区域自然灾害模糊风险算法及其在减灾方案筛选中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    49971001
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    15.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0105.景观地理和综合自然地理
  • 结题年份:
    2002
  • 批准年份:
    1999
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2000-01-01 至2002-12-31

项目摘要

Facing the fact that it is impossible to precisely estimate probability risks of natural disasters, the direction of this project is to set up an algorithm theory of fuzzy risks of natural disasters and study its effect in practical cases. The project focuses on studying fuzzy uncertainty of risks in regional natural disasters, seeking for some basic ways to express fuzzy risks, discussing the model that is used in calculating fuzzy risks, and analyzing the reliability of the model, and verifying its practicability in sifting out reduction-disaster alternatives. The project overall studies the basic contents of risk analysis of natural disasters and produces a theory and some methods for analyzing risk of natural disasters, where the basic principles of risk analysis of natural disasters is the core, and the theories and methods of fuzzy system recognition is regarded as tools. This project gives for the first time a simple formula without any α-cuts computation to obtain a crisp value of the fuzzy expected value directly from a fuzzy probability distribution. Then, executing computer simulation experiments, we totally demonstrate that the interior-outer-set model for calculating fuzzy risk is reliable. After demonstrating that the method of information distribution can raise the work efficiency of risk assessment about 28%, and observing that the interior-outer-set model is useful to correctly order the alternatives for reduction disaster in Huarong county of Hunan province, then, this project justifies that the methods of fuzzy system recognition have more advantages of improving precision in risk recognition and providing more information in sifting out reduction-disaster alternatives. Besides, this project suggests 3 important concepts: information matrix, equivalent length of a fuzzy set, fuzzy histogram, and suggests a framework for building intelligent information-processing systems. This project studies the risk factors of earthquake disaster and risk evaluating indexes, studies the fuzzy relationship between some factors (such as lithology, depth, and thickness of the stratum) and the earthquake disaster degree, studies compatibility function for risk controlling. Finally, this project creates a theory of calculating fuzzy risks of natural disasters and gives some practical methods, which is constituted of information matrix framework, information diffusion technology and interior-outer-set model. This project provides a significant basis to produce a new theory serving for risk zoning of natural disasters.
研究区域自然灾害风险的模糊不确定性,探讨模糊风险的基本表述形式,建立自然灾害风险评估的模糊风险计算里路和实用方法.用区域自然灾害案例和计算机仿真试验验证模糊风险算ǖ目尚行院推拦澜峁目煽啃?将模糊风险评估结果作为减灾方案的柔性约束条件,对减灾桨附猩秆?为提高自然灾害风险管理的经济效益,保障可持续发展提供帮助..

结项摘要

项目成果

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其他文献

自然灾害风险分析的信息矩阵方法
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    黄崇福
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自然灾害风险的一个形态发生更新算法
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  • 通讯作者:
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内集-外集模型的一个简便算法
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    --
  • 作者:
    黄崇福;莫拉格;陈志芬
  • 通讯作者:
    陈志芬

其他文献

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黄崇福的其他基金

独立多灾种年度财产损失综合风险的信息扩散合成范式研究
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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