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地震发生后利用已有的基础地理数据和评估模型快速准确地获得埋压人员空间分布，是地震应急救援的科学问题之一。以云南鲁甸6.5级地震为例，基于高精度公里格网人口数据，分析震区的具体特征和多种可能造成人员埋压的影响因素，并引入次生灾害埋压参数对原模型内容进行补充和改进，对现有的地震埋压人员评估模型进行优化。研究结果表明：改进后的评估模型能够快速给出地震后人员埋压空间分布，其计算结果精度较前人模型有较大提高，且考虑了次生灾害造成的埋压，能够有效增强评估模型的适用性，提升人员埋压评估精度，为地震应急指挥和应急救援提供科技支撑。 相似文献
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为了在地震应急服务管理中能快速计算因房屋倒塌造成人员压埋数量和紧急搜救区空间分布的准确信息,以鲁甸地震和彝良地震为研究样本,建立基于房屋、人口数据的地震压埋人员和紧急搜救区评估模型。根据评估模型反演鲁甸地震因房屋倒塌造成的压埋人员总数为396人,比实际伤亡少86人,误差率为17.50%;评估模型反演彝良地震因房屋倒塌造成的压埋人员总数为15人,比实际伤亡多3人,误差率为25.00%。根据模型计算得到鲁甸地震共有8个紧急搜救区,紧急搜救区面积占地震灾区总面积的0.37%,这8个紧急搜救区内因房屋倒塌造成的实际人员死亡306人,占因房屋倒塌实际死亡总数的63.75%。从反演结果看,评估模型对地震应急救援响应等级启动和救援力量合理部署的数据需求有较好的求解能力。 相似文献
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破坏性地震发生后,有效地评估地震压埋人员的分布,是科学、有序应急处置和救援的基础。本文利用5.12汶川8.0级地震的资料,在已有的人员伤亡评估方法基础上,考虑了地震初期灾情信息以及影响地震人员压埋率的主要参数,如行政区域等级、设防烈度、搜救影响等,对这些影响参数进行系统研究,初步构建了地震初期压埋人员分布的评估方法。在此基础上,采用GIS平台,集成了基于公里网单元的基础数据作为算例,对5.12汶川8.0地震、4.20芦山7.0地震、4.14玉树7.1地震进行了压埋人员分布评估,评估结果与地震实际人员伤亡情况进行了对比,表明方法的有效性。该方法可为地震应急救援决策提供了技术支持。 相似文献
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介绍了无线移动定位技术,TOA、TDOA定位技术原理与数学模型,分析了手机定位服务在地震灾情速报和搜救被困人员的应用价值,提出了手机定位服务于灾情速报和地震灾区埋压被困人员搜救技术系统架构,为地震灾区的快速圈定提供重要支持,使得对大面积的地震灾区埋压被困人员准确、快速搜救成为可能。 相似文献
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强烈地震会导致建筑物倒塌进而造成室内人员压埋,因此,把特定区域和建筑群的压埋率作为震后救援的决策指标尤为重要。但地震建筑物倒塌受多个影响因素共同作用,造成了压埋率模型的后验倒塌率评估的不确定性问题。针对这个问题采用直觉模糊层次分析法,选取了震级、震源深度、震中距、抗震设防烈度、地基和基础、建筑物结构类型和结构现状等七大影响因素进行加权分析。运用LINGO软件建模解算出了各影响因素权重,通过极大似然法估算了各影响因素对建筑物倒塌率的影响值,进而评估出了建筑物预估倒塌率,并结合先验在室率模型及其区划,建立了基于直觉模糊层次分析法的地震压埋率模型。最后以汶川灾区学校为例,进行了压埋率评估,并对其进行了误差分析。研究表明:抗震设防烈度、建筑物结构类型和结构现状是影响建筑物倒塌的主要因素;在实际评估中模型精度达到±0.15,能为震后快速应急救援提供决策辅助。 相似文献
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近年全球地震灾害频发,如何快速准确定位压埋人员方位是震后搜救工作中的重点和难点。本文提出的基于粒子群优化BP神经网络技术震后压埋人员手机定位方法,通过对压埋手机的定位,间接定位到被压埋人员。利用WiFi探针捕捉被压埋手机发出的接收信号强度数据,采用高斯-卡尔曼混合滤波对数据进行处理。以粒子群优化BP神经网络解算出的压埋距离为基础,融合对数衰减模型与多项式衰减模型,建立多衰减模型融合的压埋距离修正模型,获取更为精确的压埋距离。通过加权六点质心定位算法求解压埋手机位置。实验结果表明：多衰减模型融合的压埋距离修正模型定位误差为0.579 m,相较于单一的信道衰减模型与神经网络,定位精度分别提升43.5%、30.9%和12.7%。 相似文献
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《华南地震》2018,(3)
大震巨灾发生后,如何在72 h黄金救援期挽救人民群众的生命是救援工作的重中之重,但往往由于通信基站破坏或通信阻塞,使得被埋压人员无法与外界取得联系,只能通过呼救或敲击等原始方式求救,效果不佳且耗费体力。外界搜索一般通过人工搜索、搜救犬、生命探测仪等方式,存在探测区域小、易受干扰、价格昂贵等不足。针对这一问题,提出了基于Wi-Fi的新型地震埋压人员快速求救和搜救系统,具有覆盖范围广、传输速度快、成本低、易操作等优点,可有效提高搜救效率。与其他Wi-Fi定位方法不同,基于信号强度的RSSI测距定位算法不需事先收集Wi-Fi接入点的位置信息,更加符合震后搜救的实际情况。借助目前普遍使用的移动智能终端,受困人员通过客户端程序发送求救信号,救援人员利用基于Wi-Fi信号强度的RSSI测距模型,通过三点定位和优化处理,快速确定埋压人员的具体位置,从而有针对性地分配救援力量,及时高效地展开救援。经过在国家陆地搜寻与救护基地不同废墟环境场景下的实地测试,系统运作效果良好,能满足地震求救、搜救人员的救援需要。 相似文献
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《应用地球物理》2016,(3)
根据三维地震资料开展地质异常体的三维模型构建可以给出地质异常体的形状和体积,能够直接用于储层预测、储量计算和井位部署等多项工作。针对现有方法因未有效利用多属性信息导致三维模型与实际资料不符的问题,本文提出了一种基于多地震属性融合分割的地质异常体三维模型构建方法。首先将多种地震属性划分为两类:基于边缘特征的地震属性和基于区域特征的地震属性。再根据两类地震属性在地质异常体分割中的不同作用,在水平集方法的框架下构建边缘与区域相结合的分割模型,实现多地震属性的融合分割。最后采用移动立方体算法提取零等值面,得到地质异常体的三维模型。该方法通过融合边缘与区域两类地震属性进行三维模型构建,不仅满足了相互独立的要求,还引入了更丰富的地质信息,解决了单一地震属性难以准确描绘地质异常体边界的问题。该方法用于中国四川盆地不同工区内溶洞与河道的三维模型构建,最终结果相比于基于单属性得到的三维模型更加符合地质规律。 相似文献
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基于移动平台地震速报短信客户端(EQSMS)的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
侯建民 《地震地磁观测与研究》2013,34(3)
通过地震速报短信客户端软件(EQSMS),当用户收到速报短信后即可实时查看速报震中的矢量地理信息、卫星影像信息和震中距等数据,便于应急人员对灾害评估和应急救援等及早做出反应和工作部署. 相似文献
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因为地震数据的三维空间分布优势,地震属性已经被广泛应用于含油气性预测、储层厚度预测、孔隙度预测等。但也存在地震属性之间信息冗余、属性与储层物性参数关系模糊的问题。针对这两个问题,将模糊粗糙理论和机器学习引入到储层参数预测中来。通过模糊粗糙集理论对地震属性进行约简,去除冗余信息,得到最优化的地震属性组合;将约简后的属性作为机器学习的输入,实现从地震属性到储层物性参数的非线性映射。该方法既保留了地震属性中有效信息,又避免了因输入变量过多而导致的网络模型训练困难。实际数据应用表明,属性约简的机器学习预测结果分辨率更高,并与数据吻合更好。 相似文献