CN116703197A - 一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法及系统，方法包括：从地震行业系统获取地震行业数据，并从其他行业系统获取各个其他行业数据；利用所述地震行业数据和所述行业数据进行灾害快速协同评估；所述灾害快速协同评估包括灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破坏评估。本发明在地震灾害发生后，在信息共享的条件下，互相促进、以灾害快速协同评估为目的，进行科学决策。利用多媒体计算机和通信技术，结合当前可利用支撑资源，在震后协同评估地震造成的各类灾害现象以达到救灾效率最大化的过程，产出科学合理的灾害规模断定结果，为应急指挥决策服务。

Description

一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法和系统
技术领域
本发明涉及地质灾害评估技术领域，特别是涉及一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法和系统。
背景技术
地震灾害是由地震引发强烈的地面运动、地震断层运动等造成的人员伤亡、建筑物破坏、引发次生灾害等，对社会生活和经济发展有着广泛而深远的影响。破坏性地震发生后，政府、救援队等急需地震影响范围、人员伤亡、重点目标受损等信息，为地震应急快速响应与决策提供重要依据。
地震灾害具有突发性，通常会在一瞬间给人类社会带来生命财产的严重破坏。破坏性地震发生后，由于通讯和交通中断，会有一段外界得不到灾区信息的黑箱期(地震发生到灾区首次传出信息的时间区)。以历史经验，这个时间区长则17个小时，短则45分钟。在地震灾害发生后，最关键、最紧迫的任务是启动应急响应并开展抗震救灾决策部署。抢险救人对时间的严酷要求，使以上这一系列的行动几乎要在黑箱期内完成。在此黑箱期内，需要获取较为宏观的地震灾害数据，从而辅助应急救灾管理部门对本次地震有一个整体上的认知，从而协同、融合各类信息对灾害进行综合、快速评估，用于第一时间宏观的决策。
但目前的现有技术无法在黑箱期内实现对地震灾害数据的宏观获取，并辅助应急管理部门进行第一时间宏观的决策。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法和系统。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
本发明一方面提供了一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法，包括：
从地震行业系统获取地震行业数据，并从其他行业系统获取各个其他行业数据；所述其他行业系统包括测绘行业、统计行业和住建行业；
利用所述地震行业数据和所述行业数据进行灾害快速协同评估；所述灾害快速协同评估包括灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破坏评估。
优选地，所述地震行业数据包括：地震速报数据、烈度速报数据、历史地震震害数据和抗震设防烈度数据；所述地震速报数据包括地震时间、震中位置和震级；所述烈度速报数据包括仪器烈度速报数据；所述历史地震震害数据包括历史地震的极震区烈度信息、灾区范围信息、受灾人口信息、遇难人员(含失踪)信息、重伤人员信息和建筑物破坏信息。
优选地，所述其他行业数据包括：行政区划数据、基础地理空间数据、人口数据和建筑物参数。
优选地，所述灾区和影响范围评估的步骤包括：
以所述烈度速报数据为基准，评定地震影响范围及极震区烈度；
将评定的所述地震影响范围叠加在所述行政区划数据上，得到灾区包含的行政区划信息；
将所述行政区划信息叠加在所述人口信息上，得到受灾人口数据。
优选地，所述人员伤亡评估的步骤包括：
利用遇难人员评估模型获取死亡人数；所述遇难人员评估模型的公式为：
ln(N日)＝22.73+11.1ln(I)+0.34ln(ρ)；
ln(N夜)＝11.35+6.2ln(I)+0.36ln(ρ)；其中，N日为白天8:00-18:00发震时的所述死亡人数；N夜为夜间18:01-次日7:59发震时的死所述亡人数，I为地震烈度，ρ为所述人口信息中的人口密度；
利用重伤人数评估模型获取重伤人数；所述重伤人数评估模型的公式为：
G＝(-2.2Ie+25.5)×ND；其中，G为重伤人数，Ie为极震区烈度，重伤为需要住院治疗的伤员；ND为死亡人数。
优选地，所述建筑物破坏评估的步骤包括：
将建筑物进行分类，得到多类建筑结构；所述建筑结构包括其他结构、单层民宅、多层砌体、钢筋混凝和高层建筑；
并以破坏概率的形式给出不同烈度下建筑物不同破坏状态的概率；所述破坏状态包括：基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏和毁坏；所述破坏概率的计算公式为：其中，I为地震烈度；n为标识烈度圈I内的乡镇个数；F(I)为表示在烈度I内，各类建筑的每类破坏面积之和；P[Dj/I]为s类建筑在烈度I，j类破坏比率；BS为表示I烈度，每个乡镇中s类建筑的面积。
优选地，利用所述地震行业数据和所述其他行业数据进行灾害快速协同评估之后，还包括：
整理历史震例中每个震级下的极震区烈度信息、灾区范围信息、死亡人数(含失踪)、重伤人数和建筑物破坏的数据；
统计相同震级地震的极震区烈度信息，若历史震例中某一烈度值占比最高，则将该烈度值定为所述极震区烈度信息的对比值；
计算相同震级地震的灾区范围信息的第一平均值，并以所述第一平均值作为所述灾区范围信息的对比值。
计算相同震级地震的死亡人数和重伤人数的第二平均值，并以所述第二平均值取整后作为死亡人数和重伤人数的对比值；
计算相同震地震的建筑物破坏面积的第三平均值，并以所述第三平均值作为对比值；
根据各个对比值和灾害快速协同评估的数据进行对比，若评估结果高于对应的平均值，给出所述评估结果比历史震例平均值高的提示；若评估结果低于对应的平均值，给出所述评估结果比历史震例平均值低的提示；若评估结果等于对应的平均值，给出所述评估结果与历史震例平均值一致的提示。
本发明另一方面还提供了一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的系统，包括：
数据获取模块，用于从地震行业系统获取地震行业数据，并从其他行业系统获取各个其他行业数据；所述其他行业系统包括测绘行业、统计行业和住建行业；；
灾害评估模块，用于利用所述地震行业数据和所述行业数据进行灾害快速协同评估；所述灾害快速协同评估包括灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破坏评估。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法及系统，方法包括：从地震行业系统获取地震行业数据，并从其他行业系统获取各个其他行业数据；所述其他行业系统包括测绘行业、统计行业和住建行业；利用所述地震行业数据和所述行业数据进行灾害快速协同评估；所述灾害快速协同评估包括灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破坏评估。本发明在地震灾害发生后，在信息共享的条件下，互相促进、以灾害快速协同评估为目的，进行科学决策。利用多媒体计算机和通信技术，结合当前可利用支撑资源，在震后协同评估地震造成的各类灾害现象以达到救灾效率最大化的过程，产出科学合理的灾害规模断定结果，为应急指挥决策服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的极震区烈度评估示意图；
图3为本发明实施例提供的灾区范围和受灾人口评估示意图；
图4为本发明实施例提供的死亡人数评估示意图；
图5为本发明实施例提供的重伤人数评估示意图；
图6为本发明实施例提供的建筑物破坏评估示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤、过程、方法等没有限定于已列出的步骤，而是可选地还包括没有列出的步骤，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤元。
本发明的目的是提供一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法及系统，能够结合当前可利用支撑资源，在震后协同评估地震造成的各类灾害现象以达到救灾效率最大化的过程，产出科学合理的灾害规模断定结果，为应急指挥决策服务。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例提供的方法流程图，如图1所示，本发明提供了一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法，包括：
步骤100：从地震行业系统获取地震行业数据，并从其他行业系统获取各个其他行业数据；
步骤200：利用所述地震行业数据和所述行业数据进行灾害快速协同评估；所述灾害快速协同评估包括灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破坏评估。
具体的，本实施例需要从地震行业内以及其他行业系统中获取数据。涉及到的系统如表1所示，其中所述地震行业数据包括：地震速报数据、烈度速报数据、历史地震震害数据和抗震设防烈度数据；所述地震速报数据包括地震时间、震中位置和震级；所述烈度速报数据包括仪器烈度速报数据；所述历史地震震害数据包括历史地震的极震区烈度信息、灾区范围信息、遇难人员(含失踪)信息、重伤人员信息和建筑物破坏信息。所述其他行业数据包括：行政区划数据、基础地理空间数据、人口数据和建筑物参数。
表1数据列表
优选地，如图2和图3所示，所述灾区和影响范围评估的步骤包括：
以所述烈度速报数据为基准，评定地震影响范围和极震区烈度；
将评定的所述地震影响范围叠加在所述行政区划数据上，得到灾区包含的行政区划信息；
将所述行政区划信息叠加在所述人口信息上，得到受灾人口数据。
优选地，如图4所示，所述人员伤亡评估的步骤包括：
利用遇难人员评估模型获取死亡人数；所述遇难人员评估模型的公式为：
ln(N日)＝22.73+11.1ln(I)+0.34ln(ρ)；
ln(N夜)＝11.35+6.2ln(I)+0.36ln(ρ)；其中，N日为白天8:00-18:00发震时的所述死亡人数；N夜为夜间18:01-次日7:59发震时的死所述亡人数，I为地震烈度，ρ为所述人口信息中的人口密度；
利用重伤人数评估模型获取重伤人数；所述重伤人数评估模型的公式为：G＝(-2.2Ie+25.5)×ND；
其中G为重伤人数，Ie为地震烈度，重伤为需要住院治疗的伤员；ND为死亡人数。
可选地，本实施例中的建筑物破坏评估首先将建筑物分类，分为其他结构、单层民宅、多层砌体、钢筋混凝、高层建筑5类，并以破坏概率的形式给出不同烈度下建筑物不同破坏状态的概率(表2-表5)。房屋建筑的破坏通常分为5个等级：基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏、毁坏。
基本完好：房屋承重构件完好，个别非承重构件破坏轻微，不加修理可继续使用；
轻微完好：房屋个别承重构件出现可见裂缝，非承重构件破坏轻微，不加修理或稍加修理即可继续使用；
中等破坏：多数承重墙出现裂缝，个别墙体有严重裂缝；结构基本使用功能受到一定影响，修理后可使用；
严重破坏：多数承重墙有明显裂缝，部分严重破坏；结构基本使用功能受到严重影响，难以修复或无修复价值；
毁坏：多数墙体严重破坏，结构濒临倒塌或已倒塌；结构使用功能不复存在，已无修复可能。
表2其他结构房屋震害矩阵(％)
地震烈度 基本完好 轻微破坏 中等破坏 严重破坏 毁坏
Ⅵ度 32.5 26.5 22.5 16.5 2.0
Ⅶ度 16.5 18.5 20.0 26.0 19.0
Ⅷ度 7.0 12.0 16.5 27.0 37.5
Ⅸ度 2.5 8.5 14.0 25.0 50.0
Ⅹ度 0.0 1.5 7.5 17.5 73.5
表3单层民宅震害矩阵(％)
地震烈度 基本完好 轻微破坏 中等破坏 严重破坏 毁坏
Ⅵ度 65.4 29.1 5.5 0.0 0.0
Ⅶ度 32.0 41.1 23.6 3.2 0.0
Ⅷ度 6.8 25.6 40.4 24.3 2.9
Ⅸ度 0.0 3.5 29.5 41.1 25.9
Ⅹ度 0.0 0.0 7.1 27.5 65.4
表4多层砌体房屋震害矩阵(％)
地震烈度 基本完好 轻微破坏 中等破坏 严重破坏 毁坏
Ⅵ度 71.8 24.8 3.4 0.0 0.0
Ⅶ度 17.5 68.1 11.2 3.2 0.0
Ⅷ度 3.0 18.5 65.5 10.1 2.9
Ⅸ度 3.0 18.5 65.5 10.1 2.9
Ⅹ度 0.0 0.0 3.9 26.5 69.6
表5钢筋混凝震害矩阵(％)
地震烈度 基本完好 轻微破坏 中等破坏 严重破坏 毁坏
Ⅵ度 98.0 2.0 0.0 0.0 0.0
Ⅶ度 88.2 10.0 1.8 0.0 0.0
Ⅷ度 36.1 51.3 10.7 1.9 0.0
Ⅸ度 2.1 30.2 54.5 11.4 1.8
Ⅹ度 0.0 1.6 30.0 50.7 17.7
表6高层建筑震害矩阵(％)
则建筑物破坏率计算如下：
I:地震烈度；
n:标识烈度圈I内的乡镇个数；
F(I):表示在烈度I内，各类建筑的每类破坏面积之和；
P[Dj/I]:表示s类建筑在烈度I，j类破坏比率；
BS：表示I烈度，每个乡镇中s类建筑的面积。
优选地，利用所述地震行业数据和所述其他行业数据进行灾害快速协同评估之后，还包括：
根据评估结果确定地震黑箱期内快速响应措施和辅助决策建议。
进一步地，本实施例中协同评估内容如表7所示，本实施例在评估后评估对比值，具体为：
整理历史震例中每个震级下的极震区烈度信息、灾区范围信息、死亡人数(含失踪)、重伤人数和建筑物破坏的数据，并给出对比值。
极震区烈度：统计相同震级地震的极震区烈度，若震例中某一烈度值占比最高，则将该烈度定为对比值。
受灾范围：计算相同震级地震的受灾范围的平均值，以平均值作为对比值。
人员伤亡：计算相同震级地震的人员死亡(含失踪)、重伤人数的平均值，以平均值取整后作为对比值。
建筑物破坏面积：计算相同震级地震的建筑物破坏面积的平均值，以该平均值作为对比值。
将评估的数据与对比值相比较，三种结果如下：
①若评估结果高于平均值，给出该结果比历史震例平均值高的提示；
②若评估结果低于平均值，给出该结果比历史震例平均值低的提示；
③若评估结果等于平均值，给出该结果与历史震例平均值一致的提示。
表7协同评估内容及数据
优选地，根据评估结果确定地震快速响应措施和辅助决策建议之后，还包括：
将所述黑箱期的地震快速响应措施和所述辅助决策建议发送至各个监控终端；所述监控终端包括PC端和移动手持端。
具体的，本实施例根据上述方法构建有快速协同评估平台，地震灾害快速协同评估平台建立在地震局应急指挥中心网络软、硬件平台上，在地震发生后，该平台实现各类数据的整合，利用数据进行快速协同评估并产出报告。
可选地，报告内容具体包括：地震基本参数、灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破环评估和结论；其中结论包括黑箱期的地震快速响应措施和辅助决策建议等内容。
进一步地，快速协同评估平台的硬件应包括PC端和移动手持端；支持多种数据输入输出接口；采用主流企业级服务器、双电源、硬盘数据冗余保护。
更进一步地，本事实例中的快速协同评估平台中构建有网络及服务器，具体内容如下：
(1)搭建基于互联网、局域网的安全网络环境,实现互联互通；各系统之间能满足100Mbps的数据传输速率；
(2)数据传输网络采用专线或加密隧道。
此外，本实施例中的软件系统包括操作系统、数据库管理及服务系统，应用程序三个部分。
对应上述方法，本实施例又提供了一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的系统，如图2所示，包括：
数据获取模块，用于从地震行业系统获取地震行业数据，并从其他行业系统获取各个其他行业数据；
灾害评估模块，用于利用所述地震行业数据和所述行业数据进行灾害快速协同评估；所述灾害快速协同评估包括灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破坏评估。
优选地，还包括：
决策模块，用于根据评估结果确定黑箱期的地震快速响应措施和辅助决策建议。
优选地，还包括：
数据发送模块，用于将所述黑箱期的地震快速响应措施和所述辅助决策建议发送至各个监控终端；所述监控终端包括PC端和移动手持端。
本发明的有益效果如下：
本发明在地震灾害发生后，在地震行业数据、其他行业数据等信息的基础上，利用快速协同评估平台在震后1小时内对灾区影响范围、极震区烈度、人员伤亡、建筑物破坏等信息进行快速协同评估，并产出快速协同评估报告，能够提高评估灾害的精准程度，能够达到救灾效率最大化的过程，产出科学合理的灾害规模断定结果，为应急指挥决策服务。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的方法，其特征在于，包括：
从地震行业系统获取地震行业数据，并从其他行业系统获取各个其他行业数据；所述其他行业系统包括测绘行业、统计行业和住建行业；
利用所述地震行业数据和所述行业数据进行灾害快速协同评估；所述灾害快速协同评估包括灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破坏评估。
2.根据权利要求1所述的地震灾害快速协同评估的方法，其特征在于，所述地震行业数据包括：地震速报数据、烈度速报数据、历史地震震害数据和抗震设防烈度数据；所述地震速报数据包括地震时间、震中位置和震级；所述烈度速报数据包括仪器烈度速报数据；所述历史地震震害数据包括历史地震的极震区烈度信息、灾区范围信息、受灾人口信息、遇难人员信息、重伤人员信息和建筑物破坏信息。
3.根据权利要求2所述的地震灾害快速协同评估的方法，其特征在于，所述其他行业数据包括：行政区划数据、基础地理空间数据、人口数据和建筑物参数。
4.根据权利要求3所述的地震灾害快速协同评估的方法，其特征在于，所述灾区和影响范围评估的步骤包括：
以所述烈度速报数据为基准，评定地震影响范围；
将评定的所述地震影响范围叠加在所述行政区划数据上，得到灾区包含的行政区划信息；
将所述行政区划信息叠加在所述人口信息上，得到受灾人口数据。
5.根据权利要求4所述的地震灾害快速协同评估的方法，其特征在于，所述人员伤亡评估的步骤包括：
利用遇难人员评估模型获取死亡人数；所述遇难人员评估模型的公式为：
ln(N日)＝22.73+11.1ln(I)+0.34ln(ρ)；
1n(N夜)＝11.35+6.2ln(I)+0.36ln(ρ)；其中，N日为白天8:00-18:00发震时的所述死亡人数；N夜为夜间18:01-次日7:59发震时的所述死亡人数，I为地震烈度，ρ为所述人口信息中的人口密度；
利用重伤人数评估模型获取重伤人数；所述重伤人数评估模型的公式为：G＝(-2.2Ie+25.5)×ND；
其中G为重伤人数，Ie为极震区烈度，重伤为需要住院治疗的伤员；ND为死亡人数。
6.根据权利要求5所述的地震灾害快速协同评估的方法，其特征在于，所述建筑物破坏评估的步骤包括：
将建筑物进行分类，得到多类建筑结构；所述建筑结构包括其他结构、单层民宅、多层砌体、钢筋混凝和高层建筑；
并以破坏概率的形式给出不同烈度下建筑物不同破坏状态的概率；所述破坏状态包括：基本完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏和毁坏；所述破坏概率的计算公式为：其中，I为地震烈度；n为标识烈度圈I内的乡镇个数；F(I)为表示在烈度I内，各类建筑的每类破坏面积之和；P[Dj/I]为s类建筑在烈度I，j类破坏比率；BS为表示I烈度，每个乡镇中s类建筑的面积。
7.根据权利要求6所述的地震灾害快速协同评估的方法，其特征在于，利用所述地震行业数据和其他行业数据进行灾害快速协同评估之后，还包括：
整理历史震例中每个震级下的极震区烈度信息、灾区范围信息、死亡人数和重伤人数、建筑物破坏的数据；
统计相同震级地震的极震区烈度信息，若历史震例中某一烈度值占比最高，则将该烈度值定为所述极震区烈度信息的对比值；
计算相同震级地震的灾区范围信息的第一平均值，并以所述第一平均值作为所述灾区范围信息的对比值。
计算相同震级地震的死亡人数和重伤人数的第二平均值，并以所述第二平均值取整后作为死亡人数和重伤人数的对比值；
计算相同震级地震的建筑物破坏面积的第三平均值，并以所述第三平均值作为对比值；
根据各个对比值和灾害快速协同评估的数据进行对比，若评估结果高于对应的平均值，给出所述评估结果比历史震例平均值高的提示；若评估结果低于对应的平均值，给出所述评估结果比历史震例平均值低的提示；若评估结果等于对应的平均值，给出所述评估结果与历史震例平均值一致的提示。
8.一种适用于黑箱期的地震灾害快速协同评估的系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于从地震行业系统获取地震行业数据，并从其他行业系统获取各个其他行业数据；所述其他行业系统包括测绘行业、统计行业和住建行业；
灾害评估模块，用于利用所述地震行业数据和所述行业数据进行灾害快速协同评估；所述灾害快速协同评估包括灾区和影响范围评估、人员伤亡评估和建筑物破坏评估。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117077897A (zh) * 2023-09-21 2023-11-17 四川省华地建设工程有限责任公司 一种地震灾害破坏推演方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104346538A (zh) * 2014-11-26 2015-02-11 中国测绘科学研究院 基于三种灾情因子控制的地震灾害评估方法
CN111985847A (zh) * 2020-09-02 2020-11-24 四川省地震局减灾救助研究所 一种地震灾害风险评估与对策分析系统
CN112434951A (zh) * 2020-11-25 2021-03-02 中国海洋大学 一种地震灾害等级评估方法及系统
CN115808711A (zh) * 2023-02-06 2023-03-17 四川地震台 基于烈度速报的地震灾害损失评估方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104346538A (zh) * 2014-11-26 2015-02-11 中国测绘科学研究院 基于三种灾情因子控制的地震灾害评估方法
CN111985847A (zh) * 2020-09-02 2020-11-24 四川省地震局减灾救助研究所 一种地震灾害风险评估与对策分析系统
CN112434951A (zh) * 2020-11-25 2021-03-02 中国海洋大学 一种地震灾害等级评估方法及系统
CN115808711A (zh) * 2023-02-06 2023-03-17 四川地震台 基于烈度速报的地震灾害损失评估方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117077897A (zh) * 2023-09-21 2023-11-17 四川省华地建设工程有限责任公司 一种地震灾害破坏推演方法及系统
CN117077897B (zh) * 2023-09-21 2024-03-19 四川省华地建设工程有限责任公司 一种地震灾害破坏推演方法及系统

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