一、广西汛期地质灾害气象预报预警技术（论文文献综述）
包红军,张恒德,许凤雯,狄靖月,王蒙,曹爽,杨寅,李宇梅,刘海知[1]（2021）在《国家级水文气象预报业务技术进展与挑战》文中研究说明近年来,国家级水文气象预报业务已经取得了明显进展,但与国外先进水平相比还有一定的差距。总结了近十年来国内外水文气象预报业务现状和技术进展,目前国家级的技术支撑状况和所面临的挑战,并提出未来发展计划。目前,水文气象预报技术主要是以基于统计学的致灾阈值模型和分布式水文模型等为主,结合大数据分析与人工智能的气象—水文—地质耦合预报模式将在水文气象预报中发挥重要作用。流域天—空—地基监测、水文气象灾害机理研究和多尺度分析是水文气象预报的重要基础;基于无缝隙精细化智能网格降水的水文气象预报技术及水文集合预报模式是水文气象预报的发展方向。
刘云,康卉君[2]（2020）在《2002—2019年江西省省级地质灾害气象预警分析》文中研究说明江西省是我国地质灾害高发、频发的主要省区之一。2002年,原江西省国土资源厅与江西省气象局合作,首次在江西卫视天气预报节目中发布了全国第一个省级地质灾害气象预警产品。江西省省级地质灾害气象预警工作历经十余年的发展,预警等级划分主要采用图层叠加法,经历了无预警等级、五级预警等级、四级预警等级3个阶段,预警信息越来越精准。2002年至2019年年底,共发布预警信息298期,其中红色（五级）预警9期,橙色（四级）预警80期,黄色（三级）预警190期,蓝色预警15期,无等级预警4期;2002—2005年为预警发布尝试阶段,发布的预警信息较少; 2006年始,发布的预警信息有较大程度增长。2002年至2019年年底,成功预报地质灾害事件856起,避免可能的人员伤亡8 885人,预警成效显着。对2011年以来172期预警命中率和空报率的年均值进行统计,发现命中率尚可,但空报率较高。预警工作主要存在的问题为预警信息仍为手工制作、预案对预警等级划分已出现不适用情况、未制定预警校验要求等。后期预警工作将向自动化、精细化及短临预警方向发展。
饶晨照[3]（2020）在《江西省气象灾害预警机制研究》文中提出社会经济发展过程中,气象信息可以说是国家重要的经济资源,尤其是对于关乎国计民生的运输、电力、水利等行业起着至关重要的作用。近年来随着全球自然生态环境的破坏,各地面临着越来越频繁的气象灾害问题,如高温、沙尘暴、连续性暴雨、雾霾等灾害性天气,给人民生活造成极大的影响,甚至导致人民生命和财产遭受损失。当前很多国家和地区也来越意识到气象灾害预警的重要性,纷纷制定了多种气象灾害应急方案,然而受程序、管理、技术、沟通等多方面的因素影响,并没有发挥气象预警应有的作用。气象灾害预警机制的建设直接关乎人民的切身利益,展开深入的气象灾害预警机制研究十分必要。虽然近年来国内加大了气象灾害预警机制的投入和建设,但与世界气象组织等国际发展程度仍有一定的差异,且随着人们对于气象预警需求的不断增长,气象灾害预警机制的优化任务仍十分重大。由此,本文综合运用文献研究法、案例分析法、比较分析法等多种研究方法,以江西省为研究区域对象,探究江西省气象灾害预警机制相关状况。首先,在文献研究的基础上,界定气象灾害预警相关概念和理论,作为本文研究所需的理论支撑,为本文研究奠定基础,并引出本文研究问题。其次,以江西省为研究对象,结合江西省气象灾害预警机制运行现状,探究其气象灾害预警组织管理系统、气象灾害预警信息发布机制、气象灾害预警责任协作机制等运行现状。再次,找出江西省气象灾害预警机制运行问题,包括气象灾害预警机制传播多极化、预警联动机制弱化、预警管理机制运行效果不佳、预警机制缺乏反馈环节、预警机制责任协作机制不健全等。同时,对比分析美国、日本气象灾害预警机制管理经验,同时梳理国内气象灾害预警机制管理经验,如天津市和广州市,总结经验教训,为下文提供借鉴参考。最后,提出江西省气象灾害预警机制优化路径,确定江西省气象灾害预警机制优化目标、思路及优化原则,并针对性提出包括推进预警现代化传播机制建设、完善预警省级、地方、部门联动机制、规范预警管理机制、建立预警长效反馈工作机制、加强预警辅助机制建设等,以进一步改善江西省气象灾害预警机制,着力提升江西省气象灾害预警精确度,保障国家和人民生命和财产安全。
黎力,朱永亮,陈亮,刘恒博[4]（2019）在《重庆市地质灾害气象风险预警问题研究》文中提出利用重庆市2017年13场暴雨致灾事件,开展基于水土耦合机制的重庆市地质灾害气象风险预警,并从预警事件的准确率和预警区域的精确性两方面与实际灾险情进行了对比分析,指出当前重庆市地质灾害气象风险预警工作存在的不足,并提出了解决问题的相关建议,为地质灾害气象风险预警工作提供参考。
李兄[5]（2019）在《青海省地质灾害防治体制优化研究》文中研究指明青海省地质灾害以崩塌、滑坡、泥石流为主,近年来灾害频发,给人们生活生产造成了安全隐患,青海省国土资源部门承担着地质灾害防治的重任,地质灾害防治体制即为在各级党委政府统一领导下,承担地质灾害防治任务的政府相关部门各司其职,建立起配套的适合当地的防治体制。本研究针对青海省地质灾害防治体制现状及问题开展研究,提出体制优化的对策,以期提高青海省地质灾害防治管理水平。本研究首先学习了地质灾害防治及防治建设的相关理论,包括风险社会理论、治理理论以及危机管理理论。在此基础上分析青海省地质灾害防治体制建设现状,指出青海省地质灾害防治体制建设的措施和成效包括:汛期地质灾害防治、地质灾害防治宣传培训、地质灾害群测群防体系、建设工程地质灾害危险性评估以及地质灾害勘查治理;分析得出青海省地质灾害防治体制建设存在的问题包括防治机制不健全、防治体系存在不足以及防治环境有待改善;出现问题的原因在于组织人才建设欠缺、信息化建设滞后以及灾害防治意识教育欠缺。研究在学习国内外政府地质灾害防治体制建设的经验与启示后,提出想要优化青海省地质灾害防治体制,需要加强地质灾害防治机制建设、完善地质灾害防治体系建设以及落实地质灾害防治环境建设。通过本课题研究,希望可以切实改善青海省地质灾害防治体制建设存在的问题,增强其地质灾害防治能力,提升政府服务水平,并为其他省市开展地质灾害防治工作提供一定参考。
雷晓霞[6]（2019）在《气象灾害应急联动机制问题研究 ——以柳州市为例》文中进行了进一步梳理全球气候危机是受到公认的21世纪人类社会所需面对的最大挑战,由极端天气引发的自然灾害对人类社会所造成的危害往往是触目惊心的。面对日益频繁发生、灾害影响面大、造成损失严重的极端天气实际,气象防灾减灾救灾成为公共安全体系必不可少的构成部分,不仅仅是讨论单纯的气象预报预警业务水平,还需要考验整个社会公共管理问题,属于危机管理需要认真研究的重要课题。在这样背景下,一个城市是否能否认清自然灾害对人类的危害性,构建有效的气象灾害管理体系,组织各领域各群体协同合作,共同应对,既是社会管理和社会服务的重要方式,也是政府的重要职责。为了科学处置气象灾害事件或由气象灾害引发的次生灾害事件,柳州市多年以来一直在努力构建和完善气象灾害应急管理体系建设,尽可能减少各种损失。但由于柳州现行的气象灾害应急管理模式不够理想,各个部门的应急资源还未能得到很好的整合,需要进一步建立完善气象灾害应急联动机制。本文立足于柳州市气候特征和主要气象灾害概况,本文结合气象灾害和应急管理的概念,通过具体气象灾害应急案例的分析,指出柳州市气象灾害应急联动管理的现状和存在问题。这其中不仅包括应急管理过程中技术问题的特殊性,也有公共管理部门应急管理体制机制建设上的管理角度。在学习和借鉴国内外发达国家和城市在应急管理联动上的成功经验和有前瞻性的探索,结合柳州市的实际情况提出如何提高气象灾害应急联动效率的建议和对策。在防灾减灾过程中,加强气象灾害联动防御责任组织结构建设,完善气象灾害应急管理联动机制的工作流程,优化气象灾害应急预案标准体系建设,提升气象灾害监测预警联动会商和信息共享力度,以及探索开展气象灾害防御应急准备工作认证,这些都是提高柳州市气象灾害防御能力和效率的有效途径。
温智熊[7]（2019）在《广西岑溪市地质灾害易发性区划及气象预警预报研究》文中认为广西岑溪市属于桂东南地区,地质环境条件复杂,全市内沉积岩分布面积约占44.7%,花岗岩约占44.4%,是广西暴雨型地质灾害高发区。据野外调查,岑溪市已查明的地质灾害点及地质灾害隐患点共814处（隐患点582处）;其中,崩塌的数量最多,到达332处;滑坡次之,共246处;不稳定斜坡、泥石流和地面塌陷分别为203处、22处和11处。历史地质灾害已造成71人死亡和高达890余万元的直接经济损失。目前,岑溪市地质灾害还威胁着约8100人生命和7000余万元的财产安全。本次研究以2013～2014年岑溪市地质灾害的详查资料为依据,分别统计分析了岑溪市地质灾害的时间、空间分布特征;并就地质灾害与地质环境背景、降雨条件、人类工程活动等各影响因子之间的关系进行了研究。结合累计降雨量对地质灾害激发作用的统计资料,建立了岑溪市地质灾害的预警预报模型,旨为岑溪市境内地质灾害的发生,作出预警预报。通过本次研究,得到以下结论:1、时间上,岑溪市地质灾害分布特征为:崩塌、滑坡主要发生在最近10年,2010年最为突出;且集中发生在每年的6～8月份。2、岑溪市地质灾害空间分布特征是:（1）地貌上,多发生于构造-侵蚀中低山地貌区;（2）岩性上,地质灾害多发生于块状坚硬花岗岩分布区,且大多发生在花岗岩风化壳内;（3）成因上,主要受集中降雨和人类活动的影响,如暴雨天时易成群发生,易沿公路呈线状密集分布,易在居民区呈面状分布。总体而言,在散体状极软全～强风化花岗岩岩组中,若坡残积土厚度越大,人类工程活动越强烈,地质灾害越发育。基于以上的结论选取了 8项子因素,采用层次分析法（AHP）、专家打分法相结合,对其权重进行定量化计算;再采用加权法（R=（?）YiWi）结合ArcGIS的字段计算功能,计算出研究区地质灾害易发性综合评价值,然后对岑溪市地质灾害进行易发程度分区。在对地质灾害诱发因素分析时,通过统计全区内当日累计降雨量与地质灾害发育数量的关系,分析得出岑溪市地质灾害发生的临界降雨量为70mm和130mm（当日累计降雨量）。最后,采用信息量法对岑溪市地质灾害发生的可能性大小进行评判,并可根据特殊条件进行适当调控,由此建立了岑溪市的地质灾害气象预警预报模型。
范雁阳,周培荣[8]（2018）在《地质灾害防治与生态建设相结合——广西国土资源系统推进地质灾害防治工作纪实》文中研究表明广西山水秀丽,"生态美"的招牌响遍全国。然而,美丽的背后也暗藏着"危险",由于广西地层岩性和地质构造复杂,风化强烈,地形坡度陡,降雨充沛,因此极易发生地质灾害。广西地质灾害调查评价结果显示,广西全区陆地面积96.65%属地质灾害易发区,其中地质灾害高、中易发区达到42.3%。据统计,截至2017
贾茜淳[9]（2018）在《钟山县山洪地质灾害非线性多场耦合预警模型与方法》文中认为中国受特殊的自然地理环境、高强度降水的灾害性天气以及人类不合理的土地利用等多种因素的共同影响,山洪地质灾害点多面广,洪水、泥石流、滑坡等灾害频发。山洪地质灾害会对水利工程设施、道路桥梁、房屋建筑、农业生产等造成破坏,甚至造成人员伤亡,对人民生命财产造成巨大损失。加快山洪地质灾害防治是关系我国经济社会发展的一项重大紧迫任务。山洪地质灾害多发于山脉的迎风坡和暴雨中心地带的亚热带地区,是我国山洪地质灾害的重点防御区。选取广西壮族自治区钟山县作为亚热带山洪地质灾害评价预警研究对象,根据亚热带山洪地质灾害成灾特性,研究和探索亚热带山洪地质灾害的非线性特性和孕灾规律,建立科学有效的预警技术与方法。萃取非线性多场耦合孕灾机制,将RS（Remote Sensing,遥感技术）和GIS（Geographic Information System,地理信息系统技术）与人工神经网络技术相结合,探索山洪地质灾害评价与预警的新技术。现场调查并收集研究区钟山县的河流水系、气象条件、地形地貌、地质土壤等资料;统计人文经济社会信息。分析历史山洪地质灾害、山洪地质灾害易发点和隐患点特征,从降雨、地形地貌、地层岩性、水系河流、植被覆盖、人口分布、人类活动方面分析山洪地质灾害成因。以历史资料、遥感影像和实地调查为数据源,在ENVI（The Environment for Visualizing Images）、ArcGIS和MATLAB（Matrix Laboratory,矩阵实验室）平台上处理DEM（Digital Elevation Model,数字高程模型）数据、多光谱数据和气象水文等数据,全方位获取研究区的高程、坡度、植被覆盖指数、土壤松散系数、山谷山脊类别、降雨量等数据。将这些数据作为输入因子输入到人工神经网络模型中,以山洪地质灾害风险等级为输出因子,建立钟山县山洪地质灾害风险等级评价的BP（Back Propagation）人工神经网络、径向基人工神经网络和广义回归人工神经网络模型,对网络模型进行训练拟合和测试,并进行对比和分析,讨论适用于模拟山洪地质灾害的非线性多场耦合的人工神经网络模型。对于本山洪地质灾害拟合模型,径向基人工神经网络更适合风险等级的拟合,准确率和拟合时间都有优势;广义回归人工神经网络次之;BP人工神经网络准确率较低,但也超过0.87,拟合时间较慢,但也不超过1s。对于本山洪地质灾害预警模型,径向基人工神经网络,不适合用于预测,对加入的新数据适应能力较差。BP人工神经网络和广义回归人工神经网络模型适用于本研究的山洪地质灾害预警。BP人工神经网络模型准确率在86.7%左右;广义回归人工神经网络模型准确率大于90%,预测用时更短,总体效果更好。但为避免极个别情况的误差较大,两种模型可配合使用,具体复杂情况可结合其他影响条件具体分析。在通过处理DEM数据得到的高程、坡度、山谷山脊类别的数据库中,提取某预测点的高程值、坡度值和山谷山脊类别;在处理实时更新的多光谱遥感数据得到的植被覆盖指数和土壤松散系数数据库中,提取该点的植被覆盖指数和土壤松散系数。通过气象实时预报,以降雨量作为预警的可变要素,将实时或若干小时后的降雨量输入到人工神经网络模型中。将这六种影响因子在大数据训练后的山洪地质灾害人工神经网络模型中进行运算,得到山洪地质灾害风险等级,实现山洪地质灾害提早预警。
本刊编辑部[10]（2017）在《各地各部门认真贯彻落实中央决策部署扎实做好防汛抗旱相关工作(续三)》文中提出7月份,我国进入"七下八上"防汛工作最关键时期,汛情由南向北迅速发展,多省遭受严重暴雨洪涝风雹灾害,大江大河洪水频发,中小河流洪水重发,台风密集生成,活动更加集中。与此同时,内蒙古、山西、陕西、山东、湖北等北方地区旱情较重。面对严峻的汛情雨情风情旱情,各地区各有关部门认真贯彻落实习近平总书记、李克强总理关于防汛抗旱工作的重要指示批示精
二、广西汛期地质灾害气象预报预警技术（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、广西汛期地质灾害气象预报预警技术（论文提纲范文）
（1）国家级水文气象预报业务技术进展与挑战（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 水文气象业务现状 |
| 2 水文气象业务技术进展 |
| 2.1 技术整体框架 |
| 2.2 无缝隙精细化智能网格降水预报 |
| 2.3 面向水文气象预报的分布式水文模型 |
| 2.4 面雨量监测预报 |
| 2.5 中小河流洪水气象预警 |
| 2.6 山洪灾害气象预警 |
| 2.7 地质灾害气象预警 |
| 2.8 渍涝气象预报预警 |
| 2.9 水文气象综合分析和会商支撑业务系统平台 |
| 3 存在问题与对策 |
| 3.1 存在问题 |
| 3.2 对策措施 |
| 4 结论与讨论 |
（2）2002—2019年江西省省级地质灾害气象预警分析（论文提纲范文）
| 1 江西省地质灾害概况 |
| 2 预警技术和方法 |
| 2.1 无预警等级划分阶段(2002年) |
| 2.2 五级预警等级划分阶段(2003年—2012年7月13日) |
| 2.3 四级预警等级划分阶段(2012年7月15日—2019年年底) |
| 3 预警信息制作与发布 |
| 3.1 预警信息制作 |
| 3.2 预警信息发布 |
| 4 预警成果 |
| 4.1 预警信息数量 |
| (1)预警等级分布。 |
| (2)年度分布。 |
| (3)月度分布。 |
| 4.2 预警准确率评价 |
| 4.2.1 评价方法 |
| 4.2.2 有关说明 |
| 4.2.3 评价结果 |
| 4.3 防灾减灾预警成效 |
| 4.4 成功预警案例 |
| 5 问题与展望 |
| 5.1 主要问题 |
| (1)预警未实现自动化。 |
| (2)现有预警等级划分已出现不适用情况。 |
| (3)未制定预警校验要求。 |
| 5.2 工作展望 |
| (1)预警自动化。 |
| (2)预警精细化。 |
| (3)短临预警。 |
| 6 结 论 |
（3）江西省气象灾害预警机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 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 研究综评 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点和技术路线 |
| 1.4.1 研究创新点 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 气象灾害概述 |
| 2.1.2 预警机制概述 |
| 2.1.3 气象灾害预警机制的重要意义 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 环境治理理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 气象灾害管理理论 |
| 第3章 江西省气象灾害预警机制建设现状分析 |
| 3.1 江西省气象灾害预警组织管理系统 |
| 3.2 江西省气象灾害预警信息发布系统 |
| 3.3 江西省气象灾害预警责任协作体系 |
| 第4章 江西省气象灾害预警机制运行问题分析 |
| 4.1 江西省气象灾害预警案例分析——以2018年气象灾害预警为例 |
| 4.2 江西省气象灾害预警机制运行存在的问题 |
| 4.2.1 气象灾害预警机制传播多极化 |
| 4.2.2 气象灾害预警联动工作弱化 |
| 4.2.3 气象灾害预警管理系统运行效果不佳 |
| 4.2.4 气象灾害预警机制缺乏反馈环节 |
| 4.2.5 气象灾害预警责任协作制度不健全 |
| 第5章 国内外气象灾害预警处理实践及启示 |
| 5.1 国外气象灾害预警实践经验 |
| 5.1.1 美国 |
| 5.1.2 日本 |
| 5.2 国内气象灾害预警实践经验 |
| 5.2.1 天津市 |
| 5.2.2 广州市 |
| 5.3 国内外经验启示 |
| 第6章 江西省气象灾害预警机制优化路径 |
| 6.1 江西省气象灾害预警机制优化目标与原则 |
| 6.1.1 江西省气象灾害预警机制优化目标 |
| 6.1.2 江西省气象灾害预警机制优化原则 |
| 6.2 江西省气象灾害预警机制优化实施策略 |
| 6.2.1 推进气象灾害预警现代化传播机制建设 |
| 6.2.2 完善气象灾害预警省级、地方、部门联动机制 |
| 6.2.3 规范气象灾害预警管理机制 |
| 6.2.4 建立气象灾害预警长效反馈工作机制 |
| 6.2.5 加强气象灾害预警辅助建设 |
| 6.3 江西省气象灾害预警机制优化保障措施 |
| 6.3.1 法律政策保障 |
| 6.3.2 科技和人才保障 |
| 6.3.3 资金投入保障 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）重庆市地质灾害气象风险预警问题研究（论文提纲范文）
| 1 重庆市地质灾害气象风险预警工作现状 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 工作机制 |
| 2 2017年汛期风险预警评估 |
| 2.1 基本情况 |
| 2.2 风险后评估 |
| 2.3 评估结果 |
| 2.3.1 预警等级准确率评估。 |
| 2.3.2 预警范围精确性评估。 |
| 3 当前重庆市地质灾害气象风险预警工作存在的主要问题 |
| 3.1 对地质灾害预警的内涵认识存在偏差 |
| 3.2 基础科学研究支撑不足 |
| 3.3 数据共享渠道不畅、联合发布机制不完善 |
| 3.4 缺乏风险预警结果的事后评估 |
| 4 对策和建议 |
| 4.1 建立完善国土气象部门的联合发布和数据共享机制 |
| 4.2 尽快开展重庆市地质灾害风险下垫面精细化工作 |
| 4.3 积极开展预警结果分析评价工作 |
（5）青海省地质灾害防治体制优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| (一)研究背景和意义 |
| 1.研究背景 |
| 2.研究意义 |
| (二)国内外研究现状 |
| 1.国外研究现状 |
| 2.国内研究现状 |
| 3.研究综述 |
| (三)研究内容和方法 |
| 1.研究内容 |
| 2.研究方法 |
| (四)创新点 |
| 一、相关概念和理论基础 |
| (一)相关概念 |
| 1.突发事件 |
| 2.地质灾害 |
| 3.地质灾害防治 |
| 4.防治体制 |
| (二)理论基础 |
| 1.风险社会理论 |
| 2.治理理论 |
| 3.危机管理理论 |
| 二、青海省政府地质灾害防治体制建设的现状及成效 |
| (一)青海省地质灾害基本情况 |
| (二)青海省地质灾害防治体制的组织架构及制度规定 |
| 1.青海省地质灾害防治的组织架构 |
| 2.青海省地质灾害防治的制度规定 |
| (三)青海省地质灾害防治体制建设的措施及成效 |
| 1.青海省地质灾害防治体制建设的措施 |
| 2.青海省地质灾害防治体制建设的成效 |
| 三、青海省地质灾害防治体制的问题及原因分析 |
| (一)当前青海省地质灾害防治体制浮现的问题 |
| 1.防治机制不健全 |
| 2.防治体系存在不足 |
| 3.防治环境有待改善 |
| (二)青海省地质灾害防治体制问题的原因分析 |
| 1.组织人才建设欠缺 |
| 2.信息化建设滞后 |
| 3.灾害防治意识教育欠缺 |
| 四、国内外政府地质灾害防治体制建设的经验与启示 |
| (一)发达国家政府地质灾害防治体制建设的经验 |
| 1.美国 |
| 2.澳大利亚 |
| 3.日本 |
| (二)国内其他地区政府地质灾害防治体制建设的先进经验 |
| 1.四川省 |
| 2.云南省 |
| 3.甘肃省 |
| (三)国内外政府地质灾害防治体制建设的经验启示 |
| 五、青海省政府地质灾害防治体制的优化对策 |
| (一)加强地质灾害防治机制建设 |
| 1.健全组织架构 |
| 2.加强专业人才培养 |
| 3.提升信息化建设 |
| 4.加大防治资金投入 |
| (二)完善地质灾害防治体系建设 |
| 1.健全预警监测体系 |
| 2.完善应急防治体系 |
| 3.优化调查评估体系 |
| (三)落实地质灾害防治环境建设 |
| 1.加强危机教育及宣传 |
| 2.集合社会参与力量 |
| 3.坚决执行监督机制 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 致谢 |
（6）气象灾害应急联动机制问题研究 ——以柳州市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外相关研究综述 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 创新之处 |
| 第二章 相关概念和理论的阐释 |
| 2.1 气象灾害应急管理相关概念 |
| 2.1.1 气象灾害及其次生灾害、衍生灾害 |
| 2.1.2 气象灾害应急管理概念 |
| 2.1.3 气象灾害应急管理联动机制概念 |
| 2.2 气象灾害应急管理联动机制理论基础 |
| 2.2.1 公共危机应急管理理论 |
| 2.2.2 协同治理理论 |
| 2.2.3 协调联动机制相关概念和内涵 |
| 第三章 柳州市气象灾害现状和应急管理特征 |
| 3.1 柳州市主要气象灾害及其特征 |
| 3.1.1 影响柳州市的主要气象灾害 |
| 3.1.2 柳州市暴雨洪涝灾害主要情况 |
| 3.2 柳州市气象灾害应急联动管理的现状 |
| 3.2.1 柳州市气象应急管理工作现状 |
| 3.2.2 重大气象信息报告党政主要负责人工作情况 |
| 3.2.3 跨地市之间区域联防体系建设情况 |
| 第四章 2017年柳州市“8.13”暴雨洪涝灾害案例 |
| 4.1 2017 年柳州市“8.13”暴雨洪涝灾害案例 |
| 4.1.1 案例背景 |
| 4.1.2 预报预警阶段 |
| 4.1.3 灾害发生过程 |
| 4.2 灾害发生成因分析 |
| 4.3 柳州市气象灾害应急联动管理中存在的问题分析 |
| 4.3.1 应急管理联动机构不完善 |
| 4.3.2 决策指挥作用滞后和联动作用不力 |
| 4.3.3 灾害信息传递不畅 |
| 4.3.4 社会参与机制缺乏 |
| 第五章 国内外气象灾害应急联动模式的经验与启示 |
| 5.1 国外气象灾害应急管理管理建设经验 |
| 5.1.1 美国突发气象灾害应急管理联动情况 |
| 5.1.2 日本气象灾害应急管理联动机制建设情况 |
| 5.2 国内其他城市气象灾害应急管理联动工作经验——以北京为例 |
| 第六章 柳州市气象灾害应急联动管理机制的构建与优化 |
| 6.1 加强气象灾害联动防御责任组织结构建设 |
| 6.2 优化气象灾害应急预案标准体系建设 |
| 6.3 完善气象灾害应急管理联动机制的工作流程 |
| 6.4 提升气象灾害监测预警联动会商和信息共享力度 |
| 6.5 开展气象灾害防御应急准备工作认证 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）广西岑溪市地质灾害易发性区划及气象预警预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题依据 |
| 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 |
| 1.3 主要内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 研究区自然地理及地质环境条件 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置与交通概况 |
| 2.1.2 社会经济概况 |
| 2.1.3 地形地貌 |
| 2.1.4 气象水文 |
| 2.1.5 植被分布 |
| 2.2 地质环境 |
| 2.2.1 地层岩性 |
| 2.2.2 地质构造与地震 |
| 2.2.3 岩土体工程地质类型及特征 |
| 2.2.4 水文地质条件 |
| 2.2.5 人类工程活动 |
| 第3章 岑溪市地质灾害发育及分布特征 |
| 3.1 地质灾害类型 |
| 3.2 地质灾害分布特质 |
| 3.2.1 空间分布特征 |
| 3.2.2 时间分布特征 |
| 3.2.3 地质灾害发育密度分区 |
| 3.3 地质灾害与地质环境关系研究 |
| 3.3.1 地形地貌对地质灾害的影响 |
| 3.3.2 地层岩性对地质灾害的影响 |
| 3.3.3 岩土体类型与风化层厚度对地质灾害对影响 |
| 3.3.4 地质构造对地质灾害的影响 |
| 3.3.5 水对地质灾害对影响 |
| 第4章 岑溪市地质灾害易发性区划及预警预报研究 |
| 4.1 研究思路 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 层次分析法(AHP)简介 |
| 4.2.2 专家打分法简介 |
| 4.3 地质灾害易发程度区划 |
| 4.3.1 岑溪市地质灾害易发区划分 |
| 4.3.2 评价因素体系的构建 |
| 4.3.3 评价因素权重计算及量化分析 |
| 4.3.4 易发性综合评价及易发区划分 |
| 4.4 降雨因子的确定 |
| 4.4.1 花岗岩及混合岩分布区临界降雨量 |
| 4.4.2 碎屑岩及区域变质岩分布区临界降雨量 |
| 4.5 地质灾害气象预警预报 |
| 4.5.1 分区预警模型建立 |
| 4.5.2 地质灾害气象预警预报等级划分 |
| 4.5.3 预警预报信息发布 |
| 第5章 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 尚存在的问题与建议 |
| 参考文献 |
| 附图 |
| 附图1:岑溪市高程渲染图 |
| 附图2:岑溪市地形坡度图 |
| 附图3:岑溪市地貌分区图 |
| 附图4:岑溪市降雨量等值线图 |
| 附图5:岑溪市河流水系图 |
| 附图6:岑溪市区域地质图 |
| 附图7:岑溪市构造纲要图 |
| 附图8:岑溪市工程地质岩组分布图 |
| 附图9:岑溪市风化层厚度分区图 |
| 附图10:岑溪市水文地质图 |
| 附图11:岑溪市地质灾害易发程度分区图 |
| 130MM)地质灾害气象预警区划图'>附图12:高危险性降水(>130MM)地质灾害气象预警区划图 |
| 附图13:中危险性降水(70-130MM)地质灾害气象预警区划图 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（8）地质灾害防治与生态建设相结合——广西国土资源系统推进地质灾害防治工作纪实（论文提纲范文）
| 早动员, 早部署, 全力做好汛期地质灾害防治 |
| 抓落实, 明责任, 构筑地质灾害防治安全网 |
| 精监测, 快预报, 提高地质灾害监测预警水平 |
| 除隐患, 保安全, 推进地质灾害治理 |
（9）钟山县山洪地质灾害非线性多场耦合预警模型与方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外山洪地质灾害研究现状 |
| 1.2.1 国内外山洪地质灾害评价和预警方法研究现状 |
| 1.2.2 现阶段山洪地质灾害评价和预警关键科学问题 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 经济社会基本情况 |
| 2.2 自然情况 |
| 2.2.1 地理位置 |
| 2.2.2 气象 |
| 2.2.3 河流水系 |
| 2.2.4 地形地质 |
| 2.3 山洪地质灾害现状 |
| 3 山洪地质灾害影响因子分析 |
| 3.1 降雨 |
| 3.2 地形地貌 |
| 3.2.1 海拔高程 |
| 3.2.2 地形坡度 |
| 3.2.3 山谷山脊类别 |
| 3.3 地层岩性 |
| 3.4 河流水系 |
| 3.5 植被覆盖 |
| 3.6 人口分布 |
| 3.7 人类活动 |
| 4 影响因子数据处理 |
| 4.1 NDVI |
| 4.2 高程 |
| 4.3 坡度 |
| 4.4 山脊山谷类别 |
| 4.5 土壤松散影响系数 |
| 4.6 研究点的影响因子汇总 |
| 4.7 不同降雨量等级划分灾害等级 |
| 5 人工神经网络模型建立 |
| 5.1 人工神经网络介绍 |
| 5.1.1 BP人工神经网络介绍 |
| 5.1.2 径向基人工神经网络介绍 |
| 5.1.3 广义回归人工神经网络介绍 |
| 5.2 用三种人工神经网络拟合数据 |
| 5.2.1 用BP人工神经网络拟合数据 |
| 5.2.2 用径向基人工神经网络拟合数据 |
| 5.2.3 用广义回归人工神经网络拟合数据 |
| 5.2.4 用三种人工神经网络拟合数据的总结 |
| 5.3 用三种人工神经网络测试数据 |
| 5.3.1 用BP人工神经网络测试数据 |
| 5.3.2 用径向基人工神经网络测试数据 |
| 5.3.3 用广义回归人工神经网络测试数据 |
| 5.3.4 用三种人工神经网络测试数据的总结 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、广西汛期地质灾害气象预报预警技术（论文参考文献）
- [1]国家级水文气象预报业务技术进展与挑战[J]. 包红军,张恒德,许凤雯,狄靖月,王蒙,曹爽,杨寅,李宇梅,刘海知. 气象, 2021(06)
- [2]2002—2019年江西省省级地质灾害气象预警分析[J]. 刘云,康卉君. 华东地质, 2020(04)
- [3]江西省气象灾害预警机制研究[D]. 饶晨照. 南昌大学, 2020(01)
- [4]重庆市地质灾害气象风险预警问题研究[J]. 黎力,朱永亮,陈亮,刘恒博. 安徽农业科学, 2019(24)
- [5]青海省地质灾害防治体制优化研究[D]. 李兄. 长安大学, 2019(07)
- [6]气象灾害应急联动机制问题研究 ——以柳州市为例[D]. 雷晓霞. 广西大学, 2019(01)
- [7]广西岑溪市地质灾害易发性区划及气象预警预报研究[D]. 温智熊. 桂林理工大学, 2019(05)
- [8]地质灾害防治与生态建设相结合——广西国土资源系统推进地质灾害防治工作纪实[J]. 范雁阳,周培荣. 南方国土资源, 2018(06)
- [9]钟山县山洪地质灾害非线性多场耦合预警模型与方法[D]. 贾茜淳. 华南农业大学, 2018(08)
- [10]各地各部门认真贯彻落实中央决策部署扎实做好防汛抗旱相关工作(续三)[J]. 本刊编辑部. 中国应急管理, 2017(07)