一、运用灾害熵浅析沙尘暴强度（论文文献综述）
齐识,刘东飞,马金珠,田黎明[1]（2014）在《白龙江流域典型单体滑坡危险度》文中研究表明根据典型滑坡的强度指标和可能性指标选取相对高差、坡度、坡体结构、坡型、地层岩性、地层关系、滑坡体积和块石含量等8个评价因子,利用信息熵法、层次分析法与综合权重法分别计算出各评价因子的权重,并对白龙江流域21个典型滑坡进行危险度区划,将3种权重值计算的危险度分级结果进行比较.结果表明:专家权重和信息熵权重危险度分级结果一致率为76%,信息熵权重和综合权重危险度分级结果一致率为86%,专家权重和综合权重危险度分级结果一致率为90%,因此,综合权重得到的危险度分级较其他两种方法更为准确可靠.
齐识[2]（2014）在《白龙江流域滑坡危险度评价技术研究》文中指出滑坡是存在于地貌演化过程中的一种重要形式,是以块体形式运动的,是重大的、典型的、全球性的自然地质灾害。滑坡一旦发生,就伴随着中断交通、堵塞河道、掩埋城镇等现象,进而给人类的生活环境、生命财产以及农业活动等都带来极为严重的危害。白龙江流域位于我国西部侵蚀中高山区,是我国地质灾害高发区,尤其在地震和暴雨的影响下,更有利于该区新滑坡的发育和老滑坡的复活,因此对该流域进行不同尺度的滑坡危险度区划研究尤为重要。在综合了国内外对区域滑坡和单体滑坡的危险度区划研究的基础上,主要进行了以下三方面研究：白龙江流域不同尺度（区域和单体）滑坡危险度区划指标体系的构建；不同尺度滑坡危险度区划方法包括流域尺度（白龙江流域）、乡镇尺度与典型单体滑坡危险度评价方法研究,并得出危险度区划图；白龙江流域的段河坝、锁儿头和泄流坡滑坡进行稳定性分析。首先,利用敏感性指数分析法计算得出各影响因子的平均敏感性,最终选取平均敏感性大于1的土地利用（1.992）、地质年代（1.262）、高程（1.123）、河流缓冲区（1.059）、距断层构造线距离（1.058）、地震（1.035）、坡度（1.014）作为白龙江流域滑坡危险度区划的指标体系,并利用信息量法和贡献权重法对白龙江流域和舟曲县城周边地区进行了危险度区划研究,得出贡献权重模型更适用于较小区域且基础数据较精确的滑坡危险度区划分析,而信息量模型应用于区域滑坡危险度评价时与评价区域面积的大小相关性不大。其次,选取相对高差Gd、坡度G、坡体结构Od、坡型Sf、地层岩性St、距河流距离L、体积V和块石含量K8个因子作为单体滑坡危险度评价的指标体系,运用信息熵、层次分析和综合权重法对研究区21个单体滑坡进行危险度评价,评价结果对比显示,层次分析法和信息熵评价结果的一致率为76%,综合权重值与其他二者的一致率分别86%和90%,均高于前者,所以选取综合权重法来确定最终评价结果。最后,分析了锁儿头,泄流坡和段河坝三个单体滑坡的稳定性,得出三个滑坡在天然工况、暴雨工况、地震工况以及暴雨+地震工况下的稳定性均处于不稳定状态,发生滑坡的可能极大,将会给居民带来不同程度的危害。本文完成了白龙江流域多尺度滑坡危险度区划指标体系构建以及危险度评价方法研究,以期获得全面的、多尺度的,对白龙江流域内人类安全,环境保护,施工安全和防灾减灾都具有重要理论和工程意义的滑坡危险度区划成果。
刘文方,李红梅[3]（2014）在《基于熵权理论的斜坡地质灾害链综合评判》文中指出通过引入灾害链理论对斜坡地质灾害链进行深入研究,基于灾害链原理,分析地质灾害漫长链式灾变规律,指出原始地形地貌在地质构造演变及气象水文影响、地震作用和人为作用下形成的环境是导致斜坡地质灾害链的源头因素,崩滑流灾害链中危岩、崩塌、滑坡、泥石流等灾害要素之间的相互关联关系使链的延续成为可能。运用熵权理论对斜坡地质灾害链源致灾因素进行探讨,找出链式灾变规律的主要源头因素,为源头致灾因素的工程治理及防护措施等断链减灾提供依据。
许强[4]（2013）在《梭梭的枝系构型及其对近地面沙尘的降解作用研究》文中研究指明沙尘天气是一种风与沙相互作用的灾害性天气现象，由于人类生存生活环境受到沙尘天气的危害,并且给人类的经济、社会活动造成了严重的影响，使越来越多的人意识到沙尘天气是人们必须重视的生态环境问题。人们通过对沙尘天气变化趋势的研究和对植被抑制沙尘的机理进行分析研究，可以有效的预防沙尘天气和减少沙尘天气对人们的危害。本项目研究运用植物生态学、风沙物理学、大气科学等有关学科原理，研究荒漠植物—梭梭（Haloxylon ammodendron）枝系构型及其对近地层沙尘的降解原理，为民勤及同类荒漠地区控制风沙危害、改善生态环境提供理论依据与科学方法。项目通过测定民勤地区梭梭枝系构型特征及其周围风积蚀状况、风速廓线以及沙尘水平通量等近地层风沙活动特征，得出以下初步结论:（1）梭梭在3-11年龄发育过程中枝倾角和总体分枝率改变不显着（P＞0.05），且总体分枝率均较低。梭梭高度小于100cm的逐步分枝率，呈现第一和第二级的逐步分枝率大于第二和第三级的逐步分枝率，即SBR1:2＞SBR2:3；而对于梭梭高度大于100cm的逐步分枝率，呈现第一和第二级的逐步分枝率大于第二和第三级的逐步分枝率，即SBR1:2＜SBR2:3。随着梭梭个体生长发育，梭梭的各级分枝长度存在显着差异（P＜0.05），梭梭枝条的伸展能力从低级到高级呈现相对减弱的趋势。随着梭梭个体生长发育，其植株的枝径比差异显着（P＜0.05），并且枝条间的承载力随植株年龄的增大而增大。随着梭梭的枝条级别越高，枝条的承载力由里向外逐渐减弱，向空间的扩展存在一定的限度，并且其枝径比越趋于稳定，即第三和第二级枝径比（RBD3∶2）较第二和第一级枝径比（RBD2∶1）稳定。（2）梭梭周围的风积范围随着植株高度（年龄）的增大而增大，其风蚀程度随高度（年龄）的增大而减小。不同高度（年龄）阶段的梭梭都具有一定扰动和降低风速的作用，梭梭背风侧风速显着降低，而且在背风侧距离植株越远降低风速的作用越小。随着梭梭的高度（年龄）越大，其降低风速的能力越强。对于同一高度（年龄）的梭梭来讲，其风速的降低幅度都是越接近梭梭中部降低幅度越大。不同高度（年龄）阶段的梭梭都具有一定的降低沙尘水平通量的作用，梭梭背风侧的沙尘水平通量显着降低。不同梭梭生长阶段，同一高度上的沙尘水平通量有很大差异，随着梭梭高度（年龄）的增大，沙尘水平通量降低幅度越大。（3）梭梭的防治风积蚀作用、降低风速作用、沙尘水平通量的降低程度都与枝条平均长度（植株高度）有密切关系，且风蚀堆积范围随着枝条平均长度的增大而增大，降低风速作用、沙尘水平通量的降低程度都随着枝条平均长度的增大而增大，呈线性关系。
陈亿[5]（2013）在《近十年中国北方沙尘天气变化特征及其成因研究》文中进行了进一步梳理中国北方包含了西风带气候区、高原气候区和东亚季风边缘气候区,有沙漠、戈壁、沙地和草原几种地貌类型。这一地区又是沙尘天气的频发区及重点影响区,因此对该区域沙尘天气特点的研究具有十分重要的意义。本论文通过2002年至2011年中国北方地区气象站点资料和卫星观测地表植被资料,分析近十年的沙尘天气变化特征,以及沙尘天气与地面风速和植被指数的关系,在于揭示气候变化如何通过起沙风速和地表植被变化来影响沙尘天气。特别是有关沙尘天气的形成与起沙风速、下垫面因子间定量的相互作用机制。研究结果表明：（1）中国北方沙尘天气与强风和植被变化都有关系：①近十年的沙尘天气相比较20世纪90年代又有了明显的减少,在2002年和2006年沙尘天气爆发频率较高,其它年份沙尘天气爆发频率比较低,沙尘天气爆发频率和强风频率有很好的关系,强风减少是近十年沙尘天气较少发生的原因之一。②沙尘天气与归一化植被指数（NDVI）的0.2等值线位置的变化有关,当其向东进时,地方地区地表植被覆盖减少,沙尘天气也频发；向西退时,北方地区地表植被覆盖增加,沙尘天气也减弱。③在不同区域的沙尘天气日数与强风日数和NDVI的关系不同,在植被较少靠近沙漠的地区,沙尘天气日数和强风日数有很好的正相关性,强风对沙尘天气的发生作用明显；在沙漠与草原的过渡地带,沙尘天气日数与NDVI有很好的负相关性,植被的变化对沙尘天气的发生作用明显。④当前一年或当年的降水偏少,导致植被指数减小,地表植被覆盖减小,一旦形成有利于强风的大气环流,导致强风增强,中国北方的沙尘天气可能增强；当降水偏多,植被指数增加,地表植被覆盖增加,并且强风偏弱,中国北方的沙尘天气就可能偏少。（2）强沙尘暴天气过程是各种天气尺度系统相互作用以及前期沙尘源区的植被低、土壤湿度低的结果,其天气系统越强,影响范围越广。①2010年3月19～22日的强沙尘暴天气过程是由高空东亚大槽,冷空气不断从冷槽的底部分离东移,地面冷锋和蒙古气旋明显发展东移南下影响所致。冷暖空气强烈的交换,形成了锋区前后的巨大气压、温度梯度,在动量下传和梯度偏差风的共同作用下,使近地层风速陡升掀起地表沙尘。沙尘暴天气首先出现在蒙古国及内蒙古西部,沙尘源区土壤湿度小,为沙尘暴的发生提供了有利条件。②中国北方除东北和新疆地区外均受到此次沙尘暴天气过程的影响,API显着升高,首要污染物均是可吸入颗粒物。其中3月20日银川、呼和浩特、大同、北京的API达到500,污染级别是V,空气质量为重度污染；西宁、济南、兰州的AP1分别是461、409、328,污染级别也是V,空气质量为重度污染。（3）内蒙古半干旱区朱日和地区地表植被参数的变化对沙尘天气发生具有重要指示作用：①2002年至2011年朱日和地区的春季平均风速为5.4m/s,临界起沙风速为9.4m/s,沙尘频率和起沙强风频率呈波动变化,沙尘频率和起沙强风频率有很好相关性。地表条件越差,越容易受风蚀,更容易发生沙尘天气。②通过分析夏季降水量、归一化植被指数NDVI、叶面积指数LAI和净初级生产力NPP与次年春季标准化天气频率NfDO的关系,发现当夏季降水量超过100mm, NDVImax超过0.24,LAImax超过0.3,NPPmax超过0.6gC/m2/day,NfDO很低,沙尘天气不易发生；而当夏季降水量、NDVImax、LAImax和NPPmax低于以上的阂值时,NfDO处于高值多,较易发生沙尘天气。③通过地表特征变化对沙尘天气的影响机制的分析,得出夏季降水量、NDVI、LAI和NPP的变化对来年沙尘天气有重要的影响,降水和地表特征通过夏季有效的降水促进了植物生长、夏季降水量、NDVI、LAI和NPP增大、来年春天土壤不容易侵蚀的机制影响沙尘天气不易发生。
朱吉祥[6]（2012）在《区域地质灾害评价的尺度效应研究》文中认为地质灾害是一种常见的自然现象,它是地质体在诱发因素（例如人类活动、降水等）的作用下演变发生的。因此研究地质灾害的演变规律,主要是分析其影响因素在地质灾害演变与发生过程中的作用机制。这种作用机制不仅包括各影响因素在地质灾害演变与发生过程中的地位（权重大小）,也包括各影响因素之间的相互影响模式。目前主要的地质灾害评价方法包括基于物理模型的数值模拟法、基于概率的数学统计法以及一些基于这两类方法的定性或半定性的评价方法。数值模拟法一般需要非常苛刻的边界条件,主要用于单个地质灾害的评价,而对于区域地质灾害,由于其背景条件的复杂性与规模的过大性,一般采用基于概率的评价方法。区域地质灾害评价依赖于具体的时空尺度。首先,地质灾害作为一种自然现象,其演变与发生必然内蕴时空特征；其次,用于区域地质灾害评价的影响因素（例如地层岩性、地质构造、地形地貌、气象条件等）也具有时空尺度。因此,区域地质灾害评价必然会受尺度效应的影响,影响因素在时间上的非线性演变规律与在空间上的非均质性分布特征是导致这一现象的根本原因。但不同于其他领域（例如水文学、地理学等）的尺度效应,由于区域地质灾害评价是一个涉及多学科的技术,它表征出来的尺度效应不仅包含所涉及的学科中的尺度效应本身,同时还具有其独有的特征。区域地质灾害评价的尺度效应是指在进行区域地质灾害评价的过程中,由于利用了不同时间和空间尺度上的信息源进行分析,导致评价结果产生不确定性的现象。主要包括空间效应、时间效应与方法效应等。本文在探讨导致区域地质灾害评价尺度效应的内在因素的基础上,对其在上述三类尺度效应的表征进行了论述,然后结合具体的实例,分别探讨了大比例尺下区域地质灾害影响因素权重的修正分析（空间效应）,区域地质灾害评价的有效周期分析（时间效应）,以及不同方法的组合效应对区域地质灾害评价的影响分析（方法效应）。结果表明,在进行区域地质灾害评价时,应当考虑尺度效应对评价的可操作性与评价结果精度的影响。
刘广平,陈立文[7]（2010）在《房地产市场发展状况比较研究》文中提出房地产市场发展状况的好坏直接影响到我国国民经济的发展和社会的稳定。本文在指标体系选择的基础上,运用信息熵确定指标权重,利用TOPSIS方法进行决策评价,建立了房地产市场发展状况比较模型;并对北京、上海、广州和重庆四个城市的房地产市场发展状况进行比较分析,结果表明:重庆房地产市场发展较为合理,北京房地产市场离理想状况最远,最为不合理,上海和广州房地产市场也不理想,也应引起相关部门的重视。
杨宗佶,乔建平[8]（2009）在《基于熵权的典型滑坡危险度评价》文中认为根据典型滑坡的强度指标和发生可能性指标建立了典型滑坡危险度评价指标体系,利用信息熵原理,结合中国科学院成都山地所滑坡数据库（CDM I）中云阳县18个典型岩质滑坡的资料计算了各评价因子的客观权重,建立了定量评价模型。计算了云阳县18个典型岩质滑坡的危险度,通过实地调查对评价结果进行了对比验证,危险度评价结果准确率达83.3%,该方法可作为评价典型滑坡危险度的新方法进行推广运用,为滑坡的防治提供参考。
张星,陈惠,吴菊薪[9]（2009）在《福建省主要农业气象灾害风险研究》文中研究说明灾害风险评估是灾害预防的重要工具,本文基于区域灾害系统论的观点,试图对福建省主要气象灾害风险进行比较全面地研究。首先根据信息扩散方法,构建了福建农业气象灾害灾损风险评估模型,计算给出了福建省主要气象灾害相对于不同灾损程度的风险分布的信息。然后通过灾害加权熵的计算,对福建省主要气象灾害的总体风险水平进行定量比较,结果表明,在福建省主要的农业气象灾害当中,干旱和洪涝灾害的风险值高,而风雹和冻害的风险值较低;干旱略高于洪涝,低温冻害的风险水平最低。
杨宗佶,乔建平[10]（2008）在《基于信息熵的典型滑坡危险度评价研究》文中进行了进一步梳理为了定量地对典型滑坡危险度进行评价,根据典型滑坡的强度指标和发生可能性指标建立典型岩质滑坡危险度评价指标体系,利用信息熵原理,结合中国科学院成都山地所滑坡数据库（CDM I）中奉节县24个典型岩质滑坡计算各评价因子客观权重,建立定量评价模型。计算奉节县24个典型岩质滑坡的危险度,通过实地调查对评价结果进行对比验证,危险度评价结果准确率达87.5%,可作为评价典型滑坡危险度的新方法进行推广运用,为滑坡的防治提供依据。
二、运用灾害熵浅析沙尘暴强度（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、运用灾害熵浅析沙尘暴强度（论文提纲范文）
（1）白龙江流域典型单体滑坡危险度（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 信息熵 |
| 2.1.1 评价指标因子的选取 |
| 2.1.2 评价指标矩阵的标准化处理 |
| 2.1.3 计算指标的熵值 |
| 2.1.4 计算指标的差异系数 |
| 2.1.5 计算评价指标的权重 |
| 2.1.6 建立评价模型 |
| 2.2 层次分析法 |
| 1)建立层次机构模型 |
| 2)构建比较矩阵 |
| 3)计算权向量及最大特征根 |
| 4)一致性检验 |
| 2.3 综合权重 |
| 3 滑坡危险性评价 |
| 3.1 评价指标体系的构建 |
| 3.2 权重计算 |
| 3.2.1 基于信息熵的权重值计算 |
| 3.2.2 基于层次分析法的权重值计算 |
| 3.2.3 综合权重值计算 |
| 3.3 危险度评价结果分析 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
（2）白龙江流域滑坡危险度评价技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 区域滑坡危险度评价 |
| 1.2.2 单体滑坡危险度评价 |
| 1.3 研究内容及数据来源 |
| 1.3.1 研究内容和技术路线 |
| 1.3.2 数据来源 |
| 第二章 区域环境概况及滑坡灾害分布特征 |
| 2.1 气象水文 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 地层岩性 |
| 2.4 地质构造 |
| 2.5 地震及新构造运动 |
| 2.6 植被 |
| 2.7 人类活动 |
| 2.8 白龙江流域滑坡灾害特征 |
| 第三章 多尺度滑坡危险度评价指标体系与评价方法研究 |
| 3.1 区域滑坡危险度区划指标体系的构建 |
| 3.1.1 滑坡危险度区划的原则 |
| 3.1.2 影响因子敏感性分析 |
| 3.1.3 评价指标体系 |
| 3.2 区域滑坡危险度区划方法 |
| 3.2.1 流域尺度滑坡危险度区划 |
| 3.2.2 乡镇尺度滑坡危险度区划 |
| 3.3 单体滑坡危险度评价指标体系构建 |
| 3.4 单体滑坡危险度评价方法 |
| 3.4.1 信息熵 |
| 3.4.2 层次分析法 |
| 3.4.3 综合权重 |
| 第四章 白龙江流域不同尺度滑坡危险度评价 |
| 4.1 滑坡危险度评价等级划分 |
| 4.2 白龙江流域滑坡危险度区划 |
| 4.2.1 影响因子信息量值计算 |
| 4.2.2 白龙江流域滑坡危险度区划 |
| 4.2.3 结果验证 |
| 4.3 舟曲县城重点灾害区滑坡危险度区划 |
| 4.3.1 基于信息量模型滑坡危险度区划 |
| 4.3.2 基于贡献权重模型滑坡危险度区划 |
| 4.3.3 结果分析与讨论 |
| 4.4 单体滑坡危险度评价 |
| 4.4.1 基于信息熵的权重值计算 |
| 4.4.2 基于层次分析法的权重值计算 |
| 4.4.3 综合权重值计算 |
| 4.4.4 危险度评价结果分析 |
| 4.5 单体滑坡稳定性分析 |
| 4.5.1 锁儿头滑坡稳定性分析 |
| 4.5.2 泄流坡滑坡稳定性分析 |
| 4.5.3 段河坝滑坡稳定性分析 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于熵权理论的斜坡地质灾害链综合评判（论文提纲范文）
| 1斜坡灾害链式规律分析 |
| 2致灾因子熵及熵权值的确定 |
| 3应用示例分析 |
| 4结语 |
（4）梭梭的枝系构型及其对近地面沙尘的降解作用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Summary |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 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 研究目的和意义 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气候状况 |
| 2.3 水资源状况 |
| 2.4 植被状况 |
| 2.5 景观特征 |
| 3 梭梭不同生长阶段的枝系构型特征 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 梭梭样株选择 |
| 3.1.2 构型指标的观测方法 |
| 3.1.3 植物构型指标的统计计算方法 |
| 3.1.4 数据分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 梭梭的分枝率特征 |
| 3.2.1.1 梭梭的总体分枝率特征 |
| 3.2.1.2 梭梭的逐步分枝率特征 |
| 3.2.2 梭梭的分枝角度特征 |
| 3.2.3 梭梭的分枝长度特征 |
| 3.2.4 梭梭的枝径比特征 |
| 3.2.5 小结 |
| 4 梭梭枝系结构对近地面沙尘影响 |
| 4.1 实验方法 |
| 4.1.1 风沙积蚀程度的测定 |
| 4.1.2 梭梭防护效能测定 |
| 4.1.3 沙尘水平通量的测定 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.2.1 梭梭周围的风沙积蚀状况 |
| 4.2.2 梭梭周围的风速变化状况 |
| 4.2.3 梭梭周围的沙尘水平通量状况 |
| 4.3 小结 |
| 5 梭梭枝系构型与近地层沙尘关系分析 |
| 5.1 梭梭枝系构型与风沙积蚀的关系 |
| 5.2 梭梭枝系构型与风速的关系 |
| 5.3 梭梭枝系构型与沙尘水平通量的关系 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论和讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
（5）近十年中国北方沙尘天气变化特征及其成因研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 沙尘天气资料及处理 |
| 2.2 风速资料及处理 |
| 2.3 植被资料及处理 |
| 2.4 AP 1指数 |
| 2.5 NCEP日平均分析资料 |
| 2.6 临界起沙风速 |
| 2.7 标准化沙尘天气频率 |
| 第三章 沙尘天气特征及其与地面强风的关系 |
| 3.1 沙尘天气频次 |
| 3.2 沙尘天气与强风频率的季节变化 |
| 3.3 沙尘天气与强风频率的年际变化 |
| 3.4 沙尘天气的空间分布 |
| 3.5 沙尘天气的空间分布与强风的关系 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 植被、强风与沙尘日数关系的讨论 |
| 4.1 归一化植被指数NDVI |
| 4.2 不同区域的沙尘天气日数与强风日数、植被的关系 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 一次典型沙尘暴天气过程的特征分析 |
| 5.1 沙尘天气概况 |
| 5.2 天气形势 |
| 5.3 沙尘天气分布 |
| 5.4 风分布 |
| 5.5 沙尘天气对空气质量的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 半干旱区沙尘天气与起沙风速和地表特征关系 |
| 6.1 朱日和概况 |
| 6.2 沙尘天气的变化特征 |
| 6.3 沙尘天气与地表特征分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 特色与创新点 |
| 7.3 存在问题与下一步研究计划 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）区域地质灾害评价的尺度效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 区域地质灾害评价的研究现状 |
| 1.1.1 国外研究现状 |
| 1.1.2 国内研究现状 |
| 1.2 尺度效应的研究现状 |
| 1.3 课题研究的背景与意义 |
| 第二章 区域地质灾害评价的尺度效应的表征探讨 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 尺度效应 |
| 2.3 区域地质灾害评价尺度效应的表征 |
| 2.3.1 区域地质灾害评价的空间效应 |
| 2.3.2 区域地质灾害评价的时间效应 |
| 2.3.3 区域地质灾害评价的方法效应 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大比例尺下区域地质灾害影响因素权重的修正分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究区背景 |
| 3.2.1 滑坡的分布规律分析 |
| 3.2.2 旺苍县区域滑坡危险性评价 |
| 3.2.3 修正分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 区域地质灾害评价的有效性周期分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 区域地质灾害评价有效性周期的影响因素 |
| 4.2.1 背景条件的复杂性 |
| 4.2.2 研究区的范围与规模 |
| 4.2.3 突发性自然事件 |
| 4.2.4 人类活动 |
| 4.3 区域地质灾害评价的有效性周期的确定 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 青川县汶川地震前后的滑坡危险性区划比较 |
| 4.4.2 北京市2001年与2009年地质灾害易发性区划比较 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 不同区域地质灾害评价方法的组合效应分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 已有的区域地质灾害评价方法 |
| 5.2.1 区域地质灾害危险性评价方法分类 |
| 5.2.2 不同类别的评价方法的适宜性分析 |
| 5.3 区域地质灾害评价方法的组合分析 |
| 5.3.1 评价方法的组合原则 |
| 5.3.2 评价方法的组合分析 |
| 5.3.3 方法组合的有效性检验 |
| 5.4 事例分析 |
| 5.4.1 评价方法分析 |
| 5.4.2 评价结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
（7）房地产市场发展状况比较研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、信息熵和TOPSIS简介 |
| 三、房地产市场发展状况比较的模型构建 |
| 1. 指标体系的选取 |
| 2. 矩阵归一化 |
| 3. 确定指标权重 |
| 4. 评价比较 |
| 四、实证分析 |
| 1. 构造决策矩阵并归一化 |
| 2.计算各指标权重 |
| 3.四城市房地产市场发展状况比较 |
| 五、结论 |
（8）基于熵权的典型滑坡危险度评价（论文提纲范文）
| 1 方法 |
| 1.1 评价指标因子的选取 |
| 1.2 评价指标矩阵的标准化处理 |
| 1.3 计算指标的熵值 |
| 1.4 计算指标的差异系数 |
| 1.5 计算评价指标的权重 |
| 1.6 建立评价模型 |
| 2 实例分析 |
| 2.1 评价因子的选取 |
| 2.2 评价模型的建立 |
| 2.3 危险度评价及检验 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（9）福建省主要农业气象灾害风险研究（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 原理与方法 |
| 1.1 信息扩散理论 |
| 1.2 灾害加权熵的计算方法 |
| 2 福建主要农业气象灾害风险评价 |
| 2.1 不同灾损程度的风险分布 |
| 2.2 总体风险水平的比较 |
| 3 结论与讨论 |
（10）基于信息熵的典型滑坡危险度评价研究（论文提纲范文）
| 1 方法 |
| 1.1 评价指标因子的选取 |
| 1.2 评价指标矩阵的标准化处理 |
| 1.3 计算指标的熵值 |
| 1.4 计算指标的差异系数 |
| 1.5 计算评价指标的权重 |
| 1.6 建立评价模型 |
| 2 实例分析 |
| 2.1 评价因子的选取 |
| 2.2 评价模型的建立 |
| 2.3 危险度评价及检验 |
| 3 讨 论 |
| 4 结 论 |
四、运用灾害熵浅析沙尘暴强度（论文参考文献）
- [1]白龙江流域典型单体滑坡危险度[J]. 齐识,刘东飞,马金珠,田黎明. 兰州大学学报(自然科学版), 2014(03)
- [2]白龙江流域滑坡危险度评价技术研究[D]. 齐识. 兰州大学, 2014(10)
- [3]基于熵权理论的斜坡地质灾害链综合评判[J]. 刘文方,李红梅. 灾害学, 2014(01)
- [4]梭梭的枝系构型及其对近地面沙尘的降解作用研究[D]. 许强. 甘肃农业大学, 2013(05)
- [5]近十年中国北方沙尘天气变化特征及其成因研究[D]. 陈亿. 兰州大学, 2013(11)
- [6]区域地质灾害评价的尺度效应研究[D]. 朱吉祥. 中国地质科学院, 2012(10)
- [7]房地产市场发展状况比较研究[J]. 刘广平,陈立文. 未来与发展, 2010(03)
- [8]基于熵权的典型滑坡危险度评价[J]. 杨宗佶,乔建平. 自然灾害学报, 2009(04)
- [9]福建省主要农业气象灾害风险研究[J]. 张星,陈惠,吴菊薪. 气象科学, 2009(03)
- [10]基于信息熵的典型滑坡危险度评价研究[J]. 杨宗佶,乔建平. 四川大学学报(工程科学版), 2008(04)