玉林至铁山港铁路地质选线

针对玉林至铁山港铁路走向由桂东南丘陵地区延伸至沿海滩涂,沿线地区地形、地质复杂,选线难度大的实践,论述了在初测前组织专业化的与选线有关的区域工程地质工作的重要性,介绍了玉铁线穿越望京岭地段地质选线工作中采用综合地质勘探方法及选线工作的内容,提高了地质选线工作质量,为今后铁路施工及运营安全奠定了良好的基础。     

复杂地形地质条件的山区铁路站场设计

铁路发展日新月异,复杂地形条件的山区矿藏资源丰富,待需要更多的铁路运输建设延伸至此。而这一条件下的铁路站场设计遇到很多问题都是相似的。通过留誉集运站设计过程中所解决的实例经验,总结计算处理设计过程遇到的因地制宜的进行站位选择的总体设计、自编收敛公式进行站场内曲线加宽计算、利用环境进行进站道路设计等问题,为以后类似地质条件下山区铁路设计提供借鉴。     

深厚软土地区既有线顶进框架桥研究

南昆铁路南宁至百色段增建二线工程雁江框架桥为一处深厚软土地区顶进运营铁路的通道工程。该工程具有地形受限、地质复杂、安全风险高和施工难度大等特点。以雁江框架桥为研究对象,针对软土地区顶进框架桥进行研究分析,提出了一套顶进框架桥的工程措施和施工工法,可为相关工程的设计、施工提供参考。     

Grid三维曲面构造与显示的算法及实现

由于存在很大的随机性,采用较为简单的加权方法来建立规则网格Grid格式数据体对三维空间地形进行近似描述,利用OpenGL技术构造Grid数据体三维地形,并对构造出的三维空间曲面进行平移、缩放、旋转等自由变换,提供最多6个切面对三维空间曲面进行任意切割的算法,结合地质演化需要,利用双缓存技术实现了地质要素三维曲面动态演化过程。     

台安县乡(镇)温度预报方法

本文分析了台安地区温度分布规律,从地理位置、地形条件、植被和水系分布、地质条件等多方面分析了影响乡镇温度因子,从而总结出台安地区乡(镇)温度预报方法。     

浅谈地形与地质条件对爆破的影响

探讨了地形与地质条件对爆破的影响，为优化施工方案提供了理论基础。     

重庆沿江经济带农业地质特征及发展趋势探讨

着重从重庆沿江经济带的气候特征、地形及地貌特征、土壤类型特征、红层的地质、地球化学特征4方面对该区的农业地质特征进行了概述,其中,从岩石、土壤肥力及植被3方面对红层的地质、地球化学特征进行了重点论述,并从对沿江经济带农业地质的重视程度、基础研究及工作方法3方面对今后该区农业地质的发展趋势进行了探讨。     

吉林省东部山区土壤侵蚀环境系统分析

吉林省东部山区地形复杂,土壤侵蚀复杂多变。文章通过对影响东部山区土壤侵蚀的地貌、植被、气候、地质、土壤及人为因素等单因子进行分析总结;针对本区亟待解决的土壤侵蚀问题：土壤侵蚀严重,土壤退化,生态环境恶化等现象,提出了今后土壤侵蚀的重点研究方向。     

江巷水库施工导流设计

该文根据江巷水库坝址的水文气象条件、地形地质条件、工程布置特点,提出了导流方案、导流程序及度汛的设计思路。     

中缅管道途经典型地质灾害影响区域的设计与建设

中缅油气管道是第一条敷设于滇西横断山脉地区的大口径、高压力长输油气管道,首次遭遇滇西复杂地形、复杂地质条件下的地灾群。介绍了该管道在地质灾害多发地段通过选用大变形钢管来提高管道本体抗应变破坏能力的做法,选取典型案例阐述了该管道在途经泥石流、滑坡、不稳定斜坡、危岩崩塌等各类典型地质灾害条件下时的敷设情形、地质灾害勘察结论、应对措施的选用和治理效果。以上设计建设方法与实践经验,对复杂地形和地质条件下的长输管道工程设计建设具有指导意义。（图4,参7）     

基于流域总降水高分辨估计的暴雨灾害风险评估

提出了基于新一代多普勒天气雷达和自动气象站资料的流域总降水高分辨估计方法,结合灾情定量指标计算和水文资料,对2011年西安世园会期间陕西3次暴雨过程影响地区灾害风险进行了评估分析。结果表明,汉江上游流域是陕南灾害预警重点地区,流域内过程总降水明显增大是引发陕南次生灾害的主要因素;汉江上游和下游流域同时出现较大总降水时,由于上游降水对下游水文地质灾害的重叠效应和下游水情对上游自然排洪能力的影响,相关地市灾情将有所加重;同时,降水随时间的不均匀性和突发性也是引发灾害的重要因素。     

恩施二高山以上地区烤烟生长期气象条件分析

利用国家气象站长序列历史资料,对恩施二高山及以上地区烤烟生长期的光、温、水等气象条件进行分析,得出恩施二高山及以上地区的烟草生产基本气象因子指标,同时对影响烟叶产量的气象灾害进行了初步分析。结果表明,气温条件在二高山烟区各时段均满足其生长条件,高山烟区在成熟后期气温较低,对烟草上部烟叶生长不利;日照条件均能满足烟草生长;各时段的降水量偏大,对烟叶生长不利,大田要注意清沟排涝;影响恩施烟草生长的主要气象灾害有冰雹、暴雨、低温连阴雨;另外,高山烤烟生长期对低温连阴雨很敏感,而对干旱有较好的抗御能力。     

云南省烤烟农业气象灾害监测指标的研究

为使云南烤烟灾害评估标准化,同时提高评估的时效性,构建了干旱指数、涝渍指数和低温指数作为烤烟农业气象灾害定量评估的统一标准.干旱指数和涝渍指数考虑了前期降水情况、连续旱(涝)日数、温度及光照情况、烤烟需水量等因子,可逐日滚动;低温指数基于低温强度、低温持续时间、烤烟所处生育期等因子.也可逐日滚动.依据灾害指数将干旱、涝溃和低温灾害划分为4级.检验结果表明,依据灾害指数所做的灾害监测结果与实况较为吻合,各等级灾情评估准确率在75%以上.构建的灾害指数在业务工作中用于烤烟灾情评估和监测,简单易行、有实用价值.     

2009～2013年临沂市地质灾害发生情况与降水量相关性分析

临沂市地质灾害的发生与降水密切相关,通过分析五年来临沂市汛期降水情况和地质灾害发生情况,探讨了两者之间的相关性,指出了临沂市地质灾害防治重点任务时段,为临沂市社会发展服务.     

江苏省淮安市旱涝灾害的演变特征分析及防御对策

旱涝是自然灾害中范围最广、危害最大的灾害性天气之一。旱涝的成因很复杂,与气候情况、地理条件、水利设施、土壤结构以及作物布局及其在不同生育期抗旱耐涝的能力等均有关系。降水的多少是形成旱涝的主要因素,而成灾与否和严重程度,则与水利设施有很大关系。利用江苏省淮安市1959-2010年降水资料,以降水距平百分率确定旱涝统计指标,运用分类统计、累计值等方法进行旱涝统计。     

地面植被以及地形对台风发生发展的影响

地表植被在维系上空低层大气稳定的同时又为积聚的丰沛的海洋水汽顺畅的输送至大陆提供强有力的保障,因此森林覆盖率越高的地区台风越弱,相反,台风就越强;而陆地上的山地地形可影响台风强度的改变,台风降水分布受地形影响会加强降水;因此加强台风灾害频发地区生态环境建设和保护是防范灾害性天气的有效措施。     

黄土高原地质灾害气象预报预警模型研究新思路

利用黄土高原47年降雨型地质灾害资料和相对应降雨资料,采用统计方法建立诱发地质灾害日综合雨量方程,得出崩塌和滑坡启动值、加速值、临灾值的临界日综合雨量。考虑地质灾害风险区划、降雨影响系数、日综合雨量,以高时空分辨率自动气象站降雨观测资料和定量降雨预报预警为基础,建立地质灾害逐时动态日预报和逐时预警相互衔接的精细化、无缝隙地质灾害预报预警模型。通过实例检验表明将降雨型地质灾害动态预报模型和预警模型结合起来应用,提高预报时效,效果更好。     

厄尔尼诺对菏泽市降水的影响

利用菏泽市1981～2010年各县区月、年降水资料,对厄尔尼诺年及其次年降水的特征与旱涝灾情进行分析,结果表明,菏泽市年降水量,El Nino年普遍偏少,El Nino次年普遍偏多;不同年份的El Nino事件对菏泽市降水影响不同,1997、2002年强El Nino事件造成年降水量异常偏少;在El Nino次年中1984、1993、2003年年降水量异常偏多;由于受1987年跨年度El Nino事件影响,1988年年降水量异常偏少;四季降水中,El Nino年的春季无异常;夏、秋、冬季降水普遍偏少,3个季节的30年极小值均出现在El Nino年;El Nino次年四季降水均偏多,春、夏、秋季较明显。El Nino年多旱灾,其次年多涝灾。     

金昌市2018年气候概况与分析

利用金昌市气象观测提供的各项气候要素数据,对2018年金昌当地气温和降水等气象要素和2018年当地发生的灾害性天气气候事件特征及影响进行统计分析。得到结果,金昌市2018年平均气温9.4℃与历史同期相比略偏低0.1℃；年降水量96.7mm,与历年同期相比偏少20.8%；主要气象灾害有大风、寒潮、霜冻、局地短时强降水等灾害性天气,成灾的主要是局地短时强降水,对工农业生产造成一定的影响。通过分析2018年气温、降水等气象资料,为防灾减灾工作决策提供基本的科学事实和参考依据,从而有效防御气象灾害。     

安徽省旱涝受灾时空特征及与降水关系研究

旱涝灾害是安徽省主要的气象灾害，对农业生产有着重要的影响。研究安徽省旱涝灾害变化特征对降低灾害损失十分重要。基于安徽省2000—2017年旱涝受灾面积数据、降水数据，利用M-K突变检验、趋势分析法和相关性分析方法研究了安徽省旱涝受灾情况以及降水对其的影响。结果表明：安徽省旱涝受灾面积年际变化较大，且干旱受灾面积要高于洪涝受灾面积；旱涝受灾情况分别在2013年和2007年存在明显的突变，通过突变前后区域受灾情况对比可知，旱灾受灾率有明显的下降趋势，洪涝受灾率大部分呈下降趋势，但长江下游区以及长江-东南诸河区呈上升趋势；旱灾受灾面积整体都有下降趋势，南方地区下降趋势尤其显著，洪灾受灾面积南方呈上升趋势，北方呈下降趋势，且旱涝受灾面积的升降趋势与降水存在一定的关系；在3个极端降水指数中，强降水日数与旱涝受灾面积的关系最为密切。