中国科学家研发出“人脸识别”人工智能测谎仪

正中国科学院重庆研究院下属企业云从科技与上海交大的联合实验室目前宣布,研发出"人脸识别"人工智能测谎仪。人脸识别是通过摄像设备采集人脸图像,并基于人脸几何特征、相对位置等信息进行身份认证的一种生物识别技术。由于人脸识别是生物识别技术,识别过程安全自然,难以被计算机病毒、木马等截获,     

珠江流域旱涝急转事件识别指数优选研究

针对现有旱涝急转事件识别方法有效性未得到验证与充分讨论的问题,以珠江流域为例,基于1961-2020年的日气象与土壤墒情资料,结合游程理论,探讨旱涝识别指数SPI（标准化降水指数）、SPEI（标准化降水蒸散发指数）和SWAP（标准化加权平均降水指数）等3种指数在识别珠江流域短周期旱涝急转事件的适用性,结论如下：根据水资源二级区将珠江流域划分为10个子流域,同一子流域内气象与土壤条件相近,子流域之间降水变化趋势具有明显差异,降水空间分布异质性强;结合流域产汇流特点,前期降水影响日数为14 d时,急转发生时期降水集中性与土壤墒情同步变化最明显,可作为旱涝急转事件识别的前期降水影响因子;3种旱涝识别指数中,基于SWAP的识别方法具有识别结果有效性高、对识别结果归纳准确度最优且归纳能力强的优势,可作为结合游程理论的最优旱涝急转事件识别指数。     

基于时频变换和卷积神经网络的结构损伤识别∗

为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络（CNN）的输入所引起的损伤识别精度不高的问题，提出基于小波包变换（DWPT）和快速傅里叶变换（FFT）的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例，将单传感器数据样本分别进行 DWPT 和 FFT 变换，使用变换后的特征训练 1D‐CNN 网络，训练好的网络测试精度有明显的提升，其识别精度均高于多个传感器数据直接作为输入的识别精度。同时分析了对噪声样本和异源（结构上未曾参与网络训练的传感器）数据的识别情况，结果表明对含噪声样本先进行时频变换再训练网络能显著提升对噪声样本的识别精度，而且能改善训练好的网络难以对异源传感器数据进行识别的问题，最后通过卡塔尔大学看台现场试验数据进一步论证上述结论。     

基于面向对象的云南永胜县金官盆地东缘古滑坡群识别

古滑坡在一定内外力作用下可能复活,对区域人民群众生命财产安全存在威胁,因此,古滑坡群的准确识别对其细节特征剖析、稳定性评价和隐患早期判别等工作具有重要的理论及现实意义。文中以云南永胜县金官盆地东缘山地地区为研究区,利用GF-2遥感影像数据和DEM数据,采用面向对象的分类方法,提出一种基于植被覆盖度与目视解译区分植被后,结合光谱、地形和纹理等特征识别古滑坡滑源区的方法,进而建立古滑坡滑源区识别特征规则集,最后结合野外实地调查和目视解译对识别结果进行精度分析。结果表明：（1）在程海-宾川断裂带北端的金官盆地东缘地区共计识别出古滑坡群13处,分布受程海-宾川断裂带控制明显,具有明显的下盘效应,在龙潭滑坡西北方向约4 km范围内沿断裂带连续分布。（2）正确识别的古滑坡滑源区总面积为3.09 km2,其中以龙潭滑坡最为典型,滑坡特征清晰,圈椅状地形明显,滑源区后缘高程为2 360 m,滑坡后壁崩塌堆积体坡度达30°以上。（3）结合识别结果、目视解译和野外实地调研,采用文中的方法识别古滑坡滑源区的正确识别精度高达91.54%,识别质量百分比为86.26%。本研究提出的方法可为类似古滑坡识别与古滑坡...     

基于社交媒体文本的灾情信息识别方法比较研究

挖掘社交媒体发布的信息,逐渐成为了一种获取所需数据的重要途径,数据挖掘采用的一种重要方法就是机器学习。基于此,本研究以4起自然灾害事件的相关微博文本数据集为实验语料开展实验,比较基于朴素贝叶斯、随机森林和多元逻辑回归算法建立的3种模型的主题识别效果。结果表明,多元逻辑回归模型对相关微博灾情文本数据的主题识别效果相对较好,各精度评价指标值高达91%;从各主题的识别结果来看,主题类别为情感支持和提醒建议的文本被正确识别的3种评价指标值均达到了90%以上。还分析了导致模型错分主题的原因,包括内因（参数设置、数据集切分比例等）和外因（样本量、人工标注等）。将该多元逻辑回归模型应用于社交媒体灾情文本主题初步识别,可以为后续工作提供优化,进而为相关部门采取应急措施提供参考。     

机场建筑结构防灾性能分析

针对传统机场建筑结构防灾性能分析方法存在动力加载性能较差且耗时较长的问题,该文提出一种机场建筑结构防灾性能分析方法,首先获取机场建筑的具体建筑结构数据,对机场建筑结构进行网格划分与灾害区域计算,从而构建机场建筑结构的FDS信息文件。然后对机场建筑结构进行灾害模拟,根据模拟结果得到机场建筑结构灾害下的荷载传递,从而获取机场建筑结构灾害传力途径,在此基础上构建机场建筑结构灾害动力响应模型,对机场建筑结构实施动力响应分析,实现机场建筑结构防灾性能分析。     

国际海底地震观测最新进展分析

<正>美国海底观测起步较早,在2006年就已开始启动美国海洋观测计划（OOI）,OOI是一个大型海洋观测系统,作为主要研究设备和设施建设项目,由美国国家科学基金会（NSF）赞助、监督建造和部署。加拿大海底观测网（ONC）是由东北太平洋的NEPTUECanada观测网和VENUS海底实验站于2013年合并组建而成,主要收集太平洋、北冰洋和大西洋的物理、化学、生物和地质方面的数据。     

崩滑流雷达遥感应用潜力分析

综述了我国崩滑流（崩塌、滑坡、泥石流）遥感的应用现状；着重分析了成像雷达遥感在崩滑流识别、监测、预警中具有的独特优势，特别是随着新型成像雷达遥感（极化、干涉雷达）的发展，基于干涉雷达发展的差分干涉测量技术能以一量级甚至更小尺度测量地表形变，在崩滑流研究中能提供定量的动态信息，为崩滑流遥感应用研究注入了新的活力，开辟了新的思路；并指出以雷达（ＳＡＲ）遥感信息为主的多源信息复合解译，能为崩滑流灾害的调查提供更为方便、准确、及时、动态的信息．     

山区机场高填方边坡工程实践与研究

在山区机场工程建设中,由于地形地貌的限制,高填方工程一般兼具有地形起伏较大,地质条件复杂,工程量巨大等特点,由此给山区机场带来一系列特殊性工程问题,尤其是高填方边坡工程的稳定性问题是目前机场研究的热点和难点。由于山区机场高填方边坡稳定性问题涉及影响因素较多,为便于分析,从变形机理和控制技术两方面对机场高填方边坡工程问题进行了深入研究。(1)变形机理方面,结合工程实践及对现有资料进行分析归纳,从填筑体下覆坡体结构、降雨及地下水、地震、填料特性、施工工艺等方面研究其对填方边坡稳定性的影响,重点提出了4类填筑体下覆坡体结构类型,并深入分析各类型的变形破坏特征。(2)变形控制技术方面:以"三面一体"控制论为核心,结合实例分析了土方平衡、地基处理及交接面加固、排水、支挡结构四个方面,对高填方边坡变形的控制效果。该研究可为我国山区机场高填方边坡变形机理的深入研究和控制技术的提高和改进提供参考和借鉴。     

气候旱涝灾害诊断及其防抗服务

本文采取改进的“ＢＭ”方法，分旬、分县（市）客观、定量诊断气候旱涝灾害，进而模拟未来旬由旱（涝）转为正常所需的降水量（或无雨旬数）及其出现的气候概率。并在此基础上设计应用服务的实施方案．有效地提高防抗灾害的决策能力。     

南黄海6.1级地震的前兆分析

综述了１９９６年１１月９日南黄海６．１级地震震前所识别的前兆,其中包括十余项测震学前兆和地形（应）变、水化、地电等手段的多项前兆,分析了震前依据前兆而作出的预报实况,并根据目前所认识的地震前兆的某些物理基础,讨论了对这次地震可能作出预报的程度。     

上海机场提升安检级别

上海机场最大规模世博志愿者服务总队9月4日在浦东国际机场2号候机楼宣告成立。该机场安检级别已大大提升,国内登机口处新添了防爆检测设备,并加强了     

基于时序InSAR的滑坡早期识别——以贵州省水城县为例

水城县位于贵州省西部,在自然环境和人类活动的综合作用下,该县滑坡频繁发生,具有隐蔽性强、突发性高、破坏性强的特点,威胁着当地人民的生命财产安全,急需采用有效手段对县内潜在滑坡进行识别,从而为防灾减灾提供有力的信息支持。针对水城县多为高山峡谷区域,传统人工排查方法难以实施这一现状,本文提出一种基于InSAR(Interferometry Synthetic Aperture Radar)技术的滑坡早期识别方法。该方法通过改进的小基线集干涉测量（Small Baseline Subset,SBAS-InSAR）技术获取了水城县坡度方向的有效形变点,并对这些形变点采用Anselin Local Moran′s I指数进行空间异常值分析和聚类处理,获得低值聚集区域,最后结合谷歌影像上的地表特征,从而对潜在滑坡进行识别。研究表明：水城县地表形变速率不均,且存在多个形变中心,坡度方向最大形变速率达到142.3 mm/a。通过文中的方法对水城县进行潜在滑坡识别,并结合野外调查数据进行验证,最终成功识别出14处潜在滑坡,有8处滑坡位于雷达不可视区内,故未能成功识别。     

中国农业减灾资金应急投入的风险问题及建议

对近20年（1983—2004a）来全国各省（市、自治区）农田受灾面积和国家补助救济费情况的统计分析表明，灾情严重的年份或地区，减灾投入及救济费的多少与其农业受灾程度不存在着显著的相关性。说明农业减灾投入的随机性很大，或存在着一定的减灾投入风险，这对于反思国家救灾预算和资金投入及其倾斜政策是一个很好的启发。     

银川河东机场三期扩建供电规划

对银川河东机场三期扩建工程供电现状及用电负荷增长进行分析,提出了河东机场三期扩建工程供电的合理建设规划。结果表明:该方案既解决机场供电线路和净空限高之间的矛盾,又避免了对机场自然保护区林带的破坏。     

七月、骄阳、救援队

7月25日的河北遵化机场到处洋溢着庄严、肃穆而热烈的气氛,宽敞整洁的机场内来自北京、天津和河北省的有关领导及首都各大媒体的新闻工作者胸佩特制证件,似乎都在安静地等待着一个重要时刻的到来,就连一向训练任务繁重的空军指战员们也暂停了飞行任务,翘首仰望着天空,一切都昭示着这里今天所要进行的活动内容。原来遵化机场今天要作为国家地震灾害紧急救援队远程机动(空运)演练基地,迎接四方来客,     

融合YOLOX和ASFF的高原山地灾害检测模型

YOLOX 是全球首个一阶无锚框目标检测模型，超越了 YOLO‐V（3‐5）和 SSD 等传统锚框模型，极大提高了山地灾害检测识别精度。然而，该模型存在不同尺度之间特征不一致的问题，融合后的特征图质量有待提升。以西藏高原山地灾害重灾区为试验区，在建立了西藏高原山地灾害数据集的基础上，通过融合 Adaptively Spatial Fea‐ ture Fusion（ASFF）注意力机制和骨干网络尺寸调整机制，设计了一个优化的、不同适用性的高原山地灾害检测模型（Plateau mountain disaster detection model，PMDDM）。为验证 PMDDM 模型的优越性，将其与传统 YOLOX 模型、不同注意力机制、不同目标检测模型进行了对比分析，并且对不同尺度模型的检测性能和可视化结果也进行了对比分析研究。结果表明：ASFF 注意力机制可以有效的解决传统 YOLOX 模型中存在的不同尺度特征间的特征不一致问题，且对模型检测性能提升明显优于 SE、CBAM、ECA、GAM 和 Coord 等注意力机制；PMDDM 模型对山地灾害的检测精度优于 Faster‐RCNN、SSD 和 YOLO‐V3 模型，可以满足不同工作场景对硬件配置、检测速度和精度的需求，且模型尺度越大，识别目标的准确率越高。     

两类泥石流形成机制的再讨论

泥石流是大坡度山区常见的自然灾害,从其触发动力因子溯源常划分为水力类和土力类两大基本类型。水力类泥石流起动的核心控制因素为水流对物源的冲击和拖曳力,与水流（或水沙浆体）强度密切相关;土力类泥石流起动的核心过程为滑坡（库伦破坏）和土体液化,主要受控于孔隙水压力（和土体含水量）。两类泥石流过程赖以发育的地质、地貌和环境条件显著不同,形成机制和关键因子迥异,但两类过程仍可以（且有必要）统一在一个宏观多相流物质输移体系中进行分析探讨,这对于进一步明晰泥石流易发环境（地质、地貌、气候）、关键要素和起动条件,有针对性地构建监测预警体系,并提出有效防控治理策略有重要的科学价值和实践意义。     

1961-2020年ENSO事件下黑龙江省盛夏降水异常大尺度环流成因分析

利用1961-2020年黑龙江省盛夏（7、8月）降水量、NCAR/NCEP再分析高度场和Ni?o3.4 SST资料,采用定义亚洲环流/Ⅰ型,即ACⅠ西风环流指数分析,相关计算、高度场及物理量场合成等方法,分析ENSO事件下盛夏遥相关形势及与降水异常大尺度环流关系。结果表明：春、盛夏Ni?o3.4 SST为暖（冷）位相时,盛夏500 hPa高度场易引起西高（低）东低（高）或两高（低）一低（高）波列形式,ACⅠ环流指数正（负）值明显。揭示出降水异常主要受Ni?o3.4 SST遥相关与ACⅠ环流共同影响。降水偏多,高空200 hPa急流轴位于42°N,急流中心区出口左前方,低层气压降低,利于东北低涡发展;850 hPa风场南支急流和日本海急流输送大量水汽进入低涡;高低纬系统相互作用,北部冷气流与南部季风气流交绥有利于降水加强;黑龙江省区域整层垂直上升气流为多水提供了动力条件。     

全球变暖使飞机更难飞行

难以获得起飞所需的升力在一架喷气式客机为城市之间或大洲之间飞行进行装载和其他准备工作的同时,机组人员必须将许多事情慎重考虑和妥善处理,确保万无一失之后才能启程远航。像飞机类型、机场海拔高度和可用起飞跑道的长度等都是众所周知的定量,它们将决定飞机在装载多少重量后仍然能够安全起飞。然而气候作为一个至关重要的变量,也必须高度重视。常见的波音737和空客320系