【摘 要】
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研究金沙江流域云南段地震灾害人口风险性分布多维度识别办法,提升该地区地震发生时救援能力以及应灾、防灾、救灾能力。通过定量确定人口风险性分布多维度识别的风险性影响因子,其中人口易损系数着重探讨人口分布、人口老幼比例、人口迁移,获得地震灾区人口分布规律,确保该风险因子足够精准。赋权各风险因子构建风险性识别模型,使用空间叠加分析功能,获得地震人口风险分布结果。运用ArcMap软件,计算地震灾害中包含的人
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金资助性项目(2017zzx077),云南省教育厅科学研究基金项目(2020J0742)。
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研究金沙江流域云南段地震灾害人口风险性分布多维度识别办法,提升该地区地震发生时救援能力以及应灾、防灾、救灾能力。通过定量确定人口风险性分布多维度识别的风险性影响因子,其中人口易损系数着重探讨人口分布、人口老幼比例、人口迁移,获得地震灾区人口分布规律,确保该风险因子足够精准。赋权各风险因子构建风险性识别模型,使用空间叠加分析功能,获得地震人口风险分布结果。运用ArcMap软件,计算地震灾害中包含的人口因素,构建研究区域发生地震时的人口风险性分布图,在图中将人口高风险分布区划分出来,以便该地区有关部门使
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根据2018—2020年汛期的气象灾害预警信息发布统计分析,暴雨预警事件占到全年气象灾害预警事件的21.3%。摸清事件关系,构建事件图谱,分析事件动态变化,实现事件影响的智能推理,可提高气象防灾减灾的效益。传统的事件模型大多以事件之间关系为切入点,难以全面的表示暴雨灾害的事件要素及其内部联系。该文以通用事件表示模型(SEM)为基础,结合暴雨的特点改造“5W1H”事件分析法为“4W2H”,并结合知识图谱设计了结构层、要素层、数据层三层结构的图谱模型,从事件梳理分析和事件要素关系构建的角度对暴雨预警事件进行建
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分析雪灾对常绿阔叶林树木损伤程度的影响及受损特征,以便未来应对雪灾时采取合理措施保护常绿阔叶林树木。以福建省君子峰自然保护区为研究区域,划分雪灾影响下树木损伤程度,树木压弯或少量断枝为轻度受损、树枝大量断枝为中度受损、折断或倒伏为重度受损。雪灾能够提升常绿阔叶林土壤养分有利于树木未来发展,但是却对次生林造成不可挽回打击。与落叶林相比常绿阔叶林更容易受到雪灾伤害;严重受损常绿阔叶树木主要集中在较高大、树冠密度适中、低海拔、高坡度、胸径较大的树木中,反之在雪灾中的常绿阔叶树木则为轻度或中度受损。
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