对矿区进行地质灾害动态监测预警是一项刻不容缓的工作,通过对矿区长期、动态的监测,可以及时掌握矿区的沉降规律和破坏程度,以便及时地预测可能发生的灾害,为矿区的规划、治理和发展提供依据。文中主要研究了"3S"技术支持下的矿区地质灾害动态监测预警技术方案,该方案为首先对地质灾害点进行分析,确定该地质灾害点的危险等级,针对各地质灾害点制定各自的动态监测方案,根据所制定的监测方案实施监测预警。说明了监测预警系统中"3S"技术的相互集成和分工,并对系统的运行情况作了详细的介绍。

在区域自然灾害系统基本单元概念体系的指导下，以灾害系统基本单元为最小空间单位，选取对湖南省农业生产影响较大的水灾、旱灾、低温冷害、风雹灾及病虫害5种自然灾害，以民政部1978～1993年农业灾情统计数据为标准，并以综合农业灾情强度（16年年平均状况）为指标，在地理信息系统支持下，“自下而上”逐级综合，提出了湖南省农业自然灾害灾情综合区划方案，将全省划分为东西分异的3个一级区及18个二级亚区．通过检验，分区方案合理，较前人在此方面的研究工作有较大的进展。

根据地理信息系统在国内外的实际应用情况以及公路地质灾害的发生和监测管理存在的自身特点,提出了开展公路地质灾害信息管理与决策支持系统研究的必要性,并分析了系统开发目标、开发原则和研究的关键技术.在系统实践过程中,结合西部一条运营高速公路中重点地质病害路段的实际情况,开发了基于GIS的公路地质灾害信息管理与决策支持系统.该系统以地质灾害的空间图形信息和属性信息为基础建立系统数据库,依托数学评价、预测和预报模型以及GIS系统的空间分析能力,形象地评价、预测和预报了地质灾害,为西部公路建设管理部门有效控制和防治地

为了研究和治理矿山开采地区几种常见地质灾害,提高对地质灾害数据的掌握,文中在对矿区地质灾害数据进行收集和整理的基础上,通过对相关技术空间数据引擎、Geodatabase模型进行了简单的介绍,并重点叙述了矿区地质灾害信息管理系统中空间数据库和属性数据库的设计方法及过程,最后从两个数据库的连接等方面,对空间数据和属性数据进行汇总、加工、校验和入库,从而完成了数据库的建立。结果表明:该数据库一旦建立,可满足矿区地质灾害管理一体化的需要,可以为区域地质灾害易发性、危险性区划提供直接的数据支持,为地质灾害信息系统在防灾规划中的应用莫定基础,也为防灾减灾工作提供科学依据。

Kaggle_Disaster_Tweets 带有灾难性推文的自然语言处理：预测哪些推文与真实灾难有关，哪些不与真实灾难有关任务开始日期：2021.04.04 任务说明：使用火车数据中的信息，构建模型以预测某条推文是否与真实灾害有关 火车数据集说明： 列 描述 有效/缺失 遗失率 'ID ' 每条推文的唯一标识符（推文编号） 7613/0 0％ '关键词' 推文中的特定关键字 7552/61 1％ '地点' 发推文的位置 5080/2533 33％ '文本' 推文的文字 7613/0 0％ '目标' 这条推文是否是一场真正的灾难（标签） 7613/0 0％ 测试数据集说明： 列 描述 有效/缺失 遗失率 'ID ' 每条推文的唯一标识符（推文编号） 7613/0 0％ '关键词' 推文中的特定关键字 3237/26 1％ '地点' 发

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

针对震后初期灾区应急物资严重短缺的现实情况,考虑到受灾群众的非理性攀比心理,基于公平与效率兼顾的视角,构建应急物资分配-运输的双层协同优化模型.顶层模型以所有需求点的损失攀比效应总和最小为目标,保障应急物资分配的公平性;底层模型以应急物资运达需求点的时间攀比效应总和最小、总运输时间最短为目标,保障应急物资配送的公平性与效率性.并根据模型特点设计一种混合遗传算法求解.最后,通过案例验证所提出方法的合理性和有效性.

全球自然灾害数据可视化分享

地质灾害监测预警管理信息化践行与探讨，地质灾害监测预警管理平台按照地质灾害防治业务 工作的调查、 监测、 预警、 治理、处置等业务流程闭环 管理。利用感知层获取滑坡 体变形量，通过4G无线组网 传至预警中心， 根据预警模 型预判

吉林省永吉县存在大量的斜坡地质灾害，为了给永吉县斜坡地质灾害的防治和预警提供高效直观的分析模型，将吉林省永吉县作为研究区，选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性、距河流距离、年均降雨量、地形湿度指数和植被覆盖指数等11 个评价因子，利用神经网络模型进行区域斜坡地质灾害易发性分析，再选用频率比、支持向量机模型进行对比。利用ＲOC曲线对模型的准确性进行验证分析，得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%，预测率分别是87. 3%、84.3%、85. 6%。结果表明: 神经网络模型的精度最高，更适用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评价