基于AHP方法与GIS技术的海底管道路由选择研究

海底管道路由选择与海底管道建设、运营以及后期管理等工作存在密切联系,对管道工程经济性、安全性和合理性有着重要意义.考虑影响海底管道路由选择的自然与社会环境因素,构建了量化的评价体系,以AHP层次分析方法作为数学依据确定评价权重,建立了标准化的路由选择评判模型.进一步,将该模型与GIS空间分析技术相结合,生成以地图可视化...     

基于EEMD的太阳引潮力与太阳黑子周期相关性分析

行星对太阳的引潮力作用与太阳黑子变化的关系一直存在着争议.争议存在的原因是多方面的,其中缺乏准确系统的八大行星对太阳引潮力的合力时间变化序列是一个重要部分.本文在行星系统对太阳引潮力合力的计算公式和方法上做出改进,计算既考虑引潮力对称分布特征又考虑行星轨道偏心率影响的八大行星对太阳引潮力矢量和,获得了其在1700-19...     

1961—2017年新疆积雪期时空变化特征及其与气象因子的关系

利用新疆89个地面站逐日积雪深度观测资料,研究探讨了1961—2017年新疆区域积雪期、积雪初日、积雪终日的时空变化规律,分析了北疆和天山山区积雪期的年代际和周期变化特征及其与气温、降水的关系.结果表明:新疆各地积雪期、积雪初日和终日存在明显的差异,积雪期以天山为界北多南少;从空间分布看,天山山区和新疆北部阿勒泰、塔城...     

基于层次分析法的大连区域雷灾易损性评价

根据大连地区近6年雷电灾害资料,40年雷暴资料,以大连地理、气候环境为背景,通过计算指标权重,采用层次分析法对大连区域雷灾易损性进行评价,并通过一致性检验。结果显示,金州新区属于极高风险区域,瓦房店属于高风险区域,大连、普兰店、庄河属于低风险区域,旅顺属于极低风险区域。结果表明雷灾区域易损性分析不仅取决于样本区域的自然雷暴日,还与样本区域的经济发展情况、人口密度、历史灾害等多方面因素有关,各指标影响权重也并非相同。采用层次分析法进行区域雷灾评价研究,能够有效减少人为因素,为防雷减灾提供了依据。     

未来我国气体能源发展动向研究

"十四五"期间我国能源需求增速将有所放缓,但仍将处于高位,随着经济社会的不断恢复以及环境问题的显现,未来能源安全形势仍然严峻,及早建立清洁、高效、安全、多元化的现代能源体系,调整优化我国能源供给结构迫在眉睫.本文通过判断我国气体能源发展现状,构建气体能源优先发展评价指标体系,运用层次分析法与灰色关联度评价法对各气体能源...     

合肥市地下空间开发地质环境适宜性评价

为查明合肥市地下空间开发地质环境影响因素,评价该市地下空间开发地质环境的适宜性,通过研究地质环境条件,选取工程地质条件、水文地质条件、地壳稳定性、地面及地下空间条件4个要素作为地下空间开发地质环境适宜性评价因子.在单因子地下空间开发适宜性评价的基础上,利用层次分析法确定权重,以MAPGIS为平台,运用模糊数学综合评价方...     

新近纪海相生物地层事件年龄新编

介绍新近纪海相生物地层研究的新进展。2004年新的"国际地质年代表"以405ka偏心率长周期为基础来划分新近纪的主要地层界线,标志着轨道地层学时代的到来。新生代包括E1—E162偏心率长周期,底界的年龄为65.5±0.3Ma,其中新近纪有E1—E58周期,底界年龄为23.03Ma,并且根据天文调谐得出一系列新的古地磁年龄和生物事件年龄。由于这些新年龄,特别是接近新近纪底部的年龄与早期结果相差0.5Ma或更大,所以将其汇总介绍,以求与当前国际研究保持同步衔接,增强海洋新近纪高分辨率地层工作的准确性。     

陈国达的科学哲学思想与理论自主创新

对我国著名地质学家陈国达院士的科学哲学思想作了探讨,其主要内容有:历史动力法是复杂性哲学思想与地质科学思想相结合的产物;递进思想是辩证否定观在大地构造理论发展中的胜利;地洼学说的理论结构与发展纲领是与拉卡托斯科学哲学思想不谋而合的。研究陈国达科学哲学思想对指导科学研究无疑具有重大的理论意义和现实意义。     

基于GIS的宁夏路网空间特征研究

宁夏回族自治区作为我国唯一的省级回族集聚地区,是一个很独特的地理-人口-交通单元,也是连接华北和西北的重要节点.以宁夏的交通路网数据为基础,通过设置阻抗改进网络分析法,并结合成本距离算法和GIS空间分析计算2011、2017年和2023年的县(区)可达性,研究全区路网的空间结构特征,并提出路网发展的决策建议.研究表明:...     

基于SAPSO-ELM的瓦斯涌出量分源预测及应用

为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性等问题,结合主成分分析法和分源预测理论,对开采层、邻近层、采空区的瓦斯涌出量数据分别进行主成分分析降维,得到预测指标。针对极限学习机(ELM)存在的输入权值矩阵与隐含层阈值随机生成的问题,利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)对极限学习机的参数寻优,将新疆某煤矿回采工作面瓦斯涌出量及影响因素作为SAPSO-ELM模型的输入进行训练,再利用训练好的SAPSO-ELM模型对陕西某煤矿回采工作面的瓦斯涌出量进行验证预测,并对比原始ELM模型的预测结果。结果表明,SAPSO-ELM模型的平均相对误差为3.45%,ELM模型的平均相对误差为8.81%,与ELM模型相比,SAPSO-ELM模型预测精度及效率均优于原始ELM模型。分源预测理论和主成分分析法的结合有效解决了多因素间的多重相关性并降低了预测模型的复杂度,SAPSO-ELM预测模型实现了瓦斯涌出量的快速精准预测,对预防瓦斯事故发生和保障煤矿安全高效开采具有较好的指导作用。