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1.
海南小型露天采石场矿山数量多且呈遍地开花式分布,且不规范的开采对环境造成较大的破坏,与绿色矿山之路背道而行,相对大型矿山规范化的治理,小型矿山治理比较滞后,本文以日富采石场地质环境治理为例,通过摸清当地的地质环境条件,结合矿山现状,因地制宜地制定出日富采石场地质环境治理的具体措施,通过治理可获得林地2.6hm2,矿山安全隐患及地貌景观等矿山地质环境问题得到有效地防治,有效解决农业灌溉及周边虾塘养殖用水缺乏问题,实现较好的社会经济效益,为今后治理类似矿山提供参考。 相似文献
2.
基于高精度水动力模型与机器学习技术,运用极限随机树(ERT)及KNN算法,构建了高分辨率山洪灾害快速预报模型。利用确定系数、平均绝对误差和均方根误差3种指标评估模型的整体可靠性,同时,截取流域出口断面流量验证模型的预报性能。结果表明:所建模型预报结果与水动力模型模拟结果淹没范围基本一致,流域淹没范围平均相对误差低于5%,模型整体稳定可靠;流域出口断面流量平均相对误差低于10%,断面平均水深、流速平均相对误差低于5%,模型预报性能良好;模型可在10s内完成最大淹没情况计算并输出淹没范围图,能为紧急决策提供足够的前置时间,协助决策者更好地采取应对措施。 相似文献
3.
The study examined a decision tree analysis using social big data to conduct the prediction model on types of risk factors related to cyberbullying in Korea. The study conducted an analysis of 103,212 buzzes that had noted causes of cyberbullying and data were collected from 227 online channels, such as news websites, blogs, online groups, social network services, and online bulletin boards. Using opinion-mining method and decision tree analysis, the types of cyberbullying were sorted using SPSS 25.0. The results indicated that the total rate of types of cyberbullying in Korea was 44%, which consisted of 32.3% victims, 6.4% perpetrators, and 5.3% bystanders. According to the results, the impulse factor was also the greatest influence on the prediction of the risk factors and the propensity for dominance factor was the second greatest factor predicting the types of risk factors. In particular, the impulse factor had the most significant effect on bystanders, and the propensity for dominance factor was also significant in influencing online perpetrators. It is necessary to develop a program to diminish the impulses that were initiated by bystanders as well as victims and perpetrators because many of those bystanders have tended to aggravate impulsive cyberbullying behaviors. 相似文献
4.
台风作为一种极端的气候灾害,常年袭击中国东南沿海城市,给园林树木造成严重破坏,并引发一系列次生灾害。以台风灾害下广州2016—2018年受损树木数据为基础,利用地理信息系统(GIS)技术与城市气候地图(LCZ),对受损树木分布进行基于城市空间特征的分类统计,进而结合树木的受损情况,进行树种、受损原因等问题的分析与讨论。研究结果表明:1)羊蹄甲属、榕树和绿黄葛树等为台风灾害下的易倒伏、易断枝树种;2)受损树木主要分布于建筑密度为30%~50%、容积率在1~4的地区,其LCZ类型多为密集的中层建筑区(LCZ 2);3)台风灾害下受损树木分布主要集中于4种城市空间,即低层多层高密度区、密集-开敞区、高层建筑峡口区、高架桥周边城市空间。希望为台风灾害下的园林树木养护与检测和景观设计提供参考,从而减弱次生灾害对城市的影响。 相似文献
5.
基于台风危害的厦门地区园林树木受损
原因研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于2016年9月16日1614号台风对厦门绿地的严重影响,通过为期2个月对台风现场实地调研以及相关部门抢险的数据统计,第一时间了解此次台风中厦门重要园林树种的受害状况,分析树木在台风中的受损原因。台风灾害发生后给厦门市的园林树木以及景观带来巨大的损害,因此对于厦门地区园林树木受损原因的研究非常有必要。研究了受损原因后,才可以在灾前以及灾后对重要的园林树木种进行栽培养护管理,增加厦门绿化的抗灾能力以及灾后的及时恢复工作。 相似文献
6.
7.
为了解不同园林树木对重金属的吸收情况,以北京市陶然亭公园、紫竹院公园、中科院植物园、马甸公园、皇城根遗址公园和营城建都滨水绿道不同环境绿地为样地,选择样地间共有的园林树木,采用ICP光谱仪测定了6种树木叶片和一年生枝条中重金属锌(Zn)、铬(Cr)、镍(Ni)、砷(As)和汞(Hg)的含量,以此为基础,采用隶属函数法将6种树木单位重量对5种重金属的综合富集能力进行排序,并对同树种叶片与当年生枝、5种重金属吸收量分别进行相关分析。结果表明:1)不同树种叶片和一年生生枝条单位重量中重金属含量有显著差异,且因重金属种类而异。Zn、As含量最高的为金银木,Cr、Ni、Hg含量最高的依次为圆柏、侧柏、丁香;丁香富集Zn、Cr、As的能力最低,白皮松富集Ni能力最低,侧柏富集Hg能力最低。2)树木叶片和当年生枝单位重量对5种重金属综合富集能力排序为:金银木>侧柏>圆柏>油松>丁香>白皮松。其中,针叶树种中圆柏、侧柏、油松富集5种重金属的综合能力显著高于白皮松(P<0.01),阔叶树种中金银木吸收重金属的能力显著高于丁香(P<0.01)。3)树木不同器官中重金属含量也不同,不同树种间叶片与枝条中仅Cr含量具有显著相关性,相关系数为0.461(P<0.01),其他4种元素均未达到显著水平。4)同树种叶片和当年生枝Cr和Ni吸收呈极显著相关性(P<0.01),其他元素吸收之间未呈现相关性。本研究结果对北 相似文献
8.
The aim of the research is evaluating the classification performances of eight different machine-learning methods on the antepartum cardiotocography (CTG) data. The classification is necessary to predict newborn health, especially for the critical cases. Cardiotocography is used for assisting the obstetricians’ to obtain detailed information during the pregnancy as a technique of measuring fetal well-being, essentially in pregnant women having potential complications. The obstetricians describe CTG shortly as a continuous electronic record of the baby's heart rate took from the mother's abdomen. The acquired information is necessary to visualize unhealthiness of the embryo and gives an opportunity for early intervention prior to happening a permanent impairment to the embryo. The aim of the machine learning methods is by using attributes of data obtained from the uterine contraction (UC) and fetal heart rate (FHR) signals to classify as pathological or normal. The dataset contains 1831 instances with 21 attributes, examined by applying the methods. In the paper, the highest accuracy displayed as 99.2%. 相似文献
9.
José Escorcia-Gutierrez Jordina Torrents-Barrena Margarita Gamarra Natasha Madera Pedro Romero-Aroca Aida Valls Domenec Puig 《计算机、材料和连续体(英文)》2022,70(2):2971-2989
Diabetic retinopathy (DR) is a complication of diabetes mellitus that appears in the retina. Clinitians use retina images to detect DR pathological signs related to the occlusion of tiny blood vessels. Such occlusion brings a degenerative cycle between the breaking off and the new generation of thinner and weaker blood vessels. This research aims to develop a suitable retinal vasculature segmentation method for improving retinal screening procedures by means of computer-aided diagnosis systems. The blood vessel segmentation methodology relies on an effective feature selection based on Sequential Forward Selection, using the error rate of a decision tree classifier in the evaluation function. Subsequently, the classification process is performed by three alternative approaches: artificial neural networks, decision trees and support vector machines. The proposed methodology is validated on three publicly accessible datasets and a private one provided by Hospital Sant Joan of Reus. In all cases we obtain an average accuracy above 96% with a sensitivity of 72% in the blood vessel segmentation process. Compared with the state-of-the-art, our approach achieves the same performance as other methods that need more computational power. Our method significantly reduces the number of features used in the segmentation process from 20 to 5 dimensions. The implementation of the three classifiers confirmed that the five selected features have a good effectiveness, independently of the classification algorithm. 相似文献
10.