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针对震前灾情难以预估,震后灾情获取缓慢且碎片化,灾情评估误差较大,决策支持不到位,灾情服务缺位等科学问题,综合考虑震前应急准备和灾后应急处置场景,重点研究全时程灾情与决策信息获取和分析手段,震后灾情信息实时汇聚与融合技术,震后基于致死性和易损性相结合的损失综合分析技术,不同区域辅助决策支持要点,面向多用户灾情信息服务产品可视化生成技术,建立灾情推送与信息准实时服务平台及终端,构建基于云架构的智能化、可视化地震应急信息全流程服务平台,开展应急协同服务示范,实现7级以上大地震灾情信息全时程服务。该项目将丰富地震灾情信息获取手段,形成涵盖灾情收集、信息速报、监测预警、分析评估、智能协同和动态发布等地震应急全过程技术平台,提升地震应急信息服务能力,对快速、科学施救具有重要意义。 相似文献
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震后快速获取发震信息和灾区受灾情况,对于降低生命和财产损失、震后灾害评估和救援决策至关重要。得益于国家地震烈度速报与预警工程的实施,中国地震台网中心建立了国家中心地震烈度速报与预警技术平台。通过该平台汇集并交换全国预警实时波形,分析、判断、加工实时波形数据,及时产出地震预警、烈度速报、地震基本参数和震源参数等信息产品,并将其推送到紧急信息服务系统,实现秒级地震预警、分钟级参数速报和烈度速报,在泸定 MS6.8 等强震袭来时均成功发布预警信息,为防震减灾及应急救援等提供有力保障。本文详细介绍该平台的整体情况及其所包含的分系统功能,并讨论目前平台的技术特性和需要改进的问题。 相似文献
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破坏性地震发生后,地震灾情快速评估作为地震应急指挥技术系统中的核心模块能够为各级政府和应急管理部门地震应急指挥决策提供重要的信息服务,是地震应急救援与指挥决策重要的支撑平台。随着学者对地震应急领域几十年的研究,已经具备了开发新一代地震灾害快速评估系统的条件。本文基于甘肃省分震级地震烈度衰减模型、分区域的地震灾害人员伤亡评估模型、地震应急专题图设计等研究基础,研发了新一代甘肃省地震灾害快速评估原型系统,实现了软件自动触发、分震级地震影响范围估计、分区地震灾害人员伤亡计算,自动生成地震灾情评估报告,提高了系统的自动化水平和计算结果的精度。该软件能够提升甘肃省地震灾害快速响应能力,能够为甘肃省地震灾害应急救援和指挥决策提供更为科学可靠信息服务。 相似文献
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震后对网络舆情信息的监控与分析,对于相关部门开展震灾应急救援、掌握救灾动态、稳定民众情绪具有重要意义。本研究基于新浪微博数据,运用网络爬虫技术,获取西藏自治区那曲市比如县6.1级地震震后24小时及震后一周的相关微博及评论;利用Python中文分词组件“jieba”和ROST CM6软件,对数据进行分类、去重、分词等处理,得到结构化的分级、分类数据,并制成震后微博时间序列图、地理分布图、舆情热词词频表、情绪极性统计图等,实现微博舆情数据的可视化。研究结果表明,本次地震事件的微博舆情整体呈现积极情绪,微博活跃程度与当地经济发展程度密切相关。在本次地震舆情传播中,政府部门的舆情引导起到至关重要的作用,舆情传播中的防灾视频传播具有明确的正向引导作用。本研究对于中国西部欠发达少数民族地区的地震舆情分析及引导工作具有借鉴意义。 相似文献
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在灾后救援中,交通系统既是救援物资运输的通道,也是抢救和安置受伤群众的重要保证。然而破坏性地震后,交通系统的破坏以及急增的运输量给伤亡人员的转移和救援物资的运送都带来了极大的困难。因此,在灾后第一时间给出最优路径的建议,帮助救援队快速高效的进行灾后的救援工作,有重要的意义。考虑震后条件及应急需求,对已有的最短路径,最大容量路径进行改进。利用Dijkstra算法和深度优先算法,考虑路段的通行能力、抢修效率和应急期限,给出了以最大运输量为目标的最优路径的评价方法,为震后应急决策提供技术支持。 相似文献
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基于震例和决策模型的救灾事项时序研究 总被引：2，自引：0，他引：2
地震应急成败的关键在于能否在有限时间的约束条件下,制定出科学合理的决策,并付诸及时有效的实施,政府可以根据地震灾情的特点合理安排救灾,最大程度减少人员伤亡和经济损失。本文就不同区域紧急救助阶段的地震救灾事项的时序性做了简浅的研究,在大量地震震例和应急预案研究的基础上,总结震后政府应做必要的救灾的措施,根据影响地震应急的不同因素在不同条件下的权重,对救灾事项进行重要性、时序性排列,建立应急事项决策模型。 相似文献
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根据镇江地震地质情况及防震减灾工作实际,通过需求分析及系统整体设计,建立基于WebGIS的地震信息数据库管理系统。系统采用Oracle数据库、JavaScript语言、Tomcat网站服务器,开发了具有地方特色的地震应急处置快速反应系统,系统可实现震后快速评估、辅助决策、震后趋势分析、震后应急资料产出等功能。实际应用表明,该系统达到了低成本、高效率的预期目标。 相似文献
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地震烈度分布是震后灾害损失快速评估、应急救援和恢复重建工作开展的重要依据。目前地震烈度圈主要是由专家根据现场实地调查获得的烈度调查点,结合预评估烈度圈,采用GIS软件进行手动勾画得到。这种传统方法耗时耗力。提出一种基于自适应方法的地震烈度圈自动勾画方法,首先根据余震展布、居民地分布、断层属性等判断宏观震中位置,结合断裂带走向确定烈度圈长轴方向。在此基础上,利用星机地多源灾情信息融合后的最高离散烈度点生成包络线,将最高烈度与烈度圈面积的统计关系作为约束条件,运用自适应算法扩距得到最高烈度圈。在最高烈度圈的基础上,结合各级离散烈度点,基于上述方法,从高到低依次得到其他烈度圈。最后以九寨沟7.0级地震为例,实验结果表明,利用该方法能够自动生成烈度圈,利用震后获得的星机地多源灾情信息融合得到的离散烈度点生成的烈度圈准确度高于80%,有效提高地震烈度圈勾画的效率,可以为地震应急救援工作的快速开展提供支持。 相似文献
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通过调用新浪微博官方API的方式,获取了四川九寨沟7.0级地震震后微博信息,对获取到的数据进行了分类统计、微博词频统计与时空特征分析。统计分析结果表明:在分类统计方面,地震发生之后24h内,与地震相关微博中人的反应占比达到73%,救援行动占比达到11%,这时由于微博本身特点以及民众对救援的期望造成的。在词频统计方面,高频名词表明震后24h内微博上的热点事件,而高频动词与形容词表明民众会在震后变得焦虑和不安并通过在网上互相激励来缓解震后的不安和焦虑。时间特征表明震后0~4h内,有大量和地震相关的灾情信息会通过微博博文内容的方式发布,而随着应急救援行动的进行,在震后12h以后,民众的情绪会逐渐平复,社会及民众的关注度也随之降低。空间特征表明,由于震后通信中断与网络堵塞,微博灾情基本成点状分布,随后随着通信与网络的恢复、应急救援的进行微博灾情逐渐变为带状分布并进而趋向于形成一个面。 相似文献
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基于OpenGIS和数字地球平台的地震应急遥感震害信息发布系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
破坏性地震发生后, 利用获取的灾区遥感影像资料进行灾情判断, 可以为地震应急和救援指挥决策提供重要依据。 通常, 遥感影像要经过复杂的制图、 传输、 打印等才能提供给应急指挥部门, 降低了实效性。 数字地球显示平台不但操作简单, 而且信息显示丰富。 本文提出利用遵循OpenGIS软件规范的开源WebGIS服务器和开源数字地球客户端构建地震应急遥感震害信息发布系统的解决方案, 并以2012年云南昭通彝良地震为例, 实现了GIS数据和遥感影像的在线发布和三维显示, 结果显著提高了地震应急遥感震害信息的浏览显示效果, 为应急灾情判断提供了有用的工具, 在地震应急救援工作中具有重要的应用潜力。 相似文献
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地震应急灾情信息分类探讨 总被引：5，自引：4，他引：1
收集并整理了多次地震后的灾情信息,结合各类灾情信息的特征和地震应急指挥决策的要求,重点关注地震前灾区的基础信息和震后的地震现场信息,以服务和服从地震应急指挥和抗震救灾为重要目标,将地震应急灾情信息分为震情信息、震区背景信息、灾情信息和应急响应与救援四大类.信息分类结果便于灾情的快速分析与处理,对提高应急决策、救援效率以及应急处置能力具有重要意义. 相似文献
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针对目前甘肃地震应急指挥技术系统中使用的地震影响场模型参数存在的不足,本文结合甘肃地区活动构造特点,建立了适用于本地区的分区地震烈度影响场模型参数.并通过实例检验证明,使用新参数得到的不同烈度区的烈度分布与实际烈度分布的接近程度有明显提高,可为震后合理判断烈度分布、提高震害快速评估结果的合理性与准确性提供有益的帮助.此外,本文基于ArcGIS Engine、采用VB6.0实现了地震影响场矢量文件的自动生成,可为今后发生破坏性地震时,通过与省地震应急基础数据库中其他空间数据的叠加分析,在应急救援初期制作各类灾区专题图件及辅助决策提供服务. 相似文献
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由于地震灾害的不确定性,使得应急救援设备运行速率及使用效率均受到影响,需要进行并行优化处理。对此,提出基于双向并行计算的地震灾害应急救援设备优化方法。以地震灾区灾情等级评估结果为基础,将地震等级及应急救援设备,设备及设备之间的关系进行标准化处理,转化为求解最优解问题;在考虑不确定性的情况下,通过通信时间与救援设备需求进行双向并行处理,优化地震灾害应急救援设备。实验结果表明,采用改进方法进行地震灾害应急救援设备并行优化,能够对地震灾害应急救援设备需求量进行准确预测,提高应急救援设备的运行速率,缩短通信时间,提高应急救援设备的使用效率,具有一定的优势。 相似文献
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利用震后灾区全极化SAR影像可快速提取建筑物震害信息,为应急救援的快速有效实施提供重要的灾情信息支持。本文建立基于极化散射矩阵的Pauli-Wishart监督极化分类的建筑物震害信息提取和以街区为尺度的震害程度评估方法,包括Pauli分解、Wishart监督分类和遥感震害指数提取,并利用玉树县城区2010年4月14日青海玉树7.1级地震震后全极化Radarsat-2影像,提取了建筑物震害信息。经统计,确定结果总体分类精度达到0.81,Kappa值为0.61,表明本文提取建筑物震害的方法是可行的。 相似文献
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China is the country with the challenge of severe earthquake disaster. In order to mitigate the disaster and save lives, emergency response and rescue work after an earthquake are deployed and led by the Chinese governments at all level, the effectiveness of which has been proved. In such work, how to quickly evaluate the seismic intensity in meizoseismal area is a crucial issue at the early period after the earthquake. It is the foundation to estimate the disaster losses and decide the scale of rescue teams and materials. However, at the early period only a few physical parameters of the earthquake can be acquired and some of them may even be inaccurate.
An evaluation model of seismic intensity in meizoseismal area is investigated and presented by statistic method in this study. After an earthquake there are four authoritative parameters officially released by China Earthquake Administration generally within ten minutes:earthquake magnitude (MS), focal depth, latitude and longitude position, and the occurrence time. They are good candidate input parameters of the evaluation model. We collect the information of 215 historical earthquake occurring in China from 1966 to 2013, including:The four parameters and the seismic intensity in meizoseismal area. Through statistical analysis we find the seismic intensity in meizoseismal area has high correlation with the earthquake magnitude (MS) and the focal depth and then select them as the formal input parameters. After further investigation a generalized linear model is built to fit the relationship between the seismic intensity in meizoseismal area, earthquake magnitude (MS) and the focal depth.
The effectiveness of the model is validated by the Sig value and F value from theoretic perspective. The validation also includes the application of the model in real earthquakes occurring from 2014 to 2017. After the earthquakes, the seismic intensities in meizoseismal area have been quickly estimated and used in the command of national earthquake disaster emergency relief. The applications in real earthquakes get good results.
Finally, the robustness of the model is analyzed. We respectively verify the influences of the earthquake magnitude (MS) and the focal depth and find the seismic intensity in meizoseismal area is more sensitive to the earthquake magnitude. Under the condition of the same focal depth, when the change of the earthquake magnitude is up to 0.5, the change of the seismic intensity will reach to 1. However, in order to cause same change of the seismic intensity, the difference of the focal depth will be 10 kilometers. Basically, these changes derived from the model meet the situation of historical earthquakes. 相似文献