黑翅土白蚁的防治

黑翅土白蚁属于土栖性白蚁,喜在江河堤防和水库土坝中营巢栖居。它对渠堤坝的危害十分严重,如不及时治理,汛期一旦水位大幅度上涨,堤坝易发生严重漏水,甚至发生塌堤决口,酿成大灾。所以必须加强白蚁的防治工作,防患于未然。 堤坝白蚁的产生,除了建造堤坝前未清理堤坝基础内的蚁巢和管理不善招惹白蚁外,还有两个主要原因。其一,由干土质堤坝的背水     

黑翅土白蚁成年巢的危害及查找

黑翅土白蚁巢成年后群体较大．活动范围广．取食基大；蚁路多而长，主蚁道高而宽；群体所需食物多．菌圃多；成年巢繁殖蚁多．新增群体多．其存活时间越长，造成的危害就越大。[第一段]     

堤坝白蚁防治技术探讨

千里之堤溃于蚁穴。堤坝白蚁危害是危及大坝防洪安全的重大隐患之一。土栖白蚁进入堤坝体后,在浸润线以上与坝面以下1～3m的坝体内营巢繁殖,并随巢龄的增长、群体数量的增加而巢穴逐渐扩大,对堤坝安全构成威胁。白蚁繁殖速度非常快,一个大型蚁巢每年约有3000-4000只有翅成虫飞出,少数交配成新巢,这些新巢3～5年后又开始分群建巢。因此,做好堤坝白蚁防治工作势在必行而且任重道远。     

水库白蚁危害的防治方法

安徽省定远县大部分水库都存在白蚁危害，在有蚁害的堤坝中，每当主汛期高水位时，库水通过蚁道流向下游，造成土坝漏水、管涌、塌方、垮坝等险情的发生，给当地防洪造成很大的压力，同时也威胁到下游群众生命财产的安全。本文以定远县岗王水库为例介绍了白蚁危害的防治方法。     

连云港堤坝白蚁防治策略浅探

千里之堤溃于蚁穴,白蚁防治工作是水利工程管理工作的重要内容,也是保证河道堤防、水库大坝安全的重要工作。在我市众多的白蚁种类中,危害堤坝的白蚁主要是黑翅土白蚁和黄胸散白蚁。它们主要通过在堤坝等工程主体内部营造巢穴,在土坝内挖掘四通八达的蚁道和主巢腔及众多的菌圃腔,引起工程主体发生管涌、渗漏、跌窝,乃至溃坝的大灾大难,是危害水利工程运行和人民生命财产安全的重要隐患。     

小浪底水利枢纽土石坝白蚁危害防控

对小浪底水利枢纽管理区进行白蚁普查,发现白蚁对小浪底大坝的安全存在危害,在部分区域还相当严重,需要进行防控的蚁种主要为圆唇散白蚁和洛阳土白蚁.应该采取预防为主、防治结合、综合治理的策略,把白蚁危害降低到不对大坝安全造成威胁的程度.主要预防措施:每年白蚁分群季节在大坝上及其蚁源区寻找分群孔,发现分群孔采取果断措施把长翅繁殖蚁消灭在分飞之前；若发现晚间大坝上有长翅繁殖蚁降落,第二天早晨应及时在坝坡上喷撒农药,把刚脱翅的繁殖蚁消灭在挖洞营巢之前；在白蚁分群季节(4-6月),除特殊情况外,大坝禁止开灯；保护和利用白蚁的天敌；整治大坝环境,禁止在大坝上堆放木材和柴草,每月定期清除大坝上和周边白蚁喜食的食物.     

云南省苗尾水电工程土料场白蚁种类调查研究

目的:调查云南省苗尾水电工程整个区域内的白蚁种类及防治经济种。方法:1)对整个区域进行全面普查;2)每个土料场内设定2块9㎡区域对蚁种和蚁害进行调查;3)三个土料场各挖2座土堆中的白蚁种和蚁巢数量的调查。结果:2013年在苗尾水电工程整个区域内共采集白蚁标本118组,经鉴定为2科6属10种。蚁害率平均为47.23%。结论:本次对苗尾水电工程各土料场蚁种全面、系统地调查,为防治研究提供科学依据。     

云南澜沧江苗尾水电工程土料场白蚁综合治理

目的:检验综合技术对白蚁的治理效果。方法:以云南苗尾水电工程各土料场的白蚁为对象,采用挖巢、投放白蚁饵剂、见蚁喷粉、监测装置内见蚁喷粉等综合技术对其进行灭治处理。结果:采用综合技术进行灭治后,苗尾水电工程各土料场的白蚁得到了有效控制,巢群数量大幅度减少。结论:综合技术治理白蚁简单有效,可确保筑坝土料不夹带白蚁,使新建土坝工程质量得到了有效保障,建议在新建土质坝水电工程的白蚁防治工程中推广应用。     

土栖白蚁对湖北省漳河四干渠渠堤的危害及防治技术

防治白蚁危害是水利工程管理工作的重要内容,也是保证渠堤安全运行的重要工作。本文针对土栖白蚁对漳河四干渠渠堤的危害,提出了渠堤白蚁危害防治措施,介绍了白蚁的查找方法以及白蚁灭治方法。     

对水利水电工程农村移民安置中有土安置的思考

农村移民安置要坚持有土安置原则,提供给移民一个最基本的生存条件,因地制宜的进行多渠道安置方式,树立集中安置规划的理念,通过生产安置规划和生活安置规划的设计,使移民的生产、生活达到并逐步赶超原来的水平,为移民打造良好的生存环境。文中作者结合自己的工作实际,对水利水电工程农村移民的有土安置提出了自己的思考。     

土石坝漏水量的动态预测

采用Ｋａｌｍａｎ 滤波方法对土石坝漏水量进行了动态预测，探讨了土石坝异常数据问题，并用实例验证了该方法用于动态预测的有效性。     

土石坝沉降的预测灰色模型

本文将灰色系统理论应用到土石坝沉降资料分析中，通过新陈代谢方法与GM（2，1）模型相结合建立了灰色预测模型。该模型的可行性与合理性在铁山水库土坝的实际应用中得到了验证。     

基于统计分析的土石坝震害预测

根据汶川地震中绵阳市100座震损土石坝资料,以统计学软件SPSS为基础,采用逐步线性回归分析方法,确定了影响土石坝裂缝、渗漏、滑坡等常见震害的主要因素,建立了土石坝裂缝、渗漏、滑坡等常见震害的预测模型,为土石坝除险加固设计和震损水库应急抢险提供参考。     

基于LMBP神经网络的土石坝渗流压力预测

渗流压力是反映大坝工作状态的重要物理量,对渗流压力进行预测分析可以及时了解大坝渗流状况和趋势。为克服标准BP算法收敛速度慢、泛化能力弱和计算量大等不足,引入LM算法优化标准BP神经网络的权值和阈值,提高BP神经网络对土石坝渗流压力的预测效果。根据渗流分析,给出了渗流压力的统计模型,由统计模型选取上下游水位、降雨和时效作为神经网络输入层因子,以渗流压力作为输出层因子,建立了3层LMBP神经网络大坝渗流压力预测模型。利用MATLAB进行了多组仿真试验,确定了使本次渗流压力预测效果更好的训练样本数据量区间。以渗流压力实测数据及同期库水位和降雨资料作为训练样本,在选取适当数据量的训练样本的基础上,运用LM算法对BP网络进行训练,利用测试样本对训练好的神经网络进行测试。将同结构的LMBP神经网络和标准BP神经网络应用于某土石坝渗流压力的预测中,应用结果表明,LMBP神经网络收敛速度更快、拟合和预测精度更高,在土石坝渗流压力分析和预测应用方面是可行的。     

黏性土粒径分布的多重分形特性及土-水特征曲线的预测研究

土壤粒径分布的分形特性常由单一分维数来描述,这一分形参数可作为土-水特征曲线模型中的常数。但实验证据显示,单一分维数不足以描述某些黏性土在整个粒径范围土粒的分形分布。为了评估粒径分布的多重分形参数预测土-水特征曲线的效能,对3个黏土样实测粒径分布和土-水特征曲线,研究粒径分布的多重分形特性,并利用分形模型预测土-水特征曲线。研究发现,在较为宽泛的粒径范围,土的粒径分布存在3个不同分维数的土粒区域,分维数的大小与土粒区域的粒径大小有关。粒径越大的区域,分维数越大;利用不同区域的分维数预测土-水特征曲线并与实测结果比较,显示模型预测对多重分形参数较为敏感,采用大粒径区域分维数的计算结果与实测数据甚为吻合。虽然多重分形参数精确描述了土粒的分形分布,但在预测土-水特征曲线时应考虑粒径分布分形标度性质的差异。