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1.
德清县紧紧围绕“不死人、少伤人、少损失”的总目标,聚力“整体智治”,充分运用云计算、大数据、物联网、人工智能等现代科学技术,扎实推进地质灾害防御体系和智控能力建设,整体提升地质灾害综合防治水平,努力实现从单部门应对单一灾种向多部门联动应对灾害链转变,从人防为主向人防技防并重转变,从隐患点管理向风险防控转变,有效破解地质灾害治理难题,最大限度减少地质灾害给人民生命和财产造成损失,已连续14年实现了地质灾害“零伤亡”,为“平安德清”建设提供地质环境安全保障。  相似文献   
2.
3.
利用内蒙古西部12个台站的地脉动噪声数据,采用噪声谱比法研究台站的场地响应情况。分析表明,台站场地响应按曲线形态可分为3类,且可能受地形地貌、局部构造和台基状况等条件影响。对比分析噪声谱比法与Moya方法的场地响应结果发现,场地响应曲线形态基本一致,只有极少数台站存在明显差异。结果表明,内蒙古西部区域大部分台站的台基状况总体较好,场地响应曲线较为平坦,无明显频率放大点。  相似文献   
4.
5.
由地面重力数据确定扰动位径向二阶梯度   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出利用地面重力异常数据计算地面扰动位径向二阶梯度,将该梯度的积分表达式转换为卷形式的谱表达式,便于应用FFT/FHT技术进行快速计算。  相似文献   
6.
介绍了MATLAB语言特点和系统建模方法的基本理论.根据南海气象数据的实际建模处理过程,给出了建模的详细步骤及其MATLAB实现过程以及MATLABTM的主要实现程序.试验讨论和结果表明利用MATLAB语言可以方便地对南海气象数据用系统建模方法进行建模和处理,MATLAB在运用系统建模法处理南海气象数据方面具有明显的优越性.  相似文献   
7.
Based on the analysis of the development of GIS technology and application,this paper brought forward the concept of GoGIS,namely Cooperative GIS ,CoGIS is GIS facing group-users and supporting human-human interaction,which makes it differ from the former GISs,Then,the characteristics of general Computer Spport Cooperative Work (CSCW)applications and the complexity of Geographic Information Science were analyzed,and the conclusion the CoGIS was not a simple GIS layer on CSCW was reached,Further,this paper gaver the hierarchical architecture of CoGIS,and analyzed the coperative platform in detail from the following:1)basic elements;2) collaboration patterns;3) cooperation control mechanism;4) synchronization mechanism;5) security and 6) group communication and so on.With those,the problems about GIS applications are discussed,such as 1)distributed multi-source GIS information and knowledge sharing platform;2)the fusion and visualization of GIS information;3)virtual reality cooperative modeling;4) dymamic simulation;5)expert system and 6) decision-making.Finally,this paper analyzed CoGIS application mode in brief.  相似文献   
8.
本文用简单的宇宙学模型 ,在标准烛光和均匀分布的假设下计算了γ射线暴的logN(>P)~logP分布 (大小谱 ) .在考虑了探测效率修正和死时间修正后 ,由宇宙学模型计算的理论结果和BATSE实测的大小谱没有显著的偏离  相似文献   
9.
10.
Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed.  相似文献   
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