长江流域不同类型山洪灾害受自然因素影响分析

实现自然因素对山洪灾害影响的定量分析可为灾害防治提供科学参考。在定性分析山洪灾害自然影响因素的基础上,以长江流域的小流域为研究单元,采用主成分分析法分析各类山洪灾害的主控因素;采用单因素和多因素的统计分析方法定量分析各类型山洪灾害与自然因素的相关关系。结果表明,溪河洪水、滑坡的主控因素为降雨因子(最大6 h降雨量和年平均大雨日数),而泥石流的主控因素为最大6 h降雨量和植被指数。各因素对山洪灾害的影响呈现非线性特征,多因素的交互效应显著。

长江流域不同类型山洪灾害易发区划分

长江流域因其复杂的地质地貌及气候条件成为我国山洪灾害发生最为密集的地区。山洪灾害易发区划分是山洪灾害防治工作的重要内容,针对长江流域大尺度(跨省级)区域的山洪灾害易发性研究可为长江流域及相似区域的山洪灾害评价研究以及规划、部署、实施山洪灾害防治工作提供科学依据。本文综合考虑影响山洪灾害形成的自然地理因素,以县域为评价单元,构建各类山洪灾害易发程度指标体系,基于Matlab,采用层次分析法计算各类山洪灾害易发性指数。据此,利用Arc GIS自然间距分类方案将长江流域划分为4个山洪灾害易发区,即高易发区、中易发区、低易发区和非防治区。结果表明:溪河洪水灾害呈现由东向西灾害易发程度逐渐降低的趋势,分布较为密集的区域在流域的中东部地区;滑坡灾害高易发区主要分布在流域中部,上游干流附近滇北和陇南山地,尤以四川盆地以东地区最为集中;泥石流灾害高易发区主要分布在流域西部,其中以断裂带发育的第一、二阶梯过渡带最为密集。划分结果显示各类山洪灾害在流域内的分布差异较为明显,不同类型山洪灾害的历史发生次数在高易发区的集中程度均在80%以上,表明分区结果能够较好反映各灾害的区域分布特征。

新媒体环境下的谣言传播探析

新媒体时代下,谣言的扩散越来越迅速,对社会造成了十分严重的不良影响。在新媒体环境下如何防范谣言的传播是当前新媒体以及政府需要特别注意的问题。本文对新媒体环境下谣言的特征进行了简要的分析,然后就应该如何防范谣言的广泛传播提出了若干意见和建议。

一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.