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991.
高校发展中的适度负债是解决制约高校超常规发展的有效方式 ,但高校在使用负债资金实现办学目标时 ,却存在巨大的风险。控制负债筹资风险的策略是 :1.把握现实 ,转变观念 ,树立风险意识 ;2 .确定适度的负债结构 ,降低资金成本 ;3.正确把握负债的数量与规模 ,保持合理的负债比率 ,提高偿债能力 ;4 .强化预算管理 ,建立控制风险和抵御风险的内部机制。  相似文献   
992.
993.
994.
我国GIS产业面临严峻的挑战与发展的机遇 ,在GIS产业的发展中 ,应学会灵活运用资本市场与GIS产业的关系 ,利用资本市场完善GIS企业制度、筹措资金、实现GIS企业的跳跃式发展  相似文献   
995.
投资是企业生产经营的重要内容,是获取利润的重要途径。追求利润最大化,是企业投资的主要内在动力。但投资是有风险的,为回避风险,获取利润,达到投资的预期目的,需要企业认真研究投资方案,分析投资环境、市场变化及竞争对手的应对政策。  相似文献   
996.
为了评估武陵源区降雨诱发的地质灾害风险,提高山岳型景区防灾减灾能力,基于2010-2019年张家界武陵源区16个区域自动站逐日降水量资料和中国区域地面气象要素数据集(CMFD),结合张家界武陵源区数字高程(DEM)和地质灾害详细调查数据,从致灾因子、孕灾环境等方面构建了地质灾害风险指数模型,并基于GIS分析完成了降雨诱发地质灾害的风险区划.结果 表明,武陵源降雨引发地质灾害高风险区占总面积5.5%,主要位于景区东侧和西南部,其中东部的黄龙洞、紫霞山和西南部的黄石寨、杨家界等景点需要做好重点防范;中等风险区占比39.5%,核心景区的大部分面积属于该区;景区西侧、东北侧乡镇风险较低.  相似文献   
997.
《干旱气象》2021,39(3)
利用1961—2018年青海省气象资料、地理信息数据和社会经济数据,对青海省干旱灾害风险区划进行研究。结果表明:(1)致灾因子危险性较高的地区主要在青海省东部和南部,较低地区主要在青海省西部。(2)孕灾环境脆弱性整体自西北向东南逐渐降低,西北地区脆弱性风险较高,东南部较低。(3)承灾体暴露风险较高的地区主要在青海省东部,其他地区风险较低。(4)防灾减灾能力较高的地区主要在青海省西北部,而青海省南部和东部防灾减灾能力较低。(5)干旱灾害综合风险总体自东向西递减,高风险区主要在青海省东部地区,低风险区主要在青海省西部地区。(6)青海省干旱灾害高风险区主要由于致灾因子危险性及承灾体暴露性都较高,低风险区主要是致灾因子危险性、承灾体暴露性较低,且防灾减灾能力强。  相似文献   
998.
为科学应对卫辉市大风灾害频发这一问题,选取2012—2018年卫辉市辖区内9个自动气象站逐日风速数据、GDP、土地利用类型等数据,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个方面构建大风灾害风险评估指标体系,通过主成分分析法、层次分析法确定指标权重,并借助ArcGIS实现卫辉市大风灾害风险区划图。结合卫辉市大风灾害的区域性特点,提出了针对性的防御措施。结果表明:太公泉镇、狮豹头的西南部、唐庄镇的西北部大风灾害风险最高,安都、顿坊店、上乐村镇风险略有降低,汲水镇、柳庄、后河镇、李源屯镇、狮豹头的东北部风险最低。研究结果对卫辉市今后的防灾减灾具有科学的指导意义。  相似文献   
999.
青海省雷电灾害风险区划   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
依据自然灾害风险评估原理,结合气象统计数据、地理信息数据和社会经济数据,根据雷电灾害风险区划技术指南,利用归一化处理、百分位数法、熵值法、自然断点法等方法,开展了青海省雷电灾害风险区划。结果表明:(1)青海省闪电日数以22 d/10 a(1961—2017年)的速率减少,并且闪电天气多出现在夏季(6—8月),以午后居多。(2)全省平均初雷暴日为4月16日,最早初雷暴日为1月9日(1964年玛沁);平均终雷暴日为9月15日,最晚终雷暴日为11月28日(1986年囊谦)。(3)青海省年闪电日数的空间分布基本呈南多北少的纬向分布,雷电多发中心地带在青海南部地区的囊谦县、杂多县一带,以及祁连山附近地区。(4)雷电灾害的高风险区主要分布在青海省东部地区和南部地区,较低风险区主要位于柴达木盆地地区。本研究得出的雷电灾害风险区划结果可以在青海省气象防灾减灾工作中进行应用,为雷电灾害防御提供决策依据和技术基础。  相似文献   
1000.
为有效地识别灾害、及时应对,将灾害影响降到最低,筑牢气象防灾减灾的第一道防线,在总结1822号超强台风“山竹”和2020年深圳近10年最强季风暴雨过程成功服务经验的基础上,提炼重大天气过程决策服务节奏、产品形式、内容和发布方式,确定了深圳市重大天气过程动态递进式决策服务“31631”模式:灾害影响前(1)提前3d,给出过程风雨预测;(2)提前1d,给出精细到区的落区预报灾害性天气影响;(3)提前6h进入临灾精细化气象预警状态;(4)提前3h跟踪给出精细到区的临灾精细化预警产品;(5)提前1h发布精细到街道的风险预警的决策服务模式。  相似文献   
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