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搜索结果: 1-15 共查到地理学 评估相关记录43条 . 查询时间(0.472 秒)
中国科学院烟台海岸带研究所的刘欣研究员与国外科学家合作,首次在全球大尺度范围对滨海湿地进行了台风防护减灾生态功能价值评估与核算。
滑坡是一种突发性自然灾害,在全球范围内造成了大量人员伤亡和经济财产损失。尽管已有大量滑坡易发性和触发滑坡发生的临界降雨阈值研究,然而目前尚不清楚全球尺度滑坡非易发地点的高精细空间分布,以及全球范围卫星降雨数据用于降雨型滑坡预警的适用性。汤秋鸿课题组引入高分辨率地形和卫星遥感降雨数据开展全球滑坡模拟与评估研究,取得以下进展:
2021年4月21日下午,中国科学院重点部署项目“无人机低空公共航路规划与仿真验证系统”(简称ARPS系统)中期评估会在中科院地理科学与资源研究所顺利召开。中科院项目管理中心主任宋书林、西北工业大学无人机所所长王俊彪、中国民航局无人机工作领导小组总协调人杨非、北京航空航天大学航空法律和标准研究所所长刘浩、中国民航科学技术研究院民航运行技术研究所所长陈新锋等领导专家出席会议。中科院地理科学与资源研究...
2021年1月20日,由地理资源所牵头承担的“突发生物危害事件评估决策及应急处置集成优化”项目顺利通过验收。
2018年5月30日 - 6月1日,中国科学院东北地理与农业生态研究所牵头承担的国家科技基础性工作专项,“中国北方内陆盐碱地植物种质资源调查及数据库构建”项目中期评估会议在南京农业大学召开。来自15家承担单位的专题负责人和项目骨干参加了会议。
2016年10月19日上午,世界自然基金会发布了浏阳河流域自然资本评估报告。报告显示,浏阳河流域总体生境退化程度较低,生态状况较好。2014年底,世界自然基金会邀请中国科学院地理科学与资源研究所研究团队,将InVEST模型用于浏阳河流域自然资本评估,以期为流域内的管理决策者和利益相关方认识、利用和保护流域自然资本提供科技支撑。
近日,从《人力资源社会保障部与全国博士后管理委员会关于2015年度博士后综合评估结果的通报》(人社部函[2015]241号文)获悉,中国科学院新疆生态与地理研究所地理学和生物学博士后流动站在2015年度全国博士后流动站评估中获得良好等级。 
2015年4月15日,国家十二五科技支撑计划“国家生态系统观测评估技术系统集成研究与示范”2014年度工作总结与2015年度工作安排会议在北京召开。中科院科技促进发展局资源环境处赵涛副处长,项目首席专家刘纪远研究员和项目总体组成员、各课题组长和研究骨干参加了会议。该项目的总体目标是“在建设国家尺度生态系统综合监测与评估技术体系的基础上,实现对国家生态系统结构和功能的连续监测和评估,把握国家尺度生态...
2005年,国务院批准了《青海三江源自然保护区生态保护和建设总体规划》,投资75亿开展生态保护与建设。为了有效开展三江源自然保护区生态保护与建设工程生态成效监测和评估工作,青海省委托中国科学院地理科学与资源研究所作为主持单位,与青海省三江源生态监测工作组各成员单位密切合作,综合应用地面观测、遥感监测和模型模拟相结合的技术方法,针对生态工程预期目标和区域生态环境特征,在构建综合评估指标体系,完成工程...
2013年10月21日,青海省三江源自然保护区生态保护和建设工程生态监测项目综合技术组在北京组织专家验收会,对中国科学院地理科学与资源研究所承担的“青海省三江源自然保护区生态保护和建设一期工程生态成效综合评估”项目进行了验收。
叶面积指数(LAI)是指单位地表面积上绿叶面积的总和。作为全球气候观测系统计划(GCOS)的关键参数之一,被广泛应用于各种气候、生态、农业和生物地球化学模型中。目前,国际上已有数套基于卫星遥感的全球LAI产品,这为全球变化的研究提供了极大便利。但为了更好的利用现有产品,需要对现有LAI产品的不确定性有明确的理解。
2012年9月22日,科技部社发司在北京组织专家对“十一五”国家科技支撑计划项目“中国重大自然灾害风险等级综合评估技术研究”进行了项目验收。经过审阅材料、听取汇报、质询提问等环节,验收专家组一致同意通过项目验收。
2012年9月4日,由中国科学院组织的“十一五”国家科技支撑计划项目“中国重大自然灾害风险等级综合评估技术研究”的课题验收会议在中国科学院地理科学与资源研究所召开。验收组由9名专家组成,中科院地质与地球物理研究所黄鼎成研究员、工业和信息化部电信研究院祝秋红高级会计师分别担任组长、副组长。验收专家组成员还有陈泮勤研究员、林海研究员、冷疏影研究员、张培群研究员、王世新研究员、伍法权研究员和邵莉高级会计...
传统的基于概率风险或分区的风险分析方法尺度较粗,考虑的影响因素有限,基于概率的定量分析可能会未融入定性化的因素导致重要信息的缺失,使得预测精度较低;分区的聚类的方法虽然融入了定性因子,但因为缺乏历史经验的训练数据,也使得结果可能是有偏的,达不到预定的精度。传统的方法输出也未充分考虑到数据及模型的不确定性,可能导致模型在不同情境下应用的不稳定性。

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