地质灾害监测预警系统研究与应用

地质灾害监测预警是提升主动应对地质灾害能力的重要手段。文章分析了第一代、第二代地质灾害预警模型主要特征,建立了基于多元线性回归的地质灾害预警模型,并将模型与地理信息系统(geographic information system,GIS)叠加,实现了气象雨量信息动态可视化方法。以此为基础,采用GIS、数据库及网络等技术研发了地质灾害监测预警系统,并以安徽省为背景进行示范应用。结果表明该技术方法可行,系统具备一定的可靠性,能为地质灾害减灾防灾决策提供一定的技术支撑。     

电网系统气象灾害的精细化预警研究

探讨了电网系统的工程设计数据库应用于气象灾害监测预警系统的思路与方法,并给出了精细化灾害预警系统的系统框架,进而详细分析了该系统的精细化预警功能的实现过程;提出基于案例(CBR)的电网系统脆性部位的定位理念,为电网系统的气象灾害精细化监测与预警提供了新思路.     

基于Android平台的智能瓦斯预警系统设计

瓦斯监测与预警是确保煤矿安全生产的重要途径。针对当前广泛使用的瓦斯监测与预警系统存在的问题,提出基于Android平台的智能瓦斯预警系统设计和开发。该系统主要解决瓦斯数据的传递、存储、显示和预警等问题。该系统可以在手持设备上实现瓦斯监测和预警,有效提高瓦斯监测和预警的实时性和有效性。     

基于移动互联网的农作物种植智能预警系统设计

随着智能手机的普及,随时随地上网成为可能。农业生产受制于自然灾害,对农业生产的影响巨大,农民需要及时了解农作物的具体种植技术和病虫害诊断及解决方法。该文首先分析了基于安卓的农作物种植智能预警系统设计要求,详细介绍了基于安卓的农作物种植智能预警系统设计、数据库设计和系统接口方法。该系统的研究能及时将农业气象灾害预警信息和农作物病害诊断技术传递给广大农民,对提高农村和农民对灾害主动防御能力有一定的帮助。     

变形监测安全预警系统的设计

绍"变形监测安全预警系统"的开发环境、结构、功能和变形预测模型的建立,并对若干种预(报)警的判断方法进行了分析说明.该系统集野外数据采集、数据处理、变形预测、安全预警,信息发布于一体,实现了基于WebGIS可视化施工监测信息的预警与预报.     

高校学生成绩预警系统的改进研究

指出了目前学生成绩预警系统的缺乏时效性和全面性等问题。提出了将过程性评价引入学生成绩预警系统,实施包括教师教学水平分析和课程设置分析在内的全面性学生成绩预警系统的改进措施。设计了学生成绩预警系统的E-R模型,给出了基本实体、单衍生实体和组合衍生实体的定义。明确了基于Web Services的实现方案,划分了学生成绩预警系统的学生成绩预警、教师教学水平预警、课程设置预警和数据管理等子功能系统,其中学生成绩预警功能系统包括一级学生成绩预警和二级学生成绩预警等子系统,数据管理功能系统包括数据采集、指标维护和查询等子系统。     

基于免疫机理的瓦斯异常涌出预警

为了降低瓦斯异常涌出事故概率及危险程度,提出将生物免疫系统机理运用到瓦斯异常涌出预警系统.通过比较生物免疫系统和瓦斯异常涌出系统的相似性,提出基于免疫机理的预警系统包括监测监控子系统、控制决策子系统、应急救援子系统和记忆库子系统.依据Ag Ab(抗原-抗体)模型建立起瓦斯异常涌出预警系统指标体系,并用层次分析法赋予相关权重.结果表明:瓦斯特性(Ag Ⅲ)和安全管理(Ab I)对预警系统的影响较大,需要重点关注.通过MATLAB的Mamdani型模糊推理系统建立起预警模型,研究表明该模型能动态地进行预警,并根据预警级别进行响应,以提高响应速度从而降低涌出事故概率及危险性,为煤矿的瓦斯异常涌出预警提供参考和依据.     

基于混淆器的安全对称密码方案

 提出基于多比特输出点函数混淆器的、具有“动态”密钥的对称密码方案。满足完全熵的多比特输出的点函数混淆器（MBPFO）等同于一个具有“错误密钥检测性”的语义安全的对称密码功能,该方案用此混淆器实现了对称密码方案,方案用双密钥通过敏感函数构造的“动态”密钥,可以实现类似“一次一密”的密码体制功能,因此该方案具有更高安全性,并且实现简单。     

安徽省城镇化质量测度与时空分异研究

城镇化是人口、经济、社会、生态和空间等多因素共同作用的结果,兼顾“质”与“量”、“时”与“空”的协调发展至关重要.该文以安徽省为研究区,从人口发展、经济发展、社会发展、生态环境、城乡统筹发展及开放程度6个维度构建城镇化质量评价指标体系,借助构建的基于粒子群优化投影寻踪和系统聚类相结合的城镇化质量测度的新方法,对安徽省16个地级市2005年、2010年、2014年的城镇化质量进行测度.研究结果表明：1)2005年～2014年安徽省城镇化质量不断提升,近10年的增长幅度为10.35%,3个研究时点各地级市城镇化质量的首末位差(3.375 4、3.275 7、3.029 5)、标准差(0.825 8、0.804 0、0.732 7)和变异系数(54.19%、51.81%、43.57%)显示各地级市城镇化质量存在差距但逐渐缩小.2)根据城镇化质量投影值的变化将安徽省城镇化质量分为高质量、较高质量、中等质量、较低质量、低质量5种类型,空间上具有一定的聚集特征,呈现“两高两低”空间分布格局.3)经济发展、社会发展、生态环境是安徽省城镇化质量发展的主要驱动因素.研究结果对制定安徽省城镇化发展战略、促进16地市城镇化协调发展具有重要的参考意义.     

会计要素的制度经济学意义

通过分析会计要素经济价值的变动状况和价值的决定因素,指出“历史性”在一个价格不断变动的经济体系中,不能带来真正的“真实性”.从制度经济学的角度对会计要素的涵义作了新的阐释,指出其共同的本质在于“未来性”.为兼顾会计要素价值评估的“决策有用性”和便于运用的“成本效益原则”,指出“现实性”是沟通“历史性”与“未来性”的桥梁.     

驻马店市灾害性天气预报服务系统

驻马店市灾害性天气预报服务系统平台包括信息资料采集与处理、资料分析应用、灾害性天气预报模型与本地客观预报方法、灾害性天气实时监控、预报产品制作与分发、上级与本地预报产品查看、灾害性天气过程资料备份与气象资料统计查询、灾情收集与上传、预报管理与质量评定9个子系统,用于灾害性天气监测、预报、预警与对外服务.该系统主要用于常规气象预报服务、公共气象服务、决策气象服务工作.目的是使灾害性天气预报业务服务更加系统化、规范化,减少重复劳动.     

柑桔病虫害自适用本体构建方法

设计了柑桔病虫害关键字提取算法,并构建了用户友好的界面系统,以便于农业专家上传与柑桔虫害相关的文本文件.系统从文本文件中提取关键字并与AGROVOC词典进行对比,生成柑桔病虫害本体库,农业专家可以通过专家知识库来补充新的病虫害信息.     

蔬菜病虫害辅助诊断与防治系统VPS的构建

蔬菜病虫害辅助诊断与防治系统VPS是用VB6.0编写的基于图像及文本的农业专家系统.其知识库主要由侵染性病害、生理性病害、虫害3个数据库组成.包括用户管理、病虫害查询、病虫害辅助诊断、诊断数据库维护、数据库备份与恢复等7个模块.提供了分级管理、病虫害名称及拉丁文学名查询、病虫害图像诊断、数据库修改等功能.这一系统可对蔬菜生产过程中的病虫害识别与防治起到辅助作用.     

"基础-转化型"研究是决胜病虫害防控的核心研发模式

作物病虫害防控技术研发是确保国家粮食与食品安全的重要战略必争领域,我国在该领域存在基础研究缺少突破、核心技术受制于人的情况,因而一直得到国家重点基础研究计划和重点研发计划的高度重视。由于正在执行的"化学肥料和农药减施增效综合技术研发"重点研发计划项目偏重现有技术的优化、集成和田间示范,在国际本领域研发水平突飞猛进的背景下,亟待调整布局面,增强基础-转化型研究的实施力度,研发具有绿色、高效、精准特征的革命性病虫害防控新技术,确保"舌尖上的安全"。     

基于青鳉鱼行为的在线生物监测系统及综合预警平台建设研究

为保障水源地水质安全,实现水质综合预警,为下一步污染处置留出"提前量",开展了符合毒理学规范的标准模式青鳉鱼的养殖驯化研究。研发了基于青鳉鱼行为的在线生物监测系统;将在线生物监测系统与17项常规理化监测仪器智能化集成,构建了基于生物毒性触发机制、多项理化参数同步监测的综合预警平台。着重介绍了指示鱼种青鳉鱼的标准化驯化养殖系统、基于青鳉鱼行为的生物监测系统和与常规理化参数相结合的综合预警平台。     

基于云-边协同技术的突发性滑坡灾害监测预警体系研究

作为自然灾害影响最为严重的国家之一,滑坡预警体系的建立和完善对于我国防灾减灾具有重要意义。目前成熟的滑坡预警体系以云端服务器为中心,完成数据集成、预警计算及信息发布等任务。然而,由于网络传输延迟、服务器运算时延的影响,从数据采集到客户端信息接收的过程中,存在较长的时耗过程,使预警体系存在一定程度的预警时延。同时,目前预警体系受制于数据传输条件,在灾后断电断网的场景下,现场监测网络无法与云端服务器建立连接,监测预警工作难以有效进行。为此,基于云-边协同技术,本文对滑坡灾害监测预警体系进行了深入研究,并开发了云端监测预警平台和边缘预警计算终端。通过真实滑坡监测数据模拟验证了云端与边缘预警计算终端协同工作时滑坡监测预警体系的有效性。该研究为对提高滑坡预警体系稳定性,尤其是极端网络条件下实现滑坡灾害有效预警具有积极作用。     

基于径向基函数神经网络农田害虫分类器设计研究

为改变我国植物保护行业中的害虫测报依赖人工识别计数、效率低下的现状，本文将图像识别等技术应用于农田害虫的自动检测系统当中．提取了害虫图像的十多个原始特征，并压缩成7维送入模糊分类器进行了分类识别。实验结果表明：该系统能够对农田中危害严重的十类害虫进行较好的分类。     

突发滑坡应急监测预警技术体系研究

突发滑坡应急监测处于应急处理的前期处置阶段,及时为突发滑坡临灾避险和应急抢险工作进行信息反馈,并根据应急监测相关信息及时对突发滑坡进行稳定性评价以及预警工作。本文明确突发滑坡灾情、险情应急监测和预警信息的工作程序、级别、内容和技术方法等,分析应急监测响应及启动-应急监测内容-应急监测方法-监测资料整理分析-预警系统等一系列工作程序的特殊性,总结归纳各应急监测手段的数据分析方法、预警系统和判别标准。在实践工作中应当依据突发滑坡的规模、危害、变形、险情等特性,确定突发滑坡监测方法与范围、应急监测手段上应以地面监测为主、多方法并存为原则,内容上以便捷免维护的地面位移监测为主,在时间和安全有保障的条件下兼顾深部和环境印证监测,根据突发滑坡地质环境条件制定相应的应急监测预警体系,依托预警系统,确定相应的预警指标与阈值,对突发滑坡进行实时预警。     

基于GIS的青海省畜禽疾病监测预警系统设计

为了研究高原地区畜禽常发疾病的监测及预警功能,本次实验采用现有畜禽疾病的监测体系,通过对青海省畜禽重要疾病监测数据的采集和统计分析,构建基于疾病监测数据库和畜禽疾病智能预警系统。试验结果表明,畜禽疾病监测预警系统对高原地区的养殖业有一定的积极作用,可加快地区养殖业的数字化管理的进程。由于高原地区的环境特殊,使得其养殖业的数字化管理进程缓慢,需要加大力度进行研究。     

苹果树病虫害智能识别系统设计与实现

为提高苹果的产量和质量,防止病虫害对果实质量的影响,设计了一款基于机器视觉的苹果树病虫害智能识别系统。该系统采用交互式分割(GrabCut)算法对图像进行分割,然后使用高斯拉普拉斯算子和拉普拉斯高斯(Laplacian-of-Gaussian, LOG)算法将苹果叶片中的病斑提取出来,最后将提取出的图像送入深度神经网络(deep neural networks, DNN)进行进一步的分析与处理,能够实时、方便地识别出苹果树叶病害中较为常见、发病率高的花叶病,锈病,灰斑病,斑点落叶病以及褐斑病。经测试,该系统对苹果树5种常见病虫害识别率精度高达91.17%。结果表明,该算法能够有效提升苹果树病虫害防治,优于基于卷积神经网络特征的区域方法(regions with CNN features, R-CNN)、YOLO(you only look once)等单一病虫害检测方法。