遥感技术具有高效、 快速获取大范围地表信息的能力, 因而被广泛应用于建筑物分布和高度等参数的获取, 以及震后灾情快速获取等工作, 如震后倒塌房屋的研判和提取、 震后滑坡、 堰塞湖等次生灾害的识别等。但是, 目前常用的可见光遥感技术无法在夜间获取信息。为了提高震后夜间获取灾情信息的能力, 文中以北川地震遗址作为研究区, 尝试利用无人机获取热红外遥感数据, 并进行倒塌房屋的提取研究。将可见光遥感数据提取的倒塌房屋作为真值进行对比, 发现热红外遥感数据可用于夜间倒塌房屋的识别, 其总体精度为0.86, 其中3种破坏类型房屋的用户精度都在0.8以上。
科学评估地震地质灾害可能造成的人员伤亡数量, 是提高地震人员伤亡评估准确性和完善地震灾害损失评估体系的重要因素之一, 然而, 这一问题却至今没有完善的解决方案。文中提出了一种基于GIS和logistic模型的地震滑坡致死人数快速评估方法, 尝试在此方面开展研究。该方法包括3个步骤: 1)在GIS中将评估区划分为1km×1km的网格单元, 把网格范围内的人口数量赋值给网格单元作为其人口属性信息; 2)基于回归的logistic模型, 根据网格单元的地震滑坡危险性属性计算各网格单元的地震滑坡致死率; 3)计算各公里网格单元的地震滑坡致死人数, 然后进行整个研究区的地震滑坡致死总人数评估。利用本方法, 以2014年“8·3”鲁甸MS6.5地震, 2012年“9·7”彝良MS5.6、 MS5.7地震和2008年“5·12”汶川MS8.0地震的3个地震灾区为研究区, 进行了地震滑坡致死人数测试。其中, 基于鲁甸震例构建地震滑坡致死人数快速评估方法并评价其有效性, 利用彝良和汶川震例测试该方法在更广范围内开展地震滑坡致死人数快速评估时的外延性和适用性。基于文中提出的模型评估得到鲁甸地震灾区因地震滑坡导致的死亡人数为233人, 与实际因地震滑坡导致的死亡和失踪共250人相比少17人, 死亡总数评估误差率为6.80%; 公里网格单元死亡人数评估结果的Kappa检验值为0.912, 表明用所建模型计算的死亡人数与实际死亡情况的一致性较好, 模型具有很好的统计学意义。而外延适用性分析结果显示: 汶川地震时滑坡导致的死亡和失踪合计约20 000人, 模型评估的结果为18 732人, 死亡总数评估的误差率约为6.5%; 模型评估的彝良地震灾区地震滑坡致死人数为48人, 比实际死亡人数少11人, 死亡总人数评估误差率为18.64%, 公里网格单元死亡人数评估结果的Kappa检验值为0.889。实例研究结果表明: 在允许存在一定误差的前提下, 文中所提出的地震滑坡致死人数快速评估方法可推广应用到其他区域地震滑坡灾害导致的人员死亡数量的估计中, 该方法具有一定的外延适用性。
地震灾害损失预评估是地震应急领域做好地震应急准备工作和减轻地震灾害损失的一项行之有效的方法。目前，地震灾害损失预评估大多依托于灾害损失预评估集成软件，缺乏实际地震灾害现场调查和历史地震损失结果的验证。文中以地震应急灾情快速评估与动态可视化软件为集成平台，系统总结了研究区自然条件、人口数量及分布特征、经济特点、交通状况和历史地震损失等情况，以现场调查的建筑物类型和比例为修正依据，通过与实际历史地震造成的地震灾害损失对比，对德宏傣族景颇族自治州进行了地震灾害损失预评估。通过文中的分析得出，在可视化软件评估的基础上，根据现场调查建筑物的类型比例对软件预评估结果进行修正能够有效提高灾害损失的评估精度，该套评估方法具有一定的理论意义和实践价值，具有很强的推广潜力，不仅限于本研究区，对其他地区也有适用价值。
震后地震应急灾情的准确、快速评估（盲估）是有效地震应急决策的关键之一。为提高应急灾情评估的速度与准确性，文中提出开发基于千米格网技术的地震应急灾情预评估数据。阐述了预评估数据计算模型，包括承灾体数据、灾情计算用致灾因子和计算公式。介绍了千米格网地震应急灾情预评估数据计算的算法，该算法通过对计算参数的空间化和地图代数的应用实现。最后论述了预评估数据在地震应急灾情评估与应急救援中的应用，并以近期中国大陆发生的2次实际破坏性地震为实验案例，展示和检验了其应用。实验结果表明，千米格网地震应急灾情预评估数据能较好地提升灾情评估速度和准确度，还能精细地展示灾情的空间分布，为地震应急指挥和救援提供参考。
地震灾情快速评估是震后地震应急响应的核心技术支撑。目前, 随着高精度人口社会经济数据的推广, 中国地震局下属单位的地震灾情快速评估所采用的承灾体数据大多由原来的县级精度提升到30″×30″(经纬度)的高精度。然而, 基础数据精度得到提升的同时, 灾情评估的主要算法和技术流程却没有改变。结果是评估准确度得到了一定提高, 而县级精度数据支撑下的评估耗时较多(10～20min, 大震时可在30min以上), 震害损失空间分布不够精细等问题仍然没有得到解决。因此, 文中首先介绍了高精度承灾体数据(30″×30″), 描述地震灾情快速评估的原理及县级数据支撑下的实现过程, 之后阐述利用高精度承灾体数据改善地震灾情快速评估数据基础的原理, 在评估过程中利用栅格代数运算提高计算效率和保持数据精度的原理, 以及通过分割和重新组织快速评估技术流程提高评估速度的方法。经试验验证, 改进后地震灾情快速评估的准确度有所提高, 能够产出高精度的(30″×30″)的震害分布, 并且评估耗时缩减到1min以内(不含出图耗时)。大范围的高精度承灾体数据是一种模拟数据而非调查数据, 尽管其基础是普查数据, 但准确度与实际情况仍有一定的差距, 需要进一步研究与优化。
如何增强地震应急预案与地震应急指挥系统的智能性和针对性是地震应急研究的关键问题之一, 地震应急决策知识为此问题提供了解决思路, 但需要实现地震应急决策知识的计算机建模。文中从地理空间知识角度研究了地震应急决策知识的建模方法。以地理本体为基础, 论述了建模原语, 包括: 抽象地理建模原语, 地理建模原语和地震应急领域原语。提出了地震应急决策知识的框架模型, 根据不同的知识粒度, 将应急知识分为基本地震应急决策知识层、规则地震应急决策知识层和过程地震应急决策知识层。分别论述了其中规则性和过程性地震应急决策知识的建模。开发了城市智能地震应急辅助决策系统, 初步展示了地震应急决策知识模型的应用。
地震应急的概念早在20世纪60-70年代由国外提出,而在中国正式确立于90年代初,发展至今已得到长足的进步,并且当前正面临着飞速发展、赶超国际先进水平的良好机遇。地震应急是一项准军事化行动,其关键点在于能否在最短的时间内,做出科学合理的决策并付诸行动,突显灾情服务的紧迫性和必要性。地震应急灾情服务面向决策者及其支持者,同时也面向灾区内外、社会各界、乃至国际社会的广大民众,其内容包括灾情数据的快速获取、灾情信息的快速提取以及灾情的上报与发布等。中国地震应急灾情服务面临着急迫的各方需求,然而在机制上、技术手段上,与国外的先进水平有不少差距,尚不能满足当前地震应急的要求。其根本原因是,灾情服务的整体流程、灾情上报与决策支持、灾情的分类分级发布等各方面的机制不够完善; 灾情服务中,尤其是灾情数据快速获取中高新技术的利用率非常低; 灾情数据与信息的快速处理能力比较弱,相关基础研究落后。因此,建议加强地震应急灾情服务整体架构的建设与优化以及中央机关对它的统筹管理; 加强高新技术在灾情服务中的综合应用; 加强应急救援新技术、新设备的研发。
县(市)地震应急能力的高低直接关系到中国整个地震应急工作的成效。从县(市)绝对地震应急能力的内涵分析出发,结合汶川地震灾区县(市)地震应急能力实地调研工作取得的认识,首先初步构建了县(市)绝对地震应急能力指标体系框架; 然后以四川省县(市)为例,在遵循科学性、系统优化和可操作性原则的基础上,构建了围绕着1个目标层,设定5个准则层、9个指标层和17个变量层的四川省县(市)绝对地震应急能力的评价指标体系; 继而建立了一个基于主成分分析法和多指标综合法的四川省县(市)绝对地震应急能力综合评价模型。县(市)绝对地震应急能力评价指标体系和评估方法的建立能够对县(市)地震应急能力进行定量化的评价,从而为加强县(市)基层政府地震应急能力建设、提高其地震应急管理水平提供科学的依据。
