全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
全国夜间灯光指数数据服务 全国GDP公里格网数据服务 全国建筑物总面积公里格网数据服务 全国人口密度数据服务 全国县级医院分布数据服务 人口调查空间分布数据服务 收入统计空间分布数据服务 矿山面积统计及分布数据服务 载畜量及空间分布数据服务 农作物种植面积统计数据服务 农田分类面积统计数据服务 农作物长势遥感监测数据服务 医疗资源统计数据服务 教育资源统计数据服务 行政辖区信息数据服务
Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
摘 要：以云南省 X W 水电站项目融资风险评估为例，文章首先基于 WSR 概念模型，从 “物理 、事理 、人理 ”三个维度构 建水电项目融资风险评价指标体系；其次，结合 A HP 方法和 CIM 模型，根据 30 位专家的打分情况，利用 MATLAB 软件精准评 估了其风险系数；最后，根据评价结果对该水电项目提出有针对性的风险应对措施。研究结果表明：以 XW 水电站为代表的云 南省水电项目融资风险较低或很低的可能性占到 7 9.16%，水电项目融资风险发生概率处于较低水平，因此该项目融资是可行 的；五类风险的影响程度大小依次为：财务风险-政策法规风险 -社会风险 -自然资源风险 -项目方风险 。鉴于此，文章从财务风 险、政策法规风险 、社会风险以及自然资源风险四个方面提出降低融资风险的合理建议，从而对完善我国水电项目融资提供一 定的借鉴与参考
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