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951.
ABSTRACT

A database of 88 superficial sediment samples, distributed in space and time, was collected from the Sidi Chahed Dam (northeast of Meknes city, Morocco) and from four other reference stations (in the same region) located in supposedly uncontaminated environments. Analyses were focused on the physico-chemical characteristics and concentrations of heavy metals (Fe, Mn, As, Cu, Zn, Pb, Cr, Cd). The database was processed by advanced statistical analysis techniques. The method of classification by self-organizing maps (SOM) was used, permitting understanding and visualization of the spatial and temporal distribution of samples. Principal component analysis (PCA) and SOM hierarchical classification (SOM-HC) were used to validate the classification and detect seasonal variations in heavy metal concentrations. Dependencies between different metal tracers were considered and their spatio-temporal distribution is shown, together with the ranking of clusters, according to their pollution levels. Thus, autumn samples were the only ones with high concentrations of As, compared to the four reference stations. This is due to leaching of bare soil by the first stormy rains of autumn. In winter and spring samples, the concentrations of tracers Mn, Zn, Cu, Pb, Cd and Cr were relatively high compared to those of the reference stations. Summer sample concentrations were most comparable with the reference stations, probably due to the scarcity of rainfall and runoff in this season.
Editor Z.W. Kundzewicz Associate editor E. Gargouri  相似文献   
952.
GNSS-R观测下的海面飓风风速反演   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用全球导航卫星系统在地球表面的反射信号(GNSS-R)进行海面风速反演已经被广泛研究并作为一种重要的遥感手段。目前,该L波段微波信号的相关功率已可以在多普勒频率和时延码片空间进行多普勒时延图像的成像。由于该图像的图像特征与海面粗糙度有较高的相关性,因此能够用来进行海面风场反演。然而,对于该遥感手段而言,其双基雷达前向散射截面(BRCS)理论上与海面粗糙度有更高的相关性,如同目前合成孔径雷达使用后向雷达散射截面而非相关功率。所以,本文通过改进已有的GNSS-R的双基雷达散射截面方程,代替相关功率在多普勒时延空间进行成像,得出了与海面粗糙度相关的双基雷达散射截面图像(BRCS map)。基于该图像,本文提出了三种与其形状特征相关的观测量,通过2005年Dennis飓风GNSS-R机载数据生成的16000多幅图像进行地球物理模式函数建模并与经典的一维时延波形匹配方法得出结果进行对比分析,得出更为精确的风速反演结果。  相似文献   
953.
目前RGMapGIS系统在地质行业已被广泛应用。这里主要论述了利用RGMapGIS系统相对Suffer、MapGIS、GeoExplor软件处理地球化学数据和制作地球化学图件的优势,并简单地介绍了操作步骤,实现了简单、高效、准确的计算标准差、异常下限等参数和绘制等值线图、平剖图等,有助于对异常正确的解译分析,为下一步地质勘查工作确定了靶区。  相似文献   
954.
本文阐述了《江苏省领导工作用图》2013年第一版的生产情况和设计思想。对《江苏省领导工作用图》编制工作进行经验总结和设计思想的剖析,有利于该地图作品的更新完善,有利于提高测绘部门为政府服务的综合实力,也可为编制同类地图作品提供参考。  相似文献   
955.
滩涂面积量算是滩涂资源调查中的一项重要工作内容,其结果数据是调查成果的总体表现与直观反映,为滩涂围垦规划调整、围垦工程合理建设提供了数据支持。通过对标准图幅内的滩涂分布类型进行归纳整理,提出了一种自下而上基于标准图幅的滩涂面积量算方法:首先利用标准图幅内的等深线、岸线实现滩涂面的快速生成,其次计算滩涂面包含的水深点平均高程值判断滩涂类型,最后根据不同条件对滩涂面积分类量算统计。在2011年浙江省滩涂资源调查中的实践证明,该方法简单易用,具有一定应用价值。  相似文献   
956.
主要通过对古地图在保存质量、历史属性和数字化过程三方面的特性进行阐述,论述了修复古地图的必要性,提出了"修旧如旧"的基本修复原则,并简要介绍了《重庆历史地图集·第一卷古地图》中对古地图的修复流程,描述了变形矫正、颜色调整、脏面去除、折痕消除和图面补缺等五个具体的操作方法,总结了在古地图修复过程中需要考虑的问题。  相似文献   
957.
随着城市建设步伐加快,城市规划需要将现有的大比例尺数字地形图缩编成所需比例尺的数字地形图。本文主要介绍在MappingStar软件中利用1∶10 000数据缩编1∶50 000地形图中各层要素时综合、取舍的处理方法和原则,并对缩编过程中的注意事项进行简要说明。  相似文献   
958.
统计2007-2016年池州市暴雨引发的主要灾害及次生灾害,运用冯利华[1]提出的灾级概念模型对其进行分级,结果表明:2007年7月10日和2016年7月3日的暴雨灾害指数均超过了6.00,灾害等级为重灾。前者的短历时强降水特征非常明显,且由于降水发生时段主要在夜间,发生地位于山区,结果导致出现山洪、山体滑坡、泥石流等灾害;后者则是由于持续性的降水造成了城市内涝、多条河流超警戒水位甚至发生溃堤。文章还基于上述原因从致灾因子和承灾体即短时强降水和地形因素两方面重点分析其致灾性,结果表明:凌晨5时前后是池州市暴雨灾害的最强致灾时段,这主要是因为此时段为短时强降水高发时段,一旦发生持续性短时强降水将会造成严重的暴雨灾害;而在空间上池州市东至县、贵池南部山区及九华山区域为暴雨灾害高发区域,其原因是东至县为喇叭口特殊地形,而其他地区多为山区,同时由于池州市位于副高西北侧,汛期西南气流输送比较强盛,通过山区地形的强迫抬升和动力抬升作用容易触发对流,产生强降水过程,造成暴雨灾害。  相似文献   
959.
四川省8·13特大泥石流灾害特点、成因与启示   总被引:16,自引:0,他引:16  
许强 《工程地质学报》2010,18(5):596-608
2010年8月12~14日,四川省部分地区普降大到暴雨,在5.12汶川地震极重灾区的绵竹市清平乡、汶川县映秀镇和都江堰龙池镇诱发了极为严重的泥石流灾害。本次泥石流灾害表明:地震区和非地震区、震前和震后的泥石流在发育分布规律、启动条件、暴发规模、活动形式及其成灾方式和危害性等方面都具有显著的差别。通过对8.13清平乡泥石流、映秀红椿沟泥石流以及龙池泥石流的基本分析,表明8.13泥石流具有群发性、突发性、破坏性、灾害链效应等特点,同时还具有沿发震断裂呈带状分布、物源主要来自于汶川地震触发的崩滑堆积物、活动形式主要表现为"拉槽"侵蚀等显著特征。震区异常丰富的松散固体物源和极端气候所造成的局地短时强降雨是泥石流暴发的根本原因。针对汶川地震区泥石流暴发的新特点,应进一步加强对震区泥石流的防治,尤其是针对具有重大泥石流隐患的沟谷,一方面应提高设防标准,强化工程治理和专业监测预警,另一方面更应引入风险管理和控制的理念,注重"防""治"结合;"软""硬"结合;工程措施与非工程措施结合;"治理"与"管理"结合,调动全社会力量,共同防范地质灾害。  相似文献   
960.
Landslides in the hilly terrain along the Kansas and Missouri rivers in northeastern Kansas have caused millions of dollars in property damage during the last decade. To address this problem, a statistical method called multiple logistic regression has been used to create a landslide-hazard map for Atchison, Kansas, and surrounding areas. Data included digitized geology, slopes, and landslides, manipulated using ArcView GIS. Logistic regression relates predictor variables to the occurrence or nonoccurrence of landslides within geographic cells and uses the relationship to produce a map showing the probability of future landslides, given local slopes and geologic units. Results indicated that slope is the most important variable for estimating landslide hazard in the study area. Geologic units consisting mostly of shale, siltstone, and sandstone were most susceptible to landslides. Soil type and aspect ratio were considered but excluded from the final analysis because these variables did not significantly add to the predictive power of the logistic regression. Soil types were highly correlated with the geologic units, and no significant relationships existed between landslides and slope aspect.  相似文献   
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