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降雨量大数据下的滑坡诱发
编号：4258
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-15 09:15:04 浏览：881次
口头报告
报告开始：2024年05月20日 09:01（Asia/Shanghai）
报告时间：8min
所在会场：[S3] 主题3、地质灾害与工程地质 [S3-4] 主题3、地质灾害与工程地质 专题3.10、专题3.14、专题3.16（20日上午，307）
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摘要
降雨量大数据在滑坡诱发分析中扮演着关键角色。通过收集和分析大规模的降雨数据，研究人员可以更准确地预测和理解在特定环境条件下滑坡的发生。这种分析通常涉及对长时间序列的降雨记录进行统计分析，以识别滑坡发生的模式和触发条件。借助大数据技术，可以处理和分析大量的降雨和地质数据，从而建立滑坡易发性模型。这些模型可以帮助地质学家和环境工程师预测在未来的降雨事件中滑坡的可能性，从而及时采取预防措施减少损失。因此，降雨量大数据的分析对于滑坡监测和管理至关重要，有助于实现更有效的灾害风险评估和应对策略。
关键词
降雨，大数据，滑坡预测
报告人
曾铃
副研究员 成都理工大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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