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    臺風(fēng)災(zāi)害避難所服務(wù)區(qū)優(yōu)化研究
    ——以海南省萬寧市為例*

    2017-08-22 04:56:21周洪建郭桂禎
    災(zāi)害學(xué) 2017年3期
    關(guān)鍵詞:萬寧市居民點服務(wù)區(qū)

    周洪建,郭桂禎

    (民政部國家減災(zāi)中心,北京 100124)

    臺風(fēng)災(zāi)害避難所服務(wù)區(qū)優(yōu)化研究
    ——以海南省萬寧市為例*

    周洪建,郭桂禎

    (民政部國家減災(zāi)中心,北京 100124)

    通過構(gòu)建以最短距離為目標(biāo)的避難所選址模型,對海南省萬寧市臺風(fēng)災(zāi)害避難所進行了分析,結(jié)果表明:①萬寧市132個候選避難所中,61個臺風(fēng)災(zāi)害避難所被中,單個避難所平均服務(wù)3.34個居民點,居民點平均避難距離為5 464 m;②在僅考慮學(xué)校型的候選避難所的情景方案中,21個避難所被選,單個避難所平均服務(wù)4.76個居民點,居民點的平均避難距離為593 m;③在選取全部類型的候選避難所方案中,30個避難所被選中,單個避難所平均服務(wù)1.85個居民點,居民點的平均避難距離為530 m。本研究可為臺風(fēng)災(zāi)害避難所服務(wù)區(qū)優(yōu)化提供參考,為萬寧市避難所選址規(guī)劃提供一定的決策依據(jù)。

    避難所;服務(wù)區(qū);優(yōu)化;臺風(fēng)災(zāi)害;萬寧市

    科學(xué)合理規(guī)劃并建設(shè)災(zāi)害避難所對城鄉(xiāng)防災(zāi)減災(zāi)具有非常重要的現(xiàn)實意義。災(zāi)害避難所的選址,是災(zāi)害避難所工作中的重點,也是難點。目前,災(zāi)害避難所區(qū)位研究的重點主要集中在區(qū)位布局原則和區(qū)位布局模型2個方面,后者更是重中之重[1]。避難所的區(qū)位選址模型按照目標(biāo)類型,可分為單目標(biāo)模型和多目標(biāo)模型。單目標(biāo)模型的相關(guān)研究較多,可分為p-中值模型、p-中心模型和覆蓋模型,其中,①p-中值模型研究避難所設(shè)施和居民需求點之間的距離與需求量的乘積和最小,該模型在避難所選址建設(shè)中得到了廣泛的應(yīng)用,如Sherali等研究了應(yīng)對颶風(fēng)/洪澇災(zāi)害避難場所的選址模型[2],Gama等基于逃生次序的多階段避難場所優(yōu)化選址模型,并在洪澇災(zāi)害中應(yīng)用[3],黃河潮等研究了p-中值模型在城市應(yīng)急避難所規(guī)劃中的作用[4],潘安平以沿海農(nóng)村地區(qū)臺風(fēng)災(zāi)害避難所為例,評價了基于p-中值模型在避難所配置合理性中的作用[5];②p-中心模型解決任意居民需求點到距離最近的避難所的最大距離最小化問題,如Kilci等以土耳其為例,研究了p-中心模型在地震災(zāi)后臨時性避難場所選擇的應(yīng)用[6];③覆蓋模型研究在滿足所有需求點的前提下,需要建設(shè)的避難所數(shù)量或者建設(shè)成本最小的問題,在避難所選址建設(shè)中也得到了廣泛的應(yīng)用,如Berman和Krass開展了最大化覆蓋模型的理論探討[7],Dalal等探討了臺風(fēng)災(zāi)害中避難場所的覆蓋模型問題[8],周天穎和簡普仁則探討了覆蓋模型在緊急避難場所決策支持系統(tǒng)中的作用[9]。多目標(biāo)模型是指兩個或以上的目標(biāo)共同確定避難所區(qū)位的模型,多目標(biāo)模型對解算過程要求高,常需引入智能算法求解[10]。需要特別指出的是,目前已有的災(zāi)害應(yīng)急避難所工作,主要集中在地震(如,Liu等以汶川地震為例研究了山地區(qū)地震災(zāi)害復(fù)雜條件下應(yīng)急避難場所的選擇問題[11];Hu等研究了無特殊指向情況下地震應(yīng)急避難場所的選址問題[10])和洪水(Kongsomsaksakul 等探討了洪澇轉(zhuǎn)移規(guī)劃中避難場所的選址方案[12],Chang等以不確定情景下洪澇災(zāi)害后勤保障為例探討了避難場所的優(yōu)化問題[13];Sanyal等基于GIS開展了洪澇災(zāi)害避難場所選址研究[14]),盡管有些工作針對臺風(fēng)或颶風(fēng)(Sherali 等[2];Li 等[15]探討了颶風(fēng)情景下避難場所區(qū)位和運輸規(guī)劃),但類似的工作更多關(guān)注于臺風(fēng)災(zāi)害下避難場所區(qū)位的設(shè)計與規(guī)劃原則,定性闡述居多,基于模型的定量化評估與基于供給側(cè)多情景(即不同類型避難場所的空間布局)的避難場所服務(wù)區(qū)優(yōu)化研究仍極為缺乏,難以滿足在臺風(fēng)災(zāi)害發(fā)生的不同時段開展避難場所服務(wù)區(qū)的優(yōu)化與調(diào)度需求。

    本文以海南省萬寧市為例,開展臺風(fēng)災(zāi)害避難所選址及服務(wù)區(qū)優(yōu)化研究,給出評估模型,并嘗試分析不同類型避難場所啟用(供給側(cè))的多情景下,最優(yōu)避難場所分布及其服務(wù)區(qū),旨在為臺風(fēng)避難所的選址優(yōu)化提供案例參考,也為萬寧市的避難所選址規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

    1.1 研究區(qū)概況

    萬寧市位于海南省東南部沿海,總面積為4 443.6 km2,下轄萬城、龍滾、山根、和樂、后安、大茂、東澳、禮紀、長豐、北大、南橋和三更羅12個鎮(zhèn),東興農(nóng)場、東和農(nóng)場、東嶺農(nóng)場、南林農(nóng)場和新中農(nóng)場5個國有農(nóng)場和興隆華僑農(nóng)場。萬寧市多年平均降水量在2 000 mm以上,8-10月份雨量最多,占全年降雨量的60%~70%。由于降雨量時空分布不均,造成春、夏季多旱,秋冬(初)季多澇。特別地,境內(nèi)平均每年有臺風(fēng)3.9次,每年臺風(fēng)造成的經(jīng)濟損失往往達數(shù)千萬元以上,是該地區(qū)危害最大的災(zāi)害類型。

    1.2 數(shù)據(jù)

    臺風(fēng)來臨時,除專門建設(shè)的災(zāi)害避難所外,政府辦公大樓、學(xué)校、體育館等都可作為臺風(fēng)臨時性避難場所。根據(jù)萬寧市現(xiàn)有公共設(shè)施狀況,從當(dāng)?shù)孛裾块T提供的信息中獲得候選的臺風(fēng)災(zāi)害應(yīng)急避難所共計132座,其中政府辦公型28座,學(xué)校型91座,醫(yī)院型12座,以及火車站1座(圖1)。萬寧市轄有自然村行政村共304個(圖2),將村莊整體作為避難疏散的個體,選取全部村落為避難需求點,在災(zāi)害避難所布局優(yōu)化模型中解算所有避難需求點的分配結(jié)果,完成將全部避難需求人員轉(zhuǎn)移安置至其歸屬的候選避難場所中的應(yīng)急疏散工作。

    圖1 萬寧市臺風(fēng)災(zāi)害候選應(yīng)急避難所空間點位及候選避難路徑

    圖2 萬寧市主要居民村鎮(zhèn)點位及臺風(fēng)災(zāi)害候選應(yīng)急避難路徑

    萬寧市轄區(qū)內(nèi)有1條國道,南北向貫通全市,全長80.572 km;東西向省道1條,全長25.174 km;縣鄉(xiāng)級道路53條,全長512.818 km。并有一級街道20條,全長20.293 km;二級街道10條,全長13.639 km;三級街道12條,全長17.108 km;四級街道54條,全長52.916 km;此外,小路共221條,全長712.537 km(圖1、圖2)。臺風(fēng)來臨前,這些道路都可作為臺風(fēng)災(zāi)害的應(yīng)急避難路徑。

    2 評估模型

    居民安全而有效快速地避難是避難所選址與服務(wù)區(qū)優(yōu)化的直接目的。從臺風(fēng)在洋面生成到登陸,往往需要經(jīng)歷3~5 d的時間,個別臺風(fēng)甚至超過7 d,這為臺風(fēng)的應(yīng)急準備提供了足夠的時間。臺風(fēng)登陸前人員快速避難,可有效地減少人員傷亡。在撤離速度一定的前提下,避難路徑越短,避難所需要的時間也就越短,成功而安全避難的比率也越大。因此,本文選擇最小化避難距離為目標(biāo),建立臺風(fēng)災(zāi)害避難所P-中位模型,即臺風(fēng)避難所選址優(yōu)化模型(公式1~公式4)。

    f=min∑dij;

    (1)

    服從于

    (2)

    (3)

    (4)

    式中:I為避難所候選場址編號集,I= (1, 2, …i, …N),J為居民區(qū)編號集,J= (1,2, …j, …M),dij為居民區(qū)j和避難所候選場址i之間的最短距離。目標(biāo)函數(shù)(1)表示最小化居民區(qū)到避難所的總距離,約束條件(2)表示每個居民區(qū)有且只能選擇一個候選場址作為特定避難所。

    3 研究結(jié)果

    基于前述數(shù)據(jù)與建立臺的風(fēng)災(zāi)害避難所P-中位模型計算得到萬寧市所有避難需求點的分配結(jié)果(圖3),可以看出,304個居民點分配到132個候選避難所中,其中61個避難所被選中;單個避難所服務(wù)的最大居民點個數(shù)為20個,最少服務(wù)1個居民點,單個避難所平均服務(wù)3.34個居民點;其中,居民點的最大避難距離為25 149 m,最小避難距離為9 m,平均避難距離為5 464 m;避難所區(qū)位優(yōu)化結(jié)果參數(shù)如表1所示。

    表1 萬寧市臺風(fēng)災(zāi)害避難所區(qū)位優(yōu)化結(jié)果

    圖3 萬寧市臺風(fēng)災(zāi)害避難所區(qū)位優(yōu)化

    同樣,對萬寧市市轄區(qū)的臺風(fēng)災(zāi)害避難所區(qū)位優(yōu)化進行了研究。選取市轄區(qū)道路為疏散路徑,由于缺少居民點及其人口的數(shù)據(jù),在此隨機生成100個社區(qū)點作為避難需求人員的分布點位,得到選取全部類型的候選應(yīng)急避難場所和僅選取學(xué)校型候選應(yīng)急避難場所兩種疏散方案。①在僅考慮學(xué)校型的候選避難所方案中,100個居民點分配到31個候選避難所中,其中21個避難所被選中;單個避難所服務(wù)的最大居民點個數(shù)為15個,最少服務(wù)1個居民點,單個避難所平均服務(wù)4.76個居民點;其中,居民點的最大避難距離為1 424 m,最小避難距離為4 m,平均避難距離為593 m(圖4)。②在選取全部類型的候選避難所方案中,100個居民點分配到54個候選避難所中,其中,30個避難所被選中;單個避難所服務(wù)的最大居民點個數(shù)為15個,最少服務(wù)1個居民點,單個避難所平均服務(wù)1.85個居民點;其中,居民點的最大避難距離為1 424 m,最小避難距離為1 m,平均避難距離為530 m(圖5);避難所區(qū)位優(yōu)化結(jié)果參數(shù)如表2所示。

    圖4 萬寧市市轄區(qū)臺風(fēng)災(zāi)害避難所服務(wù)范圍優(yōu)化配置(僅考慮學(xué)校型候選避難所)

    圖5 萬寧市市轄區(qū)臺風(fēng)災(zāi)害避難所服務(wù)范圍優(yōu)化配置(考慮所有候選避難所)

    參數(shù)名稱參數(shù)值(僅學(xué)校作為候選避難所)參數(shù)值(考慮所有候選避難所)隨機生成的居民點總數(shù)/個100100候選避難所總數(shù)/個3154被選中的避難所總數(shù)/個2130單個避難所最多服務(wù)的居民點數(shù)量/個1515單個避難所最少服務(wù)的居民點數(shù)量/個11單個避難所平均服務(wù)的居民點數(shù)量/個476185最大避難距離/m14241424最小避難距離/m4014平均避難距離/m593530

    從上述研究結(jié)果可以看出,①萬寧市現(xiàn)有的132個避難場所中,理論上為了滿足所有人的避難需求,只啟用其中61個避難場所即可達到需求,并且模型可以給出61個避難場所的具體空間分布,可以較好地服務(wù)于避難場所及其服務(wù)區(qū)的優(yōu)化選址;②以萬寧市轄區(qū)為例,模擬的不同類型避難場所(學(xué)校型避難場所、所有避難場所)啟用情景下避難場所及其服務(wù)區(qū)優(yōu)化選址方案表明,在僅使用學(xué)校作為避難場所的條件下,單個避難場所服務(wù)的居民點數(shù)量、居民的平均避難距離均超過沒有限定條件的數(shù)量,這為決策者在不同情景下啟用不同類型或全部類型避難場所提供了對比分析的案例。

    4 結(jié)論與討論

    4.1 主要結(jié)論

    通過構(gòu)建以最短距離為目標(biāo)的避難所選址模型,對萬寧市的臺風(fēng)災(zāi)害避難所進行分析,結(jié)果表明:

    (1)萬寧市132個候選避難所中,61個臺風(fēng)災(zāi)害避難所被中;其中,單個避難所服務(wù)的最大居民點個數(shù)為20個,最少服務(wù)1個居民點,單個避難所平均服務(wù)3.34個居民點;居民點平均避難距離為5 464 m,最大和最小避難距離分別為25 149 m和9 m。

    (2)在僅考慮學(xué)校型的候選避難所的情景方案中,萬寧市轄區(qū)內(nèi)100個居民點分配到31個候選避難所中,21個避難所被選;單個避難所服務(wù)的最大居民點個數(shù)為15個,最少服務(wù)1個居民點,單個避難所平均服務(wù)4.76個居民點;居民點的最大避難距離為1 424 m,最小避難距離為4 m,平均避難距離為593 m。在選取全部類型的候選避難所方案中,100個居民點分配到54個候選避難所中,其中30個避難所被選中;單個避難所服務(wù)的最大居民點個數(shù)為15個,最少服務(wù)1個居民點,單個避難所平均服務(wù)1.85個居民點;居民點的最大避難距離為1 424 m,最小避難距離為1 m,平均避難距離為530 m。

    (3)本研究所建立臺的風(fēng)災(zāi)害避難所P-中位模型,可支持不同類型避難場所啟用(供給側(cè))的多情景下最優(yōu)避難場所分布及其服務(wù)區(qū),這可在一定程度上為決策者根據(jù)臺風(fēng)災(zāi)害的實際情況制定切實可行的避難場所啟用及服務(wù)區(qū)方案提供科學(xué)依據(jù)和較大的技術(shù)支持。

    4.2 討論

    通過本研究,也發(fā)現(xiàn)有如下幾個待解決的問題供討論。

    (1)災(zāi)害避難所的選址,受區(qū)域自然地理、災(zāi)害風(fēng)險和人文因素等影響,為此,在選址模型的建立時,需要考慮區(qū)位的安全性、災(zāi)民的可達性、避難所容量、災(zāi)害風(fēng)險等多個目標(biāo)和約束條件,這也是未來在避難所選址工作重點和難點問題,迫切需要解決。

    (2)本文作者在結(jié)合本研究成果在萬寧及其他地區(qū)的調(diào)研發(fā)現(xiàn),臺風(fēng)災(zāi)害的實際救助過程中,并非按照模型所設(shè)定的整個村統(tǒng)一到某一避難所進行臨時性避難的做法,而是選擇距離自家最近的避難場所,尤其是針對一些居住相對分散的行政村。因此,以村為單元開展模型模擬研究,與實際情況可能有所出入,以人口的實際分布為輸入進行模擬分析,可能得到的結(jié)果更符合現(xiàn)實。

    (3)研究中用到的避難場所均是規(guī)模相對較大的場所,實際上,對于臺風(fēng)登陸頻率較高的區(qū)域,幾乎每個村都建設(shè)有“防洪、防風(fēng)樓”用于臨時性緊急避難,臺風(fēng)登陸前的撤離也先以本村的避難場所為首選。因此,在模型模擬運算中,如果能將需要轉(zhuǎn)移避難的具體人數(shù)和空間分布、避難場所空間分布及接待能力作為輸入,輸出結(jié)果并更有指導(dǎo)價值。

    (4)據(jù)當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)部門對本研究結(jié)果的第一判斷,本研究得到的避難場所及其服務(wù)區(qū)優(yōu)化結(jié)果,對于做好每次臺風(fēng)登陸前的人員轉(zhuǎn)移避難安置有現(xiàn)實意義,但還達不到指導(dǎo)其開展具體工作的程度;但是,本研究模擬得到的避難場所可以列入本區(qū)域未來重點建設(shè)的避難場所候選名單,不斷完善其功能與服務(wù)能力,逐步成為應(yīng)對特別重大臺風(fēng)災(zāi)害的緊急避難場所。這也為我們下一步開展巨災(zāi)情景下臺風(fēng)災(zāi)害避難場所及其服務(wù)區(qū)優(yōu)化提出了具體需求。

    [1] 徐偉, 胡馥妤, 明曉東, 等. 自然災(zāi)害避難所區(qū)位布局研究進展[J]. 災(zāi)害學(xué), 2013, 28(4):143-151.

    [2] Sherali H D, Carter T B, Hobeika A G. A location-allocation model and algorithm for evacuation planning under hurricane/flood conditions [J]. Transportation Research Part B: Methodological, 1991, 25(6): 439-452.

    [3] Gama M, Santos B F, Scaparra M P. A multi-period shelter location-allocation model with evacuation orders for flood disasters [J]. EURO Journal on Computational Optimization, 2015 (1): 1-25.

    [4] 黃河潮, 林鵬, 盧兆明. p-中位數(shù)法在城市應(yīng)急避難所規(guī)劃中的應(yīng)用 [J]. 應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報,2004, 12(S1):62-67.

    [5] 潘安平. 沿海農(nóng)村臺風(fēng)災(zāi)害“避難所”的配置合理性評價模型 [J]. 自然災(zāi)害學(xué)報,2011, 20(1):10-18.

    [6] K1l1 F, Kara B Y, Bozkaya B. Locating temporary shelter areas after an earthquake: A case for Turkey [J]. European Journal of Operational Research, 2015, 243(1): 323-332.

    [7] Berman O, Krass D. The generalized maximal covering location problem [J]. Computers & Operations Research, 2002, 29(6): 563-581.

    [8] Dalal J, Mohapatra P K, Mitra G C. Locating cyclone shelters: a case [J]. Disaster Prevention and Management, 2007, 16(2): 235-244.

    [9] 周天穎, 簡甫任. 緊急避難場所區(qū)位決策支持系統(tǒng)建立之研究[J]. 水土保持研究, 2001, 8(1): 17-24.

    [10]Hu F, Yang S, Xu W. A non-dominated sorting genetic algorithm for the location and districting planning of earthquake shelters [J]. International Journal of Geographical Information Science, 2014, 28(7): 1482-1501.

    [11]Liu Q, Ruan X, Shi P. Selection of emergency shelter sites for seismic disasters in mountainous regions: Lessons from the 2008 Wenchuan Ms 8.0 Earthquake, China [J]. Journal of Asian Earth Sciences, 2011, 40(4): 926-934.

    [12]Kongsomsaksakul S, Yang C, Chen A. Shelter location-allocation model for flood evacuation planning [J]. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 2005, (6): 4237-4252.

    [13]Chang M, Tseng Y, Chen J. A scenario planning approach for the flood emergency logistics preparation problem under uncertainty [J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2007, 43(6): 737-754.

    [14]Sanyal J, Lu X X. Ideal location for flood shelter: a geographic information system approach [J]. Journal of Flood Risk Management, 2009, 2(4): 262-271.

    [15]Li A C, Nozick L, Xu N, et al. Shelter location and transportation planning under hurricane conditions [J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2012, 48(4): 715-729.

    Optimization of Service Areas of Typhoon Disaster Shelters in WanningCity of Hainan Province, China

    ZHOU Hongjian and GUO Guizhen

    (NationalDisasterReductionCenterofChina,Beijing100124,China)

    Disastershelterlocationanalysisisaneffectivewaytoimproveresidents'evacuationrate.WeanalyzetheshelterlocationfortyphoondisastersinWanningCityofHainanProvincebyconstructingtheshortestdistanceevacuationmodel.Theresultsshowedthat: (1) 61typhoonshelterswereselectedamongthe132sheltersinWanning,eachshelterservices3.34communitiesandtheaverageevacuationdistanceis5464m; (2)Inthescenariowithonlyconsideringschoolsascandidateshelters,intotal21shelterswereselected,eachshelterservices4.76communitiesandtheaverageevacuationdistanceis593m; (3)Inthescenarioofallcandidatesheltersavailable,intotal30shelterswereselected,eachshelterservices1.85communitiesandtheaverageevacuationdistanceis530m.Thisstudycanprovideagoodreferencefortheserviceareaoptimizationoftyphoonshelters,andalsoagoodareferencefordecisionmakingintheshelterlocationplanofWanning.

    disastershelter;servicearea;optimization;Typhoon;Wanning

    2017-02-03

    2017-03-13

    國家科技支撐計劃項目課題“重大自然災(zāi)害應(yīng)急救助關(guān)鍵技術(shù)研究與示范”(2013BAK05B02)

    周洪建(1980-),男,山東泰安人,副研究員,研究方向為災(zāi)害評估與應(yīng)急管理. E-mail: zhouhj_bnu@hotmail.com

    10.3969/j.issn.1000-811X.2017.03.008.]

    X42;X913.4

    A

    1000-811X(2017)03-0040-05

    10.3969/j.issn.1000-811X.2017.03.008

    周洪建,郭桂禎. 臺風(fēng)災(zāi)害避難所服務(wù)區(qū)優(yōu)化研究[J]. 災(zāi)害學(xué),2017,32(3):40-44. [ZHOU Hongjian and GUO Guizhen. Optimization of Service Areas of Typhoon Disaster Shelters in Wanning City of Hainan Province, China[J]. Journal of Catastrophology,2017,32(3):40-44.

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