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1.
破坏性地震往往导致严重的经济损失及人员伤亡,对地震损失价值评价有助于震前找出抗震弱点,提高抗震能力,实现减轻地震灾害损失的目的。传统空间模型在地震数据处理过程中,无法处理大数据对空间尺度选择的干扰,存在地震损失评估结果偏差大以及波动性高的弊端。因此,在云计算平台下,提出基于大数据的地震损失价值评估模型设计,对模型HAZ-China大数据的服务层次、地震应用服务层以及HAZ-China大数据体系结构进行设计,为用户提供震前、震时以及震后的地震损失价值评估服务。模型采用HBase分布式数据库实现大数据的存储和分析,设计房屋震害数据库以及云计算模型,通过考虑大数据因素的地震灾害损失综合评估过程,实现地震损失价值的准确评估。实验结果说明,所设计模型可实现地震损失价值的准确评估,具有较高的评估精度和稳定性。 相似文献
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传统水资源信息管理模型采用GIS网络技术,对水资源信息进行优化配置,未对地震多发区域水资源管网进行综合规划,存在地震破坏后受污染水资源信息管理性能差的问题。设计考虑区域水资源地震破坏后污染的信息管理模型,模型包括受污染水资源信息规划设计模块、信息监测和采集模块、信息管理模块。3个模块分别实现对地震破坏后污染的水资源管网的合理规划、监测和采集以及污染信息的综合管理。实验结果表明,所设计模型对区域水资源地震破坏后污染的信息管理的平均时间达到1.38 s,且在管理过程中各项功能的评分都高于93.5分,具有较高的管理性能。 相似文献
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基于三维GIS技术的地震灾情场景模拟系统 总被引：4，自引：0，他引：4
设计并实现了基于三维GIS技术的地震灾情场景模拟系统。根据现场救援工作的特点和需求,对基于基础地理信息数据的自动三维建模方法和场景生成技术进行了研究,建立了基于地震动影响场和结构易损性的地震灾情场景模型;基于ArcGISEngine开发组件,实现了灾前、灾后场景的自动生成和直观显示,实现了整体破坏情况分析、重点搜索区域判定、关键目标震害与属性查询等灾情分析和辅助决策功能。该系统以震区基础地理信息数据和地震基本参数作为数据源,可以在获得地震基本参数之后快速地估计和分析震区建筑结构的破坏及其空间分布情况,预判重点搜索救援区域,为应急指挥决策和救援行动提供有效的支持,适合在现场救援工作中实际应用。 相似文献
4.
《世界地震工程》2015,(1)
结构动力计算是地震工程和结构动力学的重要环节,将地理信息系统(GIS)与多自由度(MDOF)结构动力计算模型耦合,可以实现大范围区域内结构体动力反应的快速计算。GIS平台下,将建筑物结构体抽象为剪切层模型并以2D或者3D实体存储在空间数据库中,通过Jocabi特征值算法求解MDOF振型和Newmark-β算法求解地震的时程反应,并根据位移计算结果实现了建筑物震害破坏等级的分类评价,最终计算结果可以二维图形或者三维可视化的形式在GIS中显示。实例计算结果表明,GIS耦合模型能够高效地实现震灾影响范围内大量MDOF体系的动力反应计算。根据动力反应结果将建筑物地震破坏进行等级划分,并在GIS中可视化计算结果,这将有助于快速预估建筑物结构的破坏程度和分布,为地震应急救援和损失评估提供有力的数据支持。 相似文献
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针对燃气管网数据获取的翔实程度不同,开展地震破坏评估不同层次模型研究。基于历史震害统计分析结果,引入地震破坏概率指标,修订了燃气管网地震破坏等级划分方法。在数据有限条件下,考虑燃气管网震害率模型不完备情况,提出类比供水管网震害率模型获得燃气管网震害率模型的方法,完善第一层次模型(震害率模型);在数据较翔实条件下,基于两态破坏准则给出燃气管道的地震破坏概率,引入加权统计平均法,建立第二层次模型(地震反应分析模型);在数据充足条件下,基于第二层次模型,提出几种因素的影响系数,修正给出第三层次模型(考虑小区划的地震反应分析模型)。以西部某市为例,分别采用三种不同层次模型评估了不同地震影响烈度下燃气管网的地震破坏状态,分析了它们的优缺点,验证了方法的实用性。 相似文献
6.
由于在变形和累积耗能的建筑地震受损程度评估模型,是将建筑划分为五个状态水平,未研究建筑环境性能,评估结果误差较大。因此设计基于BIM的建筑地震受损程度评估模型,采用基于BIM的建筑环境研究与评估方法,考虑建筑环境性能,基于这个思路,依据混凝土单轴Mazars损伤模型,获取三轴状态中的损伤演化方程,得到应变大于损伤阈值时损伤演化方程增量形式,构建混凝土损伤评估模型。经实验证明,所设计模型在地震峰值加速度小于0.31g时,建筑结构大致无缺,在峰值加速度是0.61g时,建筑地震受损指数超过0.8,建筑倒塌;所设计模型评估的平均误差低于0.03,平均评估时间是2.86 s,说明所设计模型能够有效评估建筑地震受损程度,且精度和效率较高。 相似文献
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针对当前地震时数据传输系统存在时延高、安全性较差及数据传输拥堵等问题,提出并设计基于Python的地震时大数据拥堵实时传输系统。系统硬件主要由视频转码模块、Python交互平台、数据流传输模块和系统维护模块几部分组成。利用解协议、解封装、解码、视频数据存储、编码、封装等实现视频转码;利用Python交互平台实现测点与地震数据监测中心之间的交互;结合CDMA传输方式与VPDN组网方式作为无线传输模块;由区域中心运维管理和通知下发等单元组成系统维护模块。系统软件分为收包与发包两种数据传输模式,以收包为主完成系统设计。实验结果表明,该系统响应速度快、延迟低,且安全性较为优越,解决了地震数据拥堵的问题。 相似文献
8.
随着地震工程学的发展和结构抗震设计思想和理论的进步,探讨结构在地震作用下的地震损伤破坏机理和基于结构性能的抗震设计方法(PBSD)逐渐得到了各国专家、学者的重视。而地震损伤评估的研究就是其中的一个重要方向。鉴于现阶段混凝土结构地震损伤评估方法的局限性,本文采用推广的混凝土材料的Mazars损伤模型,进而提出了一种基于常规有限元分析荷载子步的简化的地震损伤评估方法,这种方法实现简单,便于实际工程应用,同时具有一定的精细性。最后,将本文的损伤评估方法应用到一个钢筋混凝土框架的地震损伤评估实例中,分析结果与实验和实际的震害比较吻合,表明本文提出的模型和方法是有效的。 相似文献
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基于GIS的城市地震应急反应系统 总被引：5，自引：0，他引：5
介绍了为城市政府部门服务地基于GIS的地震应急决策支持系统，该系统能评估地震的危险性，评定地震的破坏和损失，为地震应急反应和震后恢复重建提供辅助决策，本文对该系统的原理、设计准则、结构和功能作了阐述，系统分四个部分；信息数据库系统；分析模块；决策支持子系统和系统用户界面。信息数据库系统由68个图层构成；有28个分析模块，能完成设定地震的等震线生成、场地影响分析、破坏与损失估计，为抢险、援救、人员疏散和其他的应急行动提供决策，最后，通过模拟一次历史地震检验了系统的运行情况。 相似文献
11.
基于假设检验的地震动强度(烈度)速报方法 总被引：3，自引：0，他引：3
地震发生后数分钟内,快速、可靠地判别出地震动强度(烈度)的空间分布,用以估计不同地区的受灾程度,可以为政府开展应急救援并合理分配救援力量提供决策依据,保证救援人员及时、准确地到达极震区并展开搜救,以减少生命财产损失。本文基于统计学中的假设检验方法,对历史震害资料进行统计,提出了一种利用强地震动参数判别地震动强度(烈度)的方法。比较结果表明,本方法所确定的地震动强度(烈度)与实际震害烈度对应较好,能较真实地反映实际震害情况。 相似文献
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生命线工程的震害及损失评估工作对于震害防御和震后地震应急工作有着极其重要的意义。 但是, 生命线工程是一个复杂庞大的网络系统, 目前对其开展的震害及损失评估研究工作存在着很大的局限性和不确定性。 本文充分利用研究较多且较系统的建筑物震害及损失评估结果, 结合历次典型历史地震震害中建筑物和生命线震害情况, 通过分析建筑物损失和生命线工程损失的数量关系, 建立二者之间的关联模型; 通过对人口、 GDP、 土地利用等公里网格数据进行分析, 给出中国大陆地区的分区分类原则, 建立分区分类的生命线工程地震直接经济损失分析模型; 基于GIS软件平台, 开发了生命线工程地震直接经济损失分析模块, 利用该模块, 得出了四川省不同地震烈度下的生命线工程直接经济损失空间分布情况。 相似文献
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针对现有评估系统存在评估准确性低、耗时长以及稳定性差的问题,提出并设计基于移动通信大数据的地震灾害人口伤亡评估系统。给出系统总体架构,结合移动通信大数据,设计震害数据采集、数据传输、人口伤亡评估以及数据统计分析等硬件模块,完成地震灾害人口伤亡数据的采集和数据统计。将第一次定位数据与经过震中烈度和当地人口密度系数修正后,得到的地震数据相比较,基于前后两次定位,若定位后数据不变,可以认定为受伤或者受困,甚至死亡,将第二次定位数据根据键-值的模式排列在表格之内,实现大数据的存储和分析,运用线性回归的原理,构建地震人员伤亡评估模型,完成地震灾害人口伤亡评估系统设计。实验结果表明,该系统评估结果较为准确,与实际评估结果拟合度较高,且该系统评估时效性较好,表明该系统具有一定可行性。 相似文献
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根据美国地质调查局互联网数据,统计了2001-2010年全球有人员死亡的地震灾害事件,其间共发生了232次,平均每年发生约23次;共造成约697404人丧生,每年因地震造成的平均死亡人数为69 740人.亚洲是地震灾害的多发区和重灾区,印尼、中国、伊朗、巴基斯坦和印度等尤为严重,仍将是未来一段时间全球地震巨灾的危险区,... 相似文献
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利用文献记载以及实际震害考察资料, 对地震多发的云南地区进行地震烈度频度估算分析。 首先, 利用ArcGIS对历史震害资料进行数字化处理, 并对云南地区进行0.2°×0.2°的经纬单元网格化处理, 分别以1500—2015年、 1900—2015年两个时间跨度资料计算每个单元网格的地震烈度-频度关系, 并进行分析讨论。 同时, 结合百年重复周期烈度与云南地区的人口经济数据对比分析, 提出需要关注的高烈度地区, 为地震危险区划提供参考。 本文的方法依托历史震害资料, 尽可能减少了评估的各种假设, 简明地反映了区域不同烈度频度分布。 相似文献
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DEVELOPMENT OF EARTHQUAKE EMERGENCY DISASTER INFORMATION PRE-EVALUATION DATA BASED ON KM GRID 
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下载免费PDF全文 After an earthquake, earthquake emergency response and rescue is one of the effective ways to reduce casualties from the earthquake. Earthquake emergency disaster information is one of crucial factors to effectively guide the rescue work. However, there is a "black box effect" on the emergency disaster information acquisition after an earthquake, which means real-time earthquake disaster information is insufficient. Hazard estimates are usually used as a substitute for the real-time disaster information in the "black box" period. However, it is subject to the accuracy and speed of the estimation.
The development of the km grid technology provides good prospect to solve this problem. The paper suggests to develop earthquake disaster information pre-estimation data with the support of the km grid technology. The definition and source of the pre-estimation data are introduced and its possibility in improving the estimation speed and accuracy are analyzed theoretically.
Then, we elaborate the calculation model of the pre-estimation data. The framework of the model includes disaster-bearing body data, disaster-causing factors used in calculation and calculation formula. The disaster-bearing body data in km grid format are introduced, including population data in km grid format and building data in km grid format. Then the four elements of the earthquake(earthquake occurrence time, earthquake location, earthquake magnitude and focal depth)are selected as disaster-causing factors for calculation. Map algebra method is used to realize the calculation model in which calculation parameters are associated with base map in the km grid format. So the pre-estimation data are developed by python and ArcGIS, which includes building damage dataset(100 layers), death toll dataset(10 layers)and direct economic loss dataset(5 layers).
Finally, the pre-estimation data based method for earthquake emergency disaster information estimation is presented. With the support of this method, two real earthquake cases are used to validate the effect of the pre-estimation data. The validation results show the pre-estimation data can not only significantly improve the speed of the estimation but also greatly improve the accuracy of the estimation. Another good result is found in the validation process that with the support of the pre-estimation data, the estimated result can display the spatial distribution of the disaster information, which will effectively aid earthquake emergency response and rescues. 相似文献
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The Global Earthquake Vulnerability Estimation System (GEVES): an approach for earthquake risk assessment for insurance applications 总被引：4，自引：0，他引：4
Robin Spence Emily So Sarah Jenny Hervé Castella Michael Ewald Edmund Booth 《Bulletin of Earthquake Engineering》2008,6(3):463-483
For the insurance and reinsurance industries, earthquake loss estimation is crucial not only to adequately price its product
but also to manage the accumulation risk in the face of the ever-increasing exposure in highly seismic regions. Changes in
the built environment and a continuously evolving earthquake science make it a necessity for the industry to constantly refine
earthquake loss estimation models. In particular, it has been recognized for a long time that the vulnerability of buildings
to ground shaking is a key parameter in any earthquake risk model. Current methods tend either to rely on the limited historical
damage and loss data or on the numerical simulation of the response of individual buildings to the ground-shaking produced
by earthquakes. Although both methods have their advantages and pitfalls, we are proposing here a simple solution, using transparent
input data, that can be realistically used for the needs of the insurance and reinsurance industry, whether detailed information
about the insured structures is available or not. The resulting product is known as GEVES (Global Earthquake Vulnerability
Estimation System). It is primarily intended for evaluating the mean damage ratio (MDR) suffered by a portfolio of buildings
classified by use, under the action of a given earthquake scenario (i.e. an earthquake of given size at a given distance from
the portfolio of buildings). A key assumption was that macroseismic intensity rather than spectral displacement would be the
basis of loss estimation. The paper describes the model with emphasis on its structure and the justification for the assumptions
made. In addition to a new set of earthquake vulnerability functions, the paper also provides recommendations on some aspects
of the earthquake hazard, in particular about how to define macroseismic intensity at the site of interest, for a given earthquake
scenario. This paper also discusses validation of the GEVES model against calculated vulnerability approaches, and the treatment
of uncertainty within the model. 相似文献