【招标结果】中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价采购项目成交公告

所属地区:青海西宁市 发布日期:2026-06-17

【招标结果】中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价采购项目成交公告:本条项目信息由剑鱼标讯青海招标网为您提供。登录后即可免费查看完整信息。

基本信息

地区 青海 西宁市 采购单位 中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心
招标代理机构 项目名称 基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价采购项目
采购联系人 *** 采购电话 ***

中标信息

中标单位 陕西理工大学 中标金额 ***
联系方式 ***
一、项目编号:XNZX2026-WT04-06(招标文件编号:XNZX2026-WT04-06)
二、项目名称:基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价采购项目
三、中标(成交)信息
供应商名称:陕西理工大学
供应商地址:陕西省汉中市汉谷区东一环路1号
中标(成交)金额:8.0000000(万元)
四、主要标的信息
序号    供应商名称      服务名称      服务范围      服务要求      服务时间      服务标准  
1    陕西理工大学      基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价      1.青海东北部滑坡区滑坡复活驱动因子识别与指标体系构建,基于Landsat/Sentinel?2影像反演NDVI、SAVI等植被指数表征植被退化程度;通过野外采样获取土壤碎裂粒径分布与结构稳定性指数,结合无人机DEM差分提取滑坡堆积体厚度、坡度等特征。整合DEM地形数据(坡度、LS因子、TWI)、土壤理化数据(黏粒含量、pH、容重)、气象数据(年降雨量、最大60min降雨强度)及土地利用数据,补充距断层距离、距水系距离等关键因子。
2.贝叶斯-机器学习融合模型构建,主要基于INLA-SPDE框架构建高斯随机场,离散化空间域并量化空间依赖效应,将机器学习预测结果作为先验信息融入贝叶斯模型,形成“非线性预测+空间效应校正”的融合结构,增强对空间异质性的刻画。
3.模型解释与不确定性量化,主要通过SHAP方法生成摘要图、依赖图,量化全局因子重要性(如植被退化、土壤碎裂化的贡献权重)与局部样本的因子影响机制,揭示关键因子的交互效应。  
   1.确定研究区,获取并处理多时相遥感影像不少于4景,完成2期无人机航拍、高精度DEM生成及30个野外点的土壤样品采集与实验室测试。
2.生成并处理约20-30个初始环境因子图层,完成基于Boruta、VIF及Pearson分析的因子筛选,通过INLA模型迭代优化,确定最终评价指标。
3.完成RF、GBM、XGBoost等基础模型的训练与贝叶斯优化调参,构建并求解INLA-SPDE贝叶斯空间融合模型,训练堆叠集成模型。  
   合同签订后至该项目结束。      按照合同要求,提交完整、规范的专题研究成果,成果形式应包括但不限于最终成果报告(含电子版及纸质签章版)、相关分析数据、成果图件等。  
             

五、评审专家(单一来源采购人员)名单:
柳小妮、李小亮、石得权、张俊才、李华坦
六、代理服务收费标准及金额:
本项目代理费收费标准:无
本项目代理费总金额:0.000000 万元(人民币)
七、公告期限
自本公告发布之日起1个工作日。
八、其它补充事宜

九、凡对本次公告内容提出询问,请按以下方式联系。
1.采购人信息
名 称:中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心     
地址:青海省西宁市城中区奉青路2号        
联系方式:******      
2.项目联系方式
项目联系人:李先生
电 话:  17683705713

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