武汉市洪渍灾害的防治对策

分析了武汉市洪水和渍涝灾害的成因,提出了防治对策,认为１９９８年长江流域的降水量普遍小于１９５４年,由于滥伐森林,围垦通江湖泊,侵占泄洪道上的洲滩地等人为因素的影响而使洪渍灾害加重,应从切实做到“封山植树,退耕还林,退田还湖,平垸行洪,以工代赈,移民建镇;加固干堤,疏浚河湖”加大抗灾工程建设的投入,强化抗灾减灾的法制管理和综合管理等方面,作好防治长江流域以及武汉市洪灾害的工作。     

EMME／2在武汉市的应用

将ＥＭＭＥ／２用于武汉市１９９８年的综合交通分析,作者在交通基本数据的产生、调查结果的调整和一些重大项目的预测中均采用了ＥＭＭＥ／２。在应用过程中,作者对结果的充实和软件的高效非常满意,但也发现了一些问题,我们期望ＥＭＭＥ／２中文化,友好的窗口与ＧＩＳ的连通等方面作些改进,使其能得到更常规与广泛的应用。     

1951年～2014年武汉市极端降水事件变化特征

基于1951年～2014年武汉市逐日降水资料,应用线性趋势法、Mann-Kendall检验和复值Morlet小波分析,研究了武汉市极端降水事件的变化特征.结果表明：极端降水事件的线性变化趋势不显著,1日最大降水量(Rx1day)的线性倾向率为－1.97 mm/10a,5日最大降水量(Rx5day)、强降水量(R95p)和大雨日数(R25)的线性倾向率分别为4.96 mm/10a、10.92 mm/10a和0.28d/10a.极端降水指数的年际波动剧烈,年代际差异显著,大致可将其划分为偏高期(1951年～1964年)、偏低期(1965年～1978年)和偏高期(1979年～2014年).Rx1day的波动幅度在整个时间序列逐渐收敛,而Rx5day、R95p和R25在偏高期波动幅度较大.Rx1day大体上经历了减少—增加—减少—稳定的变化趋势,而Rx5day、R95p和R25经历了减少—增加—减少—增加的变化趋势,R95p在1978年变化趋势显著.Rx1day、Rx5day和R95p均存在11 a左右的周期变化,此周期具有全域性及较好的连续性,R25的一主周期为17 a,其信号稳定且贯穿整个时间序列.     

李承红 主任医师

<正>李承红,女,1960年出生,安徽颖上人,中共党员。任武汉市江汉大学附属医院呼吸科主任、呼吸实验室主任,主任医师;为湖北省呼吸学会常务委员、中华     

能源消费与大气环境变迁的关联性分析

以两型社会建设示范区的重点城市武汉市为例,利用灰色关联模型分析了城市能源消费与大气环境变迁的互动关系.研究结果表明:各项能源消费与SO2、NO2、PM10排放量的关联度都在0.7以上,能源消费变动是推动大气环境变迁的基本因素;总体上煤炭、焦炭、燃料油、原油和电力的消费对城市大气污染物排放的影响较大,而汽油和柴油的消费影响较小;焦炭、燃料油、原油、电力、煤炭、煤油等能源消费是武汉SO2、NO2排放变迁的主要驱动因子;燃料油、电力、焦炭、原油、煤炭、石油气、煤油等能源消费是PM10排放变迁的主要驱动因子.     

武汉市乡村旅游形象设计与推广

顺应时代发展的大潮,武汉市的乡村旅游也如火如荼的发展起来,从木兰山乡到知音故里。乡村游为市民提供休闲旅游的同时,也为郊乡发展带来新的机遇。武汉市乡村旅游资源丰富,但是相比较成都北京等乡村旅游大区,我们的乡村旅游在很多方面做得不够,尤其是形象的定位和广告推广上。本文从武汉市的乡村旅游资源入手,对武汉市乡村旅游的形象上进行规划。     

华中师范大学职业与继续教育学院召开武汉市中小学教师硕士研究生课程班教学与管理工作会议

华中师范大学职业与继续教育学院将与武汉市教育局继续合作,于2011年暑期开办政治、历史、物理、化学等四个学科的硕士研究生课程班。为保证教学及管理工作顺利进行,6月27日召开了"硕士研     

业界关注

武汉：500万为中小企业送培训 13前,市政府发出采购招标公告：“武汉市经济和信息化委员会承办2011if-度武汉市中小（民营）企业培训及管理咨询服务项目”。培训内容包括“创业武汉论坛”、“企业家论坛”、“‘十二五’规划下中小企业的战略布局”等,共计22项内容。     

基于认知者角度的城市品牌实证分析——以武汉市为研究样本

以品牌认知者的角度为切入点,采取抽样问卷的方法,对武汉市内部认知者和外部认知者的武汉市城市品牌认知现状及心理需求展开分析.通过数据收集和整理,发现城市认知者对武汉市的城市品牌主旨存在认知差异:武汉内部认知者对于生活居住环境和娱乐休闲的需求最迫切,而外部认知者对于就业和投资机会的需求最明显.武汉市在城市品牌形象的定位和传播过程中应重视城市认知者的主观能动性,合理发掘城市资源,塑造一个融洽、公平、亲和的环境.     

武汉市PM_(2.5)与主要大气污染物浓度间相关性分析

通过分析武汉市PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO、O_3浓度间的相关性,得到PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO间存在正相关性,与O_3间存在负相关性,并对存在这种相关性的原因进行了解释,同时对PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO间的上尾相关系数进行了估计。估计结果表明:SO_2、NO_2、CO、O_3浓度的急剧上升会加剧PM_(2.5)的产生,最后对武汉市治理PM_(2.5)提出了建议。