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582.
为了对软弱淤泥土进行加固,使之满足工程建设所需的一定承载力,在试验基地采用固结-固化复合技术对淤泥进行加固研究。试验时,将一定厚度淤泥分为浅层固化加固层和深层固结加固层;浅层(≤1 m)淤泥采用固化技术进行加固,使之形成高强度硬壳层;对于深层(>1 m)淤泥,采用真空预压技术进行加固,以提高深层淤泥的承载力并控制加固土体的后期沉降量。试验结果表明,当固化剂掺量为0.6%~5.0%时,浅层固化淤泥承载力特征值在109~330 kPa;固结-固化复合技术对土体加固效果突出,分层加固土体整体的承载力特征值在89~230 kPa;浅层淤泥经过固化处理后,土体强度较高,对地表荷载起到了明显的扩散作用,有效地减小了地表荷载在下卧层土体中产生的附加应力;多数试验单元浅层固化土的应力扩散角在19.474°~26.303°之间。 相似文献
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《地学前缘(英文版)》2022,13(2):101318
We present interesting application of artificial intelligence for investigating effect of the COVID-19 lockdown on 3-dimensional temperature variation across Nigeria (2°–15° E, 4°–14° N), in equatorial Africa. Artificial neural networks were trained to learn time-series temperature variation patterns using radio occultation measurements of atmospheric temperature from the Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere, and Climate (COSMIC). Data used for training, validation and testing of the neural networks covered period prior to the lockdown. There was also an investigation into the viability of solar activity indicator (represented by the sunspot number) as an input for the process. The results indicated that including the sunspot number as an input for the training did not improve the network prediction accuracy. The trained network was then used to predict values for the lockdown period. Since the network was trained using pre-lockdown dataset, predictions from the network are regarded as expected temperatures, should there have been no lockdown. By comparing with the actual COSMIC measurements during the lockdown period, effects of the lockdown on atmospheric temperatures were deduced. In overall, the mean altitudinal temperatures rose by about 1.1 °C above expected values during the lockdown. An altitudinal breakdown, at 1 km resolution, reveals that the values were typically below 0.5 °C at most of the altitudes, but exceeded 1 °C at 28 and 29 km altitudes. The temperatures were also observed to drop below expected values at altitudes of 0–2 km, and 17–20 km. 相似文献
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快速发展对流RDC(Rapid Developing Convection)是灾害性天气发生的先兆。如何利用卫星遥感技术快速捕捉到RDC信息,是天气临近预报非常关注的内容。随着中国FY-2F气象卫星快速扫描工作模式的业务化,可提供时间分辨率为6 min,空间分辨率为5 km的多通道快速扫描数据,这使得利用卫星检测RDC业务化成为可能。本文根据FY-2F多通道快速扫描数据的特点,设计了一种快速发展对流检测方法。该方法主要根据云顶快速降温率CTC(Cloud Top Cooling rate)的多通道判识,设计了带有3个测试的CTC过滤器,过滤之后得到每个RDC的局部亮温极小值点,然后以该点为中心对周围像元进行漫水填充,得到快速发展对流体。对2013年8月(94°E—129°E,11°N—26°N)的扫描数据进行试验验证,结果表明,本文方法对RDC检测的准确率POD、误报率FAR和临界成功指数CSI分别为0.89、0.15和0.77,能够较为准确地检测快速发展对流。 相似文献
586.
Kee‐Won Seong 《水文研究》2014,28(6):2881-2896
A general form of formula is presented for the rainfall Intensity–Duration–Frequency (IDF) relationship. This formula is derived from the nearly normal probability distribution function of transformed intensities. In order to transform the raw intensities, a correcting non‐constant spread technique, the Kruskal–Wallis statistic, and the Box–Cox transformation are adopted. These transformations enable to express a simpler model for the IDF formula that agrees well with traditional IDF relationships. Since the proposed method allows the estimation of any percentile value of intensities with a single equation, the intensity percentile at arbitrary duration can be generated easily. The validity of the formula derived by means of the proposed method is assessed using data from major weather stations in Korea. The results show that the percentile intensities produced using the proposed method are in good agreement with those of traditional frequency analysis. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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随着城市天然气管网大面积铺设和投入使用,管线的安全风险问题日益突出。相关天然气泄漏、火灾、爆炸等事故对民众财产和人身安全产生了严重威胁。针对这一问题,基于GIS技术提出了一套燃气管网定量风险分析模型,结合燃气泄漏引发建筑物火灾的特殊背景下,提出适用的城市火灾蔓延模型,借助C#编程与ArcGIS Engine平台,开发一套城市天然气管网火灾定量风险分析系统。试验结果表明,本文系统有效地预测事故可能发生区域以及事故影响区域,并对发生火灾概率较大的区域实现蔓延模拟,从而预先对存在事故隐患的区域进行重点风险评价、安全教育乃至整个城市的二次规划和重建,有效抵御事故的发生,防患于未然。 相似文献