人员密集场所人群聚集风险监测与预警系统研究

正随着我国人民生活水平的不断提高,大型城市的综合性商业区、著名的旅游景点等区域往往会出现人群的"井喷"现象,特别是在节假日期间这种现象更为明显。人员逗留时间长,活动类型多,尤其是当存在多种步行交通设施的情况下,空间结构的复杂又会使得潜在事故地点增多,诱发事故因素增加,导致人群聚集风险进一步提升,人群安全管理难度也随之增加。     

化工园区大气环境风险评估与预警平台设计研究

通过分析国内外化工园区大气环境风险评估与预警平台构建技术的现状、研究进展,提出了化工园区大气环境风险评估与监控预警体系,选取典型示范研究区长寿经济技术开发区,以"平战结合"的化工园区大气环境风险评估与预警平台的总体设计思路,构建化工园区大气环境风险评估与预警平台,为中小尺度的化工园区突发大气环境风险防范及应急管理提供科学支撑。     

基于SOA的三峡库区水环境安全预警平台集成

从三峡库区水环境安全预警平台背景作用与意义,提出基于SOA的B/S与C/S相结合的技术架构设计及数据库层、组件服务层和集成应用层3层架构体系,探索GIS多源数据标准、GIS与模型库以及基于WebService接口的应用服务的平台集成技术实现;指出研究成果在水环境管理应用中不断完善。     

宁夏新垦区昆虫群落生态演替及有害种预警系统研究

以宁夏中宁县长山头、大战场（荒漠半荒漠）、灵武市狼皮子梁（沙漠）、青铜峡市渠口农场（草原化荒漠）３类垦前环境及其垦后不同耕作年限（１－１５ａ）农田昆虫群落演替进行了系统调查与研究,事理鉴定出昆虫１１目７９科２０４种,按其分布和种群动态变化划分为原生性种类、共生性种类、继生性种类和迁入性种类４个生态型类群。在此基础上研究了不同目、不同营养型类群和不同生态型类群昆虫多样性变化及时间系列演替,发现随着荒     

我国海水养殖的生态预警评价指标体系与方法

在界定海水养殖业生态环境预警的概念基础上,初步建立了养殖业生态预警的指标评价体系和评价方法,并使用各个指标的实际观测数据进行初步模拟分析。研究发现,2001～2009年期间,2001年、2003年和2005年我国海水养殖的生态环境影响处于重警状态,2009年的生态效应处于轻警状态,其余年份均为中警状态。说明我国现有的海水养殖生态环境影响已和社会经济可持续发展产生一定程度的不协调,建议调整我国海水养殖的发展规模、降低海水养殖密度、加强海洋生态环境管理。     

超强台风“桑美”特征及预报服务效益分析

0608号超强台风“桑美”在浙江省苍南县登陆时中心附近最大风力有17级（60m／s）,中心气压为920hPa,是建国以来登陆我国大陆最强的台风。分析表明,对“桑美”的路径和强度在近海及其登陆时的预报较为准确,气象预报预警服务也比较到位,政府也进行了科学的防御,但超强台风造成的人员伤亡和财产损失仍然是非常严重的,为应对百年一遇超强台风的袭击,沿海有关地区的台风防灾体系和防范措施尚需重新考虑。     

基于泥石流形成运动过程的泥石流灾害监测预警系统

"5·12"汶川地震灾区的泥石流灾害具有规模超大、群发性等特点。针对这些特点,监测预警将是及时有效而经济合理的防灾手段之一。在分析国内外泥石流预警研究进展的基础上,针对目前地震次生泥石流监测预警实践中的一系列问题,提出了一种基于泥石流形成运动过程的泥石流监测预警体系。该体系从泥石流形成机理研究出发,监测泥石流形成运动各阶段的特征参数,并根据各参数预警阈值建立相应的临灾预警等级,形成了全流域的泥石流综合监测预警体系,适用于汶川地震灾区这种高频率、大规模泥石流的防灾减灾工作。     

太湖饮用水源地蓝藻水华预警监测体系的构建

从预警机制的建立与分工、预警监测时间的确定、预警监测的启动、预警信息的发布、预警监测的终止、预警监测的工作流程等方面,建立了太湖引用水源地蓝藻水华预警监测体系。指出了政府必须在资金、物资、人才、技术等方面给予预警监测体系充足的保障,确保预警监测体系长期有效地运行。     

改变未来战争规则的高超音速武器

正一种高超音速武器能够在30分钟之内打击全球任何地方的目标!美国《华盛顿自由灯塔报》2014年1月13日报道,中国军方1月9日,首次试验了10倍音速的高超音速武器,目的是突破美国的导弹防御体系。"中国总是出人意料!"德国"战争资讯"网站说,这是中国武器研发和生产的巨大进步,但对华盛顿来说却是"冰冷的事实",给五角大楼敲响了警钟。有香港媒体分析说,如若中国这种武器试验成功并部署,某些国家妄图构建反导系统包围中国的小算盘,恐怕就要落空了。     

施工现场火焰检测和预警机器人设计及应用

为预防施工现场火灾事故,提高火焰检测性能,设计基于单点多盒检测器(SSD)和MobileNet模型相结合的火焰检测和预警机器人.首先,处理采集的火焰视频图像数据集,并将其划分为真实火焰图片与疑似火焰图片2类;其次,结合迁移学习思想,微调SSD_MobileNet模型中的网络参数值;最后,将获得的检测模型集成到机器人视频...