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101.
102.
为了掌握快速路瓶颈路段异质交通流的演变规律,以缓解交通拥堵,本文以快速路上匝道瓶颈路段为研究对象,构建了考虑安全距离的改进NaSch上匝道模型,利用数值仿真,对不同场景交通流演化过程进行系统性研究。仿真结果显示:在不同条件下,异质交通流中自动驾驶车辆比例的增加对瓶颈路段交通运营状态影响结果各异。在自由流阶段,自动驾驶车辆比例的增加对快速路瓶颈路段运营通行能力的增加无显著影响,自动驾驶车辆比例取0.9时,瓶颈路段运营通行能力反而降低了2.48%;在交通拥堵状态下,当异质交通流中自动驾驶车辆比例达到0.7及以上时,才有助于交通拥堵的消散,且其临界值随交通拥堵状态程度的提高而增大;当交通密度达到100 veh/km以上时,自动驾驶车辆比例的增加无法实质性改善瓶颈路段交通拥堵状态。研究结果可为异质交通流环境下的快速路上匝道瓶颈路段的治堵策略提供理论依据。 相似文献
103.
龙门山南段(芦山段)旅游资源遥感调查与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
芦山县地处龙门山南段,是成都平原向龙门山山地过渡的地带,特殊的地质、地貌条件和人类活动造就了区内山体、峡谷、岩溶、瀑布、湖泊、河流、森林和花卉等一大批自然景观,同时孕育了大批极具旅游价值的人文景观。这些旅游景观多以点状方式散布在全县范围内,人们对于全县的旅游资源,尤其是自然景观的分布范围和规模没有一个全面的认识,为此必须对芦山县的旅游资源进行大范围的调查。但是逐一调查每个景观难度较大,也难以从宏观和微观两个层次上去把握资源的分布和特征,本文利用ETM遥感图像,按照先解译自然景观,再结合其他资料间接判定人文景观的方法,实现了对区内旅游资源的调查和评价。 相似文献
104.
105.
贵州石漠化治理中产生的县域冲突主要表现为:一是原本需要进行一体化治理的区域被不同行政归属的县域分割,导致无法进行协调治理;二是同一水系的不同县域由于利益分配格局导致的石漠化治理冲突;三是在分属不同政区的县域边界地带形成“边缘治理区”,石漠化治理未得到重视或者被忽略。探究其产生原因为:一是自然地理空间分割造成的区域碎片化;二是“犬牙交错、山川形便”行政区划分原则形成的土地碎片化;三是行政区分割导致的治理差异化,包括治理重视度的差异,治理理念的差异,行政能力的差异,资源、要素的投入差异,行政考核制度的刚性制约等。基于此,建议更多从人文地理视角的区域合作、上级协调、利益共享等方面去着手解决,包括行政区治理向经济区治理的转变,单县治理向多县合作治理的转变,单县考核验收向片区考核验收的转变,适时合理推进县域边界优化调整,特别是遍布飞地和插花地的碎片化区域。 相似文献
106.
107.
2009年以来,费县全力推进城乡建设用地增减挂钩工作,为县域经济发展提供了用地空间,为加快城乡统筹发展,调整优化城乡用地布局结构,缓解建设用地供需矛盾,促进土地集约、高效和可持续利用奠定了良好的基础。但还存在与相关规划协调和衔接比较困难、项目资金投入大、拆迁难度大、项目权属调整复杂等问题。针对这些问题提出了强化合作机制、完善土地流转机制、加大资金投入等措施。 相似文献
108.
贵州南部罗甸地区中三叠统发育—套巨厚的砂、泥韵律的海相碎屑沉积,其岩性主要为砂岩、粉砂岩、页岩和泥岩之组合,曾被认为是典型的浊积岩(苟汉成,1985;贺自爱,1986)。这套沉积在该地区命名为边阳组,命名地点在罗甸县边阳。边阳组下伏地层为新苑组(T2x),上覆地层为把南组(T3b)。经过对该区较详细的野外观测,发现了丘状交错层理,具蹼状构造的垂直U型潜穴等风暴沉积的证据,表明边阳组并非全为浊积岩,这为重新认识该区的古地理环境提供了信息。 相似文献
109.
为探究贵州省地震灾害风险薄弱环节,减轻地震灾害风险,以贵州省罗甸县为示范,采用地震危险性概率分析方法对各乡镇进行危险性分析,开展地震灾害承灾体现场抽样调查,通过层次分析法和问卷调查的方式,首次构建乡镇级别的地震灾害风险和减灾能力指标体系,评估各乡镇地震灾害综合指数和程度,计算各乡镇地震灾害风险指数,确定红水河镇为高风险区、罗悃镇为中风险区、木引等7个乡镇为低风险区,并从建筑物设防、地震地质灾害及水库地震等角度剖析罗甸县地震灾害特点,从农村危房改造、移民搬迁、地质灾害防护及交通等方面提出减小地震灾害风险的建议。 相似文献
110.
根据江口县耕地质地球化学调查评价2896件表层土测试数据,分析评价表明:江口县表层土壤硒含量背景值0.42 mg/kg,总体达到富硒等级,富硒耕地面积达到90.27%;锗含量背景值1.61 mg/kg,达到富锗等级,富锗耕地面积达到60.49%。通过对不同成土母岩、土壤类型、土地利用方式、土壤理化性质与硒、锗含量关系的分析研究表明:土壤中硒(Se)、锗(Ge)元素主要来源于成土母岩,含量水平除受母岩、土壤类型和土地利用方式影响外,同时受土壤理化性质的影响。线性回归分析表明:土壤Se与pH值呈极弱负相关性,与SOM(有机碳)呈极弱相关性,与Cu和Hg呈中等程度相关性,与Mo、V、Tl元素呈强相关性;土壤Ge与pH值呈弱负相关性,与SOM和Se呈极弱相关性,与K元素呈中等程度相关性。 相似文献