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针对如何选取合适的影响因素进行砖木结构房屋地震破坏合理评估的问题，提出了一种基于主成分分析与BP神经网络相融合的云南砖木结构房屋地震破坏评估方法，通过灰色关联度模型剔除对砖木结构房屋发生地震破坏影响较小的因素得到关键因子，采用主成分分析法从关键因子中提取主要成分，最后利用BP神经网络模型对处理后的主要成分进行训练，建立砖木结构房屋地震破坏比例预测模型，并利用实际震例进行验证。结果表明：本文方法相较于传统脆弱性曲线拟合方法和BP神经网络模型，其预测的砖木结构房屋地震破坏比例的预测精度更高、普适性更好。 相似文献
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选取2007年宁洱6.4级地震发生后一周内政府收集和上报的灾情档案资料中的人员伤亡和财产损失两类主要信息为基础资料,对该次地震的灾情信息特征进行初步分析.结果表明:灾情信息来源的主体为县级政府部门,描述方式以定量为主.在地震发生后4h内以定性描述为主,4～12h期间定性描述与定量描述都有,12 h后以定量描述为主;单位时间内灾情信息获知和上报的数量随时间的推移先逐渐增加,到达峰值后逐渐减少,最后趋于平稳;从信息随时间变化情况来看,最先掌握死亡人员数量,接着是重伤人员数量,最后是受伤人员数量;与地震灾害直接经济损失评估结果比较,房屋损失信息更直接地反应本次地震损失. 相似文献
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以2021年云南漾濞MS6.4地震为例，综合考虑震后安置点容量和居民点实际情况，利用无人机航拍影像，通过人工矢量化、空间插值、震害识别、创建缓冲区等预处理，获得基于建筑物的漾濞县城震后应急避险安置点容量、建筑物破坏程度、交通便捷度和人口分布4个影响因素精细化数据。以影响因素为权重因子，使用加权泰森多边形法对研究区应急避险安置点进行责任区划分。结果表明：责任区失去住所人数均未超出对应安置点容量，位于老城区责任区的安置点服务压力较大，新城区责任区的安置点服务压力较小。 相似文献
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云南地处云贵高原，地震活动频繁，是一个多震多灾的省份。当地民众对地震灾害的认知程度和自救互救能力，对于保护生命财产安全，减轻地震灾害损失，显得尤为重要。本文选取云南地震重点监视防御区为样本区域，对民众的地震科普知识认知情况和互联网信息智慧化推送接受程度等进行了调研。根据调查结果分析评价，10个样本区域民众的地震科普知识整体认知水平不高，“优秀”等级的州市为0，“良好”等级的州市有6个，“差”的州市有4个；对互联网智慧化推送的民众接受程度存在比较明显的群体差异。 相似文献
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选取1990—2019年我国西部地区258次破坏性地震事件的灾害损失资料进行空间化处理,以每次地震烈度区的面积、死亡人数、受伤人数、直接经济损失等 4 个灾害损失量为指标,运用熵权法确定各指标的权重系数,划分我国西部地区各市（州）的5个历史地震灾害等级。结果表明,历史地震灾害极重的区域是四川省阿坝藏族羌族自治州、青海省玉树藏族自治州、云南省昭通市、新疆维吾尔自治区和田地区、云南省丽江市、新疆维吾尔自治区喀什地区、新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州、四川省雅安市、云南省楚雄彝族自治州;历史地震灾害严重的区域是青海省海南藏族自治州、新疆维吾尔自治区克孜勒苏柯尔克孜自治州、青海省甘孜藏族自治州、甘肃省定西市、内蒙古自治区巴彦淖尔市。 相似文献
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利用1900年以来云南地区历史地震灾害人员受伤数据,初步分析了地震受伤人数与震级、烈度、发震时间、人口密度和次生灾害之间的关系;基于云南地震灾害的区域差异突出的特点,选取人口密度、地均GDP、地质灾害易发性作为风险评估指标,运用重分类、层次分析法和GIS空间分析法将云南地区地震灾害人员受伤风险分为地震灾害人员受伤高风险区、地震灾害人员受伤中风险区和地震灾害人员受伤低风险区;采用最小二乘法拟合建立了各风险区地震受伤人数关于震级和极震区烈度的评估模型,并通过2008年以来26次地震对模型进行了检验,结果表明两种地震受伤评估模型均具有一定可靠性,可用于震后1～2 h内快速评估地震受伤人数。 相似文献