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破坏性地震发生后,有效地评估地震压埋人员的分布,是科学、有序应急处置和救援的基础。本文利用5.12汶川8.0级地震的资料,在已有的人员伤亡评估方法基础上,考虑了地震初期灾情信息以及影响地震人员压埋率的主要参数,如行政区域等级、设防烈度、搜救影响等,对这些影响参数进行系统研究,初步构建了地震初期压埋人员分布的评估方法。在此基础上,采用GIS平台,集成了基于公里网单元的基础数据作为算例,对5.12汶川8.0地震、4.20芦山7.0地震、4.14玉树7.1地震进行了压埋人员分布评估,评估结果与地震实际人员伤亡情况进行了对比,表明方法的有效性。该方法可为地震应急救援决策提供了技术支持。 相似文献
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汶川地震与玉树地震自救互救调查情况比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对比汶川地震和玉树地震震后问卷调查数据,对震后灾民自救互救过程中的实际情况开展了系统的分析研究。结果表明:(1)自救互救是地震救援中受困人员获救的主要方式;(2)玉树地震参与自救互救人数比例较高,说明经过汶川地震后,公众的自救互救意识得到较明显的提高,更加主动和积极地参与到震后抢险等社会活动中;(3)在两次地震自救互救过程中,主要的困难在于缺乏救生工具和经验,并且救援工作缺乏组织管理,相互协调能力不足。基于以上调查结果,为全面提升我国地震应急救援水平和应急能力提出了一些建议和对策。 相似文献
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《华南地震》2018,(3)
大震巨灾发生后,如何在72 h黄金救援期挽救人民群众的生命是救援工作的重中之重,但往往由于通信基站破坏或通信阻塞,使得被埋压人员无法与外界取得联系,只能通过呼救或敲击等原始方式求救,效果不佳且耗费体力。外界搜索一般通过人工搜索、搜救犬、生命探测仪等方式,存在探测区域小、易受干扰、价格昂贵等不足。针对这一问题,提出了基于Wi-Fi的新型地震埋压人员快速求救和搜救系统,具有覆盖范围广、传输速度快、成本低、易操作等优点,可有效提高搜救效率。与其他Wi-Fi定位方法不同,基于信号强度的RSSI测距定位算法不需事先收集Wi-Fi接入点的位置信息,更加符合震后搜救的实际情况。借助目前普遍使用的移动智能终端,受困人员通过客户端程序发送求救信号,救援人员利用基于Wi-Fi信号强度的RSSI测距模型,通过三点定位和优化处理,快速确定埋压人员的具体位置,从而有针对性地分配救援力量,及时高效地展开救援。经过在国家陆地搜寻与救护基地不同废墟环境场景下的实地测试,系统运作效果良好,能满足地震求救、搜救人员的救援需要。 相似文献
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为能在搜救地震受困人员时,实时监测灾区情况,增强实时性及降低搜救误差,研究物联网技术在地震受困人员应急搜救中的应用,设计基于物联网的地震应急搜救系统,采用RFID识读器将采集的数据通过互联网传输至数据处理中心服务器上,再反馈至灾区信息处理子系统中的监测防御模块中,若出现异常情况则开启射频模块,命令现场报警装置响应报警应急搜救信号;通过蚁群算法获取最优搜救路线,及时搜救地震受困人员。实验结果表明,设计系统可有效搜救地震受困人员,且系统的吞吐率高达90%,搜救准确率均值高达97.6%,耗时均值仅为0.88 h,具有较高的搜救准确率和搜救效率。 相似文献
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从救灾的实际需求出发,结合救灾需求的时间效用差异性,在地震应急救援紧迫性分析的基础上,对救援人员、救灾物资进行优先分级,分别给出特急期、突急期和紧急期内的救援力量和救灾物资配置。 相似文献
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强地震发生后, 道路是抗震救灾的生命线, 快速有效地提供灾区可通行道路的状况可为地震应急救援力量的部署提供强有力的信息支撑。 基于遥感图像的震害道路识别是遥感地震应急领域中的难点, 但对于地震应急具有无可比拟的价值。 在总结分析地震前后道路影像特征的基础上, 系统地介绍了遥感影像道路提取方法, 之后介绍了遥感震害道路评估工作流程, 重点阐述了遥感震害道路提取与评估方法, 然后综合分析了遥感道路提取在地震应急中的不足, 最后展望了未来遥感技术在震害道路提取与评估中的应用。 相似文献
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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。 相似文献
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强烈地震会导致建筑物倒塌进而造成室内人员压埋,因此,把特定区域和建筑群的压埋率作为震后救援的决策指标尤为重要。但地震建筑物倒塌受多个影响因素共同作用,造成了压埋率模型的后验倒塌率评估的不确定性问题。针对这个问题采用直觉模糊层次分析法,选取了震级、震源深度、震中距、抗震设防烈度、地基和基础、建筑物结构类型和结构现状等七大影响因素进行加权分析。运用LINGO软件建模解算出了各影响因素权重,通过极大似然法估算了各影响因素对建筑物倒塌率的影响值,进而评估出了建筑物预估倒塌率,并结合先验在室率模型及其区划,建立了基于直觉模糊层次分析法的地震压埋率模型。最后以汶川灾区学校为例,进行了压埋率评估,并对其进行了误差分析。研究表明:抗震设防烈度、建筑物结构类型和结构现状是影响建筑物倒塌的主要因素;在实际评估中模型精度达到±0.15,能为震后快速应急救援提供决策辅助。 相似文献
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地震现场救援要素众多,部署分散,为了统一管理救援要素,综合展示救援态势,设计一种基于B/S架构的地震应急救援态势标绘系统,采用Google Maps API v3实现前端Web GIS功能,加载谷歌地图,标绘震情灾情和救援要素信息,通过AJAX方式与服务器端进行数据交互,保存要素信息或者获取服务器端数据,系统设计聊天室功能,登录用户可以在线实时交流。本系统对使用环境要求低,支持多种移动终端,适合地震现场人员使用,实现了分布式要素标绘功能,是地震现场救援行动的有效辅助决策工具。 相似文献
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