基于网络灾情数据融合的震后建筑物倒塌快速评估

网络灾情数据为震后损失快速评估提供了全新的视角,而网络灾情数据语义上的模糊性和内容上的冲突性严重制约了其在应急评估中的应用。为解决其模糊性与冲突性,充分挖掘其价值,构建了基于网络灾情数据融合的建筑物倒塌快速评估模型。首先,在网络灾情数据核心词汇提取的基础上,基于云模型理论,结合蒙特卡洛模拟思想,对网络灾情数据的模糊性进行量化;其次,通过网络灾情数据的可信度和模糊性度量,对冲突数据进行修正;然后,基于D-S证据理论,融合修正后的数据,获取建筑物倒塌率评估结果;最后,利用漾濞5·21 M_(s)6.4地震后15 h、玛多5·22 M_(s)7.4地震和芦山4·20 M_(s)7.0地震后12 h内的网络灾情数据,验证该模型的有效性。案例研究表明,评估结果与实际损失相吻合,该模型可为震后建筑物倒塌快速评估提供辅助支持。

Web服务在地震灾情数据共享业务中的应用

针对传统数据共享模式中存在的问题,如基于文件共享模式无法确保数据的安全性、完整性和效率较低,基于数据库的共享模式难以实现异构平台的集成应用等,分析了Web服务在数据共享上的优势,同时结合地震灾情数据共享业务的需求,提出了基于Web服务的地震灾情数据共享模式。通过搭建一个完整的测试环境对其进行了实验,结果证明该模式可以实现地震灾情数据安全、高效、跨平台的共享和应用。

基于多源灾情数据的地震灾害损失实时动态评估系统设计与实现

传统的地震灾害损失评估系统,由于基础数据更新不及时,其评估结果准确性较差;随着灾情获取手段的不断丰富完善,利用地震现场实时获取的多源灾情信息,能够实现地震灾害损失实时动态评估。本文通过系统架构、业务功能、业务流程等设计,完成了多源灾情数据的地震灾害损失实时动态评估原型系统的研发。系统的设计与实现有助于震后政府部门实时动态地了解和掌握建筑物破坏、人员伤亡、经济损失等关键灾情信息,能更好地服务于抗震救灾工作。

基于CiteSpace的中国地震灾情研究热点及前沿演进

使用科学计量学软件CiteSpace,以中国知网(CNKI)收录的地震灾情研究领域近20年(2003—2022年)的文献资料为数据来源,对地震灾情研究的总体分布、研究热点及前沿演进轨迹进行研究。结果显示,近20年来关于地震灾情研究的文献数量不多,且与地震事件密切相关,研究机构主要以承担地震工作的职能部门为主,主要研究热点集中在灾情数据获取和灾情信息提取。经分析,地震灾情研究的演进轨迹可划分为起步阶段、发展阶段和深化阶段,目前的研究热点方向主要为灾情数据的获取,处于地震灾情研究的初级阶段,是奠定坚实基础的重要阶段。未来,我国地震灾情研究要加强学科融合,注重拓展灾情信息提取、灾情上报与发布等研究方向,结合主流技术实现地震灾情的智能化、动态化、三维化。

三维减灾系统中灾情数据管理与灾情信息集成显示技术研究

本文针对三维减灾系统中灾情数据的管理方法以及灾情信息的显示方法进行探讨,并设计了多源多尺度灾情统一管理方法和多样化的灾情表达方式。实验证明,本文提出的方法在三维减灾系统中的使用具有较好的效果。

基于近5年灾情数据的福建滑坡灾害时空特征分析

利用福建省2013~2017年已发滑坡灾情数据结合福建省第二次土地调查行政村数据,分析滑坡的时间与空间分布特征,可以有重点地预防滑坡。为了精确反映滑坡时空分布特征,分别以日、月、村、县、市为时空统计单元,分别统计福建省5 a内滑坡发生情况,随后分析了福建省滑坡时空分布特征。结果表明:福建省滑坡空间分布较分散,滑坡频数低,县级滑坡多发地主要集中在安溪县、宁化县、长汀县、闽清县等,村级主要集中在上赤村、洋坊村等村。福建滑坡高发期主要集中在4~9月,具有较强的规律性。最后,针对福建灾情速递数据采集方式提出一点改进建议。

基于遥感数据的区域洪涝风险评估改进模型

灾害风险评估是最简单有效的防灾减灾措施之一。以松花江流域为研究区域,提出了一种基于遥感实时监测数据和历史洪涝灾害数据的洪涝风险评估改进模型。选取中国气象科学数据共享服务网的降雨数据、NASA的SRTM90mDEM地形数据、河网数据以及对2007年全国统计年鉴进行空间化所得的人口和GDP数据作为因子,应用层次分析法计算了各因子的权重,基于洪涝灾害形成机制计算了初始的松花江洪涝风险指数。在此基础上,获取历史洪涝灾情频次数据和HJ-1实时遥感影像提取的水体淹没范围数据,利用地图代数法来对初始的风险指数进行改进。考虑历史洪涝风险的规律性和风险评测时的具体水体范围信息,使得所得结果能够反映松花江流域洪涝灾害的综合风险,具有一定的现势性,为防灾减灾提供了依据。

大连气象灾情查询系统设计

大连市地貌地形复杂,气候特征方面受季风环流影响较为明显,是全国气象灾害及其次生灾害多发的地区之一。本文在建立完善的气象灾情数据库的基础上,分析并设计大连地区气象灾害查询系统。通过多模块设计,满足业务使用的需要。

中国农业巨灾风险评估方法研究

【目的】研究中国农业巨灾风险评估的方法。【方法】利用农作物受灾面积、成灾面积和绝收面积获得中国农业灾害损失数据,同时运用蒙特卡罗模拟技术以解决样本数据不足的难题;运用极值POT模型实现对农业灾害损失尾部分布的有效拟合,建立农业巨灾损失的广义Pareto分布模型;建立基于VaR方法的农业巨灾风险的精确度量模型;选择河南省粮食生产的旱灾巨灾风险作为中国农业巨灾风险评估的案例。【结果】构建了中国农业巨灾风险评估的基本框架;旱灾巨灾对河南省粮食生产的影响总体上相对有限,其损失的平均值在10%左右,但在面临50年一遇甚至是百年一遇的旱灾巨灾时,粮食损失率将分别高达22.60%和25.24%,须引起决策层的高度重视。【结论】本研究所提出的中国农业巨灾风险评估方法是切实可行的。

江苏省主要气象灾害时空分布及演变特征分析

根据1983-2017年江苏省35年气象台站观测资料、相关灾情数据及国民经济数据,本文选取灾害损失最大的强对流、暴雨洪涝、干旱、台风和雪灾5种气象灾害作为主要研究对象,分析了江苏省主要气象灾损事件的时空变化特征。研究表明:江苏省暴雨洪涝主要发生在夏季(6-8月),集中于7月份,高值区主要位于淮北大部、里下河地区及沿江苏南西部地区;强对流灾害主要出现在春夏季(3-8月),分布区域集中在江苏沿海和里下河地区,以盐城和南通地区最为严重;干旱灾害发生持续时间长,一年四季均有发生,范围分布较广,总体呈现出东南轻西北重的趋势,大值区位于沿淮淮北东部地区及宁镇扬丘陵地区;台风灾害主要发生在夏季(6-8月),灾害影响范围具有典型的沿海大于内陆的特征;雪灾主要发生在冬季(12月-次年2月),1月最多,发生的高频区域呈无规律零星分布。本研究采用直接经济损失和死亡人口两项指标来表征气象灾情的演变,结果显示累计死亡人口总体呈下降趋势,从20世纪80年代至今,因气象灾害死亡人数总体下降了83%。直接经济损失呈明显上升趋势,1998年之后经济损失约为之前的1.38倍。总体而言,气象灾害损失率呈波动下降趋势,2010年以来的地区灾损率大致在0.1%左右。

贵州省雷电灾害损失情况分析

历史灾害数据作为灾害事故发生后的直接反映,文章通过收集整理贵州省2000-2011年历史雷电灾情资料,发现近年来人员伤亡、财产损失与雷电灾害事故呈现同步逐年减少的趋势,灾害损失情况整体呈现西部高于东部,贵阳、安顺、六盘水灾损程度最高、黔西南、毕节、黔南次之,黔东南、铜仁、遵义灾损程度相对最低。

清代灾赈数据的生成及相关问题——以乾隆朝为中心的考察

有关历史时期的数据大都有着复杂的生成过程,根据不同史料来源、计量标准、统计方法、估算依据所得出的结果千差万别。因此,进行量化历史研究时,有必要对基础数据本身进行一番细致的考察。已有的灾荒史研究中,由于对灾荒规律、文献特征、荒政制度等方面欠缺考虑,以及统计和估算方法上的粗糙与失误,相关的灾情、灾赈数据还有待进一步完善。在量化数据的获取过程中,不仅要充分考虑学术研究的现实需要,实现方法的科学化,更要注意把握研究对象的基本特征和文献记录的内在逻辑,实现方法的史学化。在数据的运用过程中,要特别注意数据之间的匹配关系及其适用范围。