correlated fractal dimension show that the landslides exhibit a dispersed distribution at smaller spatial scales and a clustered distribution at larger spatial scales. 相似文献