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基于中国地质环境监测院发布的《全国地质灾害通报》,本文从时空分布及影响因素2个方面,对2005-2016年的地质灾害发生类型变化、空间分布、成因、损失和避让情况进行了统计分析。分析结果表明：① 滑坡与崩塌是主要的地质灾害类型,分别占地质灾害总数的70%与10%左右,地质灾害总数、滑坡与崩塌均呈明显减少趋势;② 在空间分布上,地质灾害主要分布在湖南省和四川省,它们也是直接经济损失最大省份,四川省同时为死亡失踪人数最多的省份;③ 自然因素造成的地质灾害从96.6%降低到92.0%,人为因素造成的地质灾害则呈整体增加趋势,通过回归方程,每年平均增加量约为0.5%;④ 地质灾害造成的死亡、失踪和受伤的总人数逐渐递减,每年约减少75人左右;特大型地质灾害占总数的0.5%,却造成人员伤亡总数的25.7%和直接经济损失总量的47.7%;⑤ 避免的地质灾害与经济损失占地质灾害总数与直接经济损失总量的百分比,分别从2005年的2.8%与9.3%提高到2016年的6.9%与22.4%。通过回归方程,避免地质灾害数目与避免经济损失的百分比每年增长为0.7%与1.5%左右。通过对中国地质灾害的长时间动态监测结果进行分析,说明中国的防灾减灾工作取得了明显进展。 相似文献
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为了基于ICESat/GLA14测高数据对黄土高原重要水库水位变化进行动态监测,该文首先利用Landsat 8遥感影像提取黄土高原的水体边界,并参考ICESat/GLA14数据的分布状况在黄土高原东部选取了册田水库,中部选取了文峪河和王窑水库,西部选取了刘家峡、寺口子和沈家河水库;然后以10cm为阈值对ICESat/GLA14数据进行筛选,从而获得了所选水库水位长时间序列的动态变化;最后将册田和文峪河水库的ICESat/GLA14测量水位与实测水位进行比较,验证ICESat/GLA14监测水库水位变化的准确性。研究结果表明:东部水库水位呈明显下降趋势;中部水库水位在2005年5月明显下降,其后逐渐恢复,整体呈下降趋势;西部水库水位变化不大;ICESat/GLA14测量的水库水位变化与实测水位变化基本一致。 相似文献
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本文以山西省西山煤田某一工作面为试验区,在分析地面沉降全球卫星导航系统（GNSS）监测数据特征的基础上,利用两种卡尔曼滤波方法（普通和总体卡尔曼滤波）对矿区地面沉降GNSS监测数据进行了处理与评价,同时对比了两种卡尔曼滤波方法的均方根误差分布情况。试验结果表明,两种滤波方法的滤波结果与观测值趋势大致相同,但存在少数异常点。下沉量越大的监测点,滤波结果与观测值的差异越大,但总体卡尔曼滤波的差异明显小于普通卡尔曼滤波,特别是对于下沉量较大的监测点。下沉量越大的监测点,其均方根误差越大,总体卡尔曼滤增大的速度远小于普通卡尔曼滤波,总体卡尔曼滤波均方根误差的最大值小于0.1 m,普通卡尔曼滤波的则接近0.4 m。 相似文献
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本文以山西省为实验区,基于ICESat/GLA14测高数据对SRTM1 DEM和ASTER GDEM V2数据的垂直精度进行了对比,分析了其在坡度、土地利用类型和地貌类型中的误差分布情况,并基于地形剖面方法分析了2种DEM数据在地形表达上的差异。研究结果表明：① 在垂直精度上,SRTM1 DEM数据要明显高于ASTER GDEM V2数据,其绝对误差均值分别为4.0 m和7.8 m,标准偏差分别为6.0 m和10.7 m,均方根误差分别为6.1 m和10.7 m。② 这2种DEM数据的精度受坡度影响严重,随坡度值的升高误差增大;SRTM1 DEM的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在水田最小,在林地最大,而ASTER GDEM V2的这3种误差在居民用地最小,在林地最大;SRTM1 DEM 和ASTER GDEM V2的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在平原地区最小,在大起伏山地最大。③ 在平原和台地地区,ASTER GDEM V2数据高程值有异常波动,SRTM1 DEM在起伏山地存在对山谷过高估计。总体上,SRTM1 DEM比ASTER GDEM V2对地形的表达准确,与ICESat/GLA14对地形的描述基本相一致。 相似文献
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