地震人员伤亡易损性研究

地震造成的人员伤亡与房屋破坏状况有关。本文利用唐山地震人员伤亡及房屋破坏的资料，运用最小二乘拟合方法和迭代计算的方法，建立了地震人员伤亡易损性模型，并与现有其它几种地震人员伤亡预测方法作了比较，该模型在相同的误差条件下预测的准确率更高。     

地震对城市人员伤亡的预测研究

本文 在总结各种地震人员死亡方法的基础上，对城市地震时人员伤亡的预测进行了研究，并以百万人口的城市为例，研究了在不同条件下发生人员伤亡的概率。由于资料和认识的不完备，本文的结果，只是一种估计和探讨。     

震后灾害损失快速评估

本文论述了震后灾害损失快速评估的三种方法,分别适用于城市、整个受灾区及农村。文中还提供了一系列平均统计数据,如建筑物震害率,平均损失率等,为当地无详细资料时参考使用。并以地震烈度和人口密度为参数,给出快速评估人员伤亡的经验公式。最后还讨论了地震间接损失的估算方法。     

地震人员伤亡预测研究——以鲁南地区为例

讨论了地震造成人员伤亡的相关因素,分析了地震强度、建筑物抗震性能、人口密度、发震时间、地震引起次生灾害及地震预报与地震人员伤亡的相关性。按照确定性方法和概率性方法阐述了国内外地震人员伤亡预测方法,分析了它们的适用条件。并用确定性方法中的建筑物破坏程度与人员伤亡关系法对鲁南地区进行了地震人员伤亡预测。     

福州市区地震灾害损失预测研究

基于福州市区地震危险性分析、地震地质灾害区划、建筑物和生命线易损性分析及防震减灾信息管理系统,本文介绍了在设定地震、历史地震、盲估地震和实时地震等4种不同地震参数输入下福州市区可能遭遇的地震灾害损失预测成果,提出了依据地面数据精度和设施类型划分的大城市地震灾害损失预测城市核心区、城乡结合部和乡村三个层次方案,并在此基础上确定了地震灾害损失的预测评估单元,即在城市核心区,地震灾害的损失评估单元可以是建筑物、居委会或区;在城乡结合部,地震灾害的损失评估以居委会或区为单元;在乡村地震灾害损失评估以乡镇和自然村为单元。根据系统模块,本文预测了8度地震烈度下福州市区地震灾害的总损失及其空间分布,其中全市区人员死亡约123人,重伤约654人,无家可归者约417100人,直接经济损失156.1亿元,并分析了地震灾害损失空间分布不均匀性的主要原因。     

地震灾害经济损失估算与预测方法

本文通过对地震造成的社会环境物理破坏损失以及这种物理破坏导致的经济领域损失的分析，研究了直接经济损失预测方法，给出了地震人员死亡率和直接经济损失率的相关统计关系；并根据两种不同的经济分析模型，提出了地震灾害间接经济损失预测方法：经济计量模式和投入产出方法。     

城市地震预报对策的P-I-D链

城市地震预报对策,区别于通常地震预报之点是前者不仅要给出地震时间、地点、震级三要素的预测,还需对预测事件发生后果给城市造成的破坏和影响作出具体估计,导出人员伤亡、房屋倒塌、经济损失所谓震灾三要素,然后与短时间内虚报引起的损失相比较,作出是否预报的决策。这一推导过程称之为城市地震预报对策的P—I—D链。本文根据京、津、唐地区地震观测和研究的实践,试图给出天津这座大城市的P—I—D链。 P—I—D链的意义在于充分体现了地震社会学特点,从而使传统的纯自然科学的地震预报概念得到修正。     

关于地震人员伤亡因素的探讨

地震灾害对人类生命安全的威胁十分巨大,本文对地震造成人员伤亡的因素进行了探讨。首先,分析了地震造成人员伤亡的原因及人员死亡的主要形式;接着,详细研究了影响人员伤亡数量的因素;最后,提出了减少人员伤亡应当采取的几种措施,为减轻地震灾害损失提供了依据。     

未来10年新疆地震灾害损失特征及减灾效果评价

基于新疆未来10年尺度(2013-2022年)21个强震危险区和发震构造的判定结果以及各乡镇所遭受的最大影响烈度,通过对近年来经济社会相关统计资料的分析预测,采用易损性清单方法对各危险区未来10年地震灾害损失进行了动态预测和减灾效果评估。结果表明,当各危险区未来10年遭遇预期地震时,地震造成的总经济损失及震亡人员数量随时间均呈总体下降的特点,全区地震灾害直接经济损失和人员伤亡的重点在天山地区。地震总直接经济损失期望值在628.45亿~728.58亿元之间(2013年不变价计),地震人员震亡数量期望值在4031~10995人之间。各危险区未来10年地震经济损失减灾率在58.21%~105.69%之间,人员震亡减少率在51.4%~85.25%。由此说明,正在新疆开展的"安居富民"工程的减灾效果是十分显著的,同时对未来新疆的防震减灾工作部署提供了重要依据。     

地震重点监视区震灾快速预测方法

本文提出了地震重点监视区震灾快速预测方法,并用此方法对江苏省部份地区进行模拟预测,给出了可能的最大震灾范围及损失的粗略计算结果,最后提出了初步的对策建议。     

地震灾害损失预测的动态分析模型

本文提出了一个地震灾害预测的动态分析模型。这个模型基于概率理论基础,考虑了一个城市因建设的发展,新房屋日益增多,部分旧房屋被淘汰,对城市抗震能力引起的变化;和由于经济的发展,社会财富的增加,对地震损失的影响。为解决这—问题,文中提出了动态震害矩阵和动态损失矩阵的求解方法。根据这一方法可以预测未来不同年代的地震经济损失。     

Models for Prediction and Assessment of Losses of Production Suspending and Cutting in Enterprises

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支持向量机在城市震后火灾损失预测中的应用

针对地震火灾的复杂性和多变性的特点,在综合分析了各种震后火灾损失预测方法的基础上,提出了基于支持向量机的城市震后火灾损失预测模型。以地震火灾的历史资料为依据,建立学习样本和测试样本,并与BP神经网络预测方法相比较,验证了其可行性,也为其它自然灾害的损失预测提供了简单、有效的方法。     

企业停减产损失预测和评估模式

本文是文[1]的续篇。在文[1]中,作者对灾害经济损失评估的理论和方法做了初步的探讨．本文则着重对灾害间接经济损失中的企业停减产损失的预测和评估问题进行了探讨,建立了相应的预测和评估模式．所建立的模式既可用于灾前对企业停减产损失进行预测,也可用于灾后对其进行评估．     

城市建筑物快速震害预测系统

以往的震害预测方法往往需要调查建筑物的详细力学特性参数，这对个别社区的范围是可行的，但对整个城市的震害预测，则需要耗费巨大的财力、物力，因此需要研究适用于城市群体建筑物的快速震害预测方法。文中提出的城市建筑物快速震害预测系统，是根据模糊数学中的加权距离来判别建筑物的相似性，而采用类比预测的方法来预测城市未知建筑物的震害结果。该方法能够在较少的投资和时间下，迅速给出城市的震害预测结果。最后将该系统应用于泉州市的建筑物震害预测，结果表明该系统具有良好的可操作性和结果可靠性。     

中国的地震灾害损失预测

估计某个地区未来将会遭到多大的地震灾害损失.对于减轻地震灾害是十分重要的科学问题.因力地震预防和救灾的基础是对未来地震灾害的定量估计.地震灾害主要由两方面因素决定.一方面是未来地震动强烈程度的估计(地震危险性分析).另一方面是各个地震动等级对社会、经济、人口等所造成的损害程度估计(地震易损性分析). 本文介绍了以上两方面研究工作的进展,以及国家地震局“未来地震灾害损失预测研究组”试编的中国未来50年地震灾害损失预测图及其应用.讨论了在灾害预测方面所遇到的科学问题.     

灾害损失组合年景研究

根据陕西解放以来的灾害损失资料，将各种灾害造成的成灾面积、人口死亡、房屋倒塌和水、旱、风雹、病虫害、霜冻以及其它灾害造成的农田成灾面积分成４和５个档次，用人工神经网络方法进行聚类，可分成５个不同的灾害损失组合年，其代表了不同损失特点，有助于对各年定量评价灾害年景。分析这些不同损失组合类型的降水特征，可通过对降水的预报来预测可能出现的灾害组合，从而为重点防御某种或某几种灾害损失指明方向。     

震灾经济损失评估的遗传神经网络模型

地震灾害造成的直接经济损失与很多因素有关:致灾因子强度,主要包括地震震级、发震时间及地点、震源深度和地震动输入参数等;受灾体密度,主要包括衡量城市经济和社会发展水平的人口密度、城市密度、建筑物密度和财产密度等;城市抵抗地震灾害的能力.这里选取震级、地震动输入参数、人均国内生产总值GDP、受灾面积和灾区人口密度作为网络的输入节点,用直接经济损失率作为网络的输出节点,建立了基于遗传神经网络的震灾经济损失评估模型,对地震灾害所造成的经济损失进行评估,实例验证了该方法的有效性.     

A cluster-based decision support system for estimating earthquake damage and casualties

This paper describes a Decision Support System for Disaster Management (DSS-DM) to aid operational and strategic planning and policy-making for disaster mitigation and preparedness in a less-developed infrastructural context. Such contexts require a more flexible and robust system for fast prediction of damage and losses. The proposed system is specifically designed for earthquake scenarios, estimating the extent of human losses and injuries, as well as the need for temporary shelters. The DSS-DM uses a scenario approach to calculate the aforementioned parameters at the district and sub-district level at different earthquake intensities. The following system modules have been created: clusters (buildings) with respect to use; buildings with respect to construction typology; and estimations of damage to clusters, human losses and injuries, and the need for shelters. The paper not only examines the components of the DSS-DM, but also looks at its application in Besiktas municipality in the city of Istanbul, Turkey.