基于网络灾情数据融合的震后建筑物倒塌快速评估

P954%X43; 网络灾情数据为震后损失快速评估提供了全新的视角,而网络灾情数据语义上的模糊性和内容上的冲突性严重制约了其在应急评估中的应用.为解决其模糊性与冲突性,充分挖掘其价值,构建了基于网络灾情数据融合的建筑物倒塌快速评估模型.首先,在网络灾情数据核心词汇提取的基础上,基于云模型理论,结合蒙特卡洛模拟思想,对网络灾情数据的模糊性进行量化;其次,通过网络灾情数据的可信度和模糊性度量,对冲突数据进行修正;然后,基于D-S证据理论,融合修正后的数据,获取建筑物倒塌率评估结果;最后,利用漾濞5·21 Ms 6.4地震后15 h、玛多5·22 Ms 7.4地震和芦山4·20 Ms 7.0地震后1...

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Published in防灾减灾工程学报 Vol. 44; no. 1; pp. 12 - 27
Main Authors 闫泽正, 赵晗萍, 梁瑾璠, 朱雷, 刘宇翔
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京师范大学地理科学学部,北京100875 01.02.2024
航天科工海鹰集团有限公司,北京100070%北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875
Subjects
data fusion
建筑物倒塌
网络灾情数据
building collapse
earthquake disaster
数据融合
地震灾害
web-based disaster data
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ISSN1672-2132
DOI10.13409/j.cnki.jdpme.20230417004

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Summary:P954%X43; 网络灾情数据为震后损失快速评估提供了全新的视角,而网络灾情数据语义上的模糊性和内容上的冲突性严重制约了其在应急评估中的应用.为解决其模糊性与冲突性,充分挖掘其价值,构建了基于网络灾情数据融合的建筑物倒塌快速评估模型.首先,在网络灾情数据核心词汇提取的基础上,基于云模型理论,结合蒙特卡洛模拟思想,对网络灾情数据的模糊性进行量化;其次,通过网络灾情数据的可信度和模糊性度量,对冲突数据进行修正;然后,基于D-S证据理论,融合修正后的数据,获取建筑物倒塌率评估结果;最后,利用漾濞5·21 Ms 6.4地震后15 h、玛多5·22 Ms 7.4地震和芦山4·20 Ms 7.0地震后12 h内的网络灾情数据,验证该模型的有效性.案例研究表明,评估结果与实际损失相吻合,该模型可为震后建筑物倒塌快速评估提供辅助支持.
ISSN:1672-2132
DOI:10.13409/j.cnki.jdpme.20230417004