CN113051315A - 一种突发事件预警信息的信息量测算系统 - Google Patents

一种突发事件预警信息的信息量测算系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113051315A
CN113051315A CN202110325383.XA CN202110325383A CN113051315A CN 113051315 A CN113051315 A CN 113051315A CN 202110325383 A CN202110325383 A CN 202110325383A CN 113051315 A CN113051315 A CN 113051315A
Authority
CN
China
Prior art keywords
early warning
warning information
information
issuing
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110325383.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113051315B (zh
Inventor
吕宸
韩强
陈辉
冯宇星
曹之玉
宋瑛瑛
兰海波
刘丽媛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Public Meteorological Service Center Of China Meteorological Administration National Early Warning Information Release Center
Original Assignee
Public Meteorological Service Center Of China Meteorological Administration National Early Warning Information Release Center
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Public Meteorological Service Center Of China Meteorological Administration National Early Warning Information Release Center filed Critical Public Meteorological Service Center Of China Meteorological Administration National Early Warning Information Release Center
Priority to CN202110325383.XA priority Critical patent/CN113051315B/zh
Publication of CN113051315A publication Critical patent/CN113051315A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113051315B publication Critical patent/CN113051315B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2462—Approximate or statistical queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2474—Sequence data queries, e.g. querying versioned data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本发明通过计算机软件领域的方法，实现了一种突发事件预警信息的信息量测算系统，系统的核心为信息量测算单元对于预警信息信息量的测算，共包含五个步骤：步骤一：确定一定范围预警信息发布数量的测算基数；步骤二：确定需要计算的预警信息数量；步骤三：确定预警信息的发布时间与生效时间之差；步骤四：确定预警信息联动最佳提前时；步骤五：计算单条预警信息的信息量值。通过上述过程最终得到对于现有预警信息所包含的信息量值的测算，能够对不同预警信息的信息价值进行测算，从而提高预警信息的发布精确程度。

Description

一种突发事件预警信息的信息量测算系统
技术领域
本发明涉及计算机软件领域，尤其涉及一种突发事件预警信息的信息量测算系统。
背景技术
国家标准《应急信息交互协议第1部分：预警信息》（GB/T 35965.1-2018）指出，突发事件预警信息是预警发布责任单位根据事件可能造成的危害程度、紧急程度和发展态势而发布的预先告知或态势通告等警示类信息。一般包括突发事件的类别、预警级别、起始时间、可能影响范围、警示事项、应采取的措施和发布机关等。
据国家预警信息发布中心统计，2015年以来正式发布的预警信息已超过100万条，年增量大于20万条。在现行的各类预警发布系统中，往往采用的是根据预警信息发布时间的先后来对外发布。一方面，及时有效的发布预警信息可以为应对灾害争取更多时间，但由于各种信息手段的限制，例如电视、广播等渠道在同一有限的时间内不能同时满足所有预警信息同时发布，另一方面，过多数量的预警信息对接收人造成了困扰，降低了接收人对突发事件的敏感度。
中国专利“CN 111462463 A”提出了一种预警信息发送方法和装置。其方法将预警区域划分为多个预警区划，其中，所述多个预警区划中的每个预警区划包括多个承灾体；获取所述多个承灾体中的每个承灾体的初始状态数据；获取当前预警信息，并确定与所述预警信息对应的初始致灾因子；确定与所述当前预警信息对应灾害的次生和衍生级别；根据预设算法和所述次生和衍生级别对初始状态数据和所述初始致灾因子计算，获取所述每个承灾体的作用后状态数据；根据所述作用后状态数据确定所述多个预警区划的预警顺序，并根据所述预警顺序向所述多个预警区划发送所述当前预警信息。
但上述现有技术要求有预先可知的影响范围内的承载体信息，以及提前科学谋划的预警区划，还需要确定当前预警信息对应灾害的次生和衍生级别，在实际执行中有较大困难。一方面，我国针对自然灾害的灾害风险普查还远未达到全覆盖、信息精准等高层次要求，灾害风险区划更是起步当中；另一方见面，目前发布的各类预警信息尚未直接一一对应到各类次生或衍生灾害。很难在相关实际业务工作中实现该算法。
发明内容
为此，本发明提出一种突发事件预警信息的信息量测算系统，
包括数据读取单元、信息量测算单元和对外发布单元三个部分，所述信息量测算单元通过五个步骤实现对信息量测算：
步骤一：通过数据读取单元从外部信息源读取并确定一定范围预警信息发布数量的测算基数，所述测算基数为固定范围内的所有预警信息发布数量；
步骤二：确定需要计算的预警信息数量，将同一发布责任单位、同一类型、同一级别的预警信息作为一种预警信息进行统计计算，选取范围与所述测算基数的范围一致；
步骤三：确定预警信息的发布时间与生效时间之差
Figure 366589DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE002
为预警信息发布的时间，
Figure 346046DEST_PATH_IMAGE003
为预警信息的生效时间；用
Figure 188100DEST_PATH_IMAGE001
来表征该条预警信息的提前量；
步骤四：确定预警信息联动最佳提前时间
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 583309DEST_PATH_IMAGE004
表征为预警信息联动最佳提前时间，即预警信息的提前量的最优值；
步骤五：计算单条预警信息的信息量值
Figure 397682DEST_PATH_IMAGE005
，并通过对外发布单元发布，具体的，单条预警信息的信息量
Figure 282461DEST_PATH_IMAGE005
表达为如下，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure 549494DEST_PATH_IMAGE007
为所述测算基数、
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为所述需要计算的预警信息数量，二者单位为“个”，
Figure 309247DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 978125DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 33806DEST_PATH_IMAGE003
的单位为“小时”。
所述测算基数为一个省一年统计预警信息发布量的各类预警信息的数量或一个地市的一年预警信息发布量的各类预警信息的数量。
所述预警信息联动最佳提前时间
Figure 788135DEST_PATH_IMAGE009
12。
步骤五中所述对外发布单元基于L值的计算结果对各类预警信息的价值大小进行排序，进而依据划分L值合适范围内的预警信息进行优先发布。
本发明所要实现的技术效果在于：
本发明的目的是提出一种既能有效体现预警信息的信息价值（信息量）的算法，又可以根据现有数据进行实际计算。该算法对预警信息的信息量评估结果，既可以作为预警信息发布的优先级考虑的要素之一，促进提高预警信息发布时效，也可以指导优化各类突发事件预警信息发布业务工作。其算法性能上具备以下优点：
一是该算法基本基于实际发生的预警信息进行统计分析，保持了较大限度的客观性，一定程度上客观反映了不同种类、不同时间预警信息的信息价值。
二是该算法较为贴近突发事件预警信息发布业务工作实际，选取的计算因素都是可获得、可计算的。避免预警信息以外的各类因素干扰计算。
三是该算法可以适用于不同范围的预警信息信息量计算。从空间尺度看，可以选取不同地域或者行政区划下的预警信息进行比较。从时间尺度看，可以根据不同时间范围选取测算基数，有利于随着时间演变或者相关实际业务发展动态调整。
因而，与现有技术相比，本发明提供了基于历史数据统计描述预警信息信息量的算法，选取的计算因素较少，且没有超出预警信息本身内涵的范围，避免了对灾害区划、承灾体状态、次生灾害或衍生灾害级别等相关数据的需求，计算成本相对较低，算法更为可行。本发明可以应用到不同地域范围，体现固定区域内的预警信息价值。同时，本发明算法根据实际发生的预警信息数量动态调整，具有时变性，可以更好地贴合实际业务工作的需求。
附图说明
图1 突发事件预警信息的信息量测算系统组成示意图
图2 信息量测算单元的信息量测算流程图。
具体实施方式
以下是本发明的优选实施例，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于此实施例。
本发明提出了一种突发事件预警信息的信息量测算系统，并以一具体灾害为例解释其系统工作原理，其系统结构如图1、2所示。
某县及区域发生特大暴雨诱发山洪灾害。在针对此次暴雨灾害过程预警发布情况调查分析中，发现该县暴雨黄色预警发布（26日19时24分）比灾害事件（27日0时30分左右）发生提前了5小时6分钟，比降雨实况提前了1小时36分钟。该县暴雨橙色预警发布（21时36分）比灾害事件发生提前了2小时54分钟，比降雨实况提前了24分钟。这两次预警发布在此次灾害过程中体现了一定的信息价值，计算示例将对者两次预警发布的信息量进行测算及比较。
步骤一：确定一定范围预警信息发布数量的测算基数
Figure DEST_PATH_IMAGE010
测算基数为从外部读入的该县所在省2019年11月1日至2020年11月1日发布的预警信息数量，
Figure 338197DEST_PATH_IMAGE007
为17654个.
步骤二：确定需要计算的预警信息数量
Figure 923899DEST_PATH_IMAGE011
。
根据国家标准《应急信息交互协议第1部分：预警信息》（GB/T 35965.1-2018），将同一发布责任单位、同一类型、同一级别的预警信息作为一种预警信息进行统计计算，该县2019年11月1日至2020年11月1日共发布暴雨黄色预警38个。暴雨橙色预警5个。
步骤三：确定预警信息的发布时间与生效时间之差
Figure DEST_PATH_IMAGE012
。
该县气象局2020年6月26日19时24分发布的暴雨黄色预警，预警信息发布时间
Figure 920454DEST_PATH_IMAGE002
为“2020-06-26 19：24：00”，预警信息生效时间
Figure 224397DEST_PATH_IMAGE003
为“2020-06-26 19：27：00”，该条预警信息的提前量
Figure 499520DEST_PATH_IMAGE001
为0.05小时。
该县气象局2020年6月26日21时36分发布的暴雨橙色预警，预警信息发布时间
Figure 205308DEST_PATH_IMAGE002
为“2020-06-26 21：36：00”，预警信息生效时间
Figure 540475DEST_PATH_IMAGE003
为“2020-06-26 21：37：46”，该条预警信息的提前量
Figure 331713DEST_PATH_IMAGE001
为0.0294小时。
步骤四：确定预警信息联动最佳提前时间
Figure 410527DEST_PATH_IMAGE013
。
根据此次暴雨灾害过程中预警发布的效益评估，预警信息的提前量的最优值
Figure 908505DEST_PATH_IMAGE004
为12小时，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
步骤五：计算单条预警信息的信息量值
Figure 243934DEST_PATH_IMAGE015
。
具体的，体现单条预警信息的信息量
Figure 194572DEST_PATH_IMAGE005
表达为如下，其中
Figure 139394DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 491878DEST_PATH_IMAGE008
的单位应为“个”，
Figure 434426DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 934678DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 355295DEST_PATH_IMAGE003
的单位为“小时”。
Figure DEST_PATH_IMAGE016
根据预警信息的信息量
Figure 890181DEST_PATH_IMAGE005
表达式，对该县6月26日发布的两个暴雨预警的信息量进行计算，计算结果如下表所示：
预警内容
Figure 3631DEST_PATH_IMAGE017
Figure DEST_PATH_IMAGE018
Figure 489714DEST_PATH_IMAGE019
Figure DEST_PATH_IMAGE020
Figure 714022DEST_PATH_IMAGE021
该县气象局2020年6月26日19时24分发布的暴雨黄色预警 17654 38 0.05 12 113.20
该县气象局2020年6月26日21时36分发布的暴雨橙色预警 17654 5 0.0294 12 116.48
该县气象局2020年6月26日19时24分发布的暴雨黄色预警，根据计算公式，其中
Figure 775519DEST_PATH_IMAGE007
为17654，
Figure 122186DEST_PATH_IMAGE008
为9，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为0.05，
Figure 534713DEST_PATH_IMAGE004
为12，信息量L值为113.20.
该县气象局2020年6月26日21时36分发布的暴雨橙色预警，根据计算公式，其中
Figure 625029DEST_PATH_IMAGE007
为17654，
Figure 806611DEST_PATH_IMAGE008
为9，
Figure 987495DEST_PATH_IMAGE022
为0.0294，
Figure 887318DEST_PATH_IMAGE004
为12，信息量L值为116.48.
结果分析与应用：以上结果标明，采用本方案可以对预警信息的信息量进行客观可行的计算，并且对于不同的预警信息，可以清晰的表达出信息量值的大小关系。一般地，可认为L值越大，该条预警信息对社会及公众的信息价值越大，进而应采取更高的关注或应对措施。或者在电视、广播等同一时间内有限发布数量的特殊渠道中，考虑优先选择L值较大的预警信息及时发布。
进一步地，可以基于本方案的计算方法，选取更大时间和空间范围，进行统计分析。基于L值的计算结果对各类预警信息的价值大小进行排序，根据实际需要，划分L值合适范围内的预警信息进行优先发布资源的保障。将L值明显偏小范围内的预警信息，视情优化此类预警制作与发布流程，降低L值明显偏小的预警信息数量，进而提高社会公众对预警信息的敏感度。

Claims (4)

1.一种突发事件预警信息的信息量测算系统，其特征在于：其包括数据读取单元、信息量测算单元和对外发布单元三个部分，所述信息量测算单元通过五个步骤实现对信息量测算：
步骤一：通过数据读取单元从外部信息源读取并确定一定范围预警信息发布数量的测算基数，所述测算基数为固定范围内的所有预警信息发布数量；
步骤二：确定需要计算的预警信息数量，将同一发布责任单位、同一类型、同一级别的预警信息作为一种预警信息进行统计计算，选取范围与所述测算基数的范围一致；
步骤三：确定预警信息的发布时间与生效时间之差
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure 35151DEST_PATH_IMAGE002
为预警信息发布的时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为预警信息的生效时间；用
Figure 477459DEST_PATH_IMAGE001
来表征该条预警信息的提前量；
步骤四：确定预警信息联动最佳提前时间
Figure 785819DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 641167DEST_PATH_IMAGE004
表征为预警信息联动最佳提前时间，即预警信息的提前量的最优值；
步骤五：计算单条预警信息的信息量值
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，并通过对外发布单元发布，具体的，单条预警信息的信息量
Figure 98560DEST_PATH_IMAGE005
表达为如下，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中
Figure 22523DEST_PATH_IMAGE008
为所述测算基数、
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为所述需要计算的预警信息数量，二者单位为“个”，
Figure 670542DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 474287DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 591279DEST_PATH_IMAGE003
的单位为“小时”。
2.如权利要求1所述的一种突发事件预警信息的信息量测算系统，其特征在于：所述测算基数为一个省一年统计预警信息发布量的各类预警信息的数量或一个地市的一年预警信息发布量的各类预警信息的数量。
3.如权利要求2所述的一种突发事件预警信息的信息量测算系统，其特征在于：所述预警信息联动最佳提前时间
Figure 121530DEST_PATH_IMAGE010
12。
4.如权利要求3所述的一种突发事件预警信息的信息量测算系统，其特征在于：步骤五中所述对外发布单元基于L值的计算结果对各类预警信息的价值大小进行排序，进而依据划分L值合适范围内的预警信息进行优先发布。
CN202110325383.XA 2021-03-26 2021-03-26 一种突发事件预警信息的信息量测算系统 Active CN113051315B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110325383.XA CN113051315B (zh) 2021-03-26 2021-03-26 一种突发事件预警信息的信息量测算系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110325383.XA CN113051315B (zh) 2021-03-26 2021-03-26 一种突发事件预警信息的信息量测算系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113051315A true CN113051315A (zh) 2021-06-29
CN113051315B CN113051315B (zh) 2022-08-19

Family

ID=76515429

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110325383.XA Active CN113051315B (zh) 2021-03-26 2021-03-26 一种突发事件预警信息的信息量测算系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113051315B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103854064A (zh) * 2012-11-29 2014-06-11 中国科学院计算机网络信息中心 一种面向特定区域的事件发生风险预测并预警方法
CN103854063A (zh) * 2012-11-29 2014-06-11 中国科学院计算机网络信息中心 一种基于互联网开放信息的事件发生风险预测并预警方法
US20160212604A1 (en) * 2015-01-19 2016-07-21 Hsiang-Fong Tsai Early-warning system for disasters
CN107067189A (zh) * 2017-05-12 2017-08-18 北京辰安科技股份有限公司 预警策略确定方法和预警策略确定装置
CN109920192A (zh) * 2019-03-15 2019-06-21 深圳力维智联技术有限公司 火灾报警方法、系统及计算机可读存储介质
CN110322118A (zh) * 2019-06-06 2019-10-11 重庆工商大学融智学院 地质灾害空间分布规律及易发性评估方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103854064A (zh) * 2012-11-29 2014-06-11 中国科学院计算机网络信息中心 一种面向特定区域的事件发生风险预测并预警方法
CN103854063A (zh) * 2012-11-29 2014-06-11 中国科学院计算机网络信息中心 一种基于互联网开放信息的事件发生风险预测并预警方法
US20160212604A1 (en) * 2015-01-19 2016-07-21 Hsiang-Fong Tsai Early-warning system for disasters
CN107067189A (zh) * 2017-05-12 2017-08-18 北京辰安科技股份有限公司 预警策略确定方法和预警策略确定装置
CN109920192A (zh) * 2019-03-15 2019-06-21 深圳力维智联技术有限公司 火灾报警方法、系统及计算机可读存储介质
CN110322118A (zh) * 2019-06-06 2019-10-11 重庆工商大学融智学院 地质灾害空间分布规律及易发性评估方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈立华等: "基于ArcGIS与信息量法的滑坡易发性评价", 《广西大学学报(自然科学版)》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113051315B (zh) 2022-08-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Rosenberger et al. Measurement, generalization, and publication: Sources of error in benefit transfers and their management
Kim et al. Mapping heatwave vulnerability in Korea
Kea et al. An analysis of patterns and trends in United States stormwater utility systems
CN113051315B (zh) 一种突发事件预警信息的信息量测算系统
CN110737727B (zh) 一种数据处理的方法及系统
US20090259436A1 (en) Methods and apparatus to determine board exposure levels
Fuchs Hourly earnings differentials by region and size of city
US20090187412A1 (en) Correlation/relationship and forecasting generator
Gamayuni The Initial Implementation Of Accrual Based Accounting, The Effect On Performance And Financial Reporting Quality At Local Governments In Indonesia-similarity checked
Fargher et al. Timely industry information as an assurance service: Evidence on the information content of the book-to-bill ratio
Cagle et al. Audit report timeliness of United States local governments: An investigation of entities exceeding reporting deadlines
Febrina Determinants of paddy field conversion in Java 1995-2013
Bannister Earnings signals and inter‐firm information transfers
Hopson et al. Comparison of furloughed jobs data, UK: March 2020 to January 2022
Perry et al. Data and Methods for Estimating the Impact of Proposed Local Minimum Wage Laws
CN111797088A (zh) 一种数据质量检查方法及装置
Howe Assessing the accuracy of Australia’s small-area population estimates
Silk et al. Concentration levels in the US advertising and marketing services industry: Myth vs. Reality
Ali et al. Tax Incentive Recipient Firm Characteristics and Performance within Malaysian Small and Medium Firms.
Malek et al. Audited quarterly accounts and earnings response coefficients
Ahmad et al. Factors affecting the level of financial report publication by BAZNAS and LAZ organizations throughout Indonesia
US20120035983A1 (en) Method and system to compare business metrics
Standfuss et al. How to Cope with Demand Fluctuations—Resilience as the Solution for Volatile Traffic
Milovanović Statistical procedures application and results of research of precipitation on mountain Stara planina
CN113205212B (zh) 面向职住分离评价的空间单元尺度优化方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant