天然气管网系统最优设防烈度决策

以天然气管网工程造价、未来遭遇地震时管道结构的损失期望及灾后管网服务功能失效损失之和最小为目标函数,结合工程投资限制、管网系统抗震可靠度的分配以及部分管道设防的特殊要求,建立了天然气管网系统最优设防烈度决策模型.利用布尔立方体矩阵(BCM)不交化算法,作为多源多汇网络系统抗震可靠度分析工具.将差分进化算法的繁殖策略与遗传算法的交叉、变异相结合形成了一种新的混合遗传算法,用于天然气管网系统最优设防烈度的优化求解.以某天然气管网为例,在管道遭遇烈度为7度地震的情况下,进行了最优设防烈度的决策,给出了相应的计算结果.     

贵州省干旱历时和干旱烈度的时空特征分析

全球气候的变化,导致局部地区干旱问题的加剧,我国贵州地区干旱也频繁发生。文中基于贵州省1951-2012年的19个典型站点的气象资料,以SPEI指标识别了贵州气象干旱历时和干旱烈度,确定了贵州气象干旱历时和烈度的Gamma适线频率分布曲线以及时空变化特征。结果表明:干旱历时和干旱烈度的Gamma适线频率曲线和经验频率点能够很好的吻合;干旱历时和烈度在时间上的变化趋势基本一致,而在空间分布上存在较大差异。遵义、毕节、铜仁、黔南州地区干旱频次、干旱历时和年均干旱烈度等均处于较高水平,为贵州省干旱易发地区,研究结果对旱情的识别及干旱区划的研究具有一定的指导意义。     

基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。     

喀纳斯泰加林林下草本层地上碳密度对林火烈度的火后时间响应

为了探究林火烈度和火后时间对喀纳斯泰加林林下草本层碳密度的影响,在喀纳斯自然保护区设置火干扰样地,采用收获法进行了生物量调查。分莎草科、禾本科、豆科和其他草类4个功能群进行草本地上碳密度对林火烈度的火后时间响应研究。结果表明:喀纳斯林泰加林草本层地上碳密度的范围为0.096～0.359 t/hm²。在3个演替阶段,莎草科和禾本科对草本层地上碳密度贡献率大; 其他草类对草本层地上碳密度贡献率的范围为10.03%～40.97%; 豆科对草本层地上碳密度贡献率最小,仅在针叶阔叶林阶段中低烈度火后51～84 a的林分中其贡献率较大。喀纳斯林草生态系统大部分林分处于针叶阔叶和针叶混交林阶段,草本层地上碳密度在不同烈度的火干扰下总体趋势为:低烈度>中烈度>高烈度,表明低烈度火干扰有利于草本植物的生长。3个演替阶段草本功能群地上碳密度对林火烈度的火后时间响应并不相同,但草本层地上碳密度随着火后时间的增加总体呈减小趋势。高烈度火干扰对草本层地上碳密度的影响最大,且不利于保持或提高森林的生产力。通过清除林下凋落物将林火烈度控制在中、低烈度范围内,有利于提高草本层的碳汇功能。     

高烈度区中小学建筑结构解决方案与技术经济分析——以临夏县刁祁镇友好小学教学楼建设项目为例

地震高烈度区中小学校建筑选用抗震性能较好的结构很有必要,能够在保证建筑物安全的同时,兼顾经济性.结合甘肃省的施工技术水平,以临夏县刁祁镇友好小学教学楼建设项目为例,提出钢筋混凝土框架、隔震混凝土框架、钢框架等3种结构解决方案,采用YJK计算软件进行结构分析,通过技术和经济性对比,为特定条件下结构方案选型提供参考.     

滇中云南松林土壤碳氮化学计量特征对火干扰的响应

以火烧1年后滇中云南松林火烧迹地为研究区,分别在未火烧、轻度、中度和重度样地采集表层（0—10 cm和10—20 cm）土壤,分层测定土壤pH值和土壤总碳（TC）、有机碳（SOC）、土壤总氮（TN）和水解性氮（AN）,并采用LSD检验分析比较各火烧烈度对土壤pH值和碳氮含量的影响。结果表明：（1）火烧1年后,各火烧烈度均对表层土壤pH值无显著影响（p>0.05）;(2)火烧降低了表层土壤碳含量,轻度、中度和重度火烧均显著降低了两个土层的TC和10—20 cm土层SOC(p<0.05),仅轻度火烧样地0—10 cm土壤有机碳含量与未过火样地无显著差异（p>0.05）;(3)火烧对土壤氮含量的影响较复杂,与未过火样地相比,0—10cm土壤水解性氮含量在轻度和中度火烧有所增加（p>0.05）,10—20 cm土壤水解性氮随火烧烈度增加呈线性降低趋势（p<0.05）,重度火烧显著降低了两个土层土壤水解性氮含量（p<0.05）,火烧降低了表层土壤总氮含量,中度和重度火烧样地的总氮含量均显著低于未火烧和轻度火烧样地（p<0.05）;(4)随火烧烈度增加,土...     

喀纳斯泰加林群落与环境和火干扰因子的关系

【目的】划分森林群落类型,定量分析森林群落形成与其环境因子和火干扰因子之间的关系,为新疆喀纳斯泰加林群落物种多样性保护与森林可持续经营提供科学依据。【方法】以新疆喀纳斯泰加林火成演替森林群落为研究对象,基于149个森林群落样地及其火干扰发生时间和火烈度的调查,采用双向指示种分析(two-way indicator species analysis,TWINSPAN)方法对喀纳斯国家自然保护区科学实验区处于不同演替阶段的森林群落进行群落类型划分,并采用冗余分析(redundancy analysis,RDA)方法通过对其森林群落进行排序,分析森林群落形成与环境因子和火干扰因子的关系,定量分离环境因子、火干扰因子及其二者的交互作用对森林群落形成的影响。【结果】 1)TWINSPAN将149个森林群落调查样地划分为16种森林群落类型;2)RDA排序结果较好地反映了喀纳斯泰加林群落形成与环境因子和火干扰因子之间的关系,环境因子中的海拔、坡位、坡度、坡向、土壤有机质和全钾含量对森林群落的形成起较大的作用,其中海拔、坡位、坡度和坡向与RDA第1排序轴存在极显著相关性( P <0.01),土壤有机质和全钾含量与RDA第1排序轴存在显著相关性( P <0.05);火干扰因子中的火烈度对森林群落形成也起较大的作用,火烈度与RDA第2排序轴存在极显著相关性( P <0.01);3)因子分离显示,在影响喀纳斯泰加林群落形成的因素中,环境因子解释的部分占21.96%,火干扰因子解释的部分占1.80%,二者交互作用解释的部分占49.82%,未能解释的部分占26.42%。【结论】喀纳斯国家自然保护区科学实验区有16种森林群落类型,其森林群落形成受环境因子和火干扰因子的共同控制,并且二者的交互作用尤为突出。火干扰是新疆喀纳斯泰加林群落物种多样性保护与森林可持续经营不可或缺的重要因素。     

浮筏参数对船用离心泵振动特性的影响

为了研究浮筏参数对船用离心泵性能的影响,选择1台立式船用离心泵为研究对象.基于Kriging模型建立了浮筏正面开腔体的正长l1、侧长l2、正厚t1、侧厚t2、正宽w1、侧宽w 2与浮筏重量、泵振动特性之间的近似模型,其中12组数值方案由最优拉丁方方法确定.同时对浮筏质量最小和最大振动烈度最小的2种方案进行了振动特性分析.研究结果表明:l1和t2对浮筏质量影响最大;随着l1增大,浮筏质量先减小后增大;随着t2增大,浮筏质量先增大后减小,接着再增大后减小;t2对浮筏振动烈度的影响不大;随着l1,w1,t1,l2和w2增大,浮筏的振动烈度都是先减小后增大;浮筏最大振动烈度最小和质量最小的2种方案使得振级落差均获得显著提升,振级落差由14.2 dB分别提升到22.6和21.8 dB.     

基于地理加权回归模型与林火遥感数据估算森林年龄

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。     

林火管理模糊性术语的界定

界定并辨析了火灾危险与火灾风险、火烈度与火强度、典型性火灾与非典型性火灾几个常见易误用的林火管理模糊性术语,并认为危险、风险、烈度有其时间、空间、过程的尺度变化,将八大过程级别的时空用联集分为五大系统,说明了森林火灾对各系统产生影响的时空变化范围.