广西田林县城区供水水源选择研究

田林县城区目前用水主要依靠启文水库,水源单一,供水能力不足。通过分析田林县城区周边水资源状况和开发利用条件,结合水源水量水质情况、城区发展规划、经济合理可行等因素,对不同水源工程方案进行综合比较,最终推荐以启文水库扩建后和那罕引水工程联合供水方案。     

基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水埋深预测中的应用——以蒙城县为例

地下水系统是一个高度复杂系统,针对地下水位与其影响因素之间的非线性映射关系,建立遗传算法优化BP神经网络浅层地下水埋深模型,对地下水埋深进行模拟和预测。使用RMSE、MAPE和NSE三种评价指标,将所得结果与BP神经网络和逐步回归模型进行对比。以蒙城县1974—1999年前期降雨量、前期地下水埋深和利辛县前期地下水埋深作为输入层,以当月地下水埋深作为输出层,将蒙城县2000—2010年地下水埋深作为检验样本,计算结果表明:遗传算法优化BP神经网络模型训练阶段和测试阶段RMSE分别为0.22和0.34、MAPE分别为7.6%和9.21%、NSE分别为0.89和0.85,泛化性能良好,有效规避了过拟合现象,且拟合和预测的精度较高。该模型可为地下水研究提供了一种有效浅层地下水埋深的预测方法,具有较好的应用前景。     

土石山区山坡壤中流汇流界面研究——以太行山崇陵流域为研究区

为促进山坡产汇流过程的精细化模拟,以河北省易县崇陵流域典型的土石山区不同坡位点(坡顶、坡中上、坡中、坡中下、坡脚)以及不同植被(油松和侧柏)为研究对象,采用亮蓝染色剂开展了野外双环入渗染色剂示踪试验,研究了山坡壤中流汇流界面的变化规律及其影响因子。结果表明:(1)山坡壤中流汇流界面埋深介于0. 6～1. 5 m之间,从坡顶到坡脚,汇流界面厚度逐渐减小;(2)植被覆盖对壤中流汇流界面的影响很大,在相同的坡位处,侧柏的壤中流汇流界面厚度大于油松的壤中流汇流界面厚度;(3)汇流界面的影响因素主要是土壤的结构和孔隙性、岩石风化层的层次结构,植被通过改变土壤的孔隙性引起汇流界面的变化。     

基于GIS的色达县地质环境质量评价和分析

色达县位于青藏高原东部边缘,地质环境复杂,对该地区进行系统的地质环境质量评价对其社会经济发展有重要意义。基于2015年色达县地质灾害详细调查数据,结合研究区实际情况,选择了坡度、坡向、地表粗糙度、工程地质岩组、24h最大降雨量、水系、人类工程活动和地质构造8个指标作为本次评价的指标;利用专家打分法确定了所选指标的权重;并基于GIS平台对指标进行量化与加权叠加分析,得到区域地质环境综合评价结果,按照一定标准将评价结果分为3级。结果表明:地质灾害发育数量在地质环境差的区域占82.81%,地质环境质量中等的区域占15.63%,在地质环境质量好的区域仅占1.56%;地质环境质量分区与灾害易发程度吻合度高,验证了评价结果的合理性,对区内防灾减灾工作有指导意义。     

滦河右岸乐亭县河道治理工程

滦河下游是滦河流域防洪体系中的主要组成部分,乐亭县地处滦河下游右岸,滦河流经乐亭县河段长51km。其防洪工程主要包括防洪大堤、防洪小埝和护岸工程。这些工程大大减轻了滦河洪水的威胁,为全县人民群众的生产、生活提供了安全保障,对当地经济繁荣发展、社会稳定都具有较大的经济效益和社会效益。然而经过多年来河道的侵占和演变,"2012·8"洪水洪峰流量仅4280m3/s,造成防洪工程多处出现险情,水利基础工程大量损毁。因此,及时完善防洪体系对区域经济社会发展可提供有效安全保障。     

基于改进型遥感生态距离指数的秀山县生态环境质量评估

快速准确评估区域生态环境质量与变化对于喀斯特石漠化地区的生态监测具有重要意义。通过选取重庆市秀山县为研究区,以1990年、2002年和2016年Landsat5/8影像为主要数据源,提取石漠化指数(RI)、建筑裸土指数(NDSI)、湿度指数(WI)、植被指数(NDVI)建立改进型遥感生态距离指数(MRSEDI),对秀山县生态环境质量及变化进行评估。结果发现:①秀山县1990年、2002年和2016年MRSEDI均值分别为0.617、0.665和0.748,呈现上升趋势;②秀山县1990—2016年间生态环境质量优良等级区域面积呈现上升趋势,优良等级区域面积从1990年的55.94%增加到2016年的82.67%;③26 a间,秀山县大部区域生态环境质量变化情况为变好和不变,其中变好区域占全县面积的54.01%,不变区域占全县面积的34.49%。秀山县生态环境质量较好,且生态环境呈现继续变好趋势,秀山县26 a间一系列生态环境保护措施具有一定成效。     

基于LightGBM模型的甘肃省临夏县滑坡易发性评价

甘肃省临夏县地质环境复杂,滑坡灾害发育,对当地居民生产生活造成严重威胁,亦对工程建设的开展造成一定阻碍,因此,选取高效准确的机器学习方法对临夏县进行滑坡易发性评价具有重大意义。首先依据遥感影像和野外勘察资料,选取了1 718处滑坡样本,遴选了滑坡灾变的16种影响因子并建立滑坡影响因子评价体系;再结合预测精度和运行时间等指标对比了轻量级梯度提升机（LightGBM）模型与主流机器学习模型的性能;最后利用混淆矩阵分级方法进行了基于LightGBM模型的临夏县滑坡易发性评价。结果表明：临夏县重要滑坡影响因子为地表植被和地形地貌因子,其中土地覆盖为最主要影响因子;LightGBM模型预测精度高达0.931,且运行速度仅为11.7 s,既能保证高精度又极大提升了运行效率;在抽稀后的数据集上,LightGBM模型的预测表现、校准程度和分级结果均优于随机森林（RF）模型;混淆矩阵分级法的较高和高易发区内滑坡分布更为集中,在14.94％的区域内分布着86.86％的滑坡灾害点。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡分布发育情况,可为当地工程建设及防灾减灾工作提供一定指导。     

基于人工蜂群算法与Elman神经网络的大坝变形监控模型

针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,建立了人工蜂群算法(ABC)与Elman神经网络组合的大坝变形监控模型。应用于某混凝土重力坝的结果表明,单纯Elman神经网络建模方法预测的相对误差和标准差分别为3.50%和0.131,ABC-Elman(人工蜂群算法与Elman神经网络)模型预测的相对误差和标准差分别为1.98%和0.063。从各影响因子对大坝变形的贡献上看,水压分量占27.9%,温度分量占62.3%,时效分量占9.8%。ABC-Elman模型在建模效率、预测精度等方面均有一定的优势,较适合于大坝变形的建模分析,并可推广于大坝渗流、应力等监控模型中。     

县域高层次人才的现状与宏观管理--以湖北省汉川市为例

县域高层次人才的管理管理水平与县域经济的发展戚戚相关。本文对县域高层次人才的管理现状进行了调查,并进行了问卷与数据分析,归纳了县域高层次人才的基本需求,并针对性提出了县域高层次人才的宏观管理对策。     

经济增长收敛的空间计量分析：以江苏省县域经济为例

考虑江苏省县域经济间的空间相关性,采用空间面板数据模型对江苏省县域经济收敛进行动态分析。研究结果表明,考虑空间相关性后,不仅得到江苏省县域经济存在传统意义上的绝对收敛和相对收敛,而且还得到了县域经济间显著的空间相关性对其经济差异的缩小起到促进作用的结论,同时得到产生县域经济重大差异的原因是人力资本的匮乏、第三产业的不配套以及市场化程度偏低造成的。