《基于多源信息融合与态势评估技术的信息预警实践》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 程冰
  • 发布时间:2025-07-22
  • [目的/意义] 通过融合多维、多源时空分布特征的传感器数据与社会数据,构建延安县级区域的灾害精准预警模型,实现基层政府针对社会—自然耦合灾害的事前应急管理并提供决策依据。[方法/过程] 结合多源信息融合与态势评估的理论模型与案例构建,完善区域数字化技术的嵌入式预警信息架构,同时基于县域政府综合负面清单与短板识别的数字化治理,识别区域风险因子并叠加空间因子进行信息预警。[结果/结论] 只侧重于自然技术部分的风险信息治理与灾害智能识别效果有限,嵌入多维、多源、多模态信息技术并结合地方政府自然灾害防治政策等社会部分的刚性规制,能最大限度发挥新数字化技术及智能识别预警等防灾减灾与民生政策效应。
  • 原文来源:https://www.lis.ac.cn/CN/10.13266/j.issn.0252-3116.2025.12.007
相关报告
  • 《能源转型与信息技术深度融合》

    • 来源专题:中国科学院文献情报先进能源知识资源中心 |领域情报网
    • 编译者:guokm
    • 发布时间:2019-09-06
    • 清洁低碳已成为不可逆转的趋势,以新能源和信息技术深度融合为特征的能源革命推动人类社会进入全新能源体系。   在日前举行的“中国能源发展高层论坛”上,国家能源局党组书记、局长章建华表示,5年来,我国能源转型深入推进,清洁低碳发展步伐加快,清洁能源消费占比提高6.6个百分点,非化石能源消费比重提升到14.3%,天然气消费比重达到7.8%。同时,累计退出煤炭落后产能8.1亿吨,可再生能源装机突破7亿千瓦。   章建华表示,清洁低碳已成为不可逆转的发展大趋势。能源领域的智能化、去中心化态势凸显,以新能源和信息技术深度融合为特征的能源革命正推动人类社会进入全新的能源体系。我国能源发展正处于转型变革的关键时期,面临着前所未有的机遇和挑战。必须统筹好保障安全与结构转型,统筹好长期战略和经济发展,统筹好现有能源产业转型升级和智慧能源系统建设。   “要减轻化石能源对外依存度高的压力,太阳能将是最直接、最有效的替代路径之一。”国家电投集团党组副书记、总经理江毅表示,光伏产业为能源绿色发展提供了有效途径,尤其是在水风光资源丰富的地区,发展光伏等清洁能源不仅可以改善生态环境,还将助力脱贫攻坚、经济发展。   截至今年7月份,国家电投光伏发电装机达1686万千瓦,光伏装机规模、发电量稳居世界第一。国家电投党组副书记、董事时家林表示,到2025年,国家电投将新增光伏发电装机2800万千瓦,装机总量达到4500万千瓦,保持世界第一光伏装机规模。在供给侧,实现光伏与核、火、水、风等多能互补、电网友好发展。在需求侧,实现光伏与氢能、储能、储热等相关能源转化延伸,推动规模化替代化石能源。   近年来,各类能源企业和互联网企业纷纷布局智慧能源业务。华北电力大学能源互联网研究中心主任曾鸣认为,随着“云大物移智”等信息技术、智能技术与能源产业相融合,智慧能源产业孕育出新的商业模式,如无人机智能巡检、机器人管家等,这些都将改变能源生产和消费方式。   章建华表示,推动能源革命要力争“四新”,一是在保障能源安全方面要有新做法,紧紧围绕我国能源安全的薄弱环节,大力推进能源领域补短板工作。二是在推进清洁低碳转型方面要有新成效,务实应对气候变化新形势,科学谋划适应我国国情和发展阶段的能源发展战略。三是在关键技术攻关方面要有新突破,紧跟世界能源科技发展大势,集中力量突破一批卡脖子的技术装备;加快部署储能、氢能等战略性前沿技术攻关,努力在新一轮能源科技革命中抢占先机。四是在深化能源体制机制改革方面要有新进展,继续深化电力体制改革;持续优化市场环境,激活民间活力,加快模式创新,推动能源产业高质量发展。   十二届全国政协副主席马培华指出,一方面要着重发展清洁能源;另一方面,考虑到我国资源禀赋、需求增长以及价格等因素,现阶段仍要提高清洁煤发电技术。
  • 《融合多环节、多部门数据 助制造业智能转型》

    • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心—领域情报网
    • 编译者:冯瑞华
    • 发布时间:2022-01-20
    • 智能制造已经成为国内制造业转型发展的必然趋势。我国作为世界制造生产大国,智能制造已成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容,也是加快发展方式转变,促进工业向中高端迈进、建设制造强国的重要举措,更是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。   “十三五”以来,随着我国政府相关扶持政策的出台,加上制造业智能化进程的推进,我国智能制造产业现今呈现出高速发展的态势,成为推动全球制造产业升级不容忽视的角色。   2015年,工业和信息化部启动实施的“智能制造试点示范专项行动”,在全国范围内遴选出了46个智能制造试点示范项目,涉及38个行业、21个地区。这些项目直接切入制造业的关键环节,旨在充分调动企业的积极性,通过点上突破,形成有效的经验与模式,在制造业各个领域加以推广与应用。   在近日江苏省苏州市举办的“数字新生”2022制造业钉峰会上,相关专家指出,推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程,也是一件新生事物。目前,由于区域技术发展不够平衡,致使信息化水平发展参差不齐,特别是标准化程度还很低。这就需要一个不断探索、实践的过程,既不能一蹴而就,也不能急于求成。现在,一些地方存在只求数量,而忽视发展智能制造的质量和基础条件。   中国工程院院士李培根说:“发展智能制造,数据是基础,数据是血液。数据融合是制造企业降低生产成本、提高生产效率、带来实质性利润提升的关键。智能制造需要多环节、多部门的数据融合。”   阿里研究院副院长安筱鹏认为,数据融合一方面带来了人和设备、设备和设备之间的数据同频,即制造业的物理世界和数字世界的同频;另一方面带来业务系统之间的数据连通,解决了行业痛点。   安筱鹏介绍,制造企业中常见的设备维修、生产决策、产线优化、货物流转等场景的优化、提速,都需要生产、经营数据的同频。数据的同频可以让产线工人和企业管理人员在生产、经营过程中,依据实时数据不断调优。   2022年是“十四五”规划的第二年,我国制造业企业延续2021年数字化转型升级步伐,持续推进数字化、网络化、智能化创新应用,数字技术基础、产业链价值链掌控力等持续提升,一批服务平台推陈出新地发布针对制造行业的解决方案,以“码上制造”产品为制造行业专属底座,为制造业提供了一套可适配、易拓展的数字生产力工具。   值得关注的是,来自行业的数字创新,也正在反哺行业。制造企业正在用数字技术守护每一天的产线安全,服务数千家上下游伙伴的协同,而这也成了智能制造的重要部分。