供电企业大面积停电事件应急处置机制实践

东南沿海省份强台风、特大暴雨等自然灾害易发多发,大面积停电事件时有发生.围绕电网企业在地方党委政府的统一领导下,以"保供电、保民生"为目标,形成"统一指挥、功能齐全、反应灵敏、高效运转"的大面积停电事件应急处置机制,有效应对台风以及洪涝灾害造成的大面停电事件,实现安全快速复电,为灾后社会秩序重建提供强有力的电力支撑保障...     

水利工程建设管理中的风险管理问题

水利工程具有投资多、工期长、施工范围大以及工程参与方众多的特点,并且直接面对洪涝等自然灾害,在建设过程中不可预见的因素较多,面临着各种风险.因此,项目法人单位在工程建设过程中如何进行风险管理直接关系到工程的顺利进行.     

安徽晋煤中能化工关于切实做好岁末年初安全生产工作方案

今年以来,特别是开展全公司安全生产大排查、大检查、精准化排查、安全生产集中专项整治工作以来,在公司各单位的共同努力下,公司安全生产形势好转,但随着新年来临,影响安全生产的不稳定因素增多,安全生产压力明显倍增。为切实做好新的一年安全生产工作,有效防范各类事故发生,中能化工公司结合实际,特制定关于公司切实做好年初安全生产工作方案,要求各单位加强安全风险防控和隐患排查治理各项责任措施的落实,坚决遏制各类生产安全事故,有效应对各类自然灾害和克服岁末年初不利的安全生产因素,确保公司安全生产稳定运行和全体人员度过平安祥和的节日。     

基于深度学习的灾后建筑物损坏程度检测综述

遥感图像分类和语义分割是一项非常有应用价值的计算机视觉任务。由于现实生活对遥感信息有更高的需求,使计算机视觉领域中高分辨率遥感图像研究日益活跃。其广泛应用于国土资源监测、道路提取和土地划分等领域。自然灾害后建筑物损害程度检测也作为其应用领域之一,目的是对灾后建筑物损坏程度进行相关检测和评估。近年来,随着深度学习的发展,遥感图像领域取得巨大进展,深度学习在遥感图像分类和语义分割领域中的应用获得了巨大的成功,使其解析遥感图像信息和提取底物特征的速度更快,也在很大程度上提高了处理遥感图像相关任务的准确性。因此,深度学习中的计算机视觉技术对自然灾害后建筑物损害程度检测具有很大帮助。该文介绍了基于深度学习的自然灾害后建筑物损坏程度检测的相关任务、难点和发展现状。接着对xBD数据集进行介绍,并说明了不同算法模型的相关评价标准。然后对深度学习方法中几种应用于建筑物损坏程度检测的卷积神经网络模型进行总结和对比。最后对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。     

浦东开发区地下空间利用及其防灾性能

本文从浦东开发区对发展上海的意义出发,说明其建设应更具有现代化的气息。又从浦东的地理环境和战略地位着手,分析了可能出现的各种灾害。讨论防御这些灾害的对策,得出了开发各类地下空间的必要性和可能性,并引伸出一些具体的开发利用地下空间的项目,为浦东和一些新开发区提出了一些有益的建议,     

三峡惹的祸？

2011年6月．长江中下游地区一改前期严重的旱情,出现旱涝急转的局面,一些中小型水库、湖泊和河流水位急剧上涨。但无论是旱还是涝,处在风口浪尖的“三峡”似乎总逃不了干系。这几年,凡是长江流域或者更远地区出现极端自然灾害,甚至是日常的刮风下雨,总有人拿三峡工程说事儿。     

野外如何躲避灾难

游历山川,尽享大自然的美妙是每个人都向往的事情。不过,在野外大家可能也会遭遇许多意外灾难,如泥石流、龙卷风等。当这些灾难从天而降时,我们如何躲避呢? 泥石流 每年的夏季都是泥石流的多发期,所以,去山区旅游的朋友一定要小心提防泥石流的袭击。 泥石流有历时短、成灾快的特点,而且预测难度极大。洪水夹带沙     

乡村风景线

1994年12月3日上午,湖北省麻城市麻城人民广播电台编辑部接待了一位衣服破烂、手捧一个大茶杯的特殊听众——龟山乡杨家村五组农民周代全。 周代全患了一种怪病,胸部发出蝉鸣蛙鼓般的叫声,除吃饭、喝水和说话外,昼夜叫个不停,叫声十分刺耳。周代全特别怕冷,不能睡觉,但食量特别大,每天要吃六、七餐,每餐要吃五、六两米饭,仍还不觉得饱。他口里经常含温开水,以减轻剧烈疼痛。     

对地观测技术与中国的数字减灾

我国是一个自然灾害频繁的国家,最近十年发生了多次特大自然灾害,其中一些灾害引起了全社会包括国际社会的关注。我国每年受灾人口有两亿人,因灾害造成的直接经济损失,20世纪90年代每年超过了1000亿,近几年每年超过2000亿元,1998年超过了3000亿元,自然灾害已成为制约我国经济和社会发展的重要因素。随着经济发展,社会财富的不断增加,