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    防災避險綠地可達性阻礙系數(shù)研究
    ——以四川長寧縣中心城區(qū)為例

    2023-03-27 06:34:44唐德富
    科技創(chuàng)新與應用 2023年8期
    關鍵詞:交叉口防災坡度

    唐德富

    (中規(guī)院(北京)規(guī)劃設計有限公司海南分公司,???570100)

    可達性是指從一個點到達另一個點的難易程度。1959 年漢森(W.G.Hansen)首次提出“可達性”的概念,漢森最早將可達性運用于交通網(wǎng)絡方面,可達性的評價與3 個因素有關:交通成本、區(qū)位吸引力、區(qū)位需求力[1]。本文在繼承和學習現(xiàn)有理論基礎和研究方法的同時,結(jié)合四川長寧6.0 級地震的現(xiàn)實情況,將可達性的影響因素轉(zhuǎn)化為對阻礙系數(shù)的研究。

    1 研究概況

    2019 年6 月17 日,長寧發(fā)生6.0 級地震,震源深度16 km,震中心北緯28.34°,東經(jīng)104.90°,震中距離長寧縣中心城區(qū)約22 km。此次地震導致死亡13 人,重傷200 余人。宜賓市處于華鎣山基底大斷裂南段,華鎣山基底斷裂帶長300 多km,以北東方向貫穿該市全境,控制著宜賓的地震活動。該基底大斷裂帶與西北向的雅安—峨眉—宜賓(江安-合江深大斷裂和長寧—珙縣—筠連—敘永)基底斷裂帶,形成深部基底斷裂構(gòu)造格局,構(gòu)成宜賓潛在震源區(qū)。為此,省地震局將宜賓區(qū)域劃為可能發(fā)生6.0 級地震風險的潛在震源區(qū),如圖1所示。

    圖1 四川省、重慶市斷裂系統(tǒng)圖

    2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本文研究區(qū)域涉及的中心城區(qū)邊界、防災避險綠地、人口、道路長度、寬度和坡度等相關數(shù)據(jù)來源于《長寧縣城市總體規(guī)劃》。街道路網(wǎng)格局、中心城區(qū)高程分析原始數(shù)據(jù)來自于2019 年高清衛(wèi)星影像。通過GIS 地理配準工具將衛(wèi)星影像圖進行校正和相關數(shù)據(jù)矢量化處理,建立路網(wǎng)屬性數(shù)據(jù)庫。相關數(shù)據(jù)分析處理如圖2~5 所示。

    圖2 人口密度分布圖

    圖3 道路寬度圖

    2.2 研究方法

    2.2.1 最鄰近距離法

    最鄰近距離法主要用于分析空間要素分布的集聚情況,也就是某要素在地理空間上相互臨近程度的指標[2]。運用最鄰近距離法測定點狀要素與最鄰近點的距離為ri,得到表征空間鄰近程度的平均最鄰近距離ri,公式為

    式中:ri為平均最鄰近距離;rE為理論最鄰近距離;n 為防災避險點要素數(shù)量;A 為研究區(qū)域面積;D 為點密度;R 為最鄰近指數(shù),即實際最鄰近距離與理論最鄰近距離的比值。通常情況下,當R>1 時呈現(xiàn)均勻分布狀態(tài),當R<1 時呈現(xiàn)集聚分布狀態(tài),當R=1 時呈現(xiàn)隨機分布狀態(tài)。

    圖4 道路坡度分布圖

    圖5 中心城區(qū)高程分析圖

    2.2.2 核密度分析法

    核密度分析認為某一事件可以在一定區(qū)域的地理位置發(fā)生,并且不同位置發(fā)生的次數(shù)不同[3]。此方法用于研究中心城區(qū)人口分布密度和防災避險綠地的空間分布外,還用于以道路交叉口為節(jié)點,將阻礙公式賦值后分析路段的阻礙系數(shù)并進行可視化。公式為

    式中:n 為事件在空間區(qū)域中發(fā)生的次數(shù);hn為帶寬,即搜索半徑;為核函數(shù)。

    2.2.3 線性回歸分析法

    通過相關實驗數(shù)據(jù)分析,設變量y 與x 之間存在某種相關關系,其中x 是可控制的變量,y 是可預測的隨機變量,變量x 可以影響變量y,但是變量x 不能完全決定變量y[4]。這時x 與y 之間不確定性的關系可以表示為

    式中:x 代表自變量,y 代表因變量,回歸模型f(x)描述了y 與x 的線性關系,即f(x)的回歸函數(shù)。

    3 可達性阻礙系數(shù)構(gòu)建

    3.1 道路長度阻礙因子模型建立

    利用Spss 軟件分析不同道路長度所需不同時間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。首先將實驗分為4 個小組,每個小組5人,利用每個小組在同1 條道路的模擬實驗值做線性相關分析。實驗數(shù)據(jù)中取擬合優(yōu)度R2的最大值,即R2=0.9781 為本次實驗的最大值。R2越趨近于1 說明關于道路長度與避險速度的函數(shù)線性相關性越高,實驗的精度越高(圖6)。

    圖6 長度與速度的函數(shù)關系圖

    通過線性回歸分析方法得到速度的函數(shù)表達式,再將道路長度比上速度之間的關系式,即為該條道路避險所需的理論時間。由于不同的城市有不同的街道尺度和不同的防災避險綠地面積,因此將該理論值與最鄰近指數(shù)R 的乘積作為道路長度的阻礙系數(shù)公式,公式為

    式中:λα為道路長度阻礙系數(shù);為連接交叉口i點到j 點的道路總長度;-0.0024+5.4091 為連接交叉口i 點到j 點的道路總長度與速度之間的函數(shù)關系式。

    3.2 道路坡度阻礙因子模型建立

    同理,在道路長度寬度相同且坡度不同的情況下做模擬實驗,運用Spss 軟件建立道路坡度與速度之間的線性關系式[5]。實驗結(jié)果得到R2=0.9944,為本次實驗的最大值。R2越趨近于1 說明關于道路坡度與避險速度的函數(shù)線性相關性越高,實驗的精度越高。坡度與速度的函數(shù)關系如圖7 所示。

    圖7 坡度與速度的函數(shù)關系圖

    將道路長度假定為1,同理得出道路坡度阻礙系數(shù)公式

    式中:λβ為道路坡度阻礙系數(shù)值;(-0.136Cij+5.52)為連接交叉口i 點到交叉口j 點道路坡度與速度之間的函數(shù)關系式。

    3.3 道路寬度阻礙因子模型建立

    實驗過程發(fā)現(xiàn)當?shù)缆穼挾仍綄挄r對避險人員的容量越大,因此道路越暢通阻礙系數(shù)越小,反之阻礙系數(shù)越大。公式為

    式中:λγ為道路寬度阻礙系數(shù)值;為服務人口與街道寬度之間的關系式,隨著人口的增加道路承載力下降,阻礙系數(shù)增加,隨著道路寬度的增加承載力上升,阻礙系數(shù)降低。P 為現(xiàn)狀街道容納人口的數(shù)量;Lij為連接交叉口i 到j 的道路長度;Wij為連接交叉口i 到j的道路寬度;Mij為連接交叉口i 點到交口j 點的道路權(quán)重值,用于解釋連接交叉口i 點到交叉口j 點的道路到達防災避險綠地的綜合實力;Dij為連接交叉口i 點到j 點的道路與最鄰近防災避險綠地邊界的距離。

    4 結(jié)論與不足

    4.1 結(jié)論

    通過道路長度、道路寬度、道路坡度3 個因子的模型建立,分析不同影響因子之間的關系。由于各個影響因子之間相互獨立且互不影響,因此由3 個影響因子相加得出防災避險綠地可達性的阻礙系數(shù)公式

    4.2 不足

    本研究區(qū)選取防災避險綠地為面積大于2000 m2的公園、綠地、廣場,排除了面積較小的綠地廣場和學校操場,研究結(jié)果可能會低估長寧縣中心城區(qū)防災避險綠地的可達性阻礙系數(shù)。另外,為降低防災避險綠地可達性阻礙系數(shù),規(guī)劃過程中采取的方法僅為新增防災避險綠地或連接斷頭路,由于中心城區(qū)的路網(wǎng)格局和城市形態(tài)基本定型,因此不考慮拓寬道路或降低坡度。

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