中国星级仓库的区位选择行为与等级差异

星级仓库区位认识对优化城市仓储空间和合理配置仓储用地资源有重要意义。以2008-2014年237个中国星级仓库为样本,综合运用区位关系识别、距离测度和典型案例分析等方法,揭示地域、行业、职能分异与星级仓库区位选择行为相互关系,阐明了不同等级城市的星级仓库区位统计规律,以及物流职能、交通圈层结构与星级仓库区位形成的内在作用机制。研究表明：①星级仓库分布于4个直辖市、22个副省级和省会城市、37个地级市、24个县/县级市,不同等级城市平均拥有星级仓库数分别为16.5、4.77、1.78和1.58个,呈“倒三角形”分布形态;行业分布呈现“通用和大宗仓储分散、专业性仓库集中”特征;办公和经营场所区位呈“共用和分离相对均衡”特征;②星级仓库区位受“供给+需求”共同驱动,省会及以上城市具有公共服务职能的星级仓库区位总体呈“近郊—远郊”布局模式,地级市以自营服务职能为主的星级仓库总体呈“中心—边缘”布局模式;③城市等级与星级仓库物流距离成正比且存在明显的类型分异,其中公私兼营和自营仓储型仓库受母公司区位影响,郊区化趋势滞后于提供公共服务的地产租赁和公共仓储型仓库。     

江汉和江南西部春玉米涝渍指标及风险评估

以江汉和江南西部地区春玉米为研究对象,利用研究区域内57个气象站1961-2012年的逐日降水量资料、春玉米生育期资料和春玉米涝渍灾情资料,筛选春玉米不同生育时期的涝渍灾害样本。采用多元线性回归分析方法,定量分析当前过程降水量和前期降水量对春玉米涝渍灾害的影响,并据此构建当量降水量。基于正态分布的Lilliefors检验和t-分布区间估计方法,计算不同生育时期、不同等级涝渍灾害的当量降水量指标阈值,由此构建该区域春玉米不同生育时期的涝渍灾害等级指标并进行独立样本验证。在此基础上,利用信息扩散理论风险评估方法,计算各站点的春玉米涝渍致灾风险指数。结果表明:当前过程降水量和前2旬降水量对该区域春玉米涝渍灾害有显著性影响;构建的区域春玉米涝渍等级指标能够较好地反映实际受灾情况,指标验证结果与历史记录有较高一致性;出苗-拔节期和拔节-抽雄期发生春玉米涝渍灾害的风险相对较低,抽雄-成熟期为春玉米涝渍灾害的高风险时期,高风险区域主要位于湖北省恩施市、宜昌市西南部、荆州市西南部以及湖南省张家界市北部。     

中国城市规模划分新标准的适用性研究

2014年11月,国务院发布《关于调整城市规模划分标准的通知》,将城市规模等级划分为“五类七档”,受到广泛关注。但因对新标准的理解存在歧义而出现各种划分结果,引起误解与混乱。在对比新旧标准的基础上,以第六次人口普查数据为基础,分析2010年中国城市规模等级结构,评价新标准的科学性和局限性。结果显示,新标准在空间口径、人口口径、分级标准等方面进行了实质性的改进;按照新标准划分的2010年中国城市规模等级结构,相对于旧标准及其他标准而言,特大城市和大城市数量大幅缩减,而中小城市数量相应增多,呈现出显著的金字塔结构特征,更加符合中心地理论模型和位序—规模法则,更有利于科学地实施城市与人口的分类管理。但同时,新标准也存在“城区人口”数据难以获取、受行政区划调整影响较大等局限性,亟待加强实体城区识别研究和推进数据共享。     

用多组判别法作高原牧区雪灾等级预报

应用阿坝州气象局提供的1967-1996年各月雪灾档案资料,结合文献[1] 选用的长期预报因子,进行多组判别分析,最后得到高原牧区雪灾强度等级预报.     

东准噶尔造山带非史密斯地层类型划分及等级体制建立

在研究东准噶尔造带类型及发展历史的基础上建立区域构造格架、组合形式 ,划分出构造 -地层体类、构造 -岩层体类、构造 -混杂体类的非史密斯地层。按照所划分类型的各自特征 ,能够满足造山带 1∶ 2 5万填图精度的要求 ,对全部无序或局部无序的地 (岩 )层建立“岩群、岩组、岩段、岩层”等级体制 ;对那些总体有序、局部无序或总体无序、局部有序的地层 ,能通过各种手段恢复原始层序 ,服从史密斯地层层序律的 ,按“群、组、段、层”建立等级体制     

大连夏季不同等级降水过程与旱涝关系分析

利用大连近50a逐日降水资料,对大连夏季不同等级降水过程时间演变及其与夏季羊涝的关系进行分析,得出大连夏季羊涝与暴雨过程关系密切的结论。     

《长春市城市总体规划》图集的编辑制作

简要阐述了用MapGIS、CoreIDRAW两种软件结合制作《长春市城市总体规划》图集的设计、编制方法,采用图层模式有效管理地图集的数据．根据实践得出了一些经验和技巧。     

煤炭资源洁净等级评价系统设计及应用

采用统计分析方法、层次分析方法和模糊数学方法,对煤炭资源洁净等级评价进行了研究,并基于VisualC++6.0,建立了中国煤炭资源洁净等级评价系统。本文介绍了系统的设计原则、功能模块及其构成,最后以实例验证了该系统是实用和有效的。      

基于神经网络的煤与瓦斯突出矿井等级划分方法

针对我国煤炭行业中对突出矿井同一定级, 实施同一安全管理的现象, 从分析工作系统的灾害模型出发, 给出了突出矿井等级划分的评价指标体系, 应用灰色系统和证据理论的方法给出了神经网络训练的样本。在此基础上, 提出了危险信度的概念, 用以衡量突出矿井危险程度, 编制了神经网络, 并对其进行训练。应用训练好的神经网络, 对淮南矿区的几个突出矿井进行了工程验证。该方法对建立健全我国突出矿井的划分方法及评价标准具有一定指导意义。