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灾害突发应急响应虚拟仿真模块

            灾害突发应急响应虚拟仿真平台主要针对地震灾害的应急响应。地震是常见的地质灾害之一,强烈的地震往往会造成严重的人员伤亡和经济损失。以前较常用的地震灾害快速评估方法主要依据对地震波的监测计算得到地震的地理位置、震级与震源的深度,依据经验估计出灾区的范围,根据地震信息与所掌握的灾区建筑物、人口分布、经济总量等统计资料,估算建筑物的破坏情况、直接经济损失与人员伤亡情况等。这种评估方式被称为盲估,由于所确定的灾区范围不准确,相应所统计的建筑物、人口数量也不准确,另外对灾区背景情况(人口分布、建筑物分布情况)的掌握程度及其准确性低。
       本仿真平台将人员伤亡模型,房屋倒塌模型以及经济损失模型与GIS平台集成,采集相关的地理信息数据以及社会经济数据作为模型模拟的数据支撑,根据模型仿真模拟,进行快速震害评估不仅能在灾区电子地图上直观方便地划定灾区范围,而且能非常容易地计算出灾区在不同烈度圈内的面积或比率,根据模型模拟的结果绘制相应的专题图,最终汇总所有的模拟结果及专题图形成灾情简报和应急辅助决策报告,为政府进行抗震救灾决策提供科学依据,以赢得时间迅速稳定社会秩序,有效减轻地震影响造成的损失。通过本模拟实验,使学生掌握利用GIS处理空间数据的基本方法,学习地震灾害损失快速评估的基本流程,掌握模型与GIS集成的方法及专题图的制作方法。

>>地震灾害损失评估仿真实验

【实验目的】地震是常见的地质灾害之一,强烈的地震往往会造成严重的人员伤亡和经济损失。在较大等级的地震发生后的短时间内,人们仅仅能获取时间、地点和震级三个信息(地震三要素)。如何通过地震三要素来快速的对地震损失情况仿真模拟,用来辅助政府快速部署救灾力量和物资具有非常重要的意义。本实验主要以鲁甸6.5级地震为例,结合GIS与相应的仿真模型,快速模拟地震导致的房屋倒塌、经济损失、人员伤亡等情况,并根据仿真模拟得到的地震影响范围制作灾区内的各项专题图及灾情简报,使学生掌握ArcGIS软件的空间分析功能和基础数据处理方法,并掌握地震灾害损失仿真模拟的具体流程及相关知识。
【实验流程】:
1实验数据准备
地震灾害损失仿真模拟需要基础地理数据用于确定地震影响的范围及其他类型数据的载体,社会经济数据用于模拟具体的地震灾害损失情况。
a)基础地理数据:基础地理数据包括行政区划、道路、水系、桥梁、医院、学校、活动断层、烈度区划等数据,所有的数据都是矢量数据;
b)社会经济数据:社会经济数据报告人口数量、人口密度、人口集聚度、市、县级GDP、城市人均纯收入、农民人均纯收入、房屋结构、房屋数量、房屋重置价格等,此类数据的类型多为表格形式。
2绘制烈度等震线
烈度等震线是所有仿真模拟的基础,烈度等阵线的范围就是地震造成的损失范围。房屋倒塌、经济损失和人员伤亡都是在此基础上查询相应的空间数据和社会经济数据进而进行模型计算的。根据云南省的特点,烈度等震线模型分为两种:小于6.5级的地震采用椭圆衰减模型,大于等于6.5级的地震采用线源衰减模型。
a)判断地震震级,小于6.5级使用点源衰减模型,大于等于6.5级使用线源衰减模型;
b)对震中点做缓冲区分析,直至得到与缓冲区相交的活动断层,提取活动断层的方向作为等震线方向;
c)根据模型计算地震造成的最高烈度;
d)根据步骤a、b的参数分别使用点源衰减模型或线源衰减模型,并计算绘制等震线所需的参数;
e)每次计算参数完毕将烈度减1,并重复步骤③,直至烈度等于5时停止计算;
f)新建shp文件,代入步骤③中计算所得的所有参数,并绘制等震线。
以鲁甸地震为例,本次地震影响面积达14436.14平方千米,影响人口269.71万人,极震区主要分布在鲁甸县。地震影响场分布图如图21所示.
3地震灾害损失仿真模拟
a)将绘制得到的烈度等震线作为空间查询的基础,查询地震影响范围内的房屋面积总量、房屋重新建造价格等模型所需的数据;
b)将查询所得的数据分别代入房屋倒塌模型、经济损失模型和人员伤亡模型进行计算,以乡镇作为计算单元,保留乡镇名字段;
c)将步骤b中的计算结果根据共同字段与shp文件的属性进行关联;
d)对关联后获得的专题图层,分别根据房屋倒塌数量、经济损失数量、人员死亡数量和人员受伤数量分层设色显示,添加图例,生成4幅地震灾害损失专题图。

图50 地震灾害损失专题图

 
以鲁甸地震为例,本次地震约使308700间房屋遭到破坏;共造成直接经济损失约176.95亿元;预计死亡约630人,实际结果为617人死亡,模拟结果与实际情况几乎一致。
4制作灾情简报
灾情简报汇总了震区基本情况和仿真模拟结果,能使有关部门快速而全面的了解地震灾害情况,辅助政府快速分配救灾力量和救灾物资。
a)打开预先定义的灾情简报模板;
b)在模板中插入相应的基础信息,如时间、地震、震级等;
c)查询震中到地级市(州)府驻地的距离以及到昆明市的距离,并将计算结果写入灾情简报;
d)查询灾区内的人口数量、人口密度、少数民族人口数量等数据,并写入灾情简报;
e)将等震线模拟结果、房屋倒塌模拟结果、经济损失模拟结果以及人员伤亡模拟结果写入灾情简报;
f)插入地震影响场分布图,形成完整的灾情简报。

图51 灾情简报

 
>>地铁人群疏散虚拟仿真实验

【实验目的】
通过某地铁站人群扩散仿真模拟实验的项目设计与实时模拟,利用AnyLogic软件结合GIS技术搭建从空间数据采集、数据处理、模型的设计(智能体移动规则、智能体之间交互、智能体与环境交互规则)、模型构建、仿真系统开发与调试等方面的地铁人口扩散仿真模拟实验环境。使学生不仅掌握和理解空间数据、智能体仿真模拟构建、系统设计与开发等应用,而且使学生能够掌握人口流动扩散理论知识和智能仿真模型构建软件开发技能,为未来城市应急响应,尤其像“踩踏”等突发事件发生时,如何快速利用空间分析技术来疏散人群提供专业人才。
【实验流程】
1实验数据准备
本仿真实验数据为某一地铁站处的矢量空间数据,包括地铁出口、地铁入口、点状标注、线状注记,地铁道路,数据的制作主要利用ArcGIS软件完成。导入GIS数据后,数据的基本信息在AnyLogic中不能直接显示,需要对数据进行预处理。先确定GIS数据的坐标框架为WGS84坐标系,在导入GIS数据之后,对于每个图层显示的颜色和图例进行修改,使其符合制图标准。
2地铁模拟场景的构建
地铁场景的构建就是在AnyLogic中将各种数据组合起来,形成一个基本的模拟场景。AnyLogic中新建一个工程,在场景中导入GIS数据,标识出地铁的出口、入口、售票厅、地铁人行到道、电梯、卫生间、紧急出口等基本情况,构建出整个地铁模拟场景的基本平面图,界面如下。

图46 地铁空间仿真数据
    3仿真建模
a)系统中的对象。在整个地铁模型中,把行人作为主体(Agent),同时为主体创建进地铁、购票、出地铁等一系列规则,这样,通过研究大量行人在环境中的随机行为,达到研究整个地铁站的行人疏散问题的目的。
b)仿真建模。建立AnyLogic行人库,从详细的物理空间层次对行人进行建模:每个对象的大小,对象的加速和减速能力,对象的视野范围,墙壁,障碍物,楼梯,优先次序等等,都得以计入考虑。借助于仿真,可以对被建模的系统有更深入的理解,能够对地铁的人流活动进行模拟和优化,以发现地铁中人流活动的基本规律,并预测可能出现的危险情况。
c)AnyLogic流程图。AnyLogic行人库采用了流程图的方式来创建模型,可以轻松地实现想实现的任意的逻辑,只需要点击鼠标来连接模块并且对模块填入属性,如图47。

图47  Agent行为规则流程图
    4主体参数的设置以及动态模拟的实现
基于上述地铁空间数据及人流数据进行人口扩散仿真模拟实验,主要分成三个部分进行:
a)确定动态模拟机制。在初始状态下,Agent在地铁区域空间内随机选择目标进行移动,到达目标地点之后继续随机产生目标地点。点选任意一个Agent则显示其运动状态,包括动态坐标,移动速度,移动方向,正在移动的目标位置等。选择Agent之后再点击地图使得Agent将原来的目标地点改为点击位置,并且同时更新反馈信息。
b)确定Agent属性。设置乘客Agent的速度为1m/s;设置主窗口属性的初始值,并设置乘客Agent移动的规律,用于设置当选择指定的复选框时将初始状态为在指定经纬度范围内随机选择目标进行移动。
c)主体功能的实现当选择特定的Agent时,通过创建信息反馈窗口,通过反馈信息将Agent移动至指定的位置,模拟地铁乘客的流动情况。
5仿真建模的实现
根据在AnyLogic建立的场景、设置人为主体以及模拟规则,应用AnyLogic软件来建模,放置到网络服务器中,同时根据用户选择提供平面及三维模拟场景。
    
图48 地铁人流疏散模拟二维界视图                                   图49 地铁人流疏散模拟三维界视图
 
>>流行疾病时空过程模拟虚拟仿真实验
【实验目的】
       流行病传播时空过程模拟虚拟仿真实验目标是从微观、具体的区域特征的角度出发,构建出能够模拟人的决策行为的智能体,采用自下而上的建模思路来建立模型。智能体模型是建立在一个与真实地理环境有着高度关联的模拟空间环境之上,实现流行病时空过程模拟,实现对流行病空间分布、预警以及未来传播规模的预测。通过仿真实验学生能够理解流行病传播时空过程机理;能够掌握基于智能体建模的流行病传播模型构建方法;能够结合GIS从空间可视化角度理解流行病的传播。
【实验流程】

       流行病传播时空过程模拟虚拟仿真实验以昆明市艾滋病传播为实验对象。
(1) 模型数据准备
收集整理与艾滋病传播时空过程模拟相关的基础地理数据、艾滋病专题地理数据、艾滋病模型模拟地理数据。专题地理数据包括检测咨询机构、医院、宾馆酒店、公安辖区;模型模拟地理数据包括普通人、女性性工作者、男性性消费者、公安辖区、模型边界、女性性工作者工作场所。
(2) 时空信息机理学习
收集资料分析艾滋病传播途径三种传播途径(性传播、血液传播和母婴(垂直) 传播)的影响因子和驱动力。影响因子的分析包括经济因素、社会文化道德因素、教育因素和环境因素等。
(3) 模型参数设置
根据艾滋病的时空信息机理将模型分为性传播途径智能体模型、吸毒传播途径智能体模型和综合传播途径智能体模型。需要学生根据不同的实验要求来设置实验参数。
(4) 实验结果展示
学生根据不同参数设置观察实验仿真结果的变化。

图55 艾滋病传播时空过程模拟结果展示

>>区域性细颗粒物空气污染模拟虚拟仿真实验
【实验目的】
       区域性细颗粒物空气(PM2.5)污染在中国已成为一种重要的空气污染,人长期暴露在含有PM2.5的空气中会增加健康风险,因此对PM2.5的研究和治理刻不容缓。区域性细颗粒物空气污染模拟虚拟仿真实验平台以PM2.5污染为研究对象,从PM2.5污染形成的根本驱动因子出发在GIS技术和空间统计学的支持下,建立区域细颗粒物空气污染评估模型。
通过完成该实验能够让学生熟练掌握ArcGIS、GeoData等相关专业软件,能够理解PM2.5污染的时空过程机理。
【实验流程】:
1数据收集整理

       a.PM2.5实时监测数据获取:从全国城市空气质量实时发布平台获得PM2.5实时监测数据并建立数据库,对数据进行处理获得每个监测点的年均PM2.5浓度值,再利用ArcGIS空间分析模块中的反距离权重插值法得到中国PM2.5年均浓度的空间分布图。
       b.社会经济数据:从PM2.5形成的本质上来研究,选取能反映出能源结构、产业结构、生态结构及城镇化过程的指标,如选取煤炭消费量、民用汽车、经济生产总值、第二产值比重、人口密度、城镇人口比重、建成区面积、森林覆盖率等。
       c.省级PM2.5年均浓度:因所搜集到的社会经济数据指标是按省级行政区统计的,而全国PM2.5的年均浓度空间分布图不具有行政区划意义,为了便于PM2.5与社会经济数据因素的分析,利用ArcGIS将全国PM2.5的年均浓度空间分布图转为矢量图,再将此图与中国行政区划矢量图进行合并分析,最后根据行政区划名称进行叠加操作,即可得到各省的PM2.5年均浓度值。
2模型构建
       a.PM2.5 与影响因素的逐步回归分析:通过多元逐步线性回归模型从大量可能有关的社会经济数据变量中利用统计检验方法挑选出对PM2.5变量有显著影响的变量。
       b.PM2.5及相关因素的空间自相关分析:利用Moran’s I系数来分析PM2.5及显著影响的变量是否存在空间自相关,以此来确定模型(一般线性模型、误差模型、误差模型)的选择。
       c.模型确定:在上述两个步骤的基础上,通过统计分析与假设检验,得到区域性细颗粒物空气污染评估模型。利用此模型模拟评估全省的PM2.5污染情况。

图 模型模拟结果展示

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