简介:摘要:建筑信息模型(BIM)作为一种先进的数字化建模技术,正逐渐在建筑设计与施工领域得到广泛应用。本文通过对BIM在建筑设计和施工中的应用进行研究,总结了BIM技术的优势和挑战,并探讨了BIM在优化设计过程、提高施工效率以及优化建筑维护管理等方面的应用。研究结果表明,BIM能够提供全方位的建筑信息,有助于准确把握设计意图,提高设计质量;同时,BIM也能够提供精确的施工信息,实现施工过程的协调与优化。然而,BIM的应用仍然面临一些挑战,如技术标准的制定、数据互操作性的问题以及专业人才的培养等。因此,为了更好地推动BIM技术在建筑设计与施工中的应用,需要进一步加强标准制定和培训,提高行业的整体水平。
简介:WGS84与BJ54坐标的转换一直是测量领域基础性工作,并在测量工区范围内有极其广泛的应用。本文以Bursa模型作为它们之间转换的理论依据,并以浙江某一区域的一级GPS点的坐标值进行转化,获得了很高的精度。
简介:利用1999~2001年中国大陆GPS最优综合观测解资料,借助改进的负位错模型,研究南北地震带及其邻近区域活动块体与其边界断裂的构造变形特征,获取高应力应变积累的闭锁区段及可能与强震孕育有关的背景信息.分析表明:祁连山断裂带与海原断裂和日月山断裂交汇区、日月山断裂南段与拉脊山断裂、宗务隆山-西秦岭北缘断裂交汇部位;盐源-丽江地块及NE向延伸至川滇交界的安宁河、则木河断裂交汇区及其临近区域;鲜水河至安宁河断裂北段以及与龙门山断裂交汇部位、滇西南边界的永德龙陵-澜沧-勐遮断裂及其北段与怒江断裂交汇区域可能具有高应变能积累背景.而阿尔金断裂中段、海原断裂东段、库玛断裂东端、红河断裂中东段与元谋-绿汁江断裂及小江断裂的交汇区域也可能存在一定程度的应变积累背景.
简介:利用江苏南京、安徽宣城两地的水稻田间试验数据和气象资料,对ORYZA2000模型基本作物参数进行调整,包括不同发育阶段的发育速率、干物质分配系数、比叶面积等。两试验点的作物营养生长参数(DVRJ)和生殖生长参数(DVRR)差异很大,反应了模型的区域差异性。模拟效果均能准确反应叶面积指数、生物量的动态变化过程,在地上部生物量的模拟准确度最高。两试验点的叶面积指数、地上部生物量、绿叶生物量、茎生物量和穗生物量的归一化均方根NSMSE值分别为9%、19%、18%、13%、25%和16%、25%、17%、19%、24%,因而南京试验点的模拟效果比宣城好,参数更具区域适应性。
简介:以北京顺义汉石桥湿地自然保护区中水处理厂的潜流湿地为例,选取2014~2015年的水质监测数据,以电导率、溶解性固体总量、氧化还原电位、pH、水温和总输入氮含量为输入层,比较遗传算法优化的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型对多处理单元潜流湿地出水中的总氮含量预测能力。研究结果表明,遗传优化的BP神经网络模型的拟合优度R2可达到0.835,平均相对误差百分比为12.89%,说明其对出水中的总氮含量有一定的预测能力,但精度较差;广义回归神经网络模型的平均相对误差百分比为4.46%,精度较高。利用广义回归神经网络模型对潜流湿地出水中的总氮含量进行预测较适宜。
简介:本文应用山仔水库2003~2006年叶绿素a浓度、总磷浓度、总氮浓度、水温、溶解氧浓度、高锰酸盐指数、pH值7个参数监测数据对人工神经网络模型进行训练,在此基础上应用1997—2002年除叶绿素a浓度外其他6个参数监测数据,推算出1997~2002年间缺失的叶绿素a浓度,并对1997—2006年春末夏初的叶绿素a浓度动态进行分析,结果表明:山仔水库1997年建库初期,叶绿素a浓度处于较高水平,2000年以后叶绿素a浓度开始降低,近几年基本保持稳定.2003—2006年叶绿素a浓度呈季节周期性变化,春末经夏季到初秋,叶绿素a浓度持续升高,冬季下降明显,春季又开始回升;说明近几年山仔水库水体春末夏季秋初处于富营养化水平,秋末冬季处于中营养水平.本研究结果将为山仔水库的富营养化防治提供科学依据.
简介:利用2011—2015年冬季山东聊城机场的逐日逐时常规地面观测资料和邢台站、章丘站的逐日常规高空探测资料,计算了46个物理量参数。在物理量参数与降水相态相关系数的显著性检验基础上,根据物理量参数在不同降水相态样本中值域分布特征,采用盒状图和技巧评分的方法最终选定章丘站和邢台站具有预报意义的各6个物理量参数。通过分析不同类型物理量参数对不同降水相态的指示作用,根据各物理量参数在不同降水相态样本中的阈值,确定聊城地区冬季降水相态预报的判定指标。采用隶属函数转换法,建立聊城地区冬季降水相态预报模型。经实况拟合检验,准确率达85%以上,效果较好。
简介:通过应用上海市能源-环境-经济CGE模型,针对碳排放交易机制所涉及的重要要素,包括覆盖行业和分配方式等设计不同的情景,模拟了在不同的就业条件下碳排放交易机制对经济的影响和对传统污染物的协同减排效应。结果表明,如果碳交易纳管行业释放出来的劳动力能及时被其他行业吸纳和消化,则碳交易对GDP的整体影响为正,碳交易的实施产生了双重红利。若劳动力不能及时转移,则碳交易对GDP的整体影响为负,2020年不同情景下GDP损失为1.5%~2.4%;相比覆盖部分行业,在覆盖全部行业的情景下,碳价格最低,从2013年的30元/t增加到2020年的202元/t,对高耗能行业的竞争力影响相对较小,但是由于所有行业都纳入到纳管范围,使得对GDP的负面影响最大;此外,实施碳交易能明显改善环境效益,有助于推动SO2和NOX减排目标的实现。