GIS在城市社区子区域火灾风险评估中的应用

讨论了利用专家调查法和层次分析法对市区内的社区子区域进行火灾风险评估模型的建立,并结合SuperMapObjects进行二次开发,从而对建立一个城市社区子区域火灾风险评估系统的技术要点进行了阐述。并以昆明市某社区子区域为例进行实验,最终作为昆明市消防辅助决策系统的一个子模块进行了实际应用。     

中国西北城市的彩钢板建筑群消防救援优化分析——以兰州市为例

受城市不断升级、扩张的影响,彩钢板建筑群作为城市发展进程中的重要产物大规模出现,其是城市脆弱区的典型代表建筑物之一.彩钢板燃点低、布局间距小,存在较高的火灾安全隐患,合理的消防站点布局是城市火灾高发区最有力的安全保障.因此,本文以兰州市主城区作为研究区,首先,利用彩钢板建筑群、POI和城市火灾数据,采用核密度分析、相关性计算等方法划分研究区内火灾风险分布等级;其次,借助"位置-分配"模型并结合优化目标进行模拟运算.实验结果表明:①兰州市城中村、城乡接合部均存在大规模的彩钢板建筑群,火灾频发、救援难度大.②彩钢板建筑群、POI点与火灾点的耦合度较高,二者结合可以全面、精确地模拟火灾发生点.③兰州市高火灾风险区主要分布在刘家堡街道、建南路街道、皋兰路街道等区域.④现有消防站点5 min响应时间内的覆盖率为26.19％,高火灾风险区的覆盖率为44.41％.通过多次迭加计算,最终确定最少需增加14个消防站点,可满足当前优化目标.经过优化调节,各项指标均有较大提高,能够满足现阶段区域的消防救援需求.     

基于GIS的徐州市火灾应急救援系统设计与实现

为了提高城市火灾应急救援效率,最大限度降低人民群众生命财产损失,以ArcGIS Engine和ArcGIS Object SDK for.Net为桌面GIS应用程序的二次开发框架,构建PC桌面端徐州市火灾应急救援系统.该系统充分利用GIS强大的海量数据存储、查询及分析的特色功能,实现数据管理、信息查询、应急救援、风险评估及案件记录等功能,可解决目前消防指挥部门中诸如人工查询低效导致火场信息不清、救援方案不明确,救援路线不佳导致救援效率低下、人工记录不全面等问题,为徐州城市火灾高效救援提供技术支持.     

融合多源时空数据的城市火灾危险性评估

城市层面的火灾风险评估主要包括火灾危险性、危害性及救援能力等方面。本文选取火灾危险性评估进行针对性研究,在大数据思维的指导下,以相关关系代替因果关系,采用多源数据对评估指标权重、分值进行率定,得出福州市城区火灾危险性时空分布图。首先利用高德地图API对消防历史出警记录进行地址解析,将近万条火灾出警地址空间落点,获得福州市历史火灾空间分布;然后综合城市用地性质现状、用地开发性质、人口分布热力图等多源异构数据,探索其与历史火灾空间分布的相关性;最后以福州城区为例,初步实现具有充分数理支撑的火灾危险性评估方法,形成火灾危险性动态评估成果,为城市消防规划等提供支撑和依据。     

地类扩散模型在徐州市火灾风险评价中的应用

城市区域火灾风险评价是城市消防资源优化配置的基础,本文在研究火灾风险影响因素与空间及地类关系的基础之上,将GIS技术引入城市火灾风险评价领域,构建了基于地理网格的地类火灾风险扩散模型。并以徐州市区为例,通过对各影响因素的空间地类阻隔扩散分析与叠加分析,得出任意分辨率网格的火灾风险等级,为未来城市的火灾预警与资源优化提供一种新的思路。     

基于GIS的奥运场馆消防灭火数字预案系统

分析了奥运场馆消防灭火数字预案系统的体系结构和数据库设计,阐述了系统的关键技术,即组件式GIS、火灾模型与GIS集成和模型的GIS表达,实现了火灾接警定位、火灾模拟与评估以及应急处置等功能.     

基于GIS的城市消防风险评估及其空间布局合理性探讨：以北京市核心区为例

如今我国一、二线城市普遍建筑规模大、人口密集、功能复杂,城市灾害风险更大,一旦发生大的灾害后果将会很严重,因此应该重点关注人员密集、消防难点区域,提前做好应急预案,加强城市安全韧性监管,提高应急预警能力。文章以北京市地理国情监测（城市国土空间监测）和高德兴趣点（POI）作为数据源,研究创新网络空间分析技术的新应用,并将道路、建筑等实际地物等实际地物作为参数,应用数学分析法构建消防风险评估模型和消防机构布局合理性评价模型,以地理空间的角度分析当下北京市核心区的消防机构空间分布问题。成果表明,通过地理空间分析的方式对城市内消防机构布局合理性进行分析评估具有良好的适用性,可为今后韧性城市建设提供支持。     

城市消防站选址布局优化研究

应急设施的空间布局事关城市的安全和发展,该文以武汉市某区域为研究区,选取消防站作为典型应急设施进行布局,使用POI、DEM和道路网络等数据,通过SAVEE和AHP等模型识别出消防站用地适宜区和火灾潜在风险区的空间分布,进一步使用应急设施选址模型对消防站进行空间选址.主要研究结论为:①消防站适宜性用地评价指标体系能够综合评价消防站选址时需要考虑的各种因素;②城市不同类型POI反映出的城市功能空间的火灾风险区存在较大差异;③综合考虑前30％的高火灾风险区、重要保护区和POI总体覆盖率相关标准等因素,经多次迭加运算最终需新增12家消防站点,对POI总体覆盖率达99.29％,对前30％的高风险区覆盖率达99.56％,对重要保护区的覆盖率达99.27％,优化后的各指标均有较大的提升,满足研究区应急设施要求.     

基于电子与GIS集成的智能消防报警系统的设计与实现

对现有消防报警系统进行分析,针对其存在的问题,结合消防部队在接警与处警工作的实际需求,研发了一种智能消防报警系统,此系统将电子设备、GIS、GPS、GPRS有机结合,通过识别硬件确定报警地点,对火灾地点进行快速定位,自动规划最佳路径,从而大大加快消防部门的反应速度,提高消防效率.详细阐述此系统的工作原理、软硬件的设计及各功能模块的设计,并实现智能消防报警系统设计的各项功能,为消防报警提供科学的依据,具有一定的应用价值.     

基于上海市地理信息公共服务平台的智慧消防建设研究

本文以地理信息公共服务在智慧消防中的应用为主线,在研究智能化消防和地理信息公共服务平台特点的基础上,采用地图服务融合的方式,从地理服务接入、城市三维模型、室内三维模型消防应用、智能感应位置服务等多个方面入手,深入探讨地理信息服务服务于智能化消防平台应用的关键技术,实现消防业务的三维智能化管理.     

雅安芦山4.20震后县级单元生态系统风险评价

区域生态风险评价是对各种生态风险及环境问题进行评价和管理的重要手段。针对雅安地震灾区特殊的自然地理及生态环境特征,选取芦山县为研究对象,采用遥感、GIS及SPSS统计分析的方法,通过风险源、风险受体、暴露和易损性分析,建立生态风险综合评价模型,划分生态风险区类型,进而提出生态风险管理对策。结果表明:1)微度和低度生态风险区集中分布在高海拔的森林及草地生态系统,该区生物多样性丰富,抗干扰能力较强,地质灾害及人类活动影响较小;2)中度和高度生态风险区具有沿农田及建设用地生态系统集聚分布的特征,该区地质灾害频繁,地壳活动性较强,生态系统抵抗灾害的能力较差。研究结果可为地震灾区防御、规避风险及安全选址提供科学依据。     

结合信息量与AHP模型的阳泉市矿区地质灾害风险评价

阳泉市矿区地质环境复杂,人类活动频繁,存在塌陷、滑坡等地质灾害隐患。本文在充分调查地质灾害的基础上,构建了矿区风险评价体系,运用信息量法和层次分析法,选取了交通、居民地、矿山等8项指标开展易发性区划;在易发性评价的基础上叠加降雨因子,实现了矿区地质灾害的危险性评价;采用人口、建筑、交通因素构建了承载体易损性模型;并结合危险性和易损性构建了矿区的地质灾害风险评价模型。研究结果表明,矿区中地质灾害高风险地带主要分布在存在矿山活动的赛鱼、蔡洼街道且靠近人口聚集的地方,其影响范围较大,应及时采取监测预报等措施。     

加色法同位规则挖掘支持下的兰州市居民区生活便利度分析

居民区生活便利度分析是城市研究的热点问题之一,对提升城市居民生活质量具有重要意义。城市空间中的居民活动主要发生在道路网络空间,加色法同位规则是一种网络空间同位模式可视化挖掘方法,避免了复杂的数学公式、算法及相关参数,具有形象直观的特点。鉴于此,本文利用加色法同位规则这一可视化数据挖掘手段,在表达空间交互的同时将数据挖掘的结果直接用于居民区生活便利度分析。以兰州市为例,进行居民区与其他14类城市基础设施之间位置关系的挖掘试验,全局分析与局部分析相结合,对不同区域的居民区生活便利度进行评价,以期为兰州市城市建设提供参考。结果表明：在兰州市,居民区与药店、超市、牛肉面馆等地理要素存在最强同位规则,与医院、火锅店存在较强同位规则,与商场、派出所、消防站无同位规则;居民区在整体上呈现多个宜居中心的分布特点,在区位上呈现便利度东高西低的分布特征。     

Assessment of Post-fire Soil Erosion Risk in Fire-Affected Watersheds Using Remote Sensing and GIS

Soil erosion is a prominent cause of land degradation and desertification in Mediterranean countries. The detrimental effects of soil erosion are exemplified in climate (in particular climate change), topography, human activities, and natural disasters. Forest fires, which are an integral part of Mediterranean ecosystems, are responsible for the destruction of above-and below-ground vegetation that protects against soil erosion. Under this perspective, the estimation of potential soil erosion, especially after fire events, is critical for identifying watersheds that require management to prevent sediment loss, flooding, and increased ecosystem degradation. The objective of this study was to model the potential post-fire soil erosion risk following a large and intensive wildland fire, in order to prioritize protection and management actions at the watershed level in a Mediterranean landscape. Burn severity and preand post-fire land cover/uses were mapped using an ASTER image acquired two years before the fire, air photos acquired shortly after the fire, and a Landsat TM image acquired within one month after-fire. We estimated pre-and post-fire sediment loss using an integrated GIS-based approach, and additionally we analyzed landscape erosion patterns. The overall accuracy of the severity map reached 83%. Severe and heavy potential erosion classes covered approximately 90% of the total area following the fire, compared to 55% before. The fire had a profound effect on the spatial erosion pattern by altering the distribution of the potential erosion classes in 21 out of 24 watersheds, and seven watersheds were identified as being the most vulnerable to post-fire soil erosion. The spatial pattern of the erosion process is important because landscape cover heterogeneity induced especially by fire is a dominant factor controlling runoff generation and erosion rate, and should be considered in post-fire erosion risk assessment.     

Predicting forest fire in the Brazilian Amazon using MODIS imagery and artificial neural networks

The presented work describes a methodology that employs artificial neural networks (ANN) and multi-temporal imagery from the MODIS/Terra-Aqua sensors to detect areas of high risk of forest fire in the Brazilian Amazon. The hypothesis of this work is that due to characteristic land use and land cover change dynamics in the Amazon forest, forest areas likely to be burned can be separated from other land targets. A study case was carried out in three municipalities located in northern Mato Grosso State, Brazilian Amazon. Feedforward ANNs, with different architectures, were trained with a backpropagation algorithm, taking as inputs the NDVI values calculated from MODIS imagery acquired during five different periods preceding the 2005 fire season. Selected samples were extracted from areas where forest fires were detected in 2005 and from other non-burned forest and agricultural areas. These samples were used to train, validate and test the ANN. The results achieved a mean squared error of 0.07. In addition, the model was simulated for an entire municipality and its results were compared with hotspots detected by the MODIS sensor during the year. A histogram analysis showed that the spatial distribution of the areas with fire risk were consistent with the fire events observed from June to December 2005. The ANN model allowed a fast and relatively precise method to predict forest fire events in the studied area. Hence, it offers an excellent alternative for supporting forest fire prevention policies, and in assisting the assessment of burned areas, reducing the uncertainty involved in currently used methods.     

层次分析-熵值定权法应用于山区城镇地质灾害易发性评价

我国西南山区很多城镇面临着崩塌、滑坡等地质灾害的威胁,开展山区城镇地质灾害易发性评价研究具有重要意义。本文对重庆市武隆区羊角场镇进行了地质灾害易发性评价研究,在确定区域易发性评价因子的基础上,综合层次分析法和熵权法两种方法确定评价因子的权重,最后采用易发性指数并基于ArcGIS对研究区进行易发性评价和区划。易发性分区结果与已有的地质灾害分布有较好的对应关系。采用的组合赋权法先用层次分析法确定主观权重,然后又结合熵值法对权重进行修正,在一定程度上减少了主观影响,对地质灾害易发性的量化更加准确与合理。本文的研究思路可为山区城镇地质灾害的风险评估和防治提供参考。     

基于GIS的Logistic回归模型在区域滑坡敏感性评价中的应用

本文基于GIS技术和Logistic回归模型进行滑坡敏感性评价定量分析方法,并以江苏省连云港市郊区为研究区域,建立了地质、地形数据库等滑坡因子空间数据库和滑坡空间分布数据库,进行了滑坡影响因子敏感性分析。对连云港市郊区滑坡灾害在空间上的预测结果具有重要的现实意义,对推广应用、防灾减灾具有实际的指导意义。