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为提高地震人员伤亡预评估的准确性,完善地震灾害损失评估模型,科学评估地震地质灾害可能造成的人员伤亡数量,以2014年鲁甸MS6.5地震滑坡人员死亡数据为样本,建立了一种基于公里网格单元的地震滑坡人员死亡率logistic回归模型。采用F检验法对所建模型的合理性进行检验,计算得到的F值无限接近于1,表明模型无限接近于完全模型,具有极好的数学统计意义。根据模型评估的死亡率反演得到鲁甸地震灾区滑坡致死人数为233人,比实际少17人,总精确度为93.20%,实际死亡人数与模型识别人数在空间上也有很好的一致性,说明计算得到的地震滑坡人员死亡率是实际死亡人数的良好指标。 相似文献
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基于中国1990—2011年68次地震历史资料的5个评价指标数据和地震死亡人数,采用五重交叉验证法,建立基于SMART算法的投影寻踪回归（S-PPR）模型,模型预测误差小于等于0人、1人、2人、10人的样本占比分别为41.2%、61.8%、75%和92.6%,8个测试样本预测误差少于2人的占比62.5%,表明模型具有较高的预测精度。在5个评价指标中,地震震级对地震死亡人数的影响最显著,其次是人口密度,然后是地震发生时间、震中烈度,ΔL的影响较小。针对本例数据,不采用交叉验证法,在满足建立BPNN模型最基本要求的情况下,在多次训练的基础上可以“挑选”出“误差很小”、“精度很高”的模型,但这种挑选出来的模型是没有泛化能力和实用价值的。与采用交叉验证法建立的MLR、BPNN模型相比,S-PPR模型具有更高的数据拟合能力、泛化能力和稳健性,拓展了地震死亡人数评估的新方法和技术。 相似文献
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发布地震告警的一个判据—各类地震死亡人数预测 总被引：1，自引：0，他引：1
本文根据对地震死亡因素的分析,计算了近年中国大陆强烈地震的直接死亡人数与倒塌房屋数量的关系,求出了直接死亡人数指数;分析了地震的随机性死亡因素,建立了推算地震死亡人数的公式。文中给出一种从预测地震震级到预测地震死亡人数的方法,制订了由预测的地震死亡人数来判定是否应发布地震告警的判据,并用以往地震震害数据对此判据进行使用检验,证明了它的可用性。 相似文献
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在地震统计预测研究的基础上,本文提出一种以减少地震死亡人数为目标的统计决策方法,力图把经验性的地震决策引向定量化的地震决策,减少在实际工作中的决策失误。文中用已发生过的地震的资料进行检验,说明该方法的可用性。 相似文献
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针对影响地震伤亡人数的评价指标数量较多且各指标之间存在着复杂的非线性关系,运用机器学习理论,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine)的地震伤亡人数预测模型;首先利用主成分分析法(Principle Component Analysis)对7个地震死亡人数影响指标进行数据降维,然后对提取出的主成分进行归一化处理,将归一化的主成分数据作为预测模型的输入向量,将地震伤亡人数作为预测模型的输出向量;以27个地震伤亡实例作为学习样本进行训练,运用网格搜索法(Grid Search Method)寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于PCA-GSM-SVM的地震死亡人数预测模型,并对5组样本进行死亡人数预测。结果表明:PCA-GSM-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为5.12%、15.7%和9.16%,其平均误差相比于GSM-SVM模型和SVM模型分别降低6.51%和7.11%,因此PCA-GSM-SVM模型预测精度较高,可在工程实际中推广。 相似文献
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对川滇及邻区特定构造区域地震活动的时间、强度和空间分布进行了分析,结合研究区1988年以来的8次地震发生前ML≥3.0级地震活动指标缺震(L值)、频度(N值)、活动度(S值)和危险度(D值)的曲线非线性特征进行了分析,给出了下一次地震危险性时间的估计方法。川滇及相邻地区的地震模型ML≥3.0级群体地震活动的震兆曲线,能够很好地描述川滇区域地震活动强、弱变化的异常信息,临震信号是地震失稳的标志,有震异常和临震前的短临异常反映出的时间变化非线性曲线特征能够有效地给出地震发生的时间判断。 相似文献
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目前对测氡仪闪烁室K值变化引起水氡测值变化的校正方法存在明显的不合理性。利用曲线拟合方法拟合12个闪烁室K值变化的曲线方程,结果显示K值按二次曲线模型变化。采用该方法对甘肃武山22号井水氡进行重新校正,与之前的校正结果相比,重新校正的曲线连贯性和稳定性更好,且更趋于合理。分别分析武山22号井水氡新校正曲线、原始测值曲线和去台阶处理曲线与地震的对应关系,结果显示新校正的水氡曲线不仅在大地震前异常具有重现性特征,且在同一地震前与震中一定范围内其他台站的水氡异常具有同步性特性。这进一步表明,根据K值的变化机理对水氡测值进行重新校正是非常必要的。 相似文献
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本文基于补充遗漏地震事件后的地震目录和修正的大森公式,对2013年7月22日甘肃岷县漳县6.6级地震余震序列时间域衰减特征进行了分析.鉴于主震后短时间内目录遗漏的余震较多,首先利用岷县台连续地震记录波形的高频包络差,检测主震后3h内目录遗漏的地震.经检测在主震后3h内共发现目录遗漏的ML1.0以上地震139个,最大震级为ML3.6.主震后1000s内检测到遗漏地震69个,约为目录给出余震数量的6倍.而后使用补充遗漏地震的目录,基于修正的大森公式分别拟合余震频度和余震地震矩随时间的变化.结果显示拟合p值约为1.07,表明岷县漳县地震余震序列衰减速率与全球平均水平接近,而未补充遗漏地震的频度拟合会造成余震序列衰减速率的低估.利用高频包络差直接计算地震频度曲线,通过三种衰减模式对地震频度曲线拟合参数比较,未观察到岷县漳县地震主震后存在早期余震缺失现象.分析认为,加入遗漏地震可以提高余震频度拟合估计衰减速率结果的准确度和精度,若缺少遗漏地震检测结果,则使用地震矩拟合所得衰减速率结果准确度较优,但需充分考虑其精度上的误差.在分析余震序列衰减特征的实际研究工作中,需根据地震目录完整性选择适当的拟合方法. 相似文献
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Recent earthquakes such as the Haiti earthquake of 12 January 2010 and the Qinghai earthquake on 14 April 2010 have highlighted the importance of rapid estimation of casualties after the event for humanitarian response. Both of these events resulted in surprisingly high death tolls, casualties and survivors made homeless. In the Mw = 7.0 Haiti earthquake, over 200,000 people perished with more than 300,000 reported injuries and 2 million made homeless. The Mw = 6.9 earthquake in Qinghai resulted in over 2,000 deaths with a further 11,000 people with serious or moderate injuries and 100,000 people have been left homeless in this mountainous region of China. In such events relief efforts can be significantly benefitted by the availability of rapid estimation and mapping of expected casualties. This paper contributes to ongoing global efforts to estimate probable earthquake casualties very rapidly after an earthquake has taken place. The analysis uses the assembled empirical damage and casualty data in the Cambridge Earthquake Impacts Database (CEQID) and explores data by event and across events to test the relationships of building and fatality distributions to the main explanatory variables of building type, building damage level and earthquake intensity. The prototype global casualty estimation model described here uses a semi-empirical approach that estimates damage rates for different classes of buildings present in the local building stock, and then relates fatality rates to the damage rates of each class of buildings. This approach accounts for the effect of the very different types of buildings (by climatic zone, urban or rural location, culture, income level etc), on casualties. The resulting casualty parameters were tested against the overall casualty data from several historical earthquakes in CEQID; a reasonable fit was found. 相似文献
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Moment magnitudes of two large Turkish earthquakes on February 6, 2023 from long-period coda 
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下载免费PDF全文 Two large earthquakes (an earthquake doublet) occurred in south-central Turkey on February 6, 2023, causing massive damages and casualties. The magnitudes and the relative sizes of the two mainshocks are essential information for scientific research and public awareness. There are obvious discrepancies among the results that have been reported so far, which may be revised and updated later. Here we applied a novel and reliable long-period coda moment magnitude method to the two large earthquakes. The moment magnitudes (with one standard error) are 7.95±0.013 and 7.86±0.012, respectively, which are larger than all the previous reports. The first mainshock, which matches the largest recorded earthquakes in the Turkish history, is slightly larger than the second one by 0.11±0.035 in magnitude or by 0.04 to 0.18 at 95% confidence level. 相似文献
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为准确预测地震死亡人数,提出了基于主成分分析法(PCA)和粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)模型。首先利用主成分分析法对地震死亡人数7个影响因子中的6个进行数据降维,同时对第7个发震时刻因子单独进行区间分类,然后对提取出的主成分进行归一化处理,将归一化的主成分数据作为支持向量机的输入向量,通过粒子群算法寻优获得最优支持向量机模型参数,最终建立基于PCA-PSO-SVM的地震死亡人数预测模型,并对5组样本进行死亡人数预测,同时对比分析包含和不包含发震时刻因子的2种情况下的模型预测效果。结果表明:在不考虑发震时刻因子的情况下,使用PCA-PSO-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为0.85%、20%、10%,其平均误差相比PSO-SVM、SVM模型分别降低2.08%、2.28%;输入向量加入发震时刻因子分类数据后,PCA-PSO-SVM模型的最小误差、最大误差和平均误差分别为0.25%、20%、7.18%,其平均误差相比PSO-SVM、SVM模型分别降低3.34%、3.50%。因此,加入发震时刻因子后3种模型的平均误差明显降低,同时由于PCA-PSO-SVM模型进行主成分降维处理,能够明显提高运行效率和预测精度,故降低了模型复杂度。 相似文献
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地震是造成人员死亡最严重的自然灾害之一,震后对人员死亡等灾情的快速评估是地震应急响应和救援的关键。总结经验发现,在地震前进行预评估工作是提高震后灾情快速评估精度和时效性的有效手段。通过对62次发生在我国西南地区的历史震例分析后发现,当地震震级小于4.5级时,基本不会造成人员死亡情况。本研究利用我国云南和四川部分区县的实地调研数据,发现地震人员死亡数与震级存在指数函数关系,由此构建了针对各个区县的地震人员死亡人数指数函数估算模型,并计算了回归系数。基于该模型,获得了5.0～8.0级地震人员死亡数查找表(以0.5级为间隔),用于辅助震后快速评估工作。 相似文献