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分析了南澳岛海滩资源储量、空间分布及其开发利用现状,开展海岛海滩侵蚀风险评价,选择青澳海滩开展岸滩及其海湾海床地形、沉积物、动力泥沙调查,分析探讨了青澳海滩泥沙动力沉积特征,灾变退化过程机制,并从海滩稳定性和游客安全角度给出安全调控建议。结果表明:1)南澳岛海滩资源储量与侵蚀风险区域分异特征明显,其中青澳海滩旅游活动频繁、开发强度大,侵蚀退化风险等级高,人为破坏干扰抑制滩海泥沙交换,无序无度占滩开发与利用破坏了海滩自然演化进程,短期过量旅游活动加速海滩侵蚀退化进程;2)青澳湾沉积物以粗粒砂为主,沙源供给不足,不同岸段岸线进退与岸滩蚀淤与海滩方位、波浪动力强度强弱关系密切,具有明显的纵向沉积地貌分带特征。湾内落潮优势流(SE)优于涨潮(NW),对泥沙输运进入湾内具有抑制作用,潮周期海湾泥沙自湾内向湾外输运,泥沙以外输为主单宽输沙为3 400 t;3)青澳海滩存在严重的"无序占滩建筑,污水肆意排放,管理不规范"等问题,监测评价亦表明侵蚀退化风险巨大,游客安全面临着风险隐患,建议青澳海滩实行以生态化养护开发和"游客为中心"为理念的安全调控措施,设立红线及安全标示。该研究为岛礁生态建设、海岛保护及修复提供科学依据。 相似文献
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重庆市乡村生产空间系统脆弱性时空分异与差异化调控 总被引:4,自引:0,他引:4
脆弱性作为乡村生产空间系统的重要属性,是探讨系统易受负面影响或损害程度的有效度量、解析系统可持续发展趋势的有效途径。以重庆市为研究区,以2007—2017年为研究时段,建立乡村生产空间系统脆弱性评价指标体系和评价模型,以定量测度乡村生产空间系统脆弱性,揭示其时空分异特征,进而划分脆弱性类型并提出差异化调控策略。结果表明:① 乡村生产空间系统脆弱性是系统运行状态的综合度量,包含暴露度、敏感性和适应能力3个要素,其体现了以“人”为核心的乡村多元主体与以“地”为核心的乡村生产空间之间相互影响、相互作用的互动制衡关系。② 乡村生产空间系统暴露度总体呈上升趋势及“局部突出、北高南低”的空间格局特征;敏感性总体呈波动下降趋势及“东高西低”的空间格局特征;适应能力总体呈快速上升趋势及“西高东低”的空间格局特征;脆弱性总体呈下降趋势及“东高西低”的空间格局特征。③ 将重庆市乡村生产空间系统脆弱性划分为适应能力脆弱型、暴露—敏感脆弱型、敏感—适应脆弱型和强综合脆弱型4种类型,并按照“生态优先—分类调控—重点突出—因地施策”原则针对不同类型提出差异化“降脆”策略,以引导乡村生产空间系统可持续发展。 相似文献
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高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。 相似文献
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乡村生产空间系统作为人地耦合系统的多种存在形式之一,具有脆弱性。脆弱性是研究系统可持续发展的重要工具。选择泉州市为研究对象,以2010—2020年为研究时段,采用VSD评估框架构建泉州市乡村生产空间系统脆弱性指标评价体系,分析其时空分异特征,对脆弱性类型进行划分,找出主要致脆因子,进而提出调控策略。结果表明:1)泉州市乡村生产空间系统的暴露度呈“东南和西部高,北部和中部低”的空间分布特征及波动上升趋势。敏感性呈“东南高,西北低”的空间分布特征及小幅上升趋势。适应能力呈“中部高,东西低”的空间分布特征及不断上升趋势。脆弱性呈“东南和西部高,北部和中部低”的空间分布特征及不断下降趋势。2)脆弱性类型可划分为适应性脆弱型、暴露-敏感脆弱型、暴露-适应脆弱型、强综合脆弱型和弱综合脆弱型,并针对不同类型脆弱区找出其主要致脆因子。3)按照“绿色发展-重点突出-分区调控”的原则,提出降脆策略,为实施乡村振兴战略提供新思路。 相似文献
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梅州位于广东省东北,地处山区,寻找应急水源地思路和方法不同于平原地区、沿海地区,地下水类型中松散岩类孔隙水、基岩裂隙水供水意义不大,岩溶面积虽不大,但水量较丰富,富水性中等~丰富,比基岩裂隙水更有集中供水的意义.根据梅州城区及周边应急水源地地下水分布与特点,圈定了6处地下水应急供水水源地,具有埋藏较浅、富水性中等~丰富... 相似文献
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准确预测城市内部OD流对于优化城市交通运行效率、提高资源利用率以及促进城市可持续性发展具有重要作用。现有研究大多基于单一尺度利用地理位置之间大量的历史流量来预测未来的流量,尚未有研究充分探究不同空间尺度下OD流预测可能存在的重要特征或建模精度差异等问题。本研究以北京市出租车轨迹为例,采用深度重力模型(Deep Gravity)对不同空间尺度下的轨迹OD流进行预测。同时,引入SHAP值(SHapley Additive exPlanations)揭示不同尺度下影响OD流预测建模的重要特征。结果表明:(1)相比于重力模型和辐射模型,街道尺度下深度重力模型的OD流预测精度最高(CPC值高达0.83),且成功捕捉到了北京市早晚高峰时段的OD流网络整体结构,呈现出“环形散射状”特征;(2)在本研究所选各空间尺度下,对OD流预测精度影响最大的4个特征均为O、D点之间的出行距离,O、D点周围公司企业数量、餐饮服务数量以及购物服务数量;(3)同一特征对OD流预测模型的局部影响不同于全局,如科教文化和体育休闲类POI在全局尺度下对模型影响较小,但在局部尺度下却表现出极大的影响。 相似文献
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针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%. 相似文献