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地震避难所选取及服务区划分研究

刘俊岭  
【摘要】:我国是地震高发国家,地震的发生往往会给当地群众带来不同程度的人员伤亡和经济损失。并且地震具有难以预测性,地震发生后,地震影响范围的快速估计、人员的撤离路径分析、避难所的选取与布局显得非常重要,直接关系到从地震现场疏散出来的人员的生命安危以及震后救援与疏散工作的进行。 论文首先结合地震烈度衰减模型与GIS空间分析方法构建了地震影响场估计模型,采用C#和Arcengine编程实现了地震影响场估计模型,并且应用地震影响场估计模型对1976年松潘黄龙地震进行地震影响场的估计,并且对采用该模型生成的地震影响场估计图与实际调查地震烈度图进行了对比分析,结果证明采用该模型生成的地震影响场估计图与实际调查地震烈度图在形状上基本相似,震中烈度范围与实际较为贴近,为当地的地震应急提供地震影响范围和程度的估计。 其次研究了地震避难所选取方法,构建了地震避难所选取模型,针对山区农村和人口密集城市地区的人口及建筑物分布特点,考虑居民点分布密度、地形、地震活断层等影响因子对地震避难所选取模型进行构建。并且基于该模型对松潘县进行了避难所选取。还研究了地震避难所的分级,根据震发后人群在不同时间段的层次需求,对避难所进行层次分级,将避难所分为临时避难所、短期避难所、中长期避难所。并且基于避难所选取模型和避难所分级研究完成了广州市越秀区避难所选取及分级实验。 最后研究了地震避难所服务区划分,改进了加权Voronoi图服务区划分算法并将其应用于地震避难所服务区划分。加权Voronoi图服务区划分算法基于地理学空间相互作用理论的区位分析模型,然而这种方法是在假设各地区人口分布均匀的基础上进行的,本文针对这一问题进行改进,以格网为基本单元进行分析,考虑现实中人口分布不均情况并且对各避难所容纳人数添加约束,优化了服务区划分算法。采用C#和Arcengine编程实现了改进后的加权Voronoi图的服务区划分算法,并基于该算法实现了避难所的服务区域划分。在此研究基础上,本文完成了广州市越秀区地震避难所分级服务区生成实验对改进后的避难所服务区划分算法进行了验证,经验证这一方法能够满足人口密度分布情况下服务区的划分。


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