一、安徽地震灾害直接损失预测（论文文献综述）
王建飞[1]（2021）在《基于遥感技术的建筑抗震因子提取与应用研究》文中认为开展建筑抗震能力影响因子（下文简称“抗震因子”）调查,预测地震情景下的建筑破坏比,是编制区域防震减灾规划、制定区域抗震设防水准的重要依据。受“保障生命”的抗震设计思路影响,传统的单体建筑抗震能力验算重点在于研究单体建筑的物理响应机制、建立建筑破坏概率模型。在此基础上,通过影响建筑破坏率的“结构、高度、设防等级”等抗震因子加权,建立了丰富的区域建筑震害预评估模型。近年来,在“保障性态”的抗震设计新思路下,建筑抗震能力评估不仅考虑建筑本身的破坏概率,还增加了“建筑使用功能、人员伤亡、经济损失”等社会影响方面的考虑。在传统的“结构、高度、设防等级”等抗震因子体系中引入“设防水准、人口密度、经济密度”等空间分布差异显着的因素,综合开展城市群、建筑群建筑抗震能力,构建地震情景,预评估建筑破坏比、人员伤亡和经济损失是当前建筑抗震能力评估的新趋势。第一次全国自然灾害风险普查对我国的建筑抗震因子数据调查提出了“范围更广、效率更高”的需求。然而,由于我国地域辽阔且建筑基础数据库不完整,加之,传统实地调查方法难度大、成本高且效率较低。如何建立快速、高效、低成本的大范围建筑抗震因子调查方法,建立适合大空间尺度的震害预评估流程,是我国自然灾害风险普查亟需解决的关键科学问题。针对建筑群震害预评估中的抗震因子参数难获取的问题,本论文研究了各类遥感数据与Web大数据信息相结合的建筑群抗震因子提取方法,结合灯光遥感数据,统计分析了人口与经济等承灾体的时空分布特征,构建了基于遥感的震害预评估流程与方法。本文取得的主要成果包括:（1）基于建筑震害等级和震害指数,研究了影响建筑抗震能力的主要因素,分析了各类遥感影像的“光谱特征、纹理特征、相位特征”等遥感指数与建筑“轮廓、高度、年代”等抗震因子的关系,介绍了各类建筑抗震因子的遥感提取原理。基于遥感提取的建筑抗震因子（下文简称“遥感抗震因子”）概率化分布特点,给出了基于遥感抗震因子的建筑破坏比预评估方法。（2）构建了基于遥感数据的建筑群抗震因子提取流程与方法。结合Web大数据改进了K-means影像分类算法,提出了网络数据与遥感数据相结合的建筑区快速提取技术,提取精度可达到90%以上;针对国内建筑属性数据库不完善的问题,提出了“城市、乡镇、农村”三级抽样的建筑抗震因子获取方法,评估了“人口普查数据”和“1%人口抽样调查数据”的建筑属性分布率随时间变化特征,在双侧精度99%置信区间内,全国各省份建筑属性结构在10年内无显着变化。最终认为,“人口普查数据”中的建筑属性分布概率可作为区域建筑抗震因子参数输入区域建筑破坏比预评估模型。（3）建立了单体建筑抗震因子的遥感提取方法与流程。基于机器学习的Seg Net模型建立了基于GF-2的0.8m分辨率建筑轮廓提取方法,平均提取精度92.14%;提出了基于永久散射体合成孔径雷达干涉测量（Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar,PS-In SAR）相位残差的建筑高度提取方法,结果的误差均值为-0.06层,误差均方差为2.01层（样本最大楼层数为29层）,能够满足建筑易损性曲线评估模型的要求;建立了基于时序光学遥感数据和web大数据的建筑年代变化检测方法,90年代以前老旧建筑的识别率46.15%,90年代建筑识别率63.55%,2000-2010年建筑识别率84.23%,2010年以后建筑识别率90.91%;尝试基于PS-In SAR的时序形变数据,探索考虑大型建筑热胀冷缩系数的结构鉴定方法,结构判别精度可达到70.17%。（4）分别以首都圈和四川为研究区,基于模糊评价法与建筑易损曲线,实现了应用遥感技术进行建筑震害预评估。以首都圈当前建筑震害因子数据为例,复现1976年唐山地震,预评估了首都圈建筑群破坏比,产出县域尺度的建筑抗震指数与模拟的宏观地震烈度;以四川省2008年汶川地震前后遥感数据为例,模拟了2008年四川省建筑震害、震中区县人员伤亡及建筑经济损失,验证了本方法的震害损失预评估精度。
邓彩霞[2]（2021）在《基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究》文中提出自然灾害风险一直以来威胁着人类生存与安全,也一直学术界关注的焦点问题和政府治理的重要内容。随着科技的进步以及灾害治理经验的积累,人类的减灾能力得到较大的提升,然而,随着全球气候变化以及人类社会生活对自然环境干预范围和深度的增加,人与自然的关系也日益变得紧张,灾害风险日益加剧。青海省位于青藏高原,是一个集西部地区、民族地区、高原地区和欠发达地区所有特点于一体的省份,各种传统和非传统、自然和社会的安全风险时刻威胁着社会的可持续发展。青海特定的环境条件决定了当地灾害频发,同时也是全国自然灾害较为严重的省份之一,具有灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等特点。社区作为社会构成的基本单元,是防灾减灾的前沿阵地和基础。青海农牧社区基础设施落后,生态系统脆弱,受到自然灾害损害的可能性和严重性程度较高,被认为是防灾减灾工作的最薄弱地区。青海气象灾害多发,雪灾是青海省畜牧业的主要灾害,全省牧业区每年冬春期间不同程度遭受雪灾,“十年一大灾,五年一中灾,年年有小灾”已成为规律。在全球气候变暖以及极端天气现象的影响下,“黑天鹅”型雪灾不但对农牧民安全生产生活造成威胁,对区域经济社会全面协调可持续发展等形成挑战,而且还考验着地方政府的自然灾害的综合治理能力,思考如何提升农牧社区减灾能力刻不容缓。随着情景分析法在危机管理领域的应用,情景分析和构建被认为是提升应急能力的有效工具,对于农牧社区雪灾的减灾而言,在情景构建基础上所形成的实践分析结果对于现实问题的解决具有一定的战略指导意义。本研究聚焦于提升青海农牧社区减灾能力这一核心问题,以情景分析理论、危机管理理论、极值理论、复杂系统理论为研究的理论基础,运用实地调查法、情景分析法、德尔菲法、层次分析法等具体的研究方法,以“情景—任务—能力”分析框架为理论分析工具,首先从致灾因子的分析着手,对青海省农牧社区典型灾害进行识别;其次通过情景要素分析、关键要素选择、情景描述等方面着手对识别的典型灾害进行“最坏可信”情景构建,然后基于典型灾害的情景构建梳理出相应减灾任务,总结归纳出农牧社区不同减灾主体完成减灾任务所应该具备的能力条件,并结合现实对农牧社区减灾能力进行了定量与定性相结合的评估,最终分别从规则准备、资源准备、组织准备、知识准备、行动规划等方面提出农牧社区减灾能力提升的策略。本研究认为随着应急管理体系从“以体系建构”向“以能力建设”为重点的转变,着眼于全方位的能力建设,提升灾害治理的制度化、规范化、社会化水平是农牧社区减灾的必由之路。作为一种支撑应急全过程,以及应急管理中基础性行动的应急准备是能力建设的抓手。意识是行动的先导,要做好这一基础性行动其关键在于一个具备战略能力、拥有良好灾害价值观的领导体系,运用情景构建做好全面应急准备。完善的规则体系是应急准备、乃至采取应急行动所应遵循的的法定依据和行为准则;完善相应的法律法规,加强危机应急法规建设是做好农牧社区减灾工作的前提;良好的组织架构是提升农牧社区减灾能力的关键,加强各级政府部门在农牧区减灾中的核心地位和主导责任,坚持村社本位,实现以农牧民群众为主体,多元主体有效整合,形成灾害治理的协同格局。完备的知识准备是激发农牧社区减灾能力提升的内在动力,通过各种正式和非正式的渠道获取和累积灾害知识,形成正确的灾害价值观,占据减灾的主动地位;有针对性的借助信息技术,培养专门人才推动减灾专业化,助推农牧社区减灾能力提升。资源准备是农牧社区的减灾保障,构建合理的社区公共应急资源体系关键在于资源结构的优化。优先准备风险级别较高的减灾资源,优化资源存储数量和公共应急资源存储点,做好潜在资源共享平台,从而实现有限资源效用最大化。农牧社区减灾,规划先行,一套科学合理、行之有效的减灾指标体系是青海农牧区减灾管理的“指挥棒”,一项科学周密的专项减灾规划,是农牧区减灾任务实施的“路线图”和“控制表”。总之,在青海农牧社区灾害治理中,灾害情景构建与分析为灾害治理提供了一个全新的思路和发展方向。通过构建典型灾害具象化的“最坏可信情景”,让应急决策者、社区及其成员通过了解当前灾害态势,明确自身管理薄弱点,掌握可控干预节点,做好工作安排和充分的应急准备,预防灾害风险或者遏制灾后事态走向最坏局面。基于情景分析的农牧社区减灾能力的研究对于改进和完善现行农牧社区灾害应急管理体系,对于实现区域社会平安建设具有重大的实践和指导意义。
汪凡[3]（2020）在《震害损失综合评价的研究》文中研究表明震后震害损失的快速评估是极其重要的防灾减灾的科学手段,它为震后实施科学救援及灾后重建提供科学、合理的依据。地震应急工作需要有科学的、准确的震害评估结果。本文简要评述灾害损失评估和发展趋势。本文针对历史震区的震害损失进行评估,通过构建人员伤亡率、建筑破坏率、经济损失率指标系进行主成分分析综合评价,从而对地震灾害损失进行评估和高危地区分区,并通过对不同烈度区的震害损失分析评估,来预估地震灾害损失。本文搜集的1996年至2010年的历史震例,为综合模型提供数据支撑,据模型对数据的要求,统计记录了1996年至2010年发生的171次地震资料,利用历史震区资料建立灾害损失评估模型,为获取震区的基本信息,利用基于GIS技术获取人口、经济、建筑物公里格网数据,为此简单的介绍GIS技术对地震应急的的发展,并介绍其技术的特点与优势,同时也详述公里格网通过GIS技术的应用的具体步骤,以及利用公里格网获取震区基本信息的优势与特点。对获取的公里格网数据,进行预处理以及数据的标准化处理,构建其样本的协方差矩阵,通过正交变换,解求出建筑物损失,生命易损性,经济损失相关主成分,利用所得到主成分进行综合评价分析。为此详述了综合评价的概念以及该模型的优势与发展,同时也对针对震害的综合评价采取的事基于统计学分析的主成分分析方法进行详细介绍,并制作出对应的模型开展流程图。同时建立基于建筑易损性建立经济、人口的预估模型,为检验模型的科学合理性,利用1996年9月25云南丽江Ms 5.7级地震和2006年6月21甘肃文县Ms 5.0级地震进行模型的评估效果分析,并得到与实际相近或相似的模型预期效果。利用综合评价的震害评估模型将所研究的区域分为东北、中、西部分区,对研究区域进行高危险性分析,利用现在的资料,对中部分区有着较为完善的综合评价,由于西部地区、东北部分区以及高烈度区震例资料的缺乏,未能更好的展开评估分析,未来将会继续进行震例的积累,继续完善模型的评估功能,做出更加科学合理的综合评价分析。
闫路鹏[4]（2020）在《电网设施地震灾害风险研究》文中进行了进一步梳理中国是世界上地震活动最频繁和地震灾害最严重的国家之一,电网由于自身的特点,在电力系统中属于薄弱部分,在强震时容易发生破坏,引发停运事故。近年来随着中国经济的快速发展和城市化进程的加快,电网设施暴露性日益增大,电网设施的潜在地震灾害风险将与日俱增。因此,寻找防御措施和定量估计中国电网设施可能遭受不同强度地震灾害的可能性及损失,已成为保障国民经济可持续发展和社会有序生活的重要问题。为充分研究电网设施的地震灾害风险,本文利用中国第五代地震区划图中地震危险性分析的最新成果,考虑地震发生在时间和空间上的不均匀性,以县级行政区为评估单元,选取县级行政区政府驻地Ⅱ类场地条件下的基本地震动峰值加速度作为该地区基本地震动峰值加速度代表值,分段拟合得到中国大陆不同区域的地震危险性曲线,然后依据汶川地震中四川电网的震害资料建立电网设施地震易损性模型,结合中国大陆电网设施存量数据和造价清单建立中国大陆电网设施资产分布数据库,最后对未来一段时间中国大陆电网可能遭受的地震损失进行预测。论文主要完成了以下工作:1.提出了地震危险性曲线分段拟合方法,并以云南蒙自某代表场地为例,对分段拟合方法得到的地震危险性曲线和第五代地震区划图方法得到的地震危险性曲线进行了对比分析,利用中国第五代地震区划图的研究成果,选取县级行政区政府驻地Ⅱ类场地条件下的基本地震动峰值加速度作为该地区基本地震动峰值加速度代表值,忽略场地条件对地震动参数的影响,分段拟合得到了中国大陆不同区域的地震危险性曲线;2.列出了各类电网设施的清单并对它们进行了地震易损性分类,选取震害指数作为定量划分电网设施地震破坏状态的指标,将电网设施的地震破坏状态划分为五级,依据汶川地震中四川电网的震害资料建立了电网设施地震易损性模型并进行了拟合优度检验;3.基于电力年鉴和省级电力公司统计资料采用两级分配法建立了中国大陆电网设施存量数据库,依据国家电网公司通用造价标准同时考虑社会经济发展对电网设施造价的影响得到了电网设施造价清单,结合中国大陆电网设施存量数据库和电网设施造价清单建立了包含2854个县级评估单元的中国大陆电网设施资产分布数据库;4.利用中国第五代地震区划图分段拟合得到的地震危险性作为地震作用,结合电网设施地震易损性模型和中国大陆电网设施资产分布数据库,以县级行政区为评估单元建立了电网设施地震损失期望模型,预测了未来不同时间尺度中国大陆电网设施的地震损失期望和地震损失率期望,结果表明中国华北地区、东南沿海地区、南北地震带地区和新疆地区电网设施的地震灾害风险较高,此类地区应重点加强电网地震灾害风险防范;5.以县级行政区为评估单元建立电网设施地震损失超越概率模型,并以河南林州为例预测了未来不同时间尺度该地区电网设施地震损失超过给定损失值的概率和地震损失率超过给定损失率的概率。本文提出的电网设施地震灾害风险分析方法,可供政府和电力行业制定防震减灾规划和对策时参考。
韩冰[5]（2020）在《城市综合抗震能力指标体系研究》文中研究指明随着城市化进程的加快发展,城市人口越来越密集,地震发生时产生的巨大能量会严重影响城市住民正常生产生活,造成生命线设施破坏甚至引发不可预料的灾难性后果。因此,城市抗震减灾的工作任务越来越艰巨。基于此,建立科学合理有效的城市综合抗震能力指标体系,使城市综合抗震能力定量化评价成为可能,以期有效提高我国城市的综合抗震能力。首先,在参考国内外的相关文献及部门走访调研的基础上,通过对城市抗震能力的影响因素分析和震灾直接损失的多因素灰色关联分析,结合现有的研究成果,初步构建城市综合抗震能力评价指标体系。基于此,运用相关—变异系数法对初建指标体系进行优化筛选,形成包含5个系统层,17个要素层,35个指标层的评价指标体系。然后选取BP神经网络评价法,利用Matlab工具构建了城市综合抗震能力指标体系评价模型。BP神经网络的输出结果显示,经过函数训练后,实际输出值与期望输出值高度一致,相对误差均值为2.19%,说明该模型具有较好的应用价值,能在合理的误差范围内准确评价城市综合抗震能力的大小。评价结果表明,2017年唐山市综合抗震能力评级得分为0.78,根据城市综合抗震能力评级标准认定唐山市的综合抗震等级良好,达到较高水准。通过对唐山市综合抗震能力评价结果的分析,找出城市防灾环节中的薄弱点,为城市管理部门和公众提供辅助决策支持和信息支持,有效的减轻地震灾害。图21幅;表18个;参55篇。
时忠超[6]（2019）在《地震灾害预测地理信息管理系统的设计与实现》文中指出地震灾害是八类自然灾害中对人类危害性最大的。历史上发生的大多数地震都会影响到城市,有些甚至会摧毁城市。随着我国经济高速发展,我国城镇化进程也在不断的加快,截至2018年中国城镇化率已经达到59%。城市人口密集,经济发达,一旦较大规模地震发生在城市或者城市附近,将会造成大量的人员伤亡和经济损失,甚至会在短时间内摧毁整个城市。我国幅员辽阔,位于世界两大地震带环太平洋地震带和欧亚地震带之间,是世界地震灾害最严重的国家之一,因此城市防震减灾是一项重要的工作。震害预测是防震减灾工作的一部分,当地震发生后以避免重大的人员和财产损失。大连位于郯庐构造边缘,瓦房店全市和普兰店区十九个街道位于郯庐地震带上,是地震灾害频发的地区之一。地理信息系统（GIS）在传统的信息系统技术基础之上融合了地理空间的概念,是一种具有强大空间数据处理能力的信息技术,因此构建震害预测系统将采用GIS技术。本论文设计实现了大连市地震灾害预测地理信息管理系统,该系统包含震灾信息管理、震灾预测和损失评估等功能。本文采用软件工程设计开发过程,对地震灾害预测地理信息管理系统进行了需求分析。根据需求对系统进行了系统设计。系统功能主要包括地图工具、地震动影响场模拟、震害分析、震害损失评估和防御辅助对策等模块。本系统采用B/S架构实现,使用ArcGIS构建地理信息系统,采用C#语言编程,Oracle数据库,并对系统进行了测试。本论文的创新点包括（1）将震害预测的方法结合GIS技术,设计实现了震害预测管理系统。（2）系统实现了可视化的地图工具及影响场模拟。（3）系统实现了震害评估,以及防御辅助对策模块。综上,目前该系统已经实际应用,提高了防震减灾工作的信息化水平,取得一定的社会效益。
马征[7]（2019）在《我国巨灾风险融资体系研究》文中指出我国国土面积广阔,横跨6个温度带,特殊多样的气候条件造就了我国独有的资源和地理优势。然而,在全球气候变暖以及边缘政治风险等因素的叠加影响下,近年来我国巨灾风险发生频率显着增加,各种巨灾风险对我国的基础设施建设、经济和社会发展造成巨大负面影响。我国当前的巨灾风险融资体系的发展却远远跟不上巨灾发生频率的增加。由政府动用财政资金进行灾后补助是我国应对巨灾的主要手段,仅仅依靠政府灾后补助的巨灾风险融资体系给财政带来持续的不小压力。因此,建立健全我国巨灾风险融资体系就显得十分必要。本文首先整理分析我国当前巨灾风险融资的现状,接下来分析对比国内外目前的巨灾风险融资手段,以及美国、欧盟和墨西哥三个国家及组织的巨灾风险融资体系和工具。首先,美国政府对于灾害基金的管理阻碍了其私人巨灾风险融资的发展;同时在各种利率的严格管制下,保险公司无法充分利用资本市场工具。欧盟则以“风险管理”为导向,更加侧重利用公私合作伙伴的形式为巨灾风险融资,同时各国保险所覆盖的范围根据地区频发的巨灾风险种类确定。墨西哥巨灾风险融资体系处在过渡期中,主要依靠巨灾风险基金和多层次的防灾减灾系统。接下来,本文利用傅里叶级数对我国巨灾风险融资规模进行预测。统计了近18年来全国自然灾害造成直接经济损失的相关数据,通过最小二乘和傅里叶级数的方法,运用python软件模拟历史数据的变化趋势,并对统计数据之后5年的经济损失进行了预测。接着,本文对我国的巨灾风险融资体系建设提出具体建议,即建立具有区域特色巨灾保险和再保险体系,同时向资本市场投放诸如巨灾债券、巨灾期货等金融工具,充分利用资本市场实现风险转移。
吴琼[8]（2015）在《地震直接经济损失快速评估方法研究》文中研究说明地震是一种典型的自然灾害,其发生几率小但破坏力巨大,所造成的损失往往难以估量。我国处于环太平洋地震带与欧亚地震带之间,地震活动十分频繁。对于经济快速发展、人口较为密集的中国而言,地震威胁日益严重。所以,对地震直接经济损失的快速评估理论进行系统研究具有非常重要的理论意义和应用价值。本文采用易损性分析方法,基于对地震造成的经济损失的系统分析结果,将建筑物按结构类型及使用功能进行分类,建立了建筑物结构破坏、建筑物装饰、建筑物室内财产直接经济损失的快速评估模型,在此基础上重点对建筑物重置单价及建筑物破坏损失比进行了研究。运用SPSS软件对建筑物重置单价与年份之间的关系进行了一元回归分析,进而得到了拟合优度较高且能通过显着性检验的回归方程。根据对致灾及承灾两方面因素的定性分析,选择地震震级、震源深度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、建筑物重置单价、GDP等六个指标为输入变量,五种不同破坏状态下的建筑物结构破坏损失比为输出变量,构建了BP神经网络,调试并选择了LM算法进行神经网络的训练,并采用提前终止法来提高神经网络的泛化能力,最终得到了满足评估速度及精度要求的BP神经网络。与此同时,本文通过系统总结权威的研究成果,为建筑物装修损失及室内财产损失的评估提供了可靠的参考。论文得到的初步成果可为地震灾区直接经济损失的快速评估提供有效的方法,也可为制定相关应急预案及防灾减灾措施提供依据。
陈洪富[9]（2012）在《HAZ-China地震灾害损失评估系统设计及初步实现》文中认为过去三十多年里，我国在震害预测、地震应急指挥、地震现场工作和灾后恢复重建等领域取得了丰硕的研究成果，完成了三十余个城市和大型企业的震害预测工作并建立了相应的信息管理与辅助决策系统，构建了较为完善的地震现场工作标准体系，基本建成了覆盖中国大陆的全国一体化的地震应急指挥技术系统网络，在应对汶川和玉树两次重特大地震的应急救援行动中发挥了积极作用，为国务院和各级政府防震减灾规划和地震应急指挥决策提供了重要依据和有力的技术支撑。然而，目前的国内研究仍存在以下问题：各类震害防御和应急指挥系统琳琅满目，系统重复建设造成资源浪费和闲置，维护更新困难；系统软/硬件建设投资费用大，部分用户无力承担；部分信息系统的结果展示和辅助决策效果不佳，许多已建成系统被束之高阁没有发挥应有的作用；大多数信息系统都是基于C/S模式开发，服务范围小；多局限于某城市的具体信息系统的研发和功能实现，技术没有得到统一，缺乏统一的系统平台。实际上，尽管这些技术系统操作界面和管理形式不同，但在基础数据、评估模型等方面都是相通的、类似的，不应人为地割裂开来。针对以上问题和不足，考虑我国防震减灾实际需求并充分吸收国内外最新成果，本文提出：基于WebGIS平台，集成震害预测、地震应急指挥、地震现场损失评估、房屋安全鉴定、灾后科学考察和恢复重建等业务功能，建立一个统一的HAZ-China（HAZards China）地震灾害损失评估系统，通过Internet为不同用户提供震前、震时、震后的综合地震信息服务。本文较全面的分析和研究了该系统建设中的关键技术问题，主要工作和取得的成果如下：（一）、分析了地震业务需求和系统需求，提出了系统的总体功能和架构设计思路，确定了系统的体系结构、开发技术、GIS平台、数据库软件和集成技术等。（二）、充分吸收《GB/T19428-201X地震灾害预测及其信息管理系统技术规范》（征求意见稿）的最新技术思路和方法，确定了震害预测技术服务系统的基本功能和工作分级原则；总结了全国和各省市范围地震动衰减关系，给出了地震动影响场的不同绘制方式和动态修改方法，提出了地震动影响场模块的功能设计思路；以地震动影响场模块为例，详细介绍了本系统所提出的地震模型模块化的实现流程，包括模型公式统一规范化、计算处理逻辑、接口设计等；提出了建筑物震害预测模块的功能设计思路，总结了不同工作级别的各类建筑物的调查方式、抽样率、易损性分析方法和结果展示方式，并建议了优先采用的单体和群体建筑物易损性分析方法；初步介绍了生命线工程震害预测模块的功能设计思路；提出了建筑物和生命线工程地震灾害经济损失估计模块的功能设计思路；梳理了国内外39类地震人员伤亡评估方法，并建议了4种优先采用的方法，提出了地震人员伤亡估计模块的功能设计思路；初步介绍了地震地质灾害评价模块、次生灾害分析模块、防震减灾对策建议模块的功能设计思路。（三）、阐述了地震应急信息服务系统的的总体功能结构、业务流程和数据流程，并以震害评估模型设计为例描述了UML在系统中的建模方式；定义了多种地震触发方式，介绍了地震触发模块的基本功能和流程设计；梳理了快速预评估各类功能点，介绍了快速预评估与动态跟踪模块的基本功能设计；梳理了各类地震应急辅助决策功能点和应急信息分类，介绍了地震应急辅助决策模块的基本功能和流程设计；初步介绍了地震灾情上报模块、地震现场灾害直接损失评估模块和地震现场建筑物安全鉴定模块的基本功能；总结了36类地震计算模型，并将其划分为震害评估模型、辅助决策模型和路径分析模型三大类，分别简述了其基本功能。（四）、初步介绍了恢复重建信息服务系统、综合信息管理系统、信息发布系统、模型管理系统、用户和权限管理等其他系统的基本功能设计，并分别给出了程序开发用例图。（五）、提出了多精度多尺度的数据库建设思路：以已有数据成果收集为主，辅以遥感影像提取和人口统计数据推演等新方法，并补充典型地区现场调查数据；根据数据用途和精度不同，系统数据库分为三个层次：详实型数据、欠详实数据和普适型数据，分别描述了各层次数据库的数据来源、数据内容、数据分类、数据存储格式等；定义了统一的数据结构规范；规定了空间数据处理要求；采用XML格式对系统各类参数和数据标准化处理；建立了数据库存储更新维护方案。（六）、实现了系统包括硬件部署、软件平台选择、数据库、开发框架、计算流程等内容的设计与集成；给出了界面原型设计方法，通过程序开发实现了系统首页界面、地震动影响场、建筑物震害预测等展示界面；初步实现了设定地震下的地震影响场绘制、建筑物震害预测、生命线工程震害预测、经济损失评估和人员伤亡评估的计算流程；实现了多种维度的评估结果查询与统计、文档和专题图的展示功能。（七）、首次提出了基于云计算的HAZ-China地震灾害损失评估系统的初步设想，给出了总体框架和基本功能；详细阐述了云计算的4个服务层次的基本功能，包括地震应用服务层、地震业务开发平台服务层、地震数据服务层和基础设施服务层；建立了系统的体系结构；最后指出了近期首要任务是实现地震应用服务层的功能。
梁海安[10]（2012）在《土石坝震害预测及快速评估方法研究》文中研究说明目前我国水坝数量达86,000座以上，其中95%以上是土石坝。土石坝在地震灾害中作为承灾体，一方面引起土石坝坝体的破坏，造成直接经济损失；另一方面，还可能演变成为危险的次生灾害源，引发次生水灾造成巨大的经济损失和人员伤亡，同时在地震后还常常因水坝无法正常发挥水利设施功能，造成灾后生产、生活的困难。在地震发生后，通过对土石坝地震灾害损失开展简便、快捷的预测评估，可以为有效开展地震应急工作，合理分配救灾人员、物资，及时救援，避免次生灾害发生提供参考。同时，通过土石坝震害预测及快速评估方法的研究，可以深化对土石坝的地震反应机制的认识，在坝体设计施工时预先采取抗震措施，避免或者减轻可能造成的破坏和损失。目前国内外对土石坝震害预测与快速评估方法的研究很少，国内对群体土石坝石坝震害预测与快速评估方法的研究基本处于空白，面对我国严峻的地震形势，亟待发展土石坝震害预测和快速评估方法的研究。为了便捷准确地对土石坝地震破坏状态和数量进行预测和评估，本文通过广泛的震害调查，系统整理了汶川地震中1792座土石坝震害资料，结合我国唐山地震、海城地震、通海地震土石坝震害资料中452座土石坝震害资料，以及建国以来12次较大地震中土石坝震害数据，对土石坝群体和单体震害的预测及快速评估方法展开研究。论文主要完成了以下工作：1.在震害调查的基础上，详细分析了大量土石坝震害数据，对土石坝在地震中的震害比例、震害类型、易损部位，易损坝型进行了统计归纳。对震害影响因素与土石坝震害的相关性进行统计分析，确定了影响土石坝震损程度的主要因素。2.从土石坝实际震害出发，结合我国历史土石坝震损分级经验和存在的不足，从震害情况、水利功能保留情况、坝体修复难易程度三个方面将土石坝震害等级划分为五个等级。3.在归纳土石坝震损规律、研究震害影响因素与震害相关性、土石坝震害等级划分研究、土石坝震害影响因素研究的基础上，由我国数次大地震中数千座土石坝在各个烈度区内的破坏数据，构建出我国土石坝地震破坏概率矩阵，并首次给出了土石坝地震易损性曲线的分布形式。4.基于我国地震现场评估标准，通过引入损失比的概念，将定性的土石坝震害程度描述数量化，作为定量描述土石坝震损程度的指标。将损失比值作为各个震害等级分界阈值，克服了采用定性描述方法划定土石坝震害等级带了的不便。利用土石坝地震破坏概率矩阵数据，对土石坝在各个地震烈度下的易损性进行研究，首次给出了一个适合我国国情的各烈度区内土石坝地震易损性曲线。在损失比概念的基础上，通过群体土石坝震害易损性分布的研究，建立起土石坝群体震害预测评估模型。由土石坝震害影响因素分析，确定土石坝群体震害的其他修正参数值，最终确定土石坝群体震害快速预测模型评估方法模型。该模型可以预测评估VI-X度烈度区内土石坝震害总数量、各个烈度区土石坝震害数量、处于各种震害程度土石坝震害数量，评估特定烈度区土石坝震害程度及其比例以及土石坝群体遭受的震损程度。5.由于土石坝震害的因素及震害等级分类本身具有模糊性，论文采用多元模糊预测的思路，建立起一种新的单体土石坝震害预测的方法。这一单体预测方法一方面体现了震害实际中烈度、坝基等震害因素以及震损破坏程度连续变化的实质，使得输入的评判信息更加符合真实情况，从而能够得出准确的结论；另一方面，采用多元模糊预测评估方法，根据实际震害规律，通过一定抽象假设条件建立起来的隶属函数的形式，表达了震害因素与震损等级之间的相关规律，避免了采用统计回归中由于震害复杂性导致的回归系数差的问题。同时采用多元模糊合成，考虑了单个因素间的相互耦合作用，思路清晰明确，避免了神经网络中方法对震害机理认识的“黑匣子”问题。最后再通过203座历史震害数据的对土石坝模糊数学隶属函数进行局部调整，最终确定土石坝震损快速多元模糊预测模型，可以很好的对单体土石坝震损等级做出预测。6.通过研究震区内土石坝的破坏比同损失比在各烈度区内的变化规律，结合土石坝震损等级及数量的在各个烈度区内的分布规律，采用概率统计方法得到土石坝在震区范围内损失比的分布公式，可在短时间内估算出地震造成的损失，总体上把握土石坝的地震损失程度，从宏观角度快速、简捷地对土石坝的损失做出整体评估，为地震应急和灾后规划重建提供参考。
二、安徽地震灾害直接损失预测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、安徽地震灾害直接损失预测（论文提纲范文）
（1）基于遥感技术的建筑抗震因子提取与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 建筑抗震能力与震害预评估研究 |
| 1.2.2 震害预评估方法及震害影响因子研究 |
| 1.2.3 利用遥感技术的建筑特征提取研究 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第二章 建筑抗震因子的遥感提取原理 |
| 2.1 建筑震害等级与抗震能力 |
| 2.1.1 建筑破坏等级与震害风险 |
| 2.1.2 震害风险指数与建筑抗震能力 |
| 2.2 建筑抗震能力的影响因子 |
| 2.2.1 建筑结构类型对抗震能力的影响 |
| 2.2.2 建筑设防标准对抗震能力的影响 |
| 2.2.3 建筑侧向刚度对抗震能力的影响 |
| 2.2.4 其它影响因素对抗震能力的影响 |
| 2.3 建筑抗震因子的遥感提取原理 |
| 2.3.1 光学遥感影像的建筑轮廓提取 |
| 2.3.2 基于干涉测量的建筑高度提取 |
| 2.3.3 基于遥感影像变化检测的建筑年代提取 |
| 2.4 基于遥感抗震因子的建筑抗震能力综合评估 |
| 2.4.1 建筑结构易损曲线模型 |
| 2.4.2 基于遥感震害因子的结构易损模型 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 建筑群抗震因子的遥感提取技术 |
| 3.1 建筑群抗震因子快速提取方法 |
| 3.1.1 建筑群抗震能力评估指标与抗震因子 |
| 3.1.2 建筑群抗震因子提取流程 |
| 3.2 结合Web数据的遥感影像快速分类 |
| 3.2.1 改进K-means初始类中心点的影像分割 |
| 3.2.2 基于Web数据源的建筑群行政类别提取 |
| 3.2.3 基于先验知识的遥感影像分类 |
| 3.3 基于博弈分类模型的建筑群不透水面提取 |
| 3.3.1 不同博弈假设的建筑群提取 |
| 3.3.2 遥感建筑群提取结果优化 |
| 3.4 基于人口普查数据的建筑群抗震因子取值 |
| 3.4.1 全国建筑抗震因子概率分布特征 |
| 3.4.2 全国5-10 年内人口普查数据可用性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 单体建筑抗震因子的遥感提取技术 |
| 4.1 单体建筑抗震因子提取方法 |
| 4.2 单体建筑轮廓与楼层数提取 |
| 4.2.1 基于SegNet神经网络的建筑轮廓提取 |
| 4.2.2 基于时序PS-InSAR的楼层数提取 |
| 4.3 建筑建成年代的遥感变化检测 |
| 4.3.1 中低分辨率遥感的建筑区变化检测方法 |
| 4.3.2 高分辨率遥感的建筑轮廓变化检测 |
| 4.4 基于建筑遥感特征的结构分布概率提取 |
| 4.4.1 基于高度与年代的建筑结构经验判定模型 |
| 4.4.2 考虑建筑材料特性的结构判定模型 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于灯光遥感的震害损失预评估方法 |
| 5.1 基于遥感技术的震害损失预评估方法 |
| 5.1.1 震害损失预评估原理 |
| 5.1.2 震害损失预评估方法 |
| 5.2 不同建筑类型的建筑破坏比预测参数 |
| 5.2.1 建筑抗震性能水准及量化指标 |
| 5.2.2 建筑结构的地震响应参数 |
| 5.2.3 建筑震害矩阵 |
| 5.3 基于灯光遥感的受灾人口与经济密度估计 |
| 5.3.1 灯光遥感数据 |
| 5.3.2 基于不变目标区的灯光遥感数据校正 |
| 5.3.3 基于夜间灯光亮度的经济密度估计 |
| 5.3.4 基于夜间灯光亮度的人口密度估计 |
| 5.4 震害损失比预测方法 |
| 5.4.1 建筑经济损失预评估方法 |
| 5.4.2 建筑倒塌造成的人员伤亡预评估方法 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 遥感抗震因子在震害损失预评估中的应用 |
| 6.1 首都圈建筑抗震因子遥感提取及建筑震害预评估应用 |
| 6.1.1 研究区及数据来源 |
| 6.1.2 首都圈建筑抗震因子提取 |
| 6.1.3 基于唐山地震情景的首都圈震害预评估 |
| 6.2 基于遥感抗震因子的震害预评估验证——以汶川地震为例 |
| 6.2.1 研究区概述 |
| 6.2.2 研究区建筑破坏比预测结果 |
| 6.2.3 研究区建筑损失比预测 |
| 6.2.4 研究区损失预评估结果对比验证 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士期间参加的科研项目 |
| 攻读博士期间发表的文章 |
（2）基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 社区减灾能力研究 |
| 1.2.2 情景分析法相关研究 |
| 1.2.3 情景分析在公共危机管理中应用研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究思路、内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 相关理论与研究设计 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 灾害情景分析 |
| 2.1.2 农牧社区 |
| 2.1.3 社区减灾能力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 情景分析理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 极值理论 |
| 2.2.4 复杂系统理论 |
| 2.3 研究设计 |
| 2.3.1 基于“情境—任务—能力”的农牧社区减灾能力分析框架 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 第三章 基于致灾因子分析的青海农牧社区典型灾害识别 |
| 3.1 农牧社区孕灾环境分析 |
| 3.1.1 农牧社区自然环境 |
| 3.1.2 农牧区社会经济状况 |
| 3.2 农牧社区致灾因子分析 |
| 3.2.1 气象致灾因子 |
| 3.2.2 地质致灾因子 |
| 3.2.3 生物致灾因子 |
| 3.3 农牧社区灾害脆弱性分析 |
| 3.3.1 农牧社区灾害脆弱性表现 |
| 3.3.2 农牧社区灾害脆弱性 |
| 3.3.3 农牧社区灾情分析 |
| 3.3.4 农牧社区典型灾害识别 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于情景分析的青海农牧社区典型灾害情景构建 |
| 4.1 农牧社区的雪灾情况 |
| 4.1.1 雪灾的成因及影响 |
| 4.1.2 近年来青海雪灾事件 |
| 4.1.3 雪灾区域选择 |
| 4.2 农牧社区特大雪灾情景构建 |
| 4.2.1 农牧社区雪灾情景构建的参数分析 |
| 4.2.2 基于极值理论的关键情景参数选择 |
| 4.2.3 .农牧社区雪灾情景描述 |
| 4.2.4 雪灾演化过程分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于灾害情景的青海农牧社区减灾任务与能力分析 |
| 5.1 农牧社区多元减灾主体 |
| 5.1.1 政府组织 |
| 5.1.2 社区组织 |
| 5.1.3 居民个体 |
| 5.1.4 社会力量 |
| 5.2 基于雪灾情景的农牧社区雪灾减灾任务分析 |
| 5.2.1 基于公共危机管理过程的社区常规减灾任务 |
| 5.2.2 农牧社区雪灾常规减灾任务识别 |
| 5.2.3 雪灾情景下的农牧社区雪灾减灾任务 |
| 5.2.4 基层政府雪灾减灾任务归属 |
| 5.3 基于任务的农牧社区雪灾减灾能力分析 |
| 5.3.1 农牧社区雪灾常规减灾能力分析 |
| 5.3.2 农牧社区雪灾减灾能力评估方案设计 |
| 5.3.3 农牧社区雪灾减灾能力评估模型 |
| 5.3.4 农牧社区雪灾能力矩阵分析 |
| 5.3.5 农牧社区雪灾减灾能力实践分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向能力构建的青海农牧社区减灾对策 |
| 6.1 规则准备:提升制度运行能力 |
| 6.2 组织准备:提升应对协调联动能力 |
| 6.3 资源准备:提升持续保障能力 |
| 6.4 知识准备:激发农牧社区减灾动力 |
| 6.5 行动规划:增强行动执行能力 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和学术贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 学术贡献 |
| 7.2 研究不足和研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间研究成果 |
| 致谢 |
| 附录1 第一轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录2 第二轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录3 第三轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录4 青海省农牧社区雪灾减灾能力评估 |
| 附录5 |
| 附录6 青海农牧区雪灾减灾能力现状调查问卷 |
| 附录7 青海农牧社区雪灾减灾能力公众评判 |
（3）震害损失综合评价的研究（论文提纲范文）
| 论文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容以及组织结构 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 利用GIS技术获取震区公里格网基本信息 |
| 2.1.1 方法概述 |
| 2.1.2 方法优势 |
| 2.1.3 方法实施 |
| 2.2 综合评价方法 |
| 2.2.1 方法概述 |
| 2.2.2 方法优势与不足 |
| 2.2.3 方法实施 |
| 2.3 本章内容总结 |
| 第三章 研究数据分析 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.1.1 建筑物震害损失 |
| 3.1.2 人员伤亡 |
| 3.1.3 经济损失 |
| 3.2 数据分析及处理过程 |
| 3.2.1 GIS公里格网数据 |
| 3.2.2 基于主成分分析的综合评价数据 |
| 3.2.3 震害函数线性模型 |
| 3.3 基于建筑物易损性反推的震害数据模型 |
| 3.4 震害数据反演---实际震例对模型的效果分析 |
| 3.5 本章内容总结 |
| 第四章 研究区域内危险性分区 |
| 4.1 研究区域的危险性分区 |
| 4.2 分区的历史震害数据分析 |
| 4.4 本章内容总结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 4.1 不同区域地震风险分析 |
| 4.2 震害预估 |
| 4.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）电网设施地震灾害风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 地震危险性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地震危险性分析方法 |
| 2.2.1 地震危险性分析的确定性方法 |
| 2.2.2 地震危险性分析的概率方法 |
| 2.3 地震危险性曲线的分段拟合方法 |
| 2.4 中国大陆不同区域的地震危险性曲线 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 电网设施地震易损性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电网设施地震易损性分类 |
| 3.3 电网设施地震破坏状态划分 |
| 3.3.1 常规变电站震害指数 |
| 3.3.2 GIS变电站震害指数 |
| 3.3.3 架空线路震害指数 |
| 3.4 电网设施地震易损性模型 |
| 3.4.1 常规变电站地震易损性模型 |
| 3.4.2 GIS变电站地震易损性模型 |
| 3.4.3 架空线路地震易损性模型 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 电网设施暴露性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 中国大陆电网设施存量数据 |
| 4.3 电网设施造价分析 |
| 4.4 中国大陆电网设施资产分布 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 电网设施地震损失预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电网设施地震损失期望模型 |
| 5.3 中国大陆电网设施地震损失期望预测 |
| 5.4 电网设施地震损失超越概率模型 |
| 5.5 电网设施地震损失超越概率预测算例 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 附录 2018年中国分省电网设施数量 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士期间发表的文章 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 |
（5）城市综合抗震能力指标体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状简要评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 城市综合抗震能力影响因素分析 |
| 2.1 城市综合抗震能力的定义 |
| 2.2 城市综合抗震能力影响因素 |
| 2.1.1 地震危险性评估能力 |
| 2.1.2 工程抗震防御能力 |
| 2.1.3 社会基础支持能力 |
| 2.1.4 灾害管理能力 |
| 2.1.5 救援与恢复能力 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 城市地震灾害损失多因素关联分析 |
| 3.1 城市地震灾害损失影响因素分析 |
| 3.1.1 地震基本参数 |
| 3.1.2 灾区统计指标 |
| 3.1.3 经济发展水平 |
| 3.1.4 房屋抗震能力 |
| 3.2 灰色系统理论及关联分析简述 |
| 3.2.1 灰色系统理论 |
| 3.2.2 灰色关联分析 |
| 3.2.3 灰色关联度计算步骤 |
| 3.3 城市地震灾害损失多因素关联度计算 |
| 3.3.1 确定特征行为序列和相关因素序列 |
| 3.3.2 无量纲化数据处理 |
| 3.3.3 灰色关联序分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 城市综合抗震能力指标体系的建立 |
| 4.1 指标体系的层次结构模型 |
| 4.2 评价指标体系的选取原则 |
| 4.3 评价指标的筛选方法 |
| 4.3.1 相关性分析方法 |
| 4.4 评价指标的优化筛选流程 |
| 4.4.1 评价指标初选 |
| 4.4.2 评价样本选择和样本数据获取 |
| 4.4.3 评价指标标准化处理 |
| 4.4.4 评价指标相关性分析及筛选 |
| 4.5 指标体系的确定 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 城市综合抗震能力指标模型的构建 |
| 5.1 评价方法的选择 |
| 5.2 评价原理方法 |
| 5.3 评价指标权重的确定 |
| 5.3.1 AHP法确定主观权重 |
| 5.3.2 熵权法确定客观权重 |
| 5.3.3 组合权重 |
| 5.4 城市综合抗震能力评价 |
| 5.5 基于BP神经网络的城市综合抗震能力评价模型验证 |
| 5.5.1 BP神经网络结构确定 |
| 5.5.2 BP神经网络模型构建 |
| 5.5.3 BP神经网络模型仿真 |
| 5.5.4 BP评价模型结果分析 |
| 5.6 提升城市综合抗震能力的对策分析 |
| 5.6.1 建立并完善地震管理信息系统 |
| 5.6.2 提高城市建筑结构抗震能力 |
| 5.6.3 完善城市避难场所规划 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（6）地震灾害预测地理信息管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 地震灾害预测系统国内外研究现状 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 2 相关理论及技术 |
| 2.1 地震震害预测相关理论 |
| 2.1.1 地震震害预测的概念 |
| 2.1.2 地震震害分析的内容 |
| 2.1.3 地震震害分析的方法 |
| 2.2 系统开发相关技术 |
| 2.2.1 Visual Studio 2012介绍 |
| 2.2.2 ArcGIS技术介绍 |
| 2.2.3 B/S构架 |
| 2.2.4 C#技术介绍 |
| 2.2.5 Oracle数据库技术介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 地震灾害预测地理信息管理系统需求分析 |
| 3.1 系统业务需求 |
| 3.2 系统功能需求 |
| 3.2.1 地图工具需求 |
| 3.2.2 影响场模拟需求 |
| 3.2.3 地震灾害评估需求 |
| 3.2.4 防御辅助对策 |
| 3.2.5 地震灾害预测报告 |
| 3.2.6 系统管理 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 地震灾害预测地理信息管理系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统总体框架 |
| 4.3 系统流程 |
| 4.4 系统详细设计 |
| 4.4.1 地图工具模块设计 |
| 4.4.2 地震影响场模拟模块设计 |
| 4.4.3 地震震害损失评估模块 |
| 4.4.4 地震灾害防御辅助对策模块设计 |
| 4.4.5 地震灾害预测报告模块设计 |
| 4.4.6 系统管理模块设计 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 数据库设计原则 |
| 4.5.2 数据库实体属性设计 |
| 4.5.3 数据库实体联系设计 |
| 4.5.4 数据库逻辑结构设计 |
| 5 地震灾害预测地理信息管理系统的实现 |
| 5.1 系统主体页面 |
| 5.2 地图工具 |
| 5.2.1 坐标获取 |
| 5.2.2 坐标定位 |
| 5.2.3 新增书签 |
| 5.2.4 书签列表 |
| 5.2.5 水平距离 |
| 5.2.6 面积测量 |
| 5.3 影响场模拟 |
| 5.4 震害评估 |
| 5.4.1 失去住所 |
| 5.4.2 烈度与伤亡 |
| 5.5 防御辅助对策 |
| 5.5.1 项目启动 |
| 5.5.2 项目列表 |
| 5.5.3 动态标绘 |
| 5.6 震害预测报告 |
| 5.7 资料管理 |
| 5.8 专业信息服务 |
| 5.9 系统设置 |
| 5.9.1 部门管理 |
| 5.9.2 用户管理 |
| 5.9.3 角色管理 |
| 5.9.4 权限配置 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 系统测试 |
| 6.2 测试流程及方法 |
| 6.3 系统测试结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（7）我国巨灾风险融资体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 第一节 选题背景与意义 |
| 第二节 国内外文献综述 |
| 第三节 研究思路及框架 |
| 第四节 可能的创新及不足 |
| 第一章 我国巨灾风险融资现状 |
| 第一节 巨灾及巨灾风险概述 |
| 第二节 我国巨灾风险融资现状 |
| 第三节 我国巨灾风险融资问题分析 |
| 第二章 巨灾风险融资模式及相关理论概述 |
| 第一节 巨灾风险融资模式种类 |
| 第二节 巨灾风险融资模式分析 |
| 第三节 巨灾风险融资的市场失灵及相关理论 |
| 第三章 巨灾风险融资模式国际比较 |
| 第一节 国际巨灾风险融资现状概述 |
| 第二节 巨灾风险融资模式比较分析 |
| 第三节 巨灾风险融资模式比较的启示 |
| 第四章 我国巨灾风险融资规模的预测 |
| 第一节 我国巨灾风险融资规模预测的初步设计 |
| 第二节 傅里叶级数及其简介 |
| 第三节 我国巨灾风险融资规模的实证分析 |
| 第四节 我国巨灾风险融资规模预测的结论分析 |
| 第五章 完善我国巨灾风险融资体系的几点建议 |
| 第一节 构建具有地域特色的巨灾保险制度 |
| 第二节 大力发展再保险 适度推广巨灾债券 |
| 第三节 建立中央巨灾风险基金设置单项灾害风险基金 |
| 第四节 建立健全巨灾风险融资相关法律法规 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）地震直接经济损失快速评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 地震直接经济损失评估研究综述 |
| 1.2.1 国外研究现状综述 |
| 1.2.2 国内研究现状综述 |
| 1.3 本文的研究内容及方法 |
| 2 地震直接经济损失评估模型的理论研究 |
| 2.1 地震灾害损失评估的基本概念 |
| 2.2 地震经济损失及其分类 |
| 2.2.1 地震直接经济损失 |
| 2.2.2 地震间接经济损失 |
| 2.2.3 地震救灾投入费用 |
| 2.3 房屋建筑物类别的划分 |
| 2.3.1 房屋建筑物的结构类型划分 |
| 2.3.2 房屋建筑物的使用功能划分 |
| 2.4 地震直接经济损失快速评估模型 |
| 2.4.1 地震直接经济损失分析框架 |
| 2.4.2 建筑物结构破坏直接经济损失模型 |
| 2.4.3 建筑物装修直接经济损失模型 |
| 2.4.4 建筑物室内财产直接经济损失模型 |
| 3 人工神经网络及其在地震直接经济损失评估中的应用 |
| 3.1 人工神经网络的发展历程 |
| 3.2 人工神经网络的理论基础 |
| 3.2.1 人工神经元模型 |
| 3.2.2 人工神经网络的学习方式 |
| 3.3 BP神经网络的原理及基本算法 |
| 3.3.1 最速下降BP算法 |
| 3.3.2 SDBP算法的缺陷 |
| 3.4 不同BP网络算法的比较 |
| 3.5 BP神经网络应用于地震直接经济损失评估的优势 |
| 3.5.1 BP神经网络的特点 |
| 3.5.2 BP神经网络的优势 |
| 4 地震直接经济损失评估模型中参数的确定方法 |
| 4.1 建筑物重置单价 |
| 4.2 建筑物结构损失比 |
| 4.2.1 建筑物结构损失比的影响因素分析 |
| 4.2.2 数据来源和预处理方式的说明 |
| 4.2.3 BP神经网络的构建 |
| 4.2.4 BP神经网络泛化能力的提高 |
| 4.3 模型中其他参数的确定方法 |
| 4.3.1 装修损失模型参数的确定 |
| 4.3.2 建筑物室内财产直接经济损失 |
| 5 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（9）HAZ-China地震灾害损失评估系统设计及初步实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本课题研究内容 |
| 第二章 HAZ-China 系统总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 总体功能和架构设计 |
| 2.3 各子系统业务功能简介 |
| 2.4 数据库 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 震害预测技术服务系统设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 总体功能设计 |
| 3.3 工作分级 |
| 3.4 地震动影响场模块设计 |
| 3.5 地震地质灾害评价模块设计 |
| 3.6 建筑物震害预测模块设计 |
| 3.7 生命线工程震害预测模块设计 |
| 3.8 次生灾害分析模块设计 |
| 3.9 地震灾害经济损失估计模块设计 |
| 3.10 地震人员伤亡估计模块设计 |
| 3.11 防震减灾对策建议模块设计 |
| 3.12 本章小结 |
| 第四章 地震应急信息服务系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 总体功能设计 |
| 4.3 各子系统功能设计 |
| 4.4 地震计算模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据库设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 HAZ-China 数据库建设思路 |
| 5.3 详实型数据库 |
| 5.4 欠详实数据库 |
| 5.5 普适型数据库 |
| 5.6 其它数据 |
| 5.7 数据存储及更新管理 |
| 5.8 小结 |
| 第六章 其他系统设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 恢复重建信息服务系统 |
| 6.3 综合信息管理系统 |
| 6.4 信息发布系统 |
| 6.5 模型管理系统 |
| 6.6 用户和权限管理模块 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 HAZ-China 系统的集成与初步实现 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 系统实现与集成 |
| 7.3 系统初步实现界面效果 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 基于云计算平台的 HAZ-China 系统初步设想 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 HAZ-China 云计算平台的服务层次 |
| 8.3 HAZ-China 云计算平台的体系结构 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 主要研究成果和结论 |
| 9.2 今后工作的展望 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士期间主要参与的课题 |
| 攻读博士学位期间发表的着作和文章 |
（10）土石坝震害预测及快速评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 土石坝群体震害预测评估研究现状 |
| 1.3 土石坝单体震害预测评估研究现状 |
| 1.4 存在的问题 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 土石坝震害调查 |
| 2.1 土石坝震害特殊性 |
| 2.1.1 正常运行土石坝病害类型及比例 |
| 2.1.2 土石坝震损类型及比例 |
| 2.2 易损土石坝类型 |
| 2.3 土石坝易损部位 |
| 2.4 国内外土石坝震害差异 |
| 2.5 土石坝地震害现象分析 |
| 2.5.1 坝体裂缝震害现象分析 |
| 2.5.2 滑坡崩塌震害现象分析 |
| 2.5.3 坝体渗漏震害现象分析 |
| 2.5.4 坝体变形震害现象分析 |
| 2.5.5 坝体附属设施震害现象分析 |
| 2.5.6 库水涌浪震害现象分析 |
| 2.5.7 液化震害现象分析 |
| 2.5.8 库冰挤压震害现象分析 |
| 2.6 土石坝震害现场调查方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 土石坝震害等级划分 |
| 3.1 土石坝坝型和基本结构对抗震性能的影响 |
| 3.1.1 均质坝抗震性能评述 |
| 3.1.2 分区坝抗震性能评述 |
| 3.1.3 防渗面板坝抗震性能评述 |
| 3.2 土石坝主要构造及其抗震影响 |
| 3.2.1 坝顶对坝体地震抗力的影响 |
| 3.2.2 防渗体对坝体地震抗力的影响 |
| 3.2.3 坝壳对坝体地震抗力的影响 |
| 3.2.4 排水反滤体对坝体地震抗力的影响 |
| 3.2.5 坝坡对坝体地震抗力的影响 |
| 3.3 土石坝震害等级划分研究 |
| 3.3.1 土石坝震害等级划分进展 |
| 3.3.2 土石坝震害等级划分准则 |
| 3.3.3 国内外土石坝震害等级划分概况 |
| 3.3.4 土石坝震害等级划分存在的问题 |
| 3.3.5 土石坝震害等级划分的改进 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 土石坝震害规律 |
| 4.1 震害分布规律 |
| 4.1.1 发震断层对震损土石坝分布的影响 |
| 4.1.2 震中距对震损土石坝分布的影响 |
| 4.2 震害因素与震害水平相关性规律 |
| 4.2.1 烈度与土石坝震害相关性 |
| 4.2.2 场地与土石坝震害相关性 |
| 4.2.3 水位与土石坝震害相关性 |
| 4.2.4 施工质量与土石坝震害相关性 |
| 4.2.5 坝坡形状与土石坝震害相关性 |
| 4.2.6 坝料与土石坝震害相关性 |
| 4.2.7 坝轴走向与发震断层夹角对土石坝震害相关性 |
| 4.2.8 坝型与土石坝震害相关性 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 土石坝群体震害快速预测评估方法 |
| 5.1 土石坝群体震害预测研究现状 |
| 5.2 ATC-13 方法对我国土石坝震害适用性 |
| 5.3 土石坝群体震害快速预测评估技术路线 |
| 5.4 土石坝群体震害预测方法模型 |
| 5.4.1 土石坝群体震害数据分析 |
| 5.4.2 群体震害预测模型基本假定 |
| 5.4.3 土石坝破坏状态分级阈值的确定 |
| 5.4.4 土石坝群体破坏概率曲线拟合 |
| 5.4.5 土石坝震害易损性曲线 |
| 5.4.6 土石坝震害模型参数的选取 |
| 5.4.7 土石坝群体震害快速预测评估模型 |
| 5.4.8 模型的应用检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 土石坝单体震害快速预测评估方法研究 |
| 6.1 单体土石坝震害研究现状 |
| 6.2 土石坝震损快速多元模糊预测评估技术路线 |
| 6.3 模糊数学的基本概念 |
| 6.3.1 模糊集合及其运算 |
| 6.3.2 隶属函数 |
| 6.3.3 模糊关系及其合成 |
| 6.4 震损快速多元模糊评估预测模型的建立 |
| 6.4.1 土石坝震损影响因素集的确定 |
| 6.4.2 多元模糊综合推理评价集及分级标准的建立 |
| 6.4.3 土石坝隶属函数的确立 |
| 6.4.4 多元模糊综合评估权重集的建立 |
| 6.4.5 土石坝震损快速多元模糊预测模型校准 |
| 6.5 土石坝震损快速多元模糊预测的实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 土石坝地震直接损失评估 |
| 7.1 土石坝破坏损失比 |
| 7.2 损失比概率密度 |
| 7.3 各烈度土石坝损失比的期望值 |
| 7.4 各烈度土石坝损失比方差 |
| 7.5 土石坝损失比概率密度曲线 |
| 7.6 土石坝损失比评估 |
| 7.7 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 本文研究结论 |
| 8.2 不足及尚待进行的工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读博士期间主要参与的课题 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
四、安徽地震灾害直接损失预测（论文参考文献）
- [1]基于遥感技术的建筑抗震因子提取与应用研究[D]. 王建飞. 中国地震局工程力学研究所, 2021(02)
- [2]基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究[D]. 邓彩霞. 兰州大学, 2021(09)
- [3]震害损失综合评价的研究[D]. 汪凡. 中国地震局地震预测研究所, 2020(02)
- [4]电网设施地震灾害风险研究[D]. 闫路鹏. 中国地震局工程力学研究所, 2020(02)
- [5]城市综合抗震能力指标体系研究[D]. 韩冰. 华北理工大学, 2020(02)
- [6]地震灾害预测地理信息管理系统的设计与实现[D]. 时忠超. 大连海事大学, 2019(07)
- [7]我国巨灾风险融资体系研究[D]. 马征. 厦门大学, 2019(02)
- [8]地震直接经济损失快速评估方法研究[D]. 吴琼. 西安建筑科技大学, 2015(01)
- [9]HAZ-China地震灾害损失评估系统设计及初步实现[D]. 陈洪富. 中国地震局工程力学研究所, 2012(09)
- [10]土石坝震害预测及快速评估方法研究[D]. 梁海安. 中国地震局工程力学研究所, 2012(10)