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进行地震灾害快速评估时，地震发生时刻、震级、极震区烈度评估、宏观震中与微观震中偏离、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵等是影响地震灾害损失计算的主要因素，各因素存在不确定性，所以评估结果与实际结果存在一定差距。本文探讨了2020年1月19日新疆伽师6.4级地震灾害评估中极震区烈度评估、地震影响场、宏观震中与微观震中偏离、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵与真实结果的偏差。研究结果表明，造成本次地震损失快速评估结果存在偏差的主要因素包括地震影响场分布、人口与房屋建筑（对应抗震能力）数量评估的偏差；提高地震影响场评估、人口、房屋建筑等数据空间分布精准性，是提高地震灾害损失快速评估系统精准性的基础和前提。 相似文献
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四川汶川8级大地震灾害损失快速评估研究/ 总被引：18，自引：2，他引：16
地震发生之后,在没有开展地震现场调查之前,迅速对地震造成的人员伤亡、直接经济损失等进行评估,对地震应急救援决策非常重要．本文叙述了基于宏观经济指标的地震灾害损失评估方法,根据我国1989——2004年地震现场灾害损失调查资料重新确定的地震易损性模型,给出了汶川8级大地震发生后依据估计的经验地震烈度图得到的地震损失快速评估结果,并与依据现场调查确定的地震烈度分布图给出的地震损失评估结果进行了比较．表明根据近20年我国实际地震震例确定的地震易损性模型具有较好的适用性,损失评估结果的最大不确定来自于对地震影响场的估计． 相似文献
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本文针对2021年5月21日云南漾濞6.4级地震,选取不同的地震烈度衰减关系模型,对各模型地震影响场评估结果与发布的地震烈度图进行对比分析,并对地震影响范围不确定性进行研究。选取多种死亡人数评估模型,分别计算各模型在不同地震影响场下的死亡人数、人口分布数量,探讨各地震影响场模型下的人口分布特征及影响人员死亡的主要因素。通过对比分析可知,导致此次地震灾害损失评估结果与真实地震现场结果不同的主要原因是地震影响场分布、人口分布、房屋建筑抗震能力偏差、地形地貌、次生灾害等多种因素不同。研究结果表明,有效提高地震灾害损失快速评估精确性的途径为提高地震影响场评估精度,提高人口分布、房屋建筑等数据空间分布评估精度,后期专家检验等。 相似文献
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地震发生后,根据地震参数快速设计和显示出地震影响场,初步确定较为合理的地震烈度分布范围,对于政府及时了解灾情和损失分布非常重要。收集、整理甘肃地区实际地震等震线图,将其与现有地震烈度衰减关系生成的理论烈度图进行统计对比分析,并与研究区DEM（数字高程模型）相结合,研究地形因子对烈度影响场分布的影响。结论表明：不同震级档之间,实际与理论地震烈度分布之间规律不同;分区研究发现,除极震区外,祁连山—河西走廊地区外圈等震线理论长短轴以及面积均大于实际,甘东南地区规律则与之相反。地形因子对烈度影响场的影响是明显的,海拔越高,烈度越高;山顶点处烈度高于周围地区;相对震中而言,坡度大的地方烈度衰减快,反之则烈度衰减慢。 相似文献
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地震发生后,根据地震参数快速设计和显示出地震影响场,初步确定较为合理的地震烈度分布范围,对于政府及时了解灾情和损失分布非常重要。收集、整理甘肃地区实际地震等震线图,将其与现有地震烈度衰减关系生成的理论烈度图进行统计对比分析,并与研究区DEM（数字高程模型）相结合,研究地形因子对烈度影响场分布的影响。结论表明：不同震级档之间,实际与理论地震烈度分布之间规律不同;分区研究发现,除极震区外,祁连山—河西走廊地区外圈等震线理论长短轴以及面积均大于实际,甘东南地区规律则与之相反。地形因子对烈度影响场的影响是明显的,海拔越高,烈度越高;山顶点处烈度高于周围地区;相对震中而言,坡度大的地方烈度衰减快,反之则烈度衰减慢。 相似文献
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地震发生后，盲场快速评估阶段生成的地震影响场对极震区的判定和应急救援的实施起着重要的作用。震后依据地震震级、震中所在地区的地震烈度衰减关系和活动断裂分布情况可快速绘制第1时段地震影响场，然后综合考虑此次地震震源的特性，充分利用余震序列、震源机制解等结果可动态修正影响场。本文基于开源软件实现地震影响场的自动生成，并依据余震序列、震源机制解等结果，实现动态修正地震影响场，为震后灾情评估和多时段应急图件产出打下基础。 相似文献
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2013年4月20日四川芦山MS7.0级地震发生后,在灾区应急获取了多种高分辨率航空和无人机遥感影像,并快速解译提取了灾区建筑物震害信息.采用地震烈度遥感定量评估方法,利用2008年汶川8.0级地震等震后震害遥感解译和现场调查研究确定的经验震害遥感定量评估模型,获得了芦山地震灾区126个主要居民点的地震烈度遥感评估结果,并据此圈画了地震烈度分布遥感评估图.结果显示,本次地震Ⅸ度区面积约150km2,Ⅷ度区面积约900km2.该结果在第一时间(4月21日晚)提供给了中国地震局地震现场应急指挥部.对比分析显示,地震烈度遥感快速评估结果与中国地震局4月25日公布的地震烈度图,以及与笔者在现场实地进行的建筑物震害详细调查结果基础上评定的地震烈度具有较高的一致性.表明强烈地震发生后,借助于快速获取的灾区高分辨率遥感影像,可以快速估计地震烈度分布,对地震灾区灾情估计和抗震救灾工作具有十分重要的参考意义. 相似文献
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潜在震源区内部非均匀特征研究 总被引：4，自引：5，他引：4
潜在震源区是未来可能的震中集合体。我国目前采用的地震危险性分析方法中，一般采用面源模型，潜在震源区面积平均约占３×１０３—４×１０３ｋｍ２。假定地震危险性在潜在震源区内的分布是均匀的。已有的研究结果表明，较大面积的地震均匀分布模型对地震危险性的估计过低。本文利用全国地震烈度区划采用的潜在震源区划分模型和地震数据，统计了历史地震震中在潜在震源区内的空间相对分布情况，给出了潜在震源区内强震非均匀分布的定量描述方法和初步研究结果。应用本文研究结果，可以给出更科学、合理的地震危险性分析和地震区划结果。 相似文献
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2021年5月22日青海玛多MS 7.4地震表现为灾情重、伤亡轻的特点,采用极震区烈度估计、烈度衰减关系、人员伤亡评估3种烈度衰减模型进行灾害损失快速评估,与地震现场调查结果进行对比,可知对于此次玛多MS 7.4地震,3种模型评估与地震现场调查结果存在偏差,认为主要由地震影响场分布、人口分布、房屋建筑（抗震能力）、地形地貌、次生灾害等因素不同所致。结果显示,通过提高地震影响场评估的精准性及人口分布、房屋建筑等数据空间分布的准确性和后期专家干预等措施,均可有效提升地震灾害损失快速评估精准性。 相似文献
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地震发生时刻、震级、极震区烈度评估、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵等是影响地震灾害损失计算的主要因素,各因素存在不确定性,导致评估结果与实际结果存在一定差距。文中对2019年6月19日四川长宁6.0级地震灾害损失快速评估精准性进行分析,探讨极震区烈度评估、地震影响场、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵对评估结果的影响及与真实结果存在的偏差,结果表明,提高地震影响场评估、人口、房屋建筑等数据空间分布精准性,是提高地震灾害损失快速评估系统精准性的基础和前提。 相似文献
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根据历次破坏性地震实际灾情反馈特点的分析总结,结合地震灾害的演变机理和分布特点,本文尝试利用3种基于离散灾情信息点推漫灾情分布面的方法在不同灾情获取阶段快速判定地震烈度分布。从计算原理、数据基础、方法特点和判定结果看,三种方法具有不同的应用场景。泰森多边形判定法简单、易行,可用于震后初期灾情量较少时使用,判定结果较粗糙,必须再结合震源特性、破裂过程以及地形地貌条件等对震害分布的影响进行综合判定后才能得出相对合理的震害分布预判结果;克里金插值判定法是一种基于地理统计方法的空间插值方法,对数据分布有明确要求,其判定结果对灾区范围整体把握较好,可用于已经获取一定量灾情信息但灾区情况尚未明朗时使用,其插值结果再结合地震破裂过程以及震后余震分布信息综合调整后,可作为灾害评估修正和应急决策参考;标准差距离椭圆拟合方法是基于地震烈度分布呈椭圆形的假设提出的,对数据的敏感度较高,可用于对可信度较高的或由专业途径上报的灾情信息进行拟合,其结果可作为现场灾害调查和确定最终烈度分布的参考。 相似文献
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文中主要探讨了由地震引起的天津市经济损失和生命损失的预测问题。首先阐述了天津市震害预测的 5个背景特点 :建筑物特点、地质条件特点、建筑场地划分特点、基本设防烈度特点以及地震烈度衰减关系特点 ,根据这 5个特点将天津市划分为含有 7种建筑结构形式的 4个区域的震害预测模式。在此基础上 ,分析了天津市地震经济损失模型和生命损失模型 ,考虑了时间因素 ,然后与1976年唐山大地震的实际震害结果进行了对比及修正 ,给出了天津市 4个区域的建筑物地震经济损失率模型、社会财富损失率模型和建筑物毁坏率模型 ,并给出了计算天津市建筑物地震经济损失、天津市国内生产总值GDP地震经济损失和天津市地震生命损失的表达式 ;最后 ,将天津市地区划分为2 85 8个震害评估单元 ,以近百年来在天津市区域内曾经发生的最大地震作为假想地震 ,预测分析了天津市建筑物地震经济损失分布和地震生命损失分布结果 相似文献
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空间格网数据相比于矢量数据具有运算速度快、处理简单的特点,适合地震灾害损失震前预测或震后快速评估。但地震损失评估涉及地震危险性及人口、房屋建筑及其地震易损性等不同类型数据在全国范围内的千米格网分布,数据量大,数据变化时形成新的格网数据的工作量较大,使用常规震害预测算法会影响评估效率。依据地震损失评估原理,采取前置确定性损失评估策略和算法优化,结合GIS功能设计并编程实现了具有风险评估相关数据千米格网化处理、地震损失预测与震后快速评估等核心功能的软件系统。利用该系统进行了2016～2025年中国大陆千米格网地震损失预测,结果表明评估效率显著提高,该系统为我国新一代地震重点监视防御区的确定提供了实用化的震害损失预测工具,同时,在地震损失快速评估中亦得到较好应用。 相似文献
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地震经济损失快速评估是应急救灾的重要决策依据。本文选取了震级、极震区烈度、极震区烈度和抗震设防烈度之差ΔI、人口密度、人均GDP等5个指标作为输入层节点,将地震灾害的直接经济损失作为输出层节点,通过对1996—2013年的地震灾害损失资料进行训练和仿真分析,构建了Elman神经网络地震经济损失快速估计模型。运用该模型,对近年来的7个破坏性地震的直接经济损失进行评估分析,评估结果和实际直接经济损失有较好的一致性,该方法为地震经济损失快速评估提供了一种新思路。 相似文献