我国城乡结合部的社会风险指标构建与群体性事件预警论析

作为当代中国社会风险最为集中的区域之一,城乡结合部在发展与治理过程中隐藏着制度性风险、利益矛盾冲突、政府失灵及公共环境恶化等一系列社会风险问题。本文在对城乡结合部进行风险分析的基础上,划分了风险领域,设置出城乡结合部社会风险预警指标,并进一步按照社会风险发生过程构建出了具体的警源指标、警兆指标、警情指标,提出了社会风险计算方法、划分了风险等级,尝试性地构建了适合我国国情、具有可操作性的城乡结合部社会风险预警指标体系。我们在完善预警机制、预警过程的基础上,构建了城乡结合部群体性事件动态预警模型。

全国地灾监测预警论坛在成都举办

由中国地质灾害防治工程行业协会主办的全国地质灾害监测预警高层论坛10月27~28日在成都理工大学举办,会长汪民出席并讲话。论坛提出,在地质灾害防治工作中,要始终坚持以人民为中心的思想,牢记历史使命、坚守科学态度、提升技术能力,尽心竭力,尽职尽责做好地质灾害防治工作。

金属矿山地质灾害风险智能监测预警技术现状与展望

金属矿山地质灾害风险智能监测预警技术是保障矿山安全生产的关键技术之一,是岩石力学应用于矿山安全领域研究的热点问题。从地质灾害风险定义、类型、监测方式、预警技术等方面出发,简述了金属矿山地质灾害风险监测预警技术的发展现状,指出在灾害风险定义方面,金属矿山地质灾害风险易发性、易损性和危险性量化分析理论体系尚不完善;在灾害风险监测与数据融合方面,多感知设备协同监测与数据融合理论仍不完善,尚未实现基于风险条件的感知设备布设方案智能调整,难以保障采动岩体力学响应的时空完整性与连续性;在灾害风险预警方法方面,监测与模拟相结合已成为矿山灾害预警发展趋势,应进一步与云计算、人工智能等技术相融合,建立完善的理论体系,实现实时动态、精准高效、智能的灾害风险预警。在此基础上,围绕“现场监测和数值模拟相结合灾害预测预警”的学术思想,提出了“地质灾害案例匹配、多源数据挖掘、力学机理分析、专家系统诊断”四位一体的灾害风险智能预测预警方法,进一步以弓长岭露天矿浅层隐伏空区垮塌与地表塌陷风险监测预警工作为背景,实现了上述方法的应用与推广。最后指出了金属矿山灾害风险智能监测预警技术存在着多源力学响应数据难以高精度连续协同感知、灾害预测预警模型参数难以精准选取、灾害监测预警系统尚不完善等问题,多灾种高性能、专用特种智能感知技术与装备,标准化数据通信协议与架构,监测—模拟相结合的灾害智能预警模型,地质灾害监测预警平台与数字孪生技术是解决上述问题的关键技术,是未来的主要发展趋势。

冲击地压多参量智能化监测分析及预警研究

针对张双楼煤矿冲击地压成因复杂、预警监测单一造成的预警准确率低的问题,基于冲击地压智能化预警平台,对张双楼煤矿冲击地压现状及监测预警效能进行分析。在智慧矿山理念背景下,以“应力场-能量震动场-变形场”为监测预警框架,从引发冲击地压的内因和外因两个维度出发,提出了以应力、震动波、钻屑量和地音值为参量的多参量监测预警方法,结合参量分析技术对冲击地压发生前各监测数据变化特征进行系统全面评价,为张双楼煤矿冲击地压预警与科学及时解危提供依据。现场应用结果表明,多参量监测预警方法的综合预警能力及准确度显著优于单一指标预警系统,为矿井安全开采和智能化矿井建设提供了参考借鉴价值。

基于数值模拟的澄通感潮河段水源地预警站设置研究

针对突发性水污染事件可能严重影响水源地取水,而现有研究针对感潮河段水源地预警站的确定方法尚无系统论述的问题,基于长江澄通感潮河段水动力-水质耦合数学模型,在厘清径潮共同作用下该河段污染物扩散输运规律的基础上,初步确定了长青沙和狼山水源地的预警站位置和数量;结合影响水源地的潜在污染源分布特征和污染物累积特征对预警站进行了空间校核,利用预警响应时效性对预警站进行了时间校核,最终确定了两水源地上下游共4个预警站的位置;基于预警站位置水质与水源地位置水质的相关性确定了长青沙和狼山水源地的应急响应方案,并给出了苯酚泄漏的风险响应限值。

基于过程降雨的红层丘陵低山区滑坡灾害气象预警阈值研究

[目的]研究不同历时降雨强度与区域滑坡灾害的关系,并对滑坡灾害的气象预警阈值进行研究,为地方管理部门地质灾害预警提供科学依据。[方法]收集了2013—2021年研究区348个雨量站的逐小时降雨数据和231处近10 a已发生灾情、险情滑坡事件的时间及位置,基于平均降雨强度(I)—降雨历时(D)模型,分地貌单元,提出了不同降雨历时的临界降雨预警阈值和分级预警阈值。[结果]研究区丘陵地貌区不同前期降雨条件下1,3,6,12,24和48 h平均雨强的红色预警阈值依次为29.774,18.579,14.416,11.186,8.679和6.734 mm;低山地貌区不同前期降雨条件下1,3,6,12,24和48 h平均雨强的红色预警阈值依次为28.849,15.542,10.520,7.121,4.820和3.263 mm。[结论]在24 h前期降雨条件下,低山区对降雨的敏感性明显比丘陵区高,具体表现为低山区1,3,6,12和24 h的临界预警阈值明显比丘陵区更低,但随着降雨历时进一步延长,低山区和丘陵区域临界预警阈值趋于相近。

云南省地质灾害气象风险预警技术改进及应用检验

利用2014—2022年云南省地质灾害数据和气象降水资料,开展有效降水量致灾概率研究,并结合地质灾害易发因子,分区建立了新一代精细化地质灾害气象风险预警模型,并对模型性能开展了应用检验。结果表明:新建的地质灾害气象风险预警模型提高了预警产品的时空分辨率和准确率,应用效果良好。模型能提前较好地反映出区域性强降水过程背景下的气象风险预警等级;对较难预报的局地强降水,也可以通过实时更新的监测预警产品给出风险加强的趋势,提前发出地质灾害气象风险预警信息;能直接客观反映出极端强降水背景下的气象风险高级别预警,起到较好的预警提示作用。

基于地震P波初至2 s功率信息的高速铁路地震预警系统快速震级估算方法

震级估算是高速铁路地震预警系统的关键技术参数,更加快速、准确的震级估算模型能够更好地保障人民的生命财产安全。利用日本K-net强震动数据,建立基于地震P波到达后携带功率信息的地震动衰减模型并用于震级估算,并将本文算法与传统算法对比。结果表明,在1~5 s的时间窗下,模型的震级估算误差均明显小于传统的方法,且小震高估现象也明显改善;随着时窗长度的增加,模型的震级估算误差及标准差也逐渐降低,实现率也逐步提升,在1 s的时窗长度下,模型的单台震级估算实现率满足规范要求;对7级以下地震,模型的震级估算实现率可在地震P波到达1 s后满足规范要求;对7级以上地震,模型的震级估算实现率可以在地震P波到达2 s后满足规范要求。

基于LSTM的高压输电电缆接头异常预警系统设计

高压输电电缆接头异常预警容易受到谐波电流影响,导致预警效果不佳,为此设计了基于LSTM的高压输电电缆接头异常预警系统。检测高压输电电缆接头异常电流谐波,获取电缆接头介质状态。设计CC2430微处理器预警模块,负责处理预警区域内电流数据。构建接地线电流检测模块,负责评估电缆接头异常。构建LSTM神经网络预警模型,对比分析实时状态与模型中检测点状态,获取当前电缆接头状态的预测值。采用移动平均技术分析电流数据的整体变化走向,判断电流预测数据与阈值关系,根据系统指示灯颜色区分异常等级。由实验结果可知,该系统电流数值最大值为125 A,变化曲线与实际曲线一致,说明该系统的预警效果较好。

小型水库预报预警系统研发与应用

针对小型水库洪水预报预警研究不足问题,以构建的分布式水文模型、缺资料地区参数移植技术,以及小型水库防洪预警方式与指标体系、预警方案编制等为支撑,利用Java语言、Vue技术、ElementUI组件、EChart组件、Spring Boot、JSON数据交互等技术,设计开发了一套基于B/S架构的标准化、通用型小型水库预报预警系统。介绍了系统的设计模式及功能结构,阐述了基础信息展示、洪水预报、防洪调度、洪水预警、数据管理、基础空间地理分析等主要系统模块的设计,以及系统开发关键技术。以在安徽省的应用为例,展示了系统具备的可靠性、灵活性与实用性。

城市内涝预警预报系统研发及应用

城市内涝问题具有成因多元、影响面广的特点,是基础性社会问题。分析了城市内涝的成因,提出通过信息化手段提升城市内涝灾害应对能力。构建基于内涝实时物联感知、数据汇聚、数学模型预报、大数据分析、水利数字孪生的城市内涝预警预报系统,并在宁波市进行了应用。通过搭建“天基”监测预警、“落地雨”监测预警、内涝预报预警、内涝成因分析、内涝影响评估等功能模块,实现了城区内涝的精准模拟、风险图的在线绘制以及内涝损失的高效评估,有力支撑了城市暴雨内涝灾害预报预警,提升了城市内涝风险管控能力。

联合国全民早期预警目标下中国气候风险管理前景分析

全球气候变暖对自然生态系统和人类社会产生了广泛而深远的影响,特别是加剧了气候变化风险,未来这种风险将更加复杂且难以管理。早期预警是减轻灾害风险和适应气候变化的重要手段。文章系统回顾了国内外早期预警发展及早期预警技术的全球演变历程,归纳总结了国际早期预警从概念提出到多灾种早期预警系统发展的4个阶段,剖析了气候变化背景下联合国全民早期预警倡议的3方面内涵。结合我国早期预警服务的现状和发展模式,以及新形势下面临的气候风险、预警需求和技术差距,提出了在联合国全民早期预警目标下,我国在气候风险管理方面的3个优先方向。一是加强对复合型极端天气气候事件发生发展机理和预报预警的科学研究,以及人类社会经济系统中潜在临界要素的研究,评估极端事件和临界要素引爆后的潜在级联影响和规模,提高灾害风险认知能力,拓深、拓广已有多灾种早期预警系统,提升防范新型气候灾害风险能力;二是识别气候变化对行业、领域和区域绿色低碳转型可能造成的产业风险,加快构建面向气候和气候变化尺度的国家级气候安全早期预警平台,提升全社会应对气候风险的能力;三是开展多灾种早期预警国际合作,帮助尚无早期预警系统或早期预警系统效力不足的国家建立和完善早期预警系统,重点是厘清区域和国家存在的主要气候灾害风险和等级,以及适应气候变化的紧迫需求,提供多品类气象防灾减灾公共产品,提高国际影响力。

基于分形维数的高速铁路地震预警系统地震P波震相识别方法

为更好保障高速铁路的运营安全,高速铁路地震预警系统的实施十分必要。5级以下的小震事件占据地震事件的95%以上,提高高速铁路预警系统在小震震相识别的速度与精度能有效保障高铁安全运营。提出一种基于分形维数的地震震相识别算法,优化传统分形维数的计算方法,提高分形维数的计算速度。引入分形斜率曲线并划分为4个阶段,分析临界点的分形斜率特征,通过识别分形斜率极值时刻判断地震波精准到达时刻。提出的算法平均误差达到0.006 3 s,标准差达到0.043 8 s,满足高速铁路地震预警系统的时效性和准确度要求。

矿山救援钻孔中井涌井漏事故预警预测

为解决矿山应急救援钻孔作业过程中井涌井漏事故预警预测困难等问题,建立了基于机器学习的钻进过程井涌井漏事故预警预测模型。首先对井涌井漏事故发生初期时的钻进参数进行事故表征参数分析;其次对事故表征参数进行数据清洗处理,在此基础上,通过XGBoost事故诊断预警模型对井涌井漏事故进行早期诊断识别;随后建立PSO-LSTM事故发展预测模型,对事故发生后的孔底压力参数发展趋势进行预测,提前掌握钻进事故发展状态;最后通过实际钻进数据对预警预测模型的有效性进行验证。结果表明:XGBoost事故诊断预警模型能根据总池体积、立管压力、出入口流量差和动力头负荷这4种钻进参数的异常变化,快速准确诊断钻进过程中的井涌井漏事故;PSO-LSTM事故发展状态预测模型能充分学习孔底压力参数发展规律,综合EMAP、EMA、ERMS、R2这4项误差评价指标,PSO-LSTM模型相较于BP、RNN、SVM模型的预测性能最佳,能准确预测事故发生之后的孔底压力发展趋势,提前掌握井涌井漏事故的严重程度和发展态势。研究结果丰富了钻进过程井涌井漏事故预警预测方法,提高了矿山事故地面救援的可靠性,对矿山应急救援钻孔作业过程中事故控制有着借鉴与指导作用。

2012-2022年北京市石景山区传染病自动预警系统运行情况分析

目的 评价2012-2022年北京市石景山区传染病自动预警系统运行情况,为传染病智慧化预警多点触发机制的建立提供参考。方法 利用中国疾病预防控制信息系统中的传染病自动预警系统,收集石景山区2012-2022年传染病自动预警系统监测数据,并进行描述性分析。结果 2012-2022年北京市石景山区传染病自动预警系统发出涉及29种传染病的预警信号4 555条,响应4 555条,响应率100.00%;平均响应时间为3.23 h, 11年间预警信号数先呈波动性下降趋势,2022年急剧上升;固定阈值法、时间模型和时空模型及时响应率分别为99.75%、97.37%和95.90%;3种预警模式暴发事件阳性率不同,暴发事件涉及病种为麻疹、肺结核、流行性感冒和手足口病,表明传染病自动预警系统对麻疹、肺结核、流行性感冒和手足口病预测准确率较高。结论 北京市石景山区传染病自动预警系统运行较稳定,预警信号及时响应率高,但仍需进一步完善优化,切实提高传染病监测预警系统的敏感性和及时性。

铁路地质灾害勘察识别与监测预警

地质灾害对铁路建设、安全运营构成了极大威胁,“天空地”一体化综合勘察技术有效解决了地质灾害勘察识别难题。“天”基多源立体卫星遥感技术实现艰险复杂山区地质灾害的大范围精准判识,长时序InSAR与高精度GPS实现高陡岸坡的稳定性监测分析;“空”基真实感大场景、机载倾斜摄影和机载LiDAR扫描技术实现高植被覆盖区隐蔽性地质灾害判识;“地”基三维立体勘探技术获取岩土体结构、属性、参数;共同构建沟谷山地灾害链风险评价方案,为建设工程合理选址和工程设置提供依据。介绍地质灾害监测预警的方法、内容、技术和预警模型,对监测预警技术发展方向进行展望。

10 kV电缆接头局部放电趋势分析及预警方法研究

电缆接头是局部放电频发的位置,针对目前对局部放电趋势研究的不足和预警不及时的问题,提出了一种基于Mann-Kendall检验法和长短期神经网络(LSTM)的局部放电的趋势分析和预警方法。为了清晰地揭示局部放电数据的趋势特征,文中采用Mann-Kendall检验法对采集的暂态地电压(TEV)数据进行处理,定量计算趋势变化及突变点检测。文中提出基于Mann-Kendall检验法和LSTM算法的综合预警模型,该模型利用LSTM预测TEV序列幅值,并用Mann-Kendall计算预测值的趋势参数,通过综合考虑TEV幅值大小和趋势参数实现了电缆接头局部放电主动预警。算例结果表明,Mann-Kendall能清晰揭示局部放电变化趋势,LSTM对局部放电数据预测效果良好,基于二者构建的预警模型能较好地对局部放电进行预警。

基于模糊神经网络的电网消防预警算法

针对传统基于阈值判别方法的电网火灾预警系统预测精度低、抗干扰能力弱的问题,提出了一种基于模糊神经网络的电网消防预警算法。该算法利用神经网络学习大规模电网数据,使用模糊逻辑推理算法来提升预测结果的推理能力,并通过结合神经网络对大规模数据的学习能力和模糊逻辑算法的推理能力来分析电网线路参数,从而提升电网消防预警系统的精度和抗干扰能力。实验与仿真结果表明,所提出方法能显著提升电网火灾的预警精度,且使用模糊逻辑推理可以得到更符合实际情况的电网火灾预警结果。

基于GIS与大数据分析的矿压监测预警平台

为响应国家关于加快煤矿智能化发展的号召,针对煤矿GIS“一张图”中巷道路径不能实现精确计算,矿压数据不能实现高效甄别、有效提取的问题,以及矿压预警需要实现在线推演、可视化展示的需求,提出建立基于GIS与大数据分析的矿压监测预警平台。采用GIS“一张图”、巷道结点-路径拓扑算法、多源异构监测数据处理技术、矿压大数据分析技术,搭建成能够实现矿井下复杂情况切实反映、矿压监测数据有效提取、采掘风险在线预测、可视化程度高的矿压监测预警平台。通过在李雅庄矿的实际应用,表明该系统运行稳定可靠,可有效提升煤矿的矿压风险监测预警。

基于“社-校-家-生”四维的大学生学业预警影响因素相关性分析——以安徽中医药大学中西医临床医学专业为例

通过回归分析探讨“社-校-家-生”四维影响因素对学业预警机制的相关性,对安徽中医药大学中西医临床医学专业的421名学生展开调研,采用主成分分析法,建立多因素回归分析模型。建立模型后,发现其中影响最大的五方面因素分别是家庭、课外活动、学习基础、人际关系、就业情况。其中,重要性分析中,父母最高文化水平、生活费/月、挂科数目、户籍所在地、担任班委、辅导员联系家长情况排序前六。通过对四维因素进行逐步回归分析与交互分析,发现对学业预警影响最为显著的为家庭因素和学校因素,且两者不存在交互关系。基于回归分析结果显示对学业成绩影响的主要因素为家庭因素、学校因素,其中家庭维度方面主要是生活费/月、户籍所在地起主要作用,与学业成绩呈负相关,学校维度层面主要是辅导员与家长的联系情况以及相关制度的制定与开展影响较大,与学业成绩呈正相关。