地震预警服务进展及其国际比较

地震预警系统由预警技术系统和预警服务体系组成,是减少地震灾害造成人员伤亡和经济损失、增加社会稳定的一种有效方式,其中地震预警服务成为地震预警技术发挥作用的关键环节。该文基于地震预警服务的概念和基本内容,比较了全球主要的地震预警服务发展及应用情况,如中国、日本、墨西哥、美国等,综合分析了当前地震预警服务的不足,包括地震预警设备安装、信息内容、提示方式和科普教育,并提出了相应的对策建议。完善地震预警服务体系,有利于发挥地震预警作用,提高公众的应急避难能力,为提升我国地震预警服务能力提供一定的参考意义。     

基于GeoProcessing方法的岷江上游流域数字水系建模

GeoProcessing不仅提供空间数据分析的简单功能,而且支持建立非常复杂的地理处理模型来完成定制的地理处理任务和执行批处理操作.通过GeoProcessing地理处理新方法建立流域数字水系模型,是流域水文构成模拟计算、流域水土流失分析等的重要基础.为水文过程模拟分析提供有力支持.以岷江上游流域为研究区,首先使用GeoProcessing建模方法生成岷江上游流域30 m×30 m DEM并对其进行洼地的确定、填充和平地的抬升等预处理,采用D8法计算水流方向和汇流面积,在此基础上实现流域分水岭、河网水系和子流域等参数提取,并建立岷江上游流域数字水系模型.通过模型计算,较精确地确定了岷江上游的流域边界,其提取结果与传统的手工数字化成果吻合程度高,且细节部分更加突出;与传统的分步式操作相比,提高了水系河网提取的阈值试验条件设置次数,可批量处理,自动化程度高,人为干扰小,结果更加可信.当取汇水累计量≥600栅格单元(面积约为0.05 km2)且综合长度≤500 m的水系时得到的结果与手工数字化地形图水系吻合较好.     

基于具身认知理论和VR技术的滑坡灾害应急科普教育模式

滑坡灾害的突发性和危险性让传统的科普教育方式难以真实再现灾害场景,限制了受众的理解和应对能力。为了提高教育效能,该文分析了基于具身认知理论和虚拟现实(VR)技术的滑坡灾害应急科普教育模式及其应用前景。具身认知理论强调参与性提升学习效果,而VR技术则提供身临其境的体验。该文在分析VR技术应用于灾害应急科普教育的可行性和必要性的基础上,融合具身认知理论,设计和开发了VR滑坡灾害应急科普教育系统,创造出更具沉浸感和参与感的滑坡教育体验。通过用户亲身体验及标准化、可复制、有反馈、可考核的情境化“讲、学、练、考”一体化系统,为虚拟灾害应急科普教育模式提供借鉴和参考,证明了基于具身认知理论和VR技术的滑坡灾害科普教育模式在安全应急和防灾减灾领域具有广阔的应用前景。     

基于无人机影像的长宁地震建筑物震害提取与成因分析

2019年6月17日,四川省长宁县发生6.0级地震,对当地建筑造成严重的破坏。选取震中长宁县双河镇为研究区,通过获取地震前后的无人机遥感数据,建立无人机遥感解译标志,对地震灾区的建筑物受损情况进行解译。在解译基础上进行无人机遥感建筑物震害提取,获取研究区的灾情信息。将目视解译方法得到的结果和无人机低空视频拍摄的震害结果进行混淆矩阵对比分析,得到两者总体精度(81%),kappa系数为0.74,具有较高的一致性。分析结果显示:研究区域内共解译建筑1867栋,损坏、部分倒塌和倒塌的建筑物占研究区总建筑物的64.06%,其中倒塌房屋为年代久远土木结构房屋,集中在研究区的东北部分(9.27%),另外,基本完好的建筑物(占比36.94%)主要位于研究区西部,为近年来新修的建筑,抗震性能良好。