一、从灾害统计谈新疆开发的生态环境建设（论文文献综述）
赵瑞东[1]（2021）在《中国城市韧性的时空格局演变、影响机制及提升路径研究》文中进行了进一步梳理
朱静文[2]（2021）在《城市韧性与基础设施建设水平耦合协调研究》文中研究说明城市基础设施建设是城市发展的中坚力量,是新型城镇化建设的重要实现路径。完善的基础设施建设对城市韧性水平的提升具有重要的推动作用,而城市韧性的增强也为城市基础设施建设提供了承载空间。在当前建设韧性城市上升为国家战略的时代背景下,如何推动城市韧性与基础设施建设的协调发展,实现城市韧性与基础设施建设耦合与互动,是当前研究面临的科学问题,也是未来建设韧性城市,实现可持续发展亟待解决的现实问题。本文以中国大陆31个省级行政区的城市整体为研究对象,在构建城市韧性与基础设施建设水平评价指标体系的基础上,对我国城市韧性水平和基础设施建设水平进行评价和分析:基于耦合协调理论构建耦合协调度模型,并进行时空演化分析,利用Geoda软件对其进行Moran’s Ⅰ指数空间自相关检验,从不同地理尺度上测度并分析了城市韧性与基础设施建设水平和两者之间的耦合协调关系。主要结论如下:①我国城市韧性度呈稳步增长态势,大部分省份城市韧性水平增幅明显,广东省韧性指数增幅最大达到21.80%;空间分布呈现“东部>中部>西部>东北”的格局。②基础设施建设水平总体不高但呈平稳上升态势,年均增长率为7.24%,空间分布呈现东高西低的非均衡梯度分布格局。③城市韧性与基础设施建设水平协调度总体发展态势良好,但协调层级较低,正处于由初级协调向中级协调的过渡阶段;空间分布存在明显的区域差异,形成“东强西弱,由南向北依次递减”的分布格局。④城市韧性与基础设施建设水平耦合协调度全局分布具有显着的正向相关关系,空间分布呈现出层次分明的集聚现象;局部分布呈现出显着的非均衡空间分布特征,总体空间在东部地区呈现连片分布的现象,具有较强的空间溢出效应。基于此,本文有针对性地提出了促进城市韧性与基础设施建设协调发展的策略与建议,进而为我国建设韧性城市,实现可持续发展提供理论依据和实践贡献。
刘晓[3]（2021）在《基于文本挖掘的灾害多级联动分析与预测研究》文中研究指明气候变化加剧、城市化进程加快,以及人类社会活动的影响,灾害的联动发生日益表现为一种常态。而城市化进程的不断加快,使得灾害系统变得更加复杂。传统的灾害管理和防灾减灾模式面临严峻挑战。因此,基于我国各类灾害的时空分布规律,分析灾害的多级联动模式,预测灾害多级联动发生的概率,已成为防灾减灾中提供应急决策支持的有效方法之一。而依赖国家官方数据获取灾害信息的方式存在数据收集困难、数据滞后等问题。随着互联网和信息技术的迅速发展,网络信息传播更加便捷和高效。网络文本逐渐成为大数据背景下一种重要信息资源,为灾害领域相关研究提供了前所未有的机遇。网络新闻、百度百科等网络文本数据中隐藏着很多有价值的灾害信息,如何基于文本挖掘的方法识别和提取出这些潜在的有价值的灾害信息,并基于此构建灾害多级联动分析模型是需要解决的关键科学问题。本文以国家自然科学基金项目“灾害多级联动模式下城市群综合承灾能力的评价与仿真研究”为依托,以网络文本数据为研究视角,围绕灾害关联关系分析与挖掘这一核心主题,综合运用文本挖掘、机器学习、自然语言处理、贝叶斯网络、复杂网络等方法和技术,在分析我国自然灾害时空特征的基础上,以暴雨灾害为灾害多级联动的研究对象,进一步探索其领域特征和文本识别方法,抽取事件因果关系,构建贝叶斯网络模型,实现对其次生灾害节点的推理与预测,为防灾减灾和断链减灾提供科学的决策支持。主要的研究工作和结论如下:（1）基于网络新闻数据的我国自然灾害时空特征分析。采用信息抽取方法对中国新闻网2008-2017年的灾害报道进行了信息抽取和分析,得到我国主要自然灾害类型,并通过与官方信息的对比验证了网络新闻数据用于灾害研究的合理性和有效性,结果表明我国气象灾害主要分布在每年的4月到9月,高峰期在7月和8月;灾害主要发生在云南、四川、贵州、湖南等地,而这些地区的主要灾害类型为暴雨、洪涝和地质灾害;暴雨和洪涝灾害很有可能存在空间关联性。（2）灾害多级联动新闻文本识别研究。网络新闻涉及到方方面面的信息,需要进一步识别和筛选灾害多级联动相关的文本数据。针对领域敏感性,采用基于标签传播的领域词典构建方法,融合领域主题特征和Word2vec词向量,结合基于集成思想的XGBoost方法,研究灾害多级联动新闻文本的识别问题,实验结果表明本研究提出的方法在准确率和召回率方面相比单独使用Word2vec有了一定的提高。（3）灾害多级联动事理图谱构建与分析。基于单一案例手工构建的灾害链模型不仅费时费力,还容易产生冗余和遗漏。研究从灾害新闻文本中抽取灾害事件因果关系,获取灾害因果知识和经验,并将灾害事件的多级联动模式刻画成一个有向的事理知识库,进而引入复杂网络方法,对灾害多级联动事理知识图谱中的关键节点进行分析,为防灾减灾决策提供科学的参考依据。（4）基于贝叶斯网络的灾害多级联动分析与预测。基于灾害多级联动事理知识图谱,以相关文献中的灾害节点影响因素作为补充,构建一个比较全面的、客观的灾害多级联动贝叶斯网络模型。以暴雨灾害为例,通过构建暴雨-地质和暴雨-洪涝的贝叶斯网络模型,并基于历史案例数据进行参数学习,预测多级联动事件发生的概率和后果的严重程度,据此提出暴雨灾害的断链减灾措施。本文的主要创新点体现在以下三个方面:（1）针对依赖专家知识构建贝叶斯网络的局限性,提出了一种基于事理图谱的贝叶斯网络建模方法,推理预测灾害多级联动。（2）针对特征词领域敏感问题,提出了一种融合领域主题特征和全局文本特征的灾害多级联动文本识别方法。（3）针对当前因果关系抽取方法未考虑文本中的灾害多级联动问题,提出了一种基于因果提示词扩展词典构建的多层灾害因果链抽取方法。
邓彩霞[4]（2021）在《基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究》文中指出自然灾害风险一直以来威胁着人类生存与安全,也一直学术界关注的焦点问题和政府治理的重要内容。随着科技的进步以及灾害治理经验的积累,人类的减灾能力得到较大的提升,然而,随着全球气候变化以及人类社会生活对自然环境干预范围和深度的增加,人与自然的关系也日益变得紧张,灾害风险日益加剧。青海省位于青藏高原,是一个集西部地区、民族地区、高原地区和欠发达地区所有特点于一体的省份,各种传统和非传统、自然和社会的安全风险时刻威胁着社会的可持续发展。青海特定的环境条件决定了当地灾害频发,同时也是全国自然灾害较为严重的省份之一,具有灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等特点。社区作为社会构成的基本单元,是防灾减灾的前沿阵地和基础。青海农牧社区基础设施落后,生态系统脆弱,受到自然灾害损害的可能性和严重性程度较高,被认为是防灾减灾工作的最薄弱地区。青海气象灾害多发,雪灾是青海省畜牧业的主要灾害,全省牧业区每年冬春期间不同程度遭受雪灾,“十年一大灾,五年一中灾,年年有小灾”已成为规律。在全球气候变暖以及极端天气现象的影响下,“黑天鹅”型雪灾不但对农牧民安全生产生活造成威胁,对区域经济社会全面协调可持续发展等形成挑战,而且还考验着地方政府的自然灾害的综合治理能力,思考如何提升农牧社区减灾能力刻不容缓。随着情景分析法在危机管理领域的应用,情景分析和构建被认为是提升应急能力的有效工具,对于农牧社区雪灾的减灾而言,在情景构建基础上所形成的实践分析结果对于现实问题的解决具有一定的战略指导意义。本研究聚焦于提升青海农牧社区减灾能力这一核心问题,以情景分析理论、危机管理理论、极值理论、复杂系统理论为研究的理论基础,运用实地调查法、情景分析法、德尔菲法、层次分析法等具体的研究方法,以“情景—任务—能力”分析框架为理论分析工具,首先从致灾因子的分析着手,对青海省农牧社区典型灾害进行识别;其次通过情景要素分析、关键要素选择、情景描述等方面着手对识别的典型灾害进行“最坏可信”情景构建,然后基于典型灾害的情景构建梳理出相应减灾任务,总结归纳出农牧社区不同减灾主体完成减灾任务所应该具备的能力条件,并结合现实对农牧社区减灾能力进行了定量与定性相结合的评估,最终分别从规则准备、资源准备、组织准备、知识准备、行动规划等方面提出农牧社区减灾能力提升的策略。本研究认为随着应急管理体系从“以体系建构”向“以能力建设”为重点的转变,着眼于全方位的能力建设,提升灾害治理的制度化、规范化、社会化水平是农牧社区减灾的必由之路。作为一种支撑应急全过程,以及应急管理中基础性行动的应急准备是能力建设的抓手。意识是行动的先导,要做好这一基础性行动其关键在于一个具备战略能力、拥有良好灾害价值观的领导体系,运用情景构建做好全面应急准备。完善的规则体系是应急准备、乃至采取应急行动所应遵循的的法定依据和行为准则;完善相应的法律法规,加强危机应急法规建设是做好农牧社区减灾工作的前提;良好的组织架构是提升农牧社区减灾能力的关键,加强各级政府部门在农牧区减灾中的核心地位和主导责任,坚持村社本位,实现以农牧民群众为主体,多元主体有效整合,形成灾害治理的协同格局。完备的知识准备是激发农牧社区减灾能力提升的内在动力,通过各种正式和非正式的渠道获取和累积灾害知识,形成正确的灾害价值观,占据减灾的主动地位;有针对性的借助信息技术,培养专门人才推动减灾专业化,助推农牧社区减灾能力提升。资源准备是农牧社区的减灾保障,构建合理的社区公共应急资源体系关键在于资源结构的优化。优先准备风险级别较高的减灾资源,优化资源存储数量和公共应急资源存储点,做好潜在资源共享平台,从而实现有限资源效用最大化。农牧社区减灾,规划先行,一套科学合理、行之有效的减灾指标体系是青海农牧区减灾管理的“指挥棒”,一项科学周密的专项减灾规划,是农牧区减灾任务实施的“路线图”和“控制表”。总之,在青海农牧社区灾害治理中,灾害情景构建与分析为灾害治理提供了一个全新的思路和发展方向。通过构建典型灾害具象化的“最坏可信情景”,让应急决策者、社区及其成员通过了解当前灾害态势,明确自身管理薄弱点,掌握可控干预节点,做好工作安排和充分的应急准备,预防灾害风险或者遏制灾后事态走向最坏局面。基于情景分析的农牧社区减灾能力的研究对于改进和完善现行农牧社区灾害应急管理体系,对于实现区域社会平安建设具有重大的实践和指导意义。
阿鲁思[5]（2021）在《基于多模型耦合的多致灾因子诱发长白山北坡泥石流灾害链风险评价研究》文中研究指明长白山作为吉林省内集各种资源（包括:旅游、生态环境和矿产等一系列资源）为一体的旅游开发区,其价值不可估量。同时,随着我国经济的急速发展,使得吉林省的区域经济总量疾速攀升,社会财富也得到了大幅度的增长,介于此原因使得长白山旅游开发区内的各种资源的价值不断地升高。且由于国民经济水平的提升,致使旅游开发区内的人口密度持续增高,因此当发生泥石流灾害时,其可能造成的风险程度和危害数量也将显着增加。截至2018年为止,长白山保护区内的10条泥石流沟共计发生25次泥石流灾害,造成2635万元的经济损失。其中,2009年六月发生于长白山北坡瀑布景区南侧48m处的泥石流破坏了景区旅游与生态环境等资源,造成了约700万元的经济损失。且在气候变化的大背景下,极端气候事件（如:极端降水与降雪等事件）趋多趋强,结合全国经济迅速发展的实情,使得由极端降雨事件所诱发的泥石流灾害所造成的损失再不断地增加。不仅如此,长白山火山正处于千年、百年复活期的节点上。火山的活动势必迫使天湖水位的抬升,湖水顺北坡溃坝或漫坝而下会导致极为严重的泥石流灾害。此外,区域尺度上进行泥石流灾害链风险评价时,由于对风险中各个因素之间联系的考虑不足,致使无法得到定量化的风险评价结果,因而导致最终的风险评价结果存在很大争议。因此,研究长白山旅游开发区内由多致灾因子诱发的泥石流灾害链风险并进行定量化的评价是十分迫切的课题。本研究以长白山北坡为研究区,从泥石流灾害及灾害链形成机理出发,对区域内由不同致灾因子诱发的泥石流灾害链进行分析,随后确定以极端降雨与天池溃决诱发的泥石流灾害链作为切入点,结合基于灾害事件关系的灾害链模型建立评价模型。随后,基于随机森林模型优化稳态无限斜坡稳定性模型使其能够运用在区域尺度泥石流灾害评价研究中,同时以该模型关联灾害链系统内各个灾害事件,并对长白山北坡区域内不同致灾因子在不同强度或频率下所引发的泥石流灾害链进行定量化评价。此外,本研究在总结前人的研究基础上通过耦合多模型,利用各个模型的优点相互弥补不足之处,并以模型的耦合来建立风险评价中各个要素相互之间的关联。最终进行区域尺度定量化的风险评价研究。论文主要内容有以下几个方面:（1）首先通过分析各类地质环境因子与研究区内泥石流之间的关系,发现坡度、曲率、物源厚度、地形湿度指数与植被覆盖等9个地质环境因子与泥石流灾害的发生有明显的线性或非线性关系,并选取这9个指标作为易发性评价指标体系。随后基于随机森林模型对长白山北坡进行了泥石流灾害易发性评价,结果显示不易发区面积占全研究区面积的51.22%,低易发区占总面积的22.05%。中易发区占总面积的11.94%。而高与极高易发区分别占总面积的6.82%与7.97%。易发性评价结果中的中、高与极高易发区普遍分布于研究区内的凹形斜坡。同时评价结果AUC值更是达到了0.9048,说明基于随机森林的易发性评价结果极为可信。（2）结合研究区自然环境特征与灾害链形成机理对两种灾害链的形成进行分析。并基于灾害事件之间关系的灾害链模型为框架,分别建立了极端降雨诱发与天池溃决诱发泥石流灾害链危险性评价模型。并选取稳态无限斜坡稳定性模型作为反映灾害链内各个灾害要素之间关系的模型,随后基于随机森林模型对该模型进行了优化,提出了基于随机森林模型的稳态无限斜坡稳定性模型。其后,通过耿贝尔分布模型计算了极值降雨量并选定以10年、30年和50年一遇的极端降雨（分别为85.9415mm、132.5655mm与153.8496mm）为例结合基于随机森林模型的稳态无限斜坡稳定性模型进行极端降雨诱发泥石流灾害链危险性评价。结果显示,基于随机森林的稳态无限斜坡稳定性模型得到的三个重现期泥石流危险性评价结果中,危险性值超过0.5的区域均只占33%左右。这是由于该模型通过随机森林的结果进行了筛选。同时,基于随机森林的稳态无限斜坡稳定性模型危险性评价结果中危险性大于0.5的值域内变化情况则与基于稳态无限斜坡稳定性模型得到的危险性评价结果不同。研究区内危险性大于0.5的区域随着降雨量的增加而产生了变化,说明研究区随着重现期变久,泥石流的发生将更加频繁且泥石流的强度也将持续增强。同时,基于随机森林的稳态无限斜坡稳定性模型每个重现期的危险性评价结果精度明显高于稳态无限斜坡稳定性模型的结果。证明该模型在预测精度上拥有良好且稳定的表现。（3）针对天池溃决诱发泥石流灾害链的危险性评价,通过Flow3D模型对三种假设情况下发生的天池溃决进行了三维模拟研究。结果显示,研究区内三个模拟情景下发生的天池溃决淹没区分别占整个研究区域的55.17%、69.97%和86.32%。淹没深度在0至2m之间的区域占全研究区面积的11.84%、9.83%和12.66%。淹没深度在2-5m之间的区域占全研究区面积的8.07%、8.9%和8.51%。其余区域水深超过了5m。研究区大部分区域的淹没水量均超过了该区域可承受阈值水量的10倍以上,表明三种情况的天池溃决均可以较容易的诱发泥石流灾害。随后利用基于随机森林的稳态无限斜坡稳定性模型进行了研究区内三种假设情况下的天池溃决诱发泥石流灾害链危险性评价。结果显示,极高危险区面积的增多幅度远远超过了高与中等危险区,表明不同模拟情景下,随着水位的升高、水量的增加导致更多的区域受到淹没影响。同时,这些区域在极为充足的水源条件支撑下更加容易发生极为严重的泥石流灾害。（4）通过分析已有的灾损数据后,明确以泥石流灾害发生时可能产生移动的物源厚度作为表征泥石流灾害致灾因子强度的指标。结合吉林省泥石流灾害历史灾损数据对研究区内不同类型承灾体灾损率进行计算并建立了相应的脆弱性曲线。通过泥石流物源量动静储量关系公式将危险性评价结果与脆弱性评价进行关联,并对研究区内极端降雨与天池溃决诱发的两种泥石流灾害链进行定量化的风险评价。评价结果显示,随着极值雨量和天池溃决水量的增加,泥石流灾害可能造成的损失也在增加。其中由极端降雨诱发的泥石流灾害中可能产生最大损失的是药王庙、聚龙泉等旅游景点。而天池溃决诱发泥石流灾害威胁最大的则是长白山瀑布、聚龙泉、小天池等旅游景点。本研究将弥补泥石流灾害定量化风险评价研究基础的不足,解决相关研究的关键性问题,研究结果可以推广到长白山景区,对于提高景区的防灾减灾能力和应急管理能力、实现科学抗灾和主动抗灾的目标具有重要意义。
陈志[6]（2020）在《滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例》文中研究指明云南大部分地区地质环境脆弱,是国家投入地质灾害防治经费最多的省份之一。香格里拉位于滇西北高原峡谷区生态脆弱区、现代地表活动试验区、国家重点生态保护区。论文研究目的是基于环境生态学与地质学融合的视角探讨该区域地质灾害的易发性及危险性并对其进行分区,为国土空间规划及地质灾害防治提供供数据支撑和建议。本研究利用RS和GIS技术,结合现场调研资料,定量揭示了地质灾害发育及分布特征,初步分析了地质灾害的动态及静态控制因子;分析了4期土地利用/覆盖变化,并结合CA-Markov模型拟合了现有状况下的土地利用/覆盖变化及未来情况下的土地利用变化趋势;采用遥感手段结合现有的气象数据探讨了市域尺度地表温度、湿度的空间分布;分析了过去50年（1961-2010年）及今后30年（2031-2060年）的气温及降水分布特征,获得了与地质灾害相关的动态因子;最后利用模型对现状及未来地质灾害易发性和危险性进行分区评价,初步探索了基于生态地质学为基础的地质灾害防治措施和建议,主要成果如下:（1）通过遥感解译,结合地面调查数据,共解译滑坡416个,崩塌179个,泥石流沟262条;并结合既有资料记载,对地质灾害发生的时空分布、灾害点规模、灾害特征、险情及诱发因素等进行了分析;结果表明,地质灾害空间分布具有区域聚集特征,且沿断层及碎屑岩区域展布,灾害点密度整体呈南部及西北高、东部及中部低、沿河谷及构造带分布的特点。（2）运用雷达比值指数法开展地质灾害的快速提取和灾害监测,与调查结果图相比,总体精度较好,满足快速提取精度要求;运用Sentinel-1 SAR方法在针对地质灾害体的信息提取与监测方面的应用具有良好的效果,其应有前景宽广;采用该方法对地质灾害信息的识别和提取时效快、效果好,且不受天气因素限制,可为应急救灾和监测提供信息支持。（3）通过多种技术手段,获取与地质灾害相关的信息,这些信息可以称之为评价因子。（1）地表温度数据用到了从NASA官网上下载的MODIS传感器的8天合成地表温度产品,经数据预处理、运用空间插值方法后,得到研究区的年平均地表温度在空间上的分布特征;（2）运用归一化植被指数和地表温度负相关关系,结合相关方程计算研究区的土壤湿度,结果表明:香格里拉市的气候条件整体上较干旱,其中湿润地区的分布范围约占6%,正常区域占13%,微旱和干旱区域占60%,重旱区域约占12%。植被覆盖度不同,其土壤湿度差异较大。（4）本研究利用1961—2010年云南省香格里拉市的逐日气象格点数据,通过编写程序,运用R软件运行程序,提取出研究区范围内的每个格点数据,利用STARDEX中的FORTRAN子程序计算出极端气候指数,并选取与研究相关的主要极端指数,分析香格里拉市过去（1961-2010年）及将来（2031-2060年）极端气温及降水的时空变化特征。为香格里拉市地质灾害的易发性提供气象数据支撑。（5）人类工程活动是影响地质灾害的重要影响因子,通过土地利用变化表征这一活动的强度及其趋势,利用遥感探讨了近30年来土地利用/覆盖变化的变化情况,结果表明研究区植被覆盖度整体表现出西部、东部及西南部相对较高,中部、东南部及北部覆盖低的特点;运用CA-Mark模型对土地利用驱动力因子进行分析,经对过去及现在土地利用/覆盖变化与实际解译的结果进行检验,2019年土地利用模拟的全局Kappa系数为0.794,全局精度85.6%,说明模拟结果与实测结果高度一致,CA-Markov模型模拟精度满足应用要求;模型依据过去30年的土地利用/覆盖变化模式预测未来2030年土地利用状况,结果显示未来建筑用地和耕地地依旧在增加,但增速均有所放缓。1990-2019年香格里拉市建筑用地平均年增速为5.0%,2020-2030年下降到2.0%。草地地在过去30年的平均年增速为6.8%,未来将会下降到1.0%（2020-2030）。耕地、林地、其他用地均有不同程度的减少,年均减少速度分别为-1.2%、-0.8%和-0.2%。（6）基于过去（2014年）的调查和分析结果,根据相关模型评价现状（2019年）及未来（2030年）地质灾害危险性及易发性。2019年研究区地质灾害高、中、低易发区及不易发区面积分别为1860.83 km2,3008.12 km2,4023.63 km2,2367.47 km2,地质灾害高易发区主要分布于南部区域金沙江沿岸阶地及其支流的河谷两岸;2019年香格里拉市地质灾害高、中、低危险区及安全区面积面积分别为125.03 km2、3500.85 km2、6274.13 km2,1359.8 km2,香格里拉市地质灾害高、中等危险区域主要分布于南部区域及北部的东旺乡东旺河及西北部尼西乡汤满河的河谷地带。另外,本文根据相关模型预测了2030年地质灾害地质灾害易发性及危险性等级、面积及分布区域。基于对地质灾害的易发性及危险性进行分区的结果,初步探索了基于生态学视角的地质灾害防治措施及建议。研究结果表明,香格里拉市未来高易发区和危险区仍然存在增加的趋势,地质灾害诱发的静态因子是稳定的,变化的是其动态因子,动态因子主要体现在生态因子上,鉴于香格里拉特殊的生态定位,未来需要从生态系统及产业结构调整角度对其进行预防。
杨波[7]（2019）在《森林病虫害数据可视分析方法研究》文中提出随着林业信息化与智能化技术的不断发展,林业数据获取与存储能力的不断增强,林业数据体量将持续增长,数据格式与种类也愈加多样化。基于可视化可视分析方法深入分析和洞悉林业数据的模式和规律,解决林业生产科研中的问题,给林业行业的发展带来了新的机遇和挑战。森林容易遭受各种自然灾害的侵袭和人为因素的破坏,而森林病虫害作为最主要的森林自然灾害,给森林资源带来严重的威胁,给林业生产带来重大损失。森林病虫害数据的分析存在诸多困难和挑战。首先,森林病虫害数据体量大、结构复杂、多层次且高维度,而且涉及时空属性,不同时间和空间粒度的分析结果千差万别。其次,数据中各属性并非完全孤立,属性间存在不同程度的联系。利用传统统计学方法进行分析难以直观地呈现数据间的联系与规律,因而从中挖掘有价值的信息非常困难。数据可视化是一种使用人类可感知的视觉符号来增强数据认知的有效方法,可以辅助数据分析者直观地观察和分析数据蕴含的规律。本文针对森林病虫害数据分析中存在的问题,以交互式可视分析为研究核心,围绕森林病虫害数据建模、可视化和可视分析方案设计等问题展开分析和研究,以期为森林病虫害研究与管理人员更好地管理、监测森林病虫害的发生发展,指导病虫害的科学防治提供更有利的平台。本文主要研究内容和贡献概括为以下几个方面:1、设计了一种可视数据清洗方法,用于提高森林病虫害数据的数据质量。在数据清洗过程中为了比较森林病虫害文本型数据的相似性,提出了文本型数据相似性匹配算法。针对森林病虫害数据的特点,设计了可视数据清洗框架,对数据进行交互式地检测分析及清洗,实现对数据质量的有效控制。2、设计了一种聚类数据可视分析方法,其可定量评估森林病虫害发生情况在各地区的相似性。在可视化绘制算法研究方面,提出了权值均分有序树图布局算法对树图进行优化以展示森林病虫害数据中的有序层次数据;提出了基于引力场的聚类边绑定算法对平行坐标进行优化以展示森林病虫害聚类数据的分布特征。基于此,提出了用于揭示各地区森林病虫害发生相似性的数据聚类可视化方案。3、基于三种模型的多视图协同可视分析方法的设计。提出了多视图协同可配置模型,其可针对相似数据分析情景模式进行配置;基于该模型针对不同的情景分析模式所包含的数据属性是否一致,设计了不同的可视分析模板对森林病虫害发生防治情况进行分析研究。提出了层次关联交互模型,该模型用于指导多个具有层次性的属性进行渐进式关联交互分析;基于该模型提出了分析不同病虫害在不同地区的发生发展情况的交互式多视图协同可视分析方法。提出了多组合多元线性回归模型,该模型可以定量地描述多个自变量与单一因变量之间的多种组合构成的线性关系;基于该模型和数据流模型并结合统计学原理和可视化技术提出了多组合多元线性回归可视分析方法,针对森林病虫害病情指数与可能导致其发生的影响因素的特点展开分析研究。4、设计并实现了基于森林病虫害数据的可视分析原型系统。基于论文所提出的模型和方法,结合森林病虫害发生防治的时序、地理、灾害等级、灾害种类等特征,综合考虑不同时期、不同地区的发生防治情况,以及导致森林病虫害发生的影响因素等数据,实现对森林病虫害的多角度综合性分析,从而提供一种快捷、方便的森林病虫害数据观察及分析工具。5、基于论文所设计实现的原型系统,针对真实的森林病虫害数据进行研究,分析病虫害数据的时空特性及多维属性间的关系,对森林病虫害发生的影响因子进行探索,以期找到影响病虫害发生的关键因子。实施了相关用户研究和专家评估以验证上述所提模型、方法等的可用性和有效性。本文研究工作结合了数据挖掘、可视化分析和数理统计方法,为解决森林病虫害数据分析和利用面临的问题,探索了新的思路和技术手段;为辅助森林病虫害研究与管理人员全面掌握森林病虫害发生防治情况,采取科学防治措施提供依据。
徐嵩[8]（2019）在《应对山洪灾害的京津冀山地城镇生态防灾规划方法研究》文中研究说明京津冀山地城镇处于北方气候地理环境,其独特的地质、地貌、水文和气候条件对区域山洪灾害与生态安全影响显着。内部环境方面,在快速城镇化进程中,山地城镇生态环境胁迫因子的数量和强度均有较大的变化,京津冀的山洪也相应地表现出特殊的致灾演变规律。由此可见,京津冀山地城镇是一个外部环境极其复杂,内部结构严重不稳,极易受山洪灾害影响的地区,这些不利因素导致京津冀山地城镇的山洪防灾减灾形势更加严峻,因此结合区域生态安全格局进行山洪灾害防控是山地城镇规划亟待解决的突出问题。本文在多学科交叉视角下,对山地城镇山洪灾害与生态安全之间的耦合特点进行分析,运用定性和定量相结合的方法系统建构了一个生态防灾规划的理论框架,通过这一基于山洪灾害的生态安全综合评价体系,并根据利用GIS等技术方法模拟得到的综合评价结果以及实地调研资料,从宏观和中微观层面分别提出了京津冀山地城镇生态防灾规划策略,以达到提高山地城镇应对山洪灾害的能力、建立与生态共生的可持续发展环境的目的。论文共八章,可分为以下三个部分:（1）第一部分为提出问题,对应第一到第三章的内容。这一部分通过对选题背景的分析,明确论文研究的意义、主要内容,将全文研究聚焦于山地城镇山洪与生态安全耦合特征及规划的应对方法上,找寻当前国内外研究的空白与不足,从而明确研究的思路和方向。随后,在生态安全视角下,分析京津冀山地城镇生态安全与山洪灾害的耦合特点,进一步明确研究区域山洪灾害的内外环境,并着重对京津冀山洪灾害致灾特性进行解析,为下文提出生态防灾规划理论奠定基础。（2）第二部分为模型建构,包括第四章和第五章内容。首先,建构了生态防灾规划的理论框架,在研究区山洪灾害风险评价基础上,构建基于P-S-R模型的生态安全综合评价体系,进行生态-灾害的耦合研究,由此可识别山地城镇基于山洪灾害的综合生态安全格局。随后,以京津冀山地城镇为实证对象,将第四章提出的生态防灾规划理论方法应用到研究区——京津冀山地城镇中。运用极差法、层次分析法、综合指数法等,借助Arcgis软件进行空间分析与提取处理,细分为“理想安全、较安全、临界安全、较不安全、很不安全”五个评判标准等级,构建京津冀山地城镇区域综合生态安全格局。总体来看,京津冀山地城镇全区域生态安全指数在0.3～0.5之间呈离散分布,生态安全状况整体处于中等偏下水平;分区来看,京津冀北部山区生态安全状况相对较好,东部山区生态状况次之,西部山区生态安全水平最低,极易发生灾害且受到干扰后难于恢复。这一部分为后文基于研究区综合生态安全格局提出生态防灾规划策略提供了数据支撑。（3）第三部分为规划策略,对应于后三章内容。第六章基于研究区综合生态安全格局,在区域层面提出了针对京津冀山地城镇外部自然环境与区域城镇实体两方面的生态防灾规划策略。其中,在外部生态环境层面,结合京津冀山地城镇地域特点,构建基于生态安全格局的生态网络,并制定基于生态修复的洪灾防控策略,通过生态环境的改善破坏山洪灾害的孕育条件,增强生态韧性;在区域城镇实体空间层面,探讨了山地城镇化发展战略、防灾空间结构、城乡居民点承灾能力、产业空间生态布局以及区域支撑体系这五方面内容,结合生态防灾理念进行优化和设计,提出了京津冀山地城镇群可持续发展空间的山洪防灾对策。第七章从区域层面延伸至山地城镇内部各空间要素,从城镇的中微观尺度的物质空间要素出发,在山洪灾害综合防控的视角下,根据山地各县区不同安全水平的综合生态安全格局,分析研究了京津冀山地城镇空间发展、功能布局、道路系统以及工程技术方面的规划应对策略与生态化防灾设计。第八章是结论部分,对论文的主要结论与所存在的问题进行了总结,并对后续研究做了展望。综上,本文从城乡规划的角度出发,对山地城镇山洪灾害防控与生态安全展开结合研究,建构了适应京津冀山地城镇特点的生态防灾规划理论方法,并根据评价结果,针对不同水平的基于山洪灾害的综合生态安全格局,从区域和城镇层面分别提出生态防灾的规划策略,为京津冀山地城镇应对山洪灾害、维护生态安全的城乡规划方法研究提供了参考,具有一定的创新性和实践意义。
王鹏涛[9]（2018）在《西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究》文中研究说明全球气候的持续增暖,引起水文循环的变化,导致全球干旱灾害发生频率增加、强度加重、干旱范围扩大。西北地区是我国主要的干旱分布区,同时也是全球同纬度干旱程度最高的区域之一。20世纪后期以来,西北地区气候呈现出暖湿化趋势,但是西北地区东部的干旱化趋势也较为明显,且从四季来看西北地区春季干旱趋势仍然较为显着。因此,西北地区暖湿化的时空差异和尺度特征仍不明确,西北地区干旱的时空演变趋势仍存在很多不确定性。明晰西北地区干旱时空变化特征以及未来演变趋势,并在此基础上对西北地区干旱风险进行系统分析、科学评估与风险区划,事关区域水资源管理的具体成效。基于此,本文以西北地区为研究区域,采用改进后的SPEI指数方法、线性回归方法、反距离加权插值法、自然灾害趋势判断模型、熵权分析法、灾害系统论等方法对西北地区气候变化背景、干旱灾害时空演变规律与趋势判断、干旱灾害归因、干旱风险评价与区划进行研究。本研究取得的主要成果有:（1）西北地区对全球气候变化的响应特征:1960-2016年,西北地区气温呈现显着上升趋势,且1990年之后升温速率明显比1990年之前要快。降水量整体呈现上升趋势,但秋季降水呈现递减趋势,从空间来看西北地区东部降水在减少。全区大部分地区平均风速显着下降,且年际间波动幅度较大。全区日照时数普遍减少,四季中仅春季日照时数有所增加。全区相对湿度普遍减少,塔里木盆地周围相对湿度增加趋势明显。（2）西北地区干旱时空演变特征:多年来,西北地区、西风气候区与高原气候区SPEI呈现上升趋势为主,仅东部季风区SPEI呈下降趋势。从季节来看,西北地区春季SPEI指数呈现出下降趋势,而其余季节SPEI指数均呈上升趋势。空间上,新疆西北部、中部与东部、青海中部、内蒙阴山附近等地是湿润化趋势影响的主要地区,新疆西南部、甘肃东部、宁夏等地则普遍存在干旱化发展趋势。（3）西北地区干旱趋势判断:在年和四季尺度,未来几年内西北地区轻旱与中旱发生的站次比均超过了 50%,且夏季西北地区干旱范围最广。从地区来看,未来三年内青海省在春季、甘肃与宁夏在夏季、内蒙西部在秋季、陕西全省在秋季与冬季发生灾害的站点较多。从全区来看,西北地区年尺度轻旱与中旱趋势判断年份为2018年。西风气候区春季中度以上旱灾趋势判断年份为2018年。高原气候区年尺度重旱趋势判断年份为2018年或2020年。东南气候区年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份为2018年。从各省份来看,青海年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份为2019年。宁夏与陕西年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份均为2018年。内蒙西部年尺度重度以上旱灾的趋势判断年份为2019年。新疆年尺度重度旱灾的趋势判断年份为2020年。甘肃年尺度重度旱灾的趋势判断年份为2018年。（4）西北干旱灾害的归因:西北地区干旱指数对降水表现为正敏感性,对气温、平均风速、日照时数则表现为负敏感性。降水占干旱灾害变化主导因素的站点主要分布在区域的东部,占到了区域总站点数的71.6%。风速占主导的站点仅占总站数的27.0%,基本分布在西风气候区。气温占主导的站点则仅有两个。主导因子的空间分布格局反应了区域气候变化的特点。（5）干旱风险评价体系构建与风险区划:西北地区东部为干旱致灾因子的高风险区。西北地区东南部孕灾环境脆弱性相对较低,其余地区脆弱性较高。全区承灾体暴露性均较低,高暴露区域零星分布于各省区。各省之间防灾减灾能力整体差异程度不大。从各省份来看,各省平均干旱风险普遍高于0.40,这表明西北地区整体干旱灾害风险较高。空间上干旱风险较高的区域分布在新疆南部昆仑山一带、青海柴达木盆地、青海三江源地区、甘肃东部、宁夏南部、内蒙阿拉善左旗、甘肃西部与新疆交界区、新疆东部七角井站附近等地。（6）西北地区干旱灾害风险管理对策包括:完善干旱灾害风险管理体系;合理配置水资源;进行科学合理的干旱风险评估;对干旱灾害风险要素进行灾前干预;根据区域实际情况,建立相应的抗旱应急预案与防旱抗旱规划等地方管理办法与条款;建立长效的灾害经济投入机制;加强灾害管理科学研究及科研成果转化,提高民众的灾害意识、抗旱能力与知识水平;加强生态文明建设,以生态保护的方式进行减灾。本研究的创新点表现为:（1）发现西北地区“暖湿化趋势”具有区域差异和尺度特征,认为空间尺度上西北地区东部存在干旱化趋势,时间尺度上西北地区春季干旱程度在加剧。（2）在站点尺度上,创新和完善了重大自然灾害趋势判断方法,丰富了西北地区不同时空尺度下的干旱灾害趋势判断案例。（3）对西北地区干旱演变进行归因,提出降水和风速对西北地区干旱演变起主导作用。（4）构建和完善了西北地区干旱风险评价指标体系,分别在栅格尺度和县域尺度对西北地区干旱风险进行了精细化评价和区划。本文对西北地区干旱时空演变、趋势判断以及风险评价进行了研究和探索。该研究可以为区域灾害管理以及水资源配置提供科学与实践参考,也可以为重大自然灾害趋势判断与灾害风险评价体系的集成研究提供案例及框架支持。
张文波[10]（2018）在《中国古代建筑遗产防灾减灾策略与措施研究》文中研究指明我国古代社会遗存至今的建筑遗产承载着丰富的历史、科学和艺术价值,作为不可移动文化遗产的一种重要类型多数暴露于室外环境中,这使得这类遗产不可避免地面临自然环境突变带来的灾害破坏风险,尤其是近些年发生的“汶川5·12大地震”、“玉树地震”、“海地大地震”、“印度洋海啸”、“尼泊尔大地震”、“日本熊本大地震”等骤发性自然灾害对各国建筑遗产造成了难以估计的损害,引起国际遗产保护领域的高度重视。过去很长一段时期,遗产保护领域面对这种惨痛的灾害教训只能“被动应对”,这种“先破坏,后保护”的应对方式远无法恢复灾害造成的遗产损失。为了应对这种全球范围内遗产普遍面对的灾害风险,2007年,第31届世界遗产大会通过“世界遗产防灾减灾策略”。由此可见,建筑遗产的防灾减灾已成为国际遗产保护领域的重要保护策略,也是实现遗产可持续发展的重要途径,这一课题得到世界各国的重视和关注,并且成立了相应的国际遗产防灾减灾组织,取得了一定的研究成果。但是,我国建筑遗产防灾减灾领域的研究尚处于起步和探索阶段,如何根据古代建筑遗产的价值构成、易损性特征、环境特征、灾害危险特征以及遗产地的防灾减灾能力发掘并形成一套具有针对性和适用性的防灾减灾策略、措施是本文研究的目的所在。围绕这一目的,本文从两大方面展开研究,首先是确立了灾害学体系下的建筑遗产保护视角,建筑遗产既是研究保护的主体,同时更是灾害发生的构成要素,只有通过确立该研究视角,才能打破“传统”的“被动应对”的保护策略,进而将防灾减灾与遗产保护建立起密切联系。在将两大研究领域融合后,接下来,本文着手构建建筑遗产防灾减灾的框架结构,该部分内容主要从建筑遗产灾害风险评估体系的构建、建筑遗产的灾前预防、灾中应急响应和灾后恢复四个方面展开研究,这四个方面对应灾害发生的各个阶段,共同构成这一框架之下的有机整体。建筑遗产灾害风险评估体系的构建既包括从宏观层面制定单灾种的建筑遗产灾害区划分析图,为我国遗产保护宏观策略的制定提供依据,又针对具体建筑遗产面临的多种灾害风险构建出相应的评估体系,便于具体建筑遗产灾害风险评估实施。建筑遗产灾前预防、灾中应急、灾后恢复则是通过制定不同灾害发生阶段的防灾减灾规划,采取针对性的应对策略与措施以降低遗产的灾害损失。基于以上研究目的和内容的需要,本文主要采用以系统论和跨学科为主的研究方法进行研究。系统论的研究方法明确了文中“系统、要素、结构、功能”,从论文基础逻辑层面进行系统性架构,明确系统的整体目标和研究的结构层级,与跨学科的研究方法一起将建筑遗产防灾减灾研究的相关要素和各分支研究的功能进行整合、系统化。通过全文研究,以期完善和推进我国建筑遗产防灾减灾学科的发展,拓展遗产保护领域应对自然灾害破坏的研究思路和应对途径。
二、从灾害统计谈新疆开发的生态环境建设（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、从灾害统计谈新疆开发的生态环境建设（论文提纲范文）
（2）城市韧性与基础设施建设水平耦合协调研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究方法、研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 主要概念界定和理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 城市韧性 |
| 2.1.2 城市基础设施 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 城市韧性理论 |
| 2.2.2 可持续发展理论 |
| 2.2.3 耦合协调理论 |
| 3 城市韧性与基础设施建设水平评价指标体系构建 |
| 3.1 城市韧性与基础设施建设水平评价指标体系构建原则 |
| 3.2 城市韧性评价指标体系构建 |
| 3.2.1 城市韧性评价指标体系的初选 |
| 3.2.2 城市韧性评价指标体系的优化 |
| 3.3 基础设施建设水平评价指标体系构建 |
| 3.3.1 基础设施建设水平评价指标体系的初选 |
| 3.3.2 基础设施建设水平评价指标体系的优化 |
| 4 城市韧性与基础设施建设水平评价方法及耦合协调度模型构建 |
| 4.1 基于熵值法的城市韧性和基础设施建设水平评价方法 |
| 4.1.1 熵值法的基本原理 |
| 4.1.2 基于熵值法的城市韧性和基础设施建设水平评价步骤 |
| 4.2 城市韧性与基础设施建设水平耦合协调度模型构建 |
| 4.2.1 耦合协调度模型基本原理 |
| 4.2.2 耦合协调度模型构建过程 |
| 4.2.3 耦合协调类型的划分 |
| 4.3 城市韧性与基础设施建设水平耦合协调度的空间自相关模型 |
| 4.3.1 全局空间自相关 |
| 4.3.2 局部空间自相关 |
| 5 城市韧性与基础设施建设水平耦合协调实证分析 |
| 5.1 数据来源及权重计算 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 权重计算 |
| 5.2 城市韧性与基础设施建设水平的时空演化分析 |
| 5.2.1 城市韧性与基础设施建设水平计算 |
| 5.2.2 城市韧性的时空演化分析 |
| 5.2.3 基础设施建设水平的时空演化分析 |
| 5.3 城市韧性与基础设施建设水平耦合协调分析 |
| 5.3.1 城市韧性与基础设施建设水平耦合协调度计算 |
| 5.3.2 城市韧性与基础设施建设水平协调度的时序变化 |
| 5.3.3 城市韧性与基础设施建设水平协调度的空间变化 |
| 5.4 城市韧性与基础设施建设水平耦合协调度的空间相关性分析 |
| 5.4.1 全局Moran’s I指数检验 |
| 5.4.2 局部Moran’s I指数检验 |
| 5.5 政策建议 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 硕士在读期间发表的论文 |
| B 硕士在读期间所获的奖项 |
| C 硕士在读期间参与的项目 |
（3）基于文本挖掘的灾害多级联动分析与预测研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.3 研究方法及创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 第二章 研究综述 |
| 2.1 灾害多级联动研究 |
| 2.1.1 灾害多级联动文献计量分析 |
| 2.1.2 灾害多级联动研究综述 |
| 2.2 网络和社交媒体在灾害管理领域的应用研究 |
| 2.2.1 社交媒体在灾害管理领域的应用研究 |
| 2.2.2 网络新闻文本分类研究 |
| 2.3 事理图谱和因果关系抽取研究 |
| 2.3.1 事理图谱 |
| 2.3.2 因果关系抽取 |
| 2.4 文献述评与本研究切入点 |
| 2.4.1 文献述评 |
| 2.4.2 本研究的切入点 |
| 第三章 基于网络新闻的灾害信息抽取与时空特征研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于规则的灾害信息提取 |
| 3.2.1 数据来源与文本预处理 |
| 3.2.2 灾害事件类型识别 |
| 3.2.3 灾害时间信息抽取 |
| 3.2.4 灾害地点信息抽取 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 灾害事件归并 |
| 3.3.2 主要自然灾害类型 |
| 3.3.3 灾害的时间分布特征 |
| 3.3.4 灾害的空间分布特征 |
| 3.3.5 灾害的空间关联分布特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 融合领域主题特征和全局特征的灾害多级联动文本识别研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 文本表示与分类方法 |
| 4.2.1 文本表示 |
| 4.2.2 文本分类算法 |
| 4.2.3 LDA模型 |
| 4.2.4 标签传播算法 |
| 4.3 基于主题模型和改进标签传播算法的领域特征词生成 |
| 4.3.1 灾害新闻文本主题挖掘与分析 |
| 4.3.2 灾害多级联动领域特征词生成 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.4 灾害多级联动类文本识别 |
| 4.4.1 特征融合 |
| 4.4.2 XGBoost算法 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于因果关系抽取的灾害多级联动事理图谱构建与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于模式匹配的显式因果关系抽取 |
| 5.2.1 因果关系提示词词典构建及扩展 |
| 5.2.2 基于因果提示词的简单因果句识别规则 |
| 5.2.3 基于因果提示词的复杂因果句识别 |
| 5.2.4 基于句法分析和语义角色特征的因果事件抽取 |
| 5.3 灾害多级联动事理图谱构建与分析 |
| 5.3.1 事件抽象与泛化 |
| 5.3.2 灾害多级联动事理图谱构建 |
| 5.3.3 灾害多级联动事理图谱分析 |
| 5.4 暴雨灾害事理图谱构建与分析 |
| 5.4.1 数据样本 |
| 5.4.2 暴雨因果关系与事理图谱构建 |
| 5.4.3 暴雨事理图谱分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于贝叶斯网络的灾害多级联动预测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 暴雨灾害贝叶斯网络模型构建 |
| 6.2.1 数据来源与预处理 |
| 6.2.2 贝叶斯网络 |
| 6.2.3 暴雨灾害贝叶斯网络结构学习 |
| 6.2.4 暴雨灾害贝叶斯网络参数学习 |
| 6.3 暴雨灾害贝叶斯网络实例推理分析及Brier检验 |
| 6.3.1 暴雨-洪涝灾害的贝叶斯网络的实例推理分析及Brier检验 |
| 6.3.2 暴雨-地质灾害贝叶斯网络的实例推理分析及Brier检验 |
| 6.4 暴雨灾害贝叶斯网络敏感性分析及断链减灾措施 |
| 6.4.1 暴雨灾害的贝叶斯网络敏感性分析 |
| 6.4.2 暴雨灾害的断链减灾措施 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 社区减灾能力研究 |
| 1.2.2 情景分析法相关研究 |
| 1.2.3 情景分析在公共危机管理中应用研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究思路、内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 相关理论与研究设计 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 灾害情景分析 |
| 2.1.2 农牧社区 |
| 2.1.3 社区减灾能力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 情景分析理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 极值理论 |
| 2.2.4 复杂系统理论 |
| 2.3 研究设计 |
| 2.3.1 基于“情境—任务—能力”的农牧社区减灾能力分析框架 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 第三章 基于致灾因子分析的青海农牧社区典型灾害识别 |
| 3.1 农牧社区孕灾环境分析 |
| 3.1.1 农牧社区自然环境 |
| 3.1.2 农牧区社会经济状况 |
| 3.2 农牧社区致灾因子分析 |
| 3.2.1 气象致灾因子 |
| 3.2.2 地质致灾因子 |
| 3.2.3 生物致灾因子 |
| 3.3 农牧社区灾害脆弱性分析 |
| 3.3.1 农牧社区灾害脆弱性表现 |
| 3.3.2 农牧社区灾害脆弱性 |
| 3.3.3 农牧社区灾情分析 |
| 3.3.4 农牧社区典型灾害识别 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于情景分析的青海农牧社区典型灾害情景构建 |
| 4.1 农牧社区的雪灾情况 |
| 4.1.1 雪灾的成因及影响 |
| 4.1.2 近年来青海雪灾事件 |
| 4.1.3 雪灾区域选择 |
| 4.2 农牧社区特大雪灾情景构建 |
| 4.2.1 农牧社区雪灾情景构建的参数分析 |
| 4.2.2 基于极值理论的关键情景参数选择 |
| 4.2.3 .农牧社区雪灾情景描述 |
| 4.2.4 雪灾演化过程分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于灾害情景的青海农牧社区减灾任务与能力分析 |
| 5.1 农牧社区多元减灾主体 |
| 5.1.1 政府组织 |
| 5.1.2 社区组织 |
| 5.1.3 居民个体 |
| 5.1.4 社会力量 |
| 5.2 基于雪灾情景的农牧社区雪灾减灾任务分析 |
| 5.2.1 基于公共危机管理过程的社区常规减灾任务 |
| 5.2.2 农牧社区雪灾常规减灾任务识别 |
| 5.2.3 雪灾情景下的农牧社区雪灾减灾任务 |
| 5.2.4 基层政府雪灾减灾任务归属 |
| 5.3 基于任务的农牧社区雪灾减灾能力分析 |
| 5.3.1 农牧社区雪灾常规减灾能力分析 |
| 5.3.2 农牧社区雪灾减灾能力评估方案设计 |
| 5.3.3 农牧社区雪灾减灾能力评估模型 |
| 5.3.4 农牧社区雪灾能力矩阵分析 |
| 5.3.5 农牧社区雪灾减灾能力实践分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向能力构建的青海农牧社区减灾对策 |
| 6.1 规则准备:提升制度运行能力 |
| 6.2 组织准备:提升应对协调联动能力 |
| 6.3 资源准备:提升持续保障能力 |
| 6.4 知识准备:激发农牧社区减灾动力 |
| 6.5 行动规划:增强行动执行能力 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和学术贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 学术贡献 |
| 7.2 研究不足和研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间研究成果 |
| 致谢 |
| 附录1 第一轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录2 第二轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录3 第三轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录4 青海省农牧社区雪灾减灾能力评估 |
| 附录5 |
| 附录6 青海农牧区雪灾减灾能力现状调查问卷 |
| 附录7 青海农牧社区雪灾减灾能力公众评判 |
（5）基于多模型耦合的多致灾因子诱发长白山北坡泥石流灾害链风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 第二章 理论基础、资料来源与研究方法 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.3 研究区概况 |
| 2.4 数据来源与处理 |
| 第三章 泥石流灾害地质环境影响分析与易发性评价 |
| 3.1 长白山北坡泥石流灾害发育特征 |
| 3.2 泥石流灾害地质环境影响分析 |
| 3.3 长白山北坡泥石流易发性评价 |
| 3.4 评价结果验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多致灾因子诱发泥石流灾害链危险性评价 |
| 4.1 长白山北坡泥石流灾害链类型及形成机理研究 |
| 4.2 多致灾因子诱发泥石流灾害链危险性评价模型建立 |
| 4.3 多致灾因子诱发泥石流灾害链危险性评价指标选取 |
| 4.4 稳态无限斜坡稳定性模型优化 |
| 4.5 长白山北坡泥石流灾害阈值水量分析 |
| 4.6 长白山北坡极端降雨诱发泥石流灾害链危险性评价 |
| 4.7 长白山北坡天池溃决诱发泥石流灾害链危险性评价 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 多致灾因子诱发泥石流灾害链风险评价 |
| 5.1 泥石流灾害致灾因子强度确定 |
| 5.2 长白山北坡泥石流灾害脆弱性评价 |
| 5.3 多致灾因子诱发泥石流灾害链风险评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 多致灾因子诱发泥石流灾害链风险管理研究 |
| 6.1 泥石流风险管理体系 |
| 6.2 长白山北坡泥石流灾害风险管理 |
| 第七章 主要结论与研究展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 参加科研项目及参编着作情况 |
| 在学期间发表学术论文情况 |
（6）滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 香格里拉地质灾害研究现状 |
| 1.4 研究内容与体系 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.6 研究工作概况及完成工作量 |
| 1.7 主要创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 社会经济 |
| 2.3 地形地貌 |
| 2.4 地质与地震 |
| 2.5 气象水文 |
| 2.6 植被 |
| 2.7 土壤及土地利用 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 香格里拉市地质灾害特征分析 |
| 3.1 地质灾害主要类型及发育特征 |
| 3.2 地质灾害时空分布与形成条件 |
| 3.3 地质灾害造成的危害与影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Sentinel_1A技术对香格里拉市地质灾害监测研究 |
| 4.1 Sentinel-1 SAR影像及预处理 |
| 4.2 雷达遥感监测地质灾害方法 |
| 4.3 香格里拉市地质灾害体散射特征分析 |
| 4.4 香格里拉市地质灾害体监测精度评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 地质灾害动态评价因子获取及分析研究 |
| 5.1 香格里拉市地表温度的反演 |
| 5.2 香格里拉市地表湿度的反演 |
| 5.3 香格里拉市极端气温、降水时空变化特征研究 |
| 5.4 植被覆盖度因子获取与分析研究 |
| 5.5 基于CA-Markov的土地利用变化模拟与预测 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 香格里拉市地质灾害易发性和危险性变化与预测 |
| 6.1 2014年香格里拉地质灾害易发性分区 |
| 6.2 2014年香格里拉市地质灾害危险性评价 |
| 6.3 2019年香格里拉市地质灾害易发性评价 |
| 6.4 2019年香格里拉市地质灾害危险性评价 |
| 6.5 2030年香格里拉市地质灾害易发性预测评价 |
| 6.6 2030年香格里拉市地质灾害危险性预测评价 |
| 6.7 讨论与结论 |
| 第七章 生态脆弱区地质灾害防治模式 |
| 7.1 基于地质灾害分区的防治模式 |
| 7.2 基于产业结构调整的防灾模式 |
| 7.3 基于生态定位的地质灾害防治 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）森林病虫害数据可视分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 技术路线 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第2章 相关研究工作 |
| 2.1 数据可视化研究现状及分析 |
| 2.1.1 数据可视化的发展 |
| 2.1.2 数据可视化的流程 |
| 2.1.3 数据可视化在各领域应用现状 |
| 2.1.4 多种数据可视化技术 |
| 2.1.4.1 时序数据可视化方法分析 |
| 2.1.4.2 时空数据可视化方法分析 |
| 2.1.4.3 高维数据可视化方法分析 |
| 2.1.4.4 文本数据可视化方法分析 |
| 2.1.4.5 可视化交互技术分析 |
| 2.1.4.6 混合可视化方法分析 |
| 2.2 森林病虫害研究现状及分析 |
| 2.2.1 森林病虫害发生特点和规律及预防措施 |
| 2.2.2 森林灾害统计指标体系的研究 |
| 2.2.3 森林病虫害监测 |
| 2.2.4 森林病虫害预测预报 |
| 2.2.5 导致森林病虫害发生的影响因子分析 |
| 2.2.5.1 林分结构对森林病虫害的影响 |
| 2.2.5.2 土壤因素对森林病虫害的影响 |
| 2.2.5.3 地貌因素对森林病虫害的影响 |
| 2.2.5.4 生物因素对森林病虫害的影响 |
| 2.2.5.5 气象因子对森林病虫害的影响 |
| 2.2.5.6 人为因素对森林病虫害的影响 |
| 2.3 森林病虫害数据分析概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 森林病虫害数据特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 森林病虫害数据体系结构 |
| 3.2.1 森林病虫害发生防治相关数据体系结构 |
| 3.2.2 森林病虫害发生环境相关数据体系结构 |
| 3.3 森林病虫害数据特点分析 |
| 3.4 森林病虫害数据可视分析关键问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向森林病虫害数据的可视数据清洗方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据质量与数据清洗 |
| 4.2.1 数据质量 |
| 4.2.1.1 数据质量的定义 |
| 4.2.1.2 数据质量问题的分类 |
| 4.2.1.3 数据质量问题的来源 |
| 4.2.2 数据清洗 |
| 4.2.2.1 数据清洗的定义 |
| 4.2.2.2 数据清洗的原理 |
| 4.2.2.3 常用数据清洗算法 |
| 4.2.2.4 数据清洗的一般过程 |
| 4.2.3 可视数据清洗 |
| 4.3 森林病虫害数据质量问题 |
| 4.4 森林病虫害数据清洗方案 |
| 4.4.1 数值型数据检测与清洗方法 |
| 4.4.2 文本型数据检测与清洗方法 |
| 4.4.2.1 文本型数据的相似检测与清洗策略 |
| 4.4.2.2 文本型数据的相似匹配方法 |
| 4.4.2.2.1 Jaro-Winkler距离 |
| 4.4.2.2.2 改进Jaro-Winkler距离 |
| 4.4.2.2.3 改进算法数值分析 |
| 4.5 可视数据清洗方法的设计思路 |
| 4.5.1 可视数据清洗方法的主要功能 |
| 4.5.2 可视数据清洗方法的清洗过程 |
| 4.5.3 规则库和算法库 |
| 4.6 可视数据清洗方法的设计 |
| 4.6.1 森林病虫害数据可视清洗任务需求 |
| 4.6.2 可视数据清洗方法设计原则 |
| 4.6.3 可视数据清洗方法采用的可视化技术 |
| 4.6.3.1 数据异常检测可视化 |
| 4.6.3.2 交互设计 |
| 4.7 可视数据清洗方法的应用和效果分析 |
| 4.7.1 可视数据清洗方法的应用 |
| 4.7.1.1 错误数据可视清洗 |
| 4.7.1.2 不完整数据可视清洗 |
| 4.7.2 可视数据清洗方法的效果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 面向森林病虫害发生数据的聚类可视分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 权值均分有序树图布局算法研究 |
| 5.2.1 树图简介 |
| 5.2.2 典型树图布局算法 |
| 5.2.3 权值均分有序树图布局算法 |
| 5.2.3.1 算法描述 |
| 5.2.3.2 示例说明 |
| 5.2.4 实验评估与分析 |
| 5.2.4.1 评价指标 |
| 5.2.4.2 实验说明 |
| 5.2.4.3 实验结果及分析 |
| 5.3 基于引力场的平行坐标聚类边绑定分析方法 |
| 5.3.1 平行坐标聚类绑定方法分析 |
| 5.3.2 基本平行坐标绘制 |
| 5.3.3 基于引力场的平行坐标边绑定设计 |
| 5.3.3.1 聚类中心控制点 |
| 5.3.3.2 簇内引力场绑定 |
| 5.3.3.3 算法实现流程 |
| 5.3.3.4 不透明度视觉增强设计 |
| 5.3.4 基于引力场的平行坐标边绑定绘制 |
| 5.4 森林病虫害发生数据聚类可视化设计 |
| 5.4.1 数据聚类可视化需求分析 |
| 5.4.2 数据聚类可视分析管线 |
| 5.4.3 数据的降维与聚类 |
| 5.4.4 数据聚类可视化技术 |
| 5.4.5 数据聚类可视化交互设计 |
| 5.5 案例研究 |
| 5.6 用户反馈 |
| 5.6.1 可视化设计 |
| 5.6.2 可用性评价 |
| 5.6.3 相关建议 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于多视图协同的可配置森林病虫害数据分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多视图协同的可配置模型 |
| 6.2.1 可配置模型建模 |
| 6.2.2 可配置模型的一致性约束 |
| 6.3 基于多视图可配置模型的可视化设计 |
| 6.3.1 病虫害发生防治相似场景可视需求分析 |
| 6.3.2 病虫害发生防治相似场景可视设计方案 |
| 6.3.2.1 可视分析管线 |
| 6.3.2.2 多视图协同可视分析模板 |
| 6.3.2.3 配色方案 |
| 6.3.3 病虫害发生防治可视化技术 |
| 6.3.3.1 病虫害发生随时间变化 |
| 6.3.3.2 病虫害相邻年份发生面积比较 |
| 6.3.3.3 病虫害发生严重程度随时间变化 |
| 6.3.3.4 各地区病虫害发生随时间变化 |
| 6.3.3.5 病虫害发生在地域上的分布 |
| 6.3.3.5.1 Choropleth地图 |
| 6.3.3.5.2 邮票地图 |
| 6.3.3.6 病虫害发生地区间比较 |
| 6.4 案例研究 |
| 6.4.1 数据来源 |
| 6.4.2 案例1:森林病虫害发生情况分析 |
| 6.4.2.1 森林病虫害发生面积随时间变化情况分析 |
| 6.4.2.2 某一年份森林病虫害发生情况分析 |
| 6.4.2.3 单个地区病虫害发生情况分析 |
| 6.4.3 案例2:森林病虫害防治情况分析 |
| 6.4.3.1 森林病虫害防治面积随时间变化情况分析 |
| 6.4.3.2 某一年份森林病虫害防治情况分析 |
| 6.4.3.3 单个地区病虫害防治情况分析 |
| 6.5 用户反馈 |
| 6.5.1 可视化设计 |
| 6.5.2 可用性评价 |
| 6.5.3 相关建议 |
| 6.6 讨论 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 基于层次关联交互模型的森林病虫害数据可视分析 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 层次关联交互模型 |
| 7.2.1 层次关联交互模型建模 |
| 7.2.2 层次间的交互约束 |
| 7.3 层次关联森林病虫害数据可视化设计 |
| 7.3.1 层次关联森林病虫害需求分析 |
| 7.3.2 层次关联森林病虫害可视化设计方案 |
| 7.3.2.1 可视分析管线 |
| 7.3.2.2 总体概览 |
| 7.3.2.3 配色方案 |
| 7.3.3 层次关联森林病虫害数据可视化技术 |
| 7.3.3.1 基于标签云的病虫害种类视图 |
| 7.3.3.2 不同地区各等级病虫害发生分布视图 |
| 7.3.3.2.1 基于环形堆栈图的可视化方法 |
| 7.3.3.2.2 基于雷达图的可视化方法 |
| 7.3.3.3 病虫害发生防治关系视图 |
| 7.3.3.4 病虫害发生在不可标注地域的分布视图 |
| 7.3.3.5 病虫害发生严重程度随时间变化视图 |
| 7.3.3.6 病虫害在各地区随时间动态变化视图 |
| 7.3.4 可视化相关辅助设计 |
| 7.3.4.1 地区和病虫害种类选择器 |
| 7.3.4.2 交互设计 |
| 7.4 案例研究 |
| 7.4.1 研究区概况 |
| 7.4.2 数据来源 |
| 7.4.3 案例1:病虫害发生防治总体情况分析 |
| 7.4.4 案例2:某种病虫害发生防治总体情况分析 |
| 7.4.5 案例3:某地区病虫害发生防治情况分析 |
| 7.4.6 案例4:某地区某病虫害发生防治情况分析 |
| 7.5 用户反馈 |
| 7.5.1 可视化设计 |
| 7.5.2 可用性评价 |
| 7.5.3 相关建议 |
| 7.6 讨论 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 基于MCMVLR模型的森林病虫害影响因子可视分析 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 多组合多元线性回归模型 |
| 8.3 基于MCMVLR模型的可视化设计 |
| 8.3.1 森林病虫害影响因子可视化需求分析 |
| 8.3.2 森林病虫害影响因子可视化设计方案 |
| 8.3.2.1 可视分析管线 |
| 8.3.2.2 数据流模型 |
| 8.3.2.3 总体概览 |
| 8.3.3 森林病虫害影响因子数据可视化技术 |
| 8.3.3.1 数据分析模块 |
| 8.3.3.1.1 数据集统计量表 |
| 8.3.3.1.2 数据集分布度量 |
| 8.3.3.1.3 属性间相关关系度量 |
| 8.3.3.1.4 属性间相关关系评价 |
| 8.3.3.2 多元线性回归分析模块 |
| 8.3.3.2.1 研究变量选择 |
| 8.3.3.2.2 归一化方法选择 |
| 8.3.3.2.3 多组合线性回归分析 |
| 8.3.3.2.4 预测分析 |
| 8.3.4 可视分析交互设计 |
| 8.4 案例分析 |
| 8.4.1 案例1:云杉矮槲寄生在天然云杉林内的发病因子分析 |
| 8.4.2 案例2:气象因子对红脂大小蠹发生的影响分析 |
| 8.5 用户反馈 |
| 8.5.1 可视化设计 |
| 8.5.2 可用性评价 |
| 8.5.3 相关建议 |
| 8.6 本章小结 |
| 第9章 森林病虫害数据可视分析系统设计与实现 |
| 9.1 引言 |
| 9.2 可视分析系统需求分析 |
| 9.2.1 系统架构需求分析 |
| 9.2.2 系统功能需求分析 |
| 9.3 可视分析系统架构设计 |
| 9.3.1 架构设计原则 |
| 9.3.2 系统架构设计 |
| 9.3.3 系统设计模式 |
| 9.3.4 功能结构设计 |
| 9.4 技术选型和数据获取 |
| 9.4.1 系统开发和运行环境 |
| 9.4.2 实现技术 |
| 9.4.3 数据获取 |
| 9.4.4 数据库构建 |
| 9.5 可视分析系统实现 |
| 9.5.1 可视数据清洗模块 |
| 9.5.2 森林病虫害发生防治情况可视分析模块 |
| 9.5.2.1 森林病虫害发生和防治情况可视分析模块 |
| 9.5.2.2 森林病虫害发生情况聚类可视分析模块 |
| 9.5.2.3 森林病虫害发生防治关联分析模块 |
| 9.5.3 森林病虫害影响因子可视分析模块 |
| 9.6 本章小结 |
| 第10章 总结与展望 |
| 10.1 研究工作总结 |
| 10.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（8）应对山洪灾害的京津冀山地城镇生态防灾规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 快速城镇化的社会背景 |
| 1.1.2 气候变化的环境背景 |
| 1.1.3 基于生态安全格局构建的国家发展战略背景 |
| 1.2 研究范围与概念界定 |
| 1.2.1 本研究界定的范围 |
| 1.2.2 山地相关概念界定 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容、方法及框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究框架 |
| 第2章 相关基础理论与研究动态综述 |
| 2.1 相关基础理论研究 |
| 2.1.1 灾害学相关理论 |
| 2.1.2 城市安全理论 |
| 2.1.3 环境地学基础理论 |
| 2.2 国内外生态安全与山洪防灾研究现状 |
| 2.2.1 国外研究动态 |
| 2.2.2 国内研究动态 |
| 2.2.3 相关研究综述 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 生态安全视角下京津冀山洪致灾特性 |
| 3.1 北方山地生态安全与灾害背景 |
| 3.1.1 北方山地城镇的分布 |
| 3.1.2 地形地质条件 |
| 3.1.3 山地气候特征 |
| 3.1.4 生态环境与安全格局特征 |
| 3.1.5 社会与城镇发展现状 |
| 3.1.6 快速城镇化背景下的山洪灾情 |
| 3.2 京津冀山洪致灾特性分析 |
| 3.2.1 山洪灾害与生态安全的耦合特点 |
| 3.2.2 生态安全视角下的山洪致灾特性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 生态防灾规划理论方法探析 |
| 4.1 生态防灾规划的理论建构 |
| 4.1.1 生态思维的价值内涵 |
| 4.1.2 生态防灾规划概念 |
| 4.1.3 生态防灾规划理论框架 |
| 4.2 生态防灾规划要素构成、原则及价值取向 |
| 4.2.1 生态防灾规划要素构成 |
| 4.2.2 生态防灾规划基本原则 |
| 4.2.3 京津冀山地城镇生态防灾规划的价值取向 |
| 4.3 基于山洪灾害的山地城镇生态安全综合评价方法 |
| 4.3.1 综合评价原则 |
| 4.3.2 综合评价方法 |
| 4.4 山洪灾害风险评价 |
| 4.4.1 山洪灾害风险评价原理 |
| 4.4.2 山洪灾害风险评估模型 |
| 4.4.3 山洪灾害风险评价指标体系构建 |
| 4.5 基于山洪灾害的生态安全综合评价 |
| 4.5.1 基于P-S-R模型的生态安全评价体系 |
| 4.5.2 指标数据的无量纲化及权重确定 |
| 4.5.3 生态安全评判标准 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于山洪灾害的京津冀山地城镇生态安全格局实证研究 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.1.1 地理区位情况 |
| 5.1.2 山地环境现状 |
| 5.1.3 山地环境问题 |
| 5.2 京津冀山洪灾害风险评价 |
| 5.2.1 山洪致灾因子的危险性评价 |
| 5.2.2 山洪孕灾环境的连锁性评价 |
| 5.2.3 山洪灾害群承灾体的易损性评价 |
| 5.2.4 山洪灾害风险耦合评价与分析 |
| 5.2.5 山洪灾害风险区划分析 |
| 5.3 基于山洪灾害的京津冀山地城镇生态安全综合评价 |
| 5.3.1 生态安全格局综合评价 |
| 5.3.2 基于P-S-R模型的生态安全评价因子提取 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 区域规划视角下山地城镇生态安全与洪灾防控 |
| 6.1 基于山地城镇外部生态环境保护的洪灾防控策略 |
| 6.1.1 基于山洪防控的区域生态安全网络规划设计 |
| 6.1.2 基于安全保障的区域层面山地生态修复 |
| 6.2 基于区域层面的城镇可持续发展空间山洪防控对策 |
| 6.2.1 基于可持续城镇化的洪灾防控规划 |
| 6.2.2 基于区域协同的生态防灾空间结构 |
| 6.2.3 基于山洪承灾能力的城乡居民点体系规划 |
| 6.2.4 基于山洪灾害缓减的产业空间生态布局 |
| 6.2.5 应对山洪灾害的区域支撑体系规划 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 京津冀山地城镇内部空间生态防灾规划策略 |
| 7.1 空间发展的生态控制指引 |
| 7.1.1 基于生态安全考量的空间发展 |
| 7.1.2 基于防灾安全的山地城镇平面形态 |
| 7.2 功能布局的生态化防灾设计 |
| 7.2.1 基于空间适灾的功能区生态防灾布局 |
| 7.2.2 基于可持续的土地利用模式 |
| 7.3 道路系统的生态化防灾设计 |
| 7.3.1 保障道路系统灾时畅通 |
| 7.3.2 减小道路对生态系统的干扰 |
| 7.4 工程技术的生态化防灾设计 |
| 7.4.1 山洪防洪工程技术的生态适应性 |
| 7.4.2 竖向规划设计的生态防灾要点 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究主要结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A:山洪灾害风险评价专家调查问卷 |
| 附录 B:基于山洪灾害的生态安全综合评价专家调查问卷 |
| 附录 C:调研村镇列表 |
| 附录 D:续表6-12京津冀山地村镇空间形态图谱 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 气候变化研究进展 |
| 1.2.2 气象灾害研究进展 |
| 1.2.3 干旱灾害研究进展 |
| 1.2.4 灾害风险管理研究 |
| 1.2.5 灾害预测与趋势判断 |
| 1.3 研究区域概况 |
| 1.3.1 地理位置与范围 |
| 1.3.2 气候特点与区划 |
| 1.4 研究目标与研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 第2章 西北地区气候变化背景分析 |
| 2.1 数据来源与研究方法 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 研究方法 |
| 2.2 西北地区气温时空演变 |
| 2.2.1 平均气温年际变化趋势 |
| 2.2.2 平均气温季节变化趋势 |
| 2.2.3 平均气温年内分布特征 |
| 2.3 西北地区降水量时空演变 |
| 2.3.1 平均降水量年际变化趋势 |
| 2.3.2 平均降水量季节变化趋势 |
| 2.3.3 平均降水量年内分布特征 |
| 2.3.4 降水日数的变化趋势 |
| 2.4 西北地区平均风速时空演变 |
| 2.4.1 平均风速年际变化趋势 |
| 2.4.2 平均风速季节变化趋势 |
| 2.4.3 平均风速年内分布特征 |
| 2.5 西北地区日照时数时空演变 |
| 2.5.1 日照时数年际变化趋势 |
| 2.5.2 日照时数季节变化趋势 |
| 2.5.3 日照时数年内分布特征 |
| 2.6 西北地区相对湿度时空演变 |
| 2.6.1 相对湿度年际变化趋势 |
| 2.6.2 相对湿度季节变化趋势 |
| 2.6.3 相对湿度年内分布特征 |
| 2.7 小结 第3章 西北地区干旱灾害时空规律 |
| 3.1 SPEI干旱指数方法 |
| 3.1.1 SPI和SPEI指数的异同 |
| 3.1.2 SPEI指数的算法改进 |
| 3.1.3 基于SPEI指数的干旱评价体系 |
| 3.2 西北地区SPEI与SPI旱涝事件分析 |
| 3.3 西北地区不同时间尺度干旱时间演变 |
| 3.3.1 西北地区不同时间尺度SPEI |
| 3.3.2 不同气候分区SPEI-12时间演变 |
| 3.4 西北地区季节及年尺度干旱时空演变 |
| 3.4.1 时间变化趋势 |
| 3.4.2 空间变化趋势 |
| 3.4.3 频率变化特征 |
| 3.5 西北地区干旱强度时间变化分析 |
| 3.5.1 年尺度干旱强度 |
| 3.5.2 季节尺度干旱强度 |
| 3.6 西北地区干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.1 全区及分区干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.2 各省份干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.3 西北地区干旱覆盖度的阶段变化分析 |
| 3.7 小结 第4章 西北地区干旱灾害趋势判断 |
| 4.1 重大自然灾害的趋势判断模型 |
| 4.1.1 可公度等式计算 |
| 4.1.2 可公度蝴蝶结构图 |
| 4.1.3 可公度结构系 |
| 4.1.4 西北地区干旱趋势判断 |
| 4.2 西北地区站点尺度轻旱与中旱趋势判断 |
| 4.2.1 新疆北塔山站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.2 新疆北塔山站秋季旱灾趋势判断 |
| 4.2.3 青海门源站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.4 青海门源站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.2.5 内蒙古四子王旗站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.6 内蒙古四子王旗站冬季旱灾趋势判断 |
| 4.2.7 甘肃张掖站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.8 甘肃张掖站秋季旱灾趋势判断 |
| 4.2.9 陕西镇安站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.10 陕西镇安站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.2.11 宁夏中宁站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.12 宁夏中宁站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.3 西北地区及各分区旱灾趋势判断 |
| 4.3.1 西北地区年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.3.2 西风气候区春季中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.3.3 高原气候区年尺度重旱灾害趋势判断 |
| 4.3.4 东南气候区年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4 西北地区省级尺度旱灾趋势判断 |
| 4.4.1 青海年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.2 宁夏年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.3 陕西年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.4 内蒙西部年尺度重度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.5 新疆年尺度重度旱灾趋势判断 |
| 4.4.6 甘肃年尺度重度旱灾趋势判断 |
| 4.5 小结 第5章 西北地区干旱灾害归因分析 |
| 5.1 干旱指数的多元线性回归法 |
| 5.1.1 气候变化的归因分析 |
| 5.1.2 多元线性回归原理 |
| 5.1.3 气象要素的多重共线性 |
| 5.1.4 干旱灾害的多元线性归因分析 |
| 5.2 多元线性回归模型的拟合评判 |
| 5.2.1 模型决定系数的统计分析 |
| 5.2.2 拟合与观测值一致性分析 |
| 5.3 西北地区干旱演变归因分析 |
| 5.3.1 回归系数与贡献率的空间分布 |
| 5.3.2 回归系数与贡献率的分区统计 |
| 5.3.3 干旱归因分析的主导因子识别 |
| 5.4 小结 第6章 西北地区干旱灾害风险评价、区划与管理 |
| 6.1 自然灾害系统论 |
| 6.2 干旱灾害风险评价指标体系与模型构建 |
| 6.2.1 干旱灾害风险模型 |
| 6.2.2 干旱灾害风险评价指标体系 |
| 6.2.3 干旱灾害风险评价流程 |
| 6.3 西北地区干旱灾害系统分析 |
| 6.3.1 数据采集与处理 |
| 6.3.2 致灾因子综合分析 |
| 6.3.3 孕灾环境综合分析 |
| 6.3.4 承灾体的综合分析 |
| 6.3.5 防灾减灾能力分析 |
| 6.4 西北干旱灾害风险评价 |
| 6.4.1 致灾因子危险性 |
| 6.4.2 孕灾环境脆弱性 |
| 6.4.3 承灾体暴露性 |
| 6.4.4 防灾减灾能力 |
| 6.4.5 旱灾综合风险评价 |
| 6.5 西北地区干旱灾害风险管理与对策研究 |
| 6.5.1 灾害管理与风险管理 |
| 6.5.2 气象灾害管理 |
| 6.5.3 干旱灾害风险管理与对策 |
| 6.6 小结 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.1.1 西北地区的气候变化特征 |
| 7.1.2 西北地区的干旱变化特征 |
| 7.1.3 西北地区的干旱灾害趋势判断 |
| 7.1.4 西北地区的干旱归因分析 |
| 7.1.5 西北地区的干旱风险评价 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 后续研究展望 参考文献 致谢 攻读博士学位期间科研成果 |
（10）中国古代建筑遗产防灾减灾策略与措施研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究范畴 |
| 1.2.1 研究视角与内容 |
| 1.2.2 建筑遗产范畴 |
| 1.2.3 灾害范畴 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究目的、意义 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 论文研究框架 |
| 2.建筑遗产防灾减灾的相关概念及理论 |
| 2.1 建筑遗产的概念及构成要素 |
| 2.1.1 概念 |
| 2.1.2 构成要素 |
| 2.2 建筑遗产的物质构成要素 |
| 2.2.1 建筑遗产 |
| 2.2.2 相关环境 |
| 2.2.3 附属文化遗产 |
| 2.3 建筑遗产的价值构成要素及特征 |
| 2.3.1 价值构成 |
| 2.3.2 特征 |
| 2.3.3 遗产价值与建筑遗产防灾减灾的关系 |
| 2.4 自然灾害相关内容 |
| 2.4.1 灾害的概念及类型 |
| 2.4.2 灾害的发生机制 |
| 2.4.3 灾害风险概念及构成要素 |
| 2.4.4 灾害对建筑遗产的破坏 |
| 2.5 防灾减灾的相关概念 |
| 2.5.1 防灾减灾(Disaster Risk Reduction) |
| 2.5.2 预防性保护(Preventive Conservation) |
| 2.5.3 风险防范(Risk Preparedness) |
| 2.5.4 风险管理(Risk Management) |
| 2.5.5 比较分析 |
| 2.6 建筑遗产防灾减灾的理论背景 |
| 2.6.1 风险文化理论 |
| 2.6.2 可持续发展理论 |
| 2.7 小结 |
| 3.构建建筑遗产灾害风险评估体系 |
| 3.1 构建建筑遗产灾害风险评估体系的必要性 |
| 3.2 建筑遗产的风险评估的概念 |
| 3.3 制定建筑遗产灾害风险区划分析图 |
| 3.3.1 陕西省古代建筑遗产和主要灾害概述 |
| 3.3.2 陕西省古代建筑遗产的地震区划分析 |
| 3.3.3 陕西省古代建筑遗产的地质灾害区划分析 |
| 3.3.4 陕西省古代建筑遗产的洪涝灾害区划分析 |
| 3.3.5 陕西省古代建筑遗产的雷电灾害区划分析 |
| 3.4 灾害风险识别 |
| 3.4.1 概念 |
| 3.4.2 风险识别的方法与内容 |
| 3.5 风险分析 |
| 3.5.1 建筑遗产地震灾害风险 |
| 3.5.2 建筑遗产洪涝灾害风险 |
| 3.5.3 建筑遗产滑坡灾害风险 |
| 3.5.4 建筑遗产泥石流灾害风险 |
| 3.5.5 建筑遗产雷击灾害风险 |
| 3.5.6 建筑遗产风灾风险 |
| 3.6 风险评估体系的构建 |
| 3.6.1 自然灾害风险评估方法现状 |
| 3.6.2 选择评估方法 |
| 3.6.3 建立灾害风险评估模型 |
| 3.6.4 风险评估 |
| 3.7 具体建筑遗产的灾害风险评估应用示例 |
| 3.7.1 彬县大佛寺明镜台相关概况 |
| 3.7.2 明镜台的致灾因子分析 |
| 3.7.3 灾害风险因子评估 |
| 3.7.4 评估数据的整理和计算 |
| 3.8 小结 |
| 4.建筑遗产的灾前预防策略与措施 |
| 4.1 建筑遗产灾前预防综述 |
| 4.2 建筑遗产防灾减灾规划的制定 |
| 4.2.1 必要性 |
| 4.2.2 防灾减灾规划概念及要求 |
| 4.2.3 防灾减灾规划的目标 |
| 4.2.4 防灾减灾规划的内容框架 |
| 4.2.5 灾害预防规划的主要内容 |
| 4.3 建筑遗产的非工程性预防策略与措施 |
| 4.3.1 监测 |
| 4.3.2 保养维护 |
| 4.3.3 全面勘测 |
| 4.4 建筑遗产的工程性预防策略与措施 |
| 4.4.1 抗震工程 |
| 4.4.2 防洪工程 |
| 4.4.3 滑坡防治工程 |
| 4.4.4 泥石流防治工程 |
| 4.4.5 防雷工程 |
| 4.4.6 防风工程 |
| 4.5 其他问题的探讨 |
| 4.5.1 灾前预防与最小干预 |
| 4.5.2 建筑遗产防灾减灾的宣传与演练 |
| 4.5.3 物资保障 |
| 4.5.4 完善相关法律法规 |
| 4.6 小结 |
| 5.建筑遗产的灾中应急响应 |
| 5.1 建筑遗产灾中应急响应概述 |
| 5.1.1 概念 |
| 5.1.2 特征 |
| 5.1.3 原则 |
| 5.1.4 抢救内容 |
| 5.2 应急响应的基本程序 |
| 5.2.1 灾情预警 |
| 5.2.2 灾情判断 |
| 5.2.3 启动应急程序 |
| 5.2.4 应急响应的范畴 |
| 5.2.5 结束应急响应 |
| 5.3 建筑遗产灾前应急响应 |
| 5.3.1 灾前应急响应规划的制定 |
| 5.3.2 灾前应急响应的抢救策略与措施 |
| 5.4 建筑遗产灾灾后应急响应 |
| 5.4.1 灾后应急评估 |
| 5.4.2 制定抢救规划 |
| 5.5 应急响应中的其他问题 |
| 5.5.1 应急响应的宣传工作 |
| 5.5.2 国际合作 |
| 5.5.3 应急抢救技术、设备的研发 |
| 5.6 结论 |
| 6.建筑遗产的灾后恢复 |
| 6.1 建筑遗产灾后恢复的内容构成 |
| 6.1.1 概念 |
| 6.1.2 主要内容 |
| 6.2 灾后建筑遗产整体恢复规划 |
| 6.2.1 短期恢复 |
| 6.2.2 长期恢复 |
| 6.3 建筑遗产灾后评估与分析 |
| 6.3.1 评估类型 |
| 6.3.2 评估内容 |
| 6.3.3 砖石结构古建筑的震后评估与分析 |
| 6.3.4 木构古建筑的震后评估与分析 |
| 6.4 恢复目标 |
| 6.5 小结 |
| 7.结论 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图表目录 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 在学期间发表研究成果 |
| 致谢 |
四、从灾害统计谈新疆开发的生态环境建设（论文参考文献）
- [1]中国城市韧性的时空格局演变、影响机制及提升路径研究[D]. 赵瑞东. 新疆大学, 2021
- [2]城市韧性与基础设施建设水平耦合协调研究[D]. 朱静文. 西安科技大学, 2021(02)
- [3]基于文本挖掘的灾害多级联动分析与预测研究[D]. 刘晓. 中国地质大学, 2021(02)
- [4]基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究[D]. 邓彩霞. 兰州大学, 2021(09)
- [5]基于多模型耦合的多致灾因子诱发长白山北坡泥石流灾害链风险评价研究[D]. 阿鲁思. 东北师范大学, 2021
- [6]滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例[D]. 陈志. 昆明理工大学, 2020(04)
- [7]森林病虫害数据可视分析方法研究[D]. 杨波. 北京林业大学, 2019(04)
- [8]应对山洪灾害的京津冀山地城镇生态防灾规划方法研究[D]. 徐嵩. 天津大学, 2019
- [9]西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究[D]. 王鹏涛. 陕西师范大学, 2018(12)
- [10]中国古代建筑遗产防灾减灾策略与措施研究[D]. 张文波. 西安建筑科技大学, 2018(02)