人口、房屋数据空间化及在2021年拜城MS5.4地震中的应用

地震灾情快速评估依赖于震区准确的人口、房屋等设施的数量和空间分布,是震后地震应急救援、地震烈度评估的核心支撑。以阿克苏地区的居民点、POI数据为基础,采用核密度估算结合道路分布和房屋占地面积的方法,构建了人口密度权重模型,获得了研究区1 km×1 km的人口、房屋格网数据。结果显示,各乡镇实际人口数量与模拟人口数量线性拟合相关系数为0.909,线性拟合相对较好,表明人口空间化结果达到了较高精度。为了更好地验证上述方法和数据,以2021年拜城M_S5.4地震为例,叠加对比分析震区人口、房屋格网数据与地震评估区之间的定量关系。按照地震评估区进行了人口、房屋面积的模拟,该数据与实际现场数据之间误差较小,能够满足震后地震灾情快速评估的需求,可为灾害预评估及地震现场灾害快速评估等工作提供可靠依据和支撑,同时空间化的方法也为后续该方向的研究提出了一个新的思路。     

基于区域特征的地震埋压人员评估模型研究

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。     

准实时地震灾情综合评估系统的研发

震后如何快速获取灾区震情信息、准确评估地震灾情,是震后应急救援的关键问题。本研究从县市地震灾害应急救援需求出发,开发了准实时地震灾情综合评估系统,基于MEMS强震台网的强震观测数据、县域承灾体基础数据和手机终端获取的震后地震现场实时灾情信息,综合采用承灾体地震易损性分析方法和灾情动态修正算法,实现了县市地震灾区灾情准实时评估,为灾区地震应急指挥、救援和辅助决策提供科学依据。     

面向地震应急的山区人口百米格网分布——以麟游县为例

破坏性地震发生后,山区易发生滑坡、泥石流等地质灾害。精细化人口空间分布数据能够有效提升灾情评判精度,为应急救援决策提供参考依据。本文以陕西省麟游县为例,利用"天地图"高分辨率遥感影像解译大比例尺居民地数据,结合人口、行政区划等数据,利用GIS（地理信息系统）技术制作100 m×100 m格网人口分布数据。通过与陕西省地震局现有人口空间数据进行对比,发现百米格网人口分布数据可明显提升山区次生灾害影响人口计算结果的可靠性。     

基于共享数据平台的云南漾濞和青海玛多地震应急物资配置分析

灾后信息缺失易导致应急决策失效和调整困难,针对2021年5月下旬云南大理州漾濞县及青海果洛州玛多县分别发生6.4级和7.5级地震,本文设计了一种基于共享数据平台实时信息的灾后应急物资配置方法。该方法主要利用基于地震台网发布灾害信息确定灾区范围,基于人口分布数据估测需求与供给缺口,并通过高德开放平台接口获取交通态势确定可供通行的路网与实时最优运输路径,利用这些实时信息做出震后物资分配调度快速决策。通过漾濞和玛多地震案例分析结果显示:通过震后第一时间数据,可快速处理收集数据并进行供需评估与物资调度辅助决策。当灾区存在供需缺口,利用相邻县物资可维系震后短期内物资需求;对于物资运输,实时更新的信息可为其选择最佳路线。本方法为震后应急物资动态配置中决策实时更新与调整提供依据,为日后地震应急响应提供参考。     

卫星定位导航系统在地震应急救援中的应用

在对地震灾害特点综合分析的基础上,分析了地震应急响应与救援决策中的关键性问题。认为震害的规模、程度、空间分布和灾情发展趋势,以及快速获取灾情信息已成为整个地震应急响应和救援决策的关键;而对灾情空间分布及其不同灾情程度位置的确定是救援决策的先导与重要环节。卫星定位导航技术在地震应急搜救的信息快速获取、应急响应、救援决策、指挥、搜索与营救等救援行动的整个过程中,都将发挥其强大的功能。建议研发中国北斗灾害应急救援导航与指挥决策系统,包括地震灾情快速获取、快速判定和决策定位导航技术系统、地震救援指挥调度技术系统和应急救援物流定位导航技术系统建设;研发北斗灾害应急救援导航装备,包括自主定位导航幸存者搜索和营救设备研发和国内外巨灾救援专用定位与导航系统研发。     

基于天地图高精度建筑物的四川宝兴县人口估算

为了提高震前灾害风险评估和震后灾情快速评估工作中人口空间分布估计的准确性,利用2016年四川宝兴县乡镇人口数据及天地图中的建筑物数据,运用居住建筑人口密度方法得到四川宝兴县各乡镇居住建筑物尺度的人口分布矢量数据,并利用实地调研获取的单体建筑物实际人口进行精度验证。实验结果表明:以居住建筑物体积作为人口空间分布指示因子建模,得到的拟合精度为0.9027,人口平均相对误差为15.23%,结果具有可靠性,可为震前灾害风险评估和震后灾情快速评估提供更为可靠的数据支撑。     

基于千米格网的地震应急灾情预评估数据开发

震后地震应急灾情的准确、快速评估(盲估)是有效地震应急决策的关键之一。为提高应急灾情评估的速度与准确性,文中提出开发基于千米格网技术的地震应急灾情预评估数据。阐述了预评估数据计算模型,包括承灾体数据、灾情计算用致灾因子和计算公式。介绍了千米格网地震应急灾情预评估数据计算的算法,该算法通过对计算参数的空间化和地图代数的应用实现。最后论述了预评估数据在地震应急灾情评估与应急救援中的应用,并以近期中国大陆发生的2次实际破坏性地震为实验案例,展示和检验了其应用。实验结果表明,千米格网地震应急灾情预评估数据能较好地提升灾情评估速度和准确度,还能精细地展示灾情的空间分布,为地震应急指挥和救援提供参考。     

地震应急中诱发滑坡灾害致灾距离快速评估方法研究

地震诱发滑坡灾害在我国分布很广,尤以西部山区为重.地震滑坡不仅会造成巨大的经济损失和众多的人员伤亡,还会对震后应急救援方案的制定、救援路线的选择造成重大影响.为此,本文对建国以来300多个震例进行了分析研究,结合地震应急快速评估的实际工作需求,给出了在不同工作阶段进行地震诱发滑坡致灾距离评估的3种方法,并将本研究结果同其他研究结果进行分析比较,认为本研究所得结果比较适合于实际的应急灾害快速评估工作.     

几种烈度算法在实际震例中的对比研究

用仪器对地震烈度进行快速评估,可以在震后短时间内提供震区的灾害分布图,为震后的应急救援及灾害快速评估提供有力支持。本文研究了国内外4种常用的地震烈度评估法,结合辽宁灯塔5.1级地震获取的强震记录,对用这4种烈度算法计算的结果进行了对比。结果表明,中国仪器烈度暂行规定算法精度最高。     

以乡镇居民地为单元的震后埋压人员分布与救援对策——以乌鲁木齐市为例

以乌鲁木齐市为例,尝试以乡镇居民地为基本单元,开展震后埋压人员分布与相应救灾对策研究,估算了研究区Ⅶ-Ⅹ烈度下人员埋压分布状况。结果表明,以乡镇居民地为单元的震后埋压人员分布数据,对于指导当地的应急搜救工作更有针对性;初步分析了影响研究区不同类型乡镇居民地应急救援的主要因素,讨论了"安居"政策对传统"小震农村受灾重,大震城市受灾重"认识的改变。     

国家地震应急救援物资综合管理平台建设

针对目前中国地震应急救援物资管理中办法互有差异、系统各有不同,信息化和标准化程度较低,难以统计物资储备的现状,且不易在震后应急救援中对物资进行快速合理地调度等问题,提出数据资源化、业务标准化和服务智能化的解决方案,以此研究并建设面向全国各地震应急救援物资管理单位,统一化的服务于地震应急救援保障与决策的物资信息综合管理平台。该平台已在中国地震应急搜救中心上线,运行结果表明,有效提升了地震应急救援物资综合管理、使用和分析的水平,可解决目前存在的问题,对地震应急救援保障与决策具有重要意义。关键词地震应急;应急救援物资;管理平台     

城市地震压埋人员分布评估研究——以天津市区为例

地震压埋人员分布是震后科学、有效地开展应急处置和救援的重要依据。针对地震中建筑物破坏造成的人员压埋,从人口分布和在室率着手,在社区级空间尺度上分时段建立人口数量、在室率和建筑物的对应关系;结合建筑物震害评估方法,构建地震压埋人员快速评估模型,并预评估天津市区各烈度下地震压埋人口的数量和分布情况。结果显示,夜间是发生地震压埋的高风险时段,住宅、大学、居民服务类和卫生医疗建筑是地震压埋高发区域,工作日白天应重点关注中小学。     

云南漾濞6.4级地震灾情快速评估

震后开展灾情快速评估工作可为政府部门确定重点救援区域、部署救援队伍、调配救援物资等应急处置提供重要的信息决策支撑。基于云南新研制的地震灾害快速评估系统,完成了2021年5月21日云南大理漾濞县6.4级地震灾情快速评估及科技保障任务。实际应用结果表明:经过升级优化的地震快速评估软件,在系统稳定性、运算效率、应急产品丰富度、信息推送服务等技术指标有了显著提升,灾情评估结果与实际结果基本一致,满足互联网时代应急处置的新要求。     

高精度静态人口空间分布研究——以银川市西夏区为例

地震发生后，人口空间分布密度是决定救援力量部署的重要依据。然而，高精度人口空间分布数据存在获取和更新困难的问题，缺少有效的解决途径。以银川市西夏区为例，基于高空间分辨率遥感影像，通过建筑物解译与实地调查相结合的方式获取住宅建筑物信息，建立人口与住宅建筑物之间的关系模型，得到更客观真实的人口空间分布情况。研究结果表明，以高空间分辨率遥感影像解译住宅建筑物作为人口空间分布指示因子建模，得到的总体预测人口误差率为3.56%，人口平均相对误差率为9.19%，研究结果具有较高的可靠性，为震前灾害风险评估和震后灾情快速评估提供可靠的人口空间分布数据。     

2022年9月5日泸定M6.8级地震灾害损失快速评估

2022年9月5日四川泸定发生了M6.8级地震.泸定地震震区城市乡村聚集、人口稠密,本次地震造成了严重的人员伤亡及经济损失.快速地震烈度及灾害损失评估对震后应急救援、科学抗震部署、减少人员伤亡和经济损失等具有重要意义.因此,泸定地震发生后,本文对泸定地震烈度及地震灾害做了初步快速评估.地震烈度表征地震灾害分布及地表破坏程度,是由地震动数据直接转化而来.为了获取更符合真实情况的地震动结果,充分结合基于观测数据反演得到的符合此次地震实际情况的有限断层震源模型,并考虑复杂的三维地质环境及地形地貌,对泸定地震开展了强地震动模拟.随后对比了模拟地震动与实际观测结果,显示二者具有一致性,表明了此次模拟的合理性和可靠性.此外,将地表峰值地震动转化为地震烈度,得到了基于物理过程的泸定地震烈度分布.烈度分布显示本次地震最大烈度为Ⅸ度,与中国地震局震后烈度调查结果相一致.基于泸定地震烈度分布、历史地震损失信息数据库、历年地震影响区内人口和固定资产价值分布模型及由此开发的地震灾害损失评估模型,快速评估了此次地震造成的人员死亡、经济损失.模拟结果显示,此次地震造成的人员死亡最大概率区间为50～300人,数学评...     

基于移动通信大数据的地震灾区人口快速处理系统研究

破坏性地震发生后,及时准确掌握被困人数和具体位置是救援的关键。传统地震应急基础数据库的人口数据是某个时期以行政单元或者公里格网为基础的统计数据,缺乏时效性和空间分布特征,难以据此准确评估地震灾区被困人员的分布情况。该研究根据移动通信定位技术中的被动Cell-ID定位法原理,获取研究区手机定位数据,系统以Microsoft Visual Studio 2012为开发平台,运用C#语言和ArcEngine开发组件来构建,对获取的手机定位数据进行处理,评估灾区被困人口的分布情况,制作专题图,为震后的应急救援提供参考依据。     

基于CDMA1X/GPRS网络采用VPN技术组建强地震观测网络系统

详细介绍了采用CDMA1X/GPRS网络组建天津市强地震观测VPN网络的技术流程与要点。通过该网络的组建,使天津强地震观测网络实现了自动监控、数据自动汇集、参数自动获取等功能,提高了天津强地震观测的自动化水平和管理水平,为天津市的震后灾害快速评估、应急及快速救援提供了技术保障,充分发挥了强地震观测在天津市防震减灾事业中的作用。     

基于震前高分影像和震害仿真的建筑物震害快速评估：以四川泸定6.8级地震为例

精细化的建筑物震害评估,对震后应急救援和烈度评估具有重要的意义.为解决因震后高分辨率影像缺乏导致无法快速开展建筑物震害评估的实际需求,以四川泸定6.8级地震为例,提出基于震前高分影像和震害仿真的建筑物震害快速评估方法.首先通过深度学习技术提取灾区建筑物空间信息,在收集实际地震动记录的基础上,结合精细化的建筑物震害仿真方法,对震中部分村镇的建筑物震害及地震烈度进行了快速评估,并与震后获取的无人机影像解译结果、现场调查烈度及余震等进行验证.结果表明震中附近的磨西镇烈度估计达到Ⅸ度,其他地点的估计结果与发布的烈度图进行比较,其衰减较为一致,且与余震发生空间较为重合,进一步证明该方法可作为震后大范围影像缺失的“盲区”的建筑物震害快速评估的有效方法,为现场应急、灾害调查和烈度评定提供信息支撑.     

震后城市地震动场快速评估方法——以福州盆地为例

震后灾情的快速获取是灾后应急的基础,传统的方法是根据现场调查结果决定应急方案。受灾程度的分布常以烈度分布图描述,而烈度又与加速度峰值密切相关。本文提出了一种震后地震动场分布快速评估的方法。该方法将主要依据灾区基岩台站的实时强震记录(无强震记录也行)和该地区的加速度衰减关系,再结合该地区各类场地的地震动放大因子,则可快速估计该地区地震动场分布,从而确定灾情,为政府的应急决策提供依据。