简介:衡量城市大小的数量概念,包括城市人口规模与城市地域规模两种指标,通常人口规模是衡量城市规模的决定性指标。按城市聚居人口大小可以区分城市规模大小,各同的具体分级标准不尽一致。联合国将2万人作为定义城市的人口下限,10万人作为划定大城市的下限,100万人作为划定特大城市的下限。这种分类反映了部分国家的惯例。中国在城市统计中对城市规模的分类标准如下:按市区非农业人口,20万人以下为小城市,20万人~50万人为中等城市,50万~100万人为大城市,100万人以上为特大城市。近年西方和苏联一些学者从经济效益和人均劳动生产率出发,认为城市规模越大,效果愈佳,主张发展大城市,从根本上否定城市合理规模的存在。
简介:本文提出了一种新的优化地下水监测网络。确定污染羽范围的方法。将监测并安装后最化的污染物存在的不确定性期望值降低到最大的位置定为监测井的最佳位置。本项研究中,将水力传导系数作为诱发不定性的因素。使用连续的随机添加(SRA)法生成水力传导系数的随机场。随着监测网络范围的增大,污染羽分布的不确定性降低。根据这个降低的量.评价某一污染羽存在的信息判定的期望值。选择采集监测井最大信息帚的最小系统为优选的监测网络。为了最化污染羽分布的不确定性。在定义域范围内.针对所有的产生的污染羽的实现值。编制污染物存在的概率图。不确定性定义为。污染物存在的概率或者不存在的概率单元的总和。在非均质水力传导系数场.本文给出了确定最佳监测网络的数值试验的结果。
简介:根据先进星载热发射和反辐射计(ASTER)图像获取滑坡相关因素,并利用地理信息系统(GIS)开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型(DEM)、线性特征、归一化差值植被指数(NDVI)和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比(FR)、逻辑回归(LR)和人工神经网络模型(ANN)鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后,在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图,从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图(FR}莫型为87.00%;LRN型为88.21%;ANN模型为86.51%)与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图(FR丰莫型为84.34%;LR模型为85.40%;ANN模型为74.29%)。