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选取2019年1月至2022年12月乌鲁木齐及周边地区14个测震台站垂直分量波形记录,通过计算PSD（功率谱密度）和PDF（概率密度函数）,统计不同频段功率谱密度分布情况,对比乌鲁木齐及周边地区疫情前后背景噪声变化特征,并结合大数据探讨人口迁徙与背景噪声变化的相关性。同时计算了疫情前后研究区最小完备震级（Mc）,对比分析其地震监测能力变化特征。结果表明：研究区地震背景噪声水平受疫情影响出现不同程度的下降,高频段（1～35 Hz）最大下降幅度为36.6 dB,部分台站长周期频段下降突出,这是人类活动间接影响的;上述变化与人口迁徙大数据变化呈现了极大的正相关。此外在疫情封闭期间,地震监测能力并没有明显的提高,但部分台站获得更为清晰的震相记录。 相似文献
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在新型冠状病毒肺炎疫情的冲击下,全国人民迎来了一个颇为特殊的2020年春节。生命重于泰山,疫情就是命令,防控就是责任,为打赢这场疫情防控阻击战,春节期间北京市启动了对在2003年防治SARS战役中起到举足轻重作用的北京小汤山医院的修缮扩建工作。北京市勘察设计研究院负责提供地基基础核验、基槽开挖等岩土工程咨询服务。 相似文献
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COVID-19疫情防控中的中国公众舆情时空演变特征 总被引：1，自引：0，他引：1
COVID-19疫情是全球面临的重大公共卫生危机。客观认识疫情期间的公众舆情响应和区域差异,对于提高重大公共卫生事件的政策调控和科学治理具有现实意义。本文以新浪微博为数据源,基于潜在狄利克雷分配主题模型和随机森林算法构建了主题抽取和分类模型,识别微博文本中的13个舆情话题,并从数量、空间、时间、内容等方面分析了2020年1月9日—3月10日在湖北省、京津冀、长三角、珠三角、成渝等城市群及沿边口岸等重点区域分布特点。结果表明：中国公众的响应总体是理性和积极的,但各舆情话题在区域内部的空间分布差异明显。各区域热点分布中,京津冀以首都北京为中心,长三角以上海为中心,辅以南京、杭州等热点,珠三角以广州、深圳为两核,湖北省以武汉为中心。建议应持续加强重点区域的疫情舆情关注和因地制宜的差异化精准响应。 相似文献
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疫情防控在未来一段时期内可能会成为常态,防震减灾科普宣传面临新形势,有了新要求,迎接新挑战。本文以云南省地震局在疫情防控期间开展防震减灾科普宣传实践为例,总结经验、分析问题,提出了抓住全媒体时代发展契机,谋求合作形成宣传合力,找准需求提升引力,形成规范、扩大推广,把握好线下科普集中发力宣传的契机和方式等新形势下优化防震减灾科普宣传的对策建议。 相似文献
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轨迹时空模式的研究,对于突发公共安全事件监测及政策制定评估具有重要意义。目前大量的研究仅分析了物理轨迹时空模式变化,尚缺乏从群体虚拟轨迹的视角,分析其与物理轨迹的关联性和差异性。因此,本研究选取美国10个大型样本城市作为研究对象,以OSM网络地图作为虚拟空间,利用地图瓦片访问频率构建群体虚拟轨迹,与物理轨迹对比分析居家令干预政策实施前后时空分布、时空衰减和空间要素偏好的变化。结果表明：(1)城市中群体虚拟轨迹访问频率具有一致的中心边缘空间结构,但新冠肺炎疫情导致城市中心吸引力明显减弱;干预政策实施后,群体虚拟轨迹不同空间要素访问频率相比疫情前平均下降67.84%,且不同空间要素同步下降,仅在部分区域中对医疗设施的访问频率增加,谷歌移动指数代表的物理轨迹平均下降48.05%,仅居住场所增长22.15%。(2)物理轨迹访问频率变化与干预政策时间一致,然而虚拟空间中群体提前一周左右已经进入居家管制的活动模式。研究成果表明群体虚拟轨迹相比物理轨迹对于干预政策响应时间更早、时空衰减更大,为突发公共安全事件监测及政策制定评估提供了新途径。 相似文献
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由北京测绘学会主办,《北京测绘》编辑部承办的“南方数码杯”2020年“决胜全面小康,决战脱贫攻坚”暨“抗击新冠肺炎疫情”优秀测绘工程论文评选日前揭晓。2020年12月26日在北京中裕世纪大酒店举办的北京测绘学会2020年学术年会上,北京测绘学会副理事长、国家基础地理信息中心副主任赵勇宣布获奖名单。本次获奖的9篇论文已全部分别在本年度《北京测绘》第6期“抗击新冠肺炎疫情优秀测绘工程”和第11期“决胜全面小康,决战脱贫攻坚”优秀测绘工程论文专栏登出。编辑部祝贺获奖者取得优异成绩,并希望获奖者再接再厉。 相似文献
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在新冠肺炎疫情期间,线上教学大规模开展,相关线上教学问题逐渐成为研究热点。传统的测绘地理类课程的教学方式主要是上课时以老师传授知识为主,课后以学生完成作业为辅的方式进行。但是,这种教学方式比较单一,并且在科学化考核和促进学生学习主动性等方面存在诸多问题。然而,线上网络课程是通过互联网以电子设备为教学平台,具有不受教学时空限制、教学方法灵活多样和丰富学生的学习方式等优点。因此,对《城市地理资讯学》MOOC(massive online open courses)课程实施效果进行分析,为其他测绘地理类网络课程设计提供优化思路,同时为无法进行面授教学的特殊时期提供一种有效的教学方案。 相似文献
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2020年初,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情席卷全国,疫情发展变化引发了社会各界的广泛关注。社交媒体平台作为网络舆情的重要载体,如何从中全面、准确挖掘分析网络舆情特征是疫情防控过程中的重要问题。本研究首先从舆情本体与客体时空关联的角度构建了疫情期间网络舆情多维分析模型,获取了2020年1月17日—3月17日多个媒体平台中新冠肺炎疫情相关的网络舆情数据;其次以疫情蔓延的视角,运用比较研究法、Spearman相关系数等方法探索了武汉市、湖北省及全国尺度下的网络舆情态势时空演变及语义特征;最后使用HowNet情感词典和情感词汇本体进行了舆情情感分析,并使用可交互信息图表对其进行可视化。结果表明：① 武汉市、湖北省、全国尺度下的每日舆情数据数量与每日新增病例数之间存在正相关关系;② 舆情数据数量的空间分布与疫情分布存在正相关关系,舆情数据数量多的地区多为疫情较为严重的地区; ③ 研究时段内不同媒体平台的舆情中立情感最多,新闻平台与论坛、微信、微博相比,整体情绪更为正面;④ 在疫情发展的不同阶段,微博热搜数据情感特征有较大差异,总体上呈现正面情绪多于负面。研究表明,基于本文提出的多维分析模型可以直观展现疫情期间多尺度下的舆情态势、舆情焦点和情绪变化,从而为政府及相关部门有效引导与控制网络舆情提供理论基础支撑和参考借鉴。 相似文献
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在新冠疫情的冲击下,国际关系错综复杂、瞬息万变,不稳定性不确定性剧增。全面及时地分析“全球-中国”国际关系变化特征,对于中国的外交发展规划具有重要的参考价值。复杂的国际关系可以分解为一系列事件单元,新闻数据中蕴含了时间、地点、人物、事物等关键信息,是构建事件的最直接、最全面的信息来源。本文以GDELT（Global Database of Events, Language, and Tone）新闻事件数据库为数据源,基于“全球-中国”的视角,利用2020年1—5月全球疫情相关新闻数据,研究新冠疫情事件背景下的国际关系的变化。本文首先以事件数量、事件强度值和事件被提及数作为关键变量,提出了国际关系的分类表达和计算模型,解决了国际关系表达模糊和难以计算的问题。然后从时空可视化角度展示疫情下国际关系的变化特征,并结合疫情期间的国际重要事件,进一步分析引起国际关系变化的原因。研究表明,采用本文方法能精确掌握新冠疫情下“全球—中国”国际关系的发展程度,发现“全球-中国”国际关系的变化规律和变化原因,具有重要的应用价值。本文的研究可以为大数据时代的国际关系研究提供一个新的视角,同时也为新闻数据的分析提供参考。 相似文献