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41.
排渣场作为铁矿开采的重要组成部分,土地复垦是恢复其利用的必要途径.本文以内蒙古苏尼特右旗哈拉敖包铁矿为例,调查了研究区土地利用现状,分析了排渣场土地破坏的原因.并根据我国<土地复垦技术标准>确定排渣场土地复垦方向为林地和牧草地,适宜性等级分别为三级和四级.在此基础上,构建排渣场土地复垦的措施体系,包括工程措施和植物措施,为废弃土地的重新利用提供科学依据. 相似文献
42.
泥炭是重要的湿地类型之一,在抵御洪水、调节径流、蓄洪防旱、控制污染、调节气候、控制土壤侵蚀、美化环境等方面具有不可替代的作用,被誉为“地球之肾”。泥炭广泛用于保温材料、能源、化工、环保、绿化、医药等方面,是不可再生的资源。 相似文献
43.
44.
煤矿开采对矿业城镇生态承载力的影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用生态足迹模型计算了煤矿开采前各类生态足迹和区域的生态承载力。结果显示:2007年研究区的人均生态足迹需求为1.76359hm2,而实际生态承载力供给面积为1.55631 hm2,人均生态赤字为0.20728 hm2,表明研究区人类对该区域生态经济系统的影响已经超出了其生态承载力的阈值.然后根据矿区开发强度及类比同类矿区,在矿区开发对土地利用及人口变化的影响进行预测的基础上,计算了不同时期的区域生态承载力。结果显示:煤炭开采对区域生态环境有明显的负面影响,但随着生态修复措施的采取这种负面影响会逐渐降低。如果合理利用煤炭开采所建立的生态补偿机制,在煤炭开采后期,区域的生态承载力会显著提高,甚至高于煤炭开采前的区域承载力水平。研究结果,可为判断区域生态对矿区开发的承载与否提供参考依据。 相似文献
45.
46.
在无地表铬污染源的情况下,研究区从1997年到2010年间地下水中六价铬的检出率不断增大,超标率逐年升高,本次研究针对此现象进行了探讨。根据研究区近年来对地下水开发利用强度加大的实况,在分析历年水位及水质资料,通过试验研究非饱和带与饱和带松散沉积层土壤中六价铬的含量及其平面、剖面的分布特征的基础上,进行了地下水位动态特征与六价铬浓度变化规律之间在时空演变上的相关性分析。并通过回归分析建立回归模型,明确了地下水水位降低与六价铬浓度增加之间的非线性相关关系,探明了地下水过度开采引起六价铬污染的形成演化规律,并对地下水环境中六价铬的修复提供相关依据。 相似文献
47.
48.
基于GIS与分区Kriging的采煤沉陷区土壤有机碳含量空间预测 总被引:1,自引:1,他引:0
中国煤炭产量占世界煤炭总产量的46.9%,年塌陷的耕地面积约为200 km~2,对农田土壤有机碳库扰动十分剧烈。由于农田的土壤有机碳库是减少陆地生态系统碳排放的最大潜在因素,中国以及世界上的其他煤炭开采大国必须更好地对煤炭开采区的土壤有机碳库进行科学管理,这也是煤炭低碳开采的重要途径。而预测精度好的煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量空间预测方法是科学管理煤炭开采沉陷区土壤有机碳库的前提。该文以徐州九里煤炭开采沉陷区作为研究区,通过普通Kriging插值法和以结合沉陷积水情况为辅助变量的分区Kriging插值法这2种方法来对研究区的土壤有机碳含量进行了空间预测,并通过比较验证样点的预测值与实测值来对比2种方法的预测精度,确定每种方法的可行性。研究发现,结合区域内部积水情况来进行的分区Kriging插值法求得到的预测值与实测值的相关系数为0.7564,远高于直接进行Kriging插值得到的预测值与实测值的相关系数0.5086,并且两者的均方根误差分别为0.35和0.55,说明前者的预测精度更高。因此结合沉陷积水情况的分区Kriging插值模式是更适宜煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量的空间预测模型。 相似文献
49.
为识别植被覆盖区煤炭开采的生态影响边界,该文以兖州煤田为研究区域,应用温度植被干旱指数TVDI(temperature vegetation drought index)反演沉陷积水区外围的土壤湿度空间分布特征,利用MATLAB拟合TVDI变化趋势并依据其趋于稳定的渐近线,反解煤炭开采活动对矿区生态的影响边界,将其与采用MSCS(mining subsidence prediction system,MSCS)软件预计获得的下沉10 mm沉陷边界进行对比。结果表明:不同距离的TVDI中位数随距积水区边缘距离的变化表现为先增加后趋于平稳、呈指数变化特征;基于TVDI分析得到的煤炭开采的非积水影响范围,仅相当于沉陷积水面积的2.07倍,预计沉陷非积水面积与预计沉陷积水面积之比为4.63倍。通过模型拟合遥感指数随距离的变化特征,能够获得煤炭开采的影响边界;兖州煤田基于TVDI获取的煤炭开采影响面积,相对小于预计的开采沉陷面积。该研究可为确定煤炭开采对生态影响的边界提供参考。 相似文献
50.
基于西湖龙井茶主栽品种(龙井43和龙井群体种)开采期及气象资料,应用积温和逐步回归方法,分别构建西湖龙井茶的积温预报模型和逐步回归预报模型,并利用多元线性回归方法,对两个模型的预报结果进行集成,构建集合预报模型。结果表明:积温预报模型、逐步回归预报模型、集成预报模型均通过0.01水平的显著性检验;龙井43和龙井群体种的积温预报模型回代检验平均绝对误差(MAE)分别为3.6d和2.8d,2a试预报MAE分别为2.5d和1.0d;逐步回归预报模型的回代检验MAE分别为0.9d和1.4d,2a试预报MAE分别为1.6d和0.8d;集成预报模型的回代检验MAE分别为0.7d和1.1d,2a试预报MAE分别为1.3d和0.8d。3种预报模型对西湖龙井茶开采期预报均具有应用价值,集成预报模型较积温预报模型和逐步回归预报模型的预报效果更理想,具有实际生产指导作用。 相似文献