龙门山地区震后泥石流灾害区域预警研究

512汶川地震造成大量松散堆积物,导致震后触发泥石流的极端降雨量比震前显著降低。在龙门山地区震后泥石流发育特征分析的基础上,探讨了震后触发泥石流灾害的区域降雨阈值及其地域差异性,震后触发泥石流的72小时雨量分布特征为:映秀汶川一带为75~100mm,茂县北川一带以100~160mm为主,上述区域外围及平武青川一带为160~200mm;在龙门山前的雁门茶坝、龙门山后山的禹里平武之间为200mm以上。综合考虑地震地质、地形地貌和降雨等因素,建立了地震扰动区泥石流预警指标体系。采用加权信息量模型完成了龙门山区泥石流易发性评价,然后采用年最大72小时降雨量为主要触发因素,开展了震后5年的泥石流危险性预测评价及区域预警研究,提出泥石流的区域危险性是动态变化的,高危险区主要随降雨量和松散堆积物空间分布而变化,为震后泥石流灾害气象预警和防范等提供了依据。      

高速公路边坡灾害可预警

近日,由浙江省交通运输厅牵头完成的科技项目“高速公路边坡稳定评价与安全监控技术及工程示范”通过鉴定,该项目研究成果可实现从边坡灾害预警指标出现至信息送达相关单位不超过3min。     

国内隧道施工险情预警预防方法研究

作者通过现场调研国内部分有特点的典型隧道,研究了国内隧道施工中目前采用的预警方法,包括地质分析法、物探法、监控量测和计算机模拟的方法。总结了隧道事故发生后,目前国内经常采用的一些预防和自救的方法。分析了国内隧道施工险情预警预防工作中的不足,并提出相应的解决措施。     

单箱五室连续弯箱梁桥旋转的顶升关键技术

介绍了厦门仙岳路总重量约80 000 kN的4×35 m单箱五室预应力混凝土连续弯箱梁桥顶升改造的关键技术,原桥梁位于R=600 m的平曲线和R=2 500 m的竖曲线上,两端高差达3.76m,为适应全程高架的接线要求,最大顶升高度3.615 m,结合施工千斤顶的行程限制以及全三维有限元顶升仿真精细分析成果,确定将最大顶升高度以及桥梁整体上的两次平动和一次转动分解为39个顶升控制步实施,并给出了顶升过程位移和梁体拉应力增量的安全预警值,利用精度为1/100mm的光栅尺控制桥墩支座附近的竖向顶开位移、1με的应变传感器控制混凝土关键部位的拉应力增量,解决了顶升过程梁体旋转轴的漂移问题、桥梁整体纵横向滑移问题以及顶升点混凝土局部应力安全等一系列问题,经过17天的奋战,梁体安全达到了设计位置.本文研究方法与所得结论可为既有桥梁的顶升改造提供借鉴.     

桥梁预警系统中的预警指标研究及模型试验

根据小波包分析理论,结合桥梁结构损伤的动力特征,提出新的损伤识别指标——小波包能量变异极值指数,利用数值模型方法初步验证了其在桥梁损伤识别的效果,并通过斜拉桥模型动力试验验证了其对于桥梁结构损伤具有良好的灵敏性,为桥梁预警系统中损伤识别指标的选择提供了依据。     

高速公路交通灾害预警模型研究

在对高速公路交通灾害进行调查分析的基础上,考虑影响交通灾害预誓的主要因素。基于未确知测度理论建立各主要影响因素的未确知测度函数,利用熵确定各影响因素的指标权重,依照置信度识别准则进行预警等级判定,从而获得交通灾害预警结果．并将该预警模型应用于新疆高速公路交通灾害预警,研究结果表明,该方法能解决高速公路灾害评价中诸多因素不确定性问题,可以在实际工程中进行推广应用。     

铁路地震灾害预警与应急系统现状及展望

在对国内外铁路地震灾害预警与应急系统现状调研的基础上,分析地震灾害预警与应急技术及其发展趋势,结合我国铁路建设实际情况,提出我国铁路地震灾害预警与应急系统的发展方向.     

电子商务信用风险预警问题研究

随着物流水平的提高和电子商务技术安全的完善,它们不再是制约电子商务发展的重要问题,而今信用风险问题成了制约电子商务发展的瓶颈,本文采用了规范研究和实证研究相结合的研究方法。在对国内外研究现状及现有风险预警理论进行综述的基础上,构建电子商务信用风险的预警指标体系,建立电子商务信用风险预警的Z-Score模型,而提出了企业应对不同风险状态的预警对策。     

可扩展的网络信息动态监测预警体系

网络信息监测技术是下一代互联网安全防御体系的关键技术．目前存在的网络流量监测技术大多没有动态预警和控制功能,且不支持IPv6．本文给出了一个可扩展的网络流量动态监测预警体系,该体系基于“流”的监测方式,形成以流量分析、入侵检测和统计报表联动预警控制的动态安全防御体系,能够以串联或者并联方式部署,灵活性高．实验表明,该体系数据获取率高,通过各个模块的联动,有效提高了网络监控实效．     

地铁密集人群风险等级与预警标准研究

为研究地铁出行在高峰时段或大型活动短时段地铁站的人群集聚风险,选取人、设备、管理、环境等作为一级指标,年龄、客流预警系统、安全培训、自然环境等作为二级指标,建立人群风险指标体系,运用层次分析法构建判断矩阵,通过计算得到地铁密集人群风险指标体系中各指标权重,建立地铁密集人群风险等级评价模型,将风险等级分为I级(非常安全),II级(安全),III级(一般),IV级(危险),V级(非常危险)。以某城市、某地铁站为评价对象,通过计算得到该地铁站的密集人群风险值为6.026 9,即该地铁站密集人群风险等级为安全。定义地铁站内拥挤度为人群风险预警指标,探讨人群风险预警等级与预警标准。