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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] 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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《人民黄河》2017,(8)
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。 相似文献
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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 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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