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震后死亡人数是震后应急响应和救援工作的重要基础。为提高震后人员死亡评估精度，从云南县(区)城镇化率、建筑面积和建筑楼层数考虑，提出了一种基于单体建筑的人口分配方法；以建筑的致死性矩阵为基础，使用滇西地区建筑数据和历史地震死亡人数计算本地化修正系数，得到了该地区基于建筑类型的人员死亡评估方法；以2021年云南漾濞6.4级地震为例，对评估结果进行了检验和三维可视化。结果表明：(1)基于单体建筑的人口分布空间比传统的公里格网更加精细；(2)基于单体建筑评估的受灾人口和实际受灾人口之间的相对误差为3.7%,精度较好；(3)基于单体建筑致死性评估的漾濞地震人员死亡评估结果为0～3人，符合实际情况；(4)三维表达能够增加信息表达的直观性和丰富程度。 相似文献
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通过调用新浪微博官方API的方式,获取了四川九寨沟7.0级地震震后微博信息,对获取到的数据进行了分类统计、微博词频统计与时空特征分析。统计分析结果表明:在分类统计方面,地震发生之后24 h内,与地震相关微博中人的反应占比达到73%,救援行动占比达到11%,这时由于微博本身特点以及民众对救援的期望造成的。在词频统计方面,高频名词表明震后24 h内微博上的热点事件,而高频动词与形容词表明民众会在震后变得焦虑和不安并通过在网上互相激励来缓解震后的不安和焦虑。时间特征表明震后0～4 h内,有大量和地震相关的灾情信息会通过微博博文内容的方式发布,而随着应急救援行动的进行,在震后12 h以后,民众的情绪会逐渐平复,社会及民众的关注度也随之降低。空间特征表明,由于震后通信中断与网络堵塞,微博灾情基本成点状分布,随后随着通信与网络的恢复、应急救援的进行微博灾情逐渐变为带状分布并进而趋向于形成一个面。 相似文献
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现有的在地震应急中人口空间化数据因制作方法、数据来源不同，导致人口空间化产品存在较大差异，人口空间分布数据无法满足震后地震应急期间数据需求。以云南省盈江县为研究区，基于第七次全国人口普查盈江县数据、第一次自然灾害风险普查数据和夜间灯光遥感影像数据，利用空间叠加法计算人口分布权重，结合面积权重得到盈江县100 m×100 m格网的人口空间化结果。经精度评定，研究区所有乡镇人口空间化相对误差绝对值均小于0.6%,与2020年乡镇街道人口统计数据的相关系数R2接近1。结果表明，结合乡镇尺度人口统计、夜间灯光影像和重点隐患调查等数据所构建的人口空间化模型，所获100 m×100 m格网的人口密度数据精度得到了显著提高。 相似文献
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