基于信息系统化城市灾害识别和管理
城市灾害评估及综合防灾能力分析

城市灾害评估及综合防灾能力分析摘要:当今世界城市综合防灾减灾形势不容乐观,随着科技的进步与发展,灾害对人类社会的影响也在不断加剧,对我国社会的可持续发展形成了十分不利的隐患。
这里从城市综合防灾的发展现状、城市防灾基本内容、城市地质灾害综合评价、城市抗灾能力分析、城市综合防灾信息系统这几个方面对城市综合防灾减灾做了简单概述,简要分析了城市综合防灾的意义与作用,对加深人们的城市综合防灾意识起到了一定的积极效果。
关键词:城市;综合防灾;灾害评价;防灾信息系统1.引言随着人类科技水平不断进步,世界各国工业化显著提高,城市化的程度也随之不断提高,人类的居住分布在城市越来越密集,以发达城市为中心形成了无数的环形城市圈。
这样的人口密度分布虽然可以让大城市的经济带动周边经济的发展,但却把各种城市灾害的影响成倍放大。
现代城市事故与灾害的发生概率与规模呈现出增长趋势,以新冠肺炎疫情传播为例,由于城市交通发达的缘故,疫情的传播速度比之前的疾病传播更快,城市综合防灾减灾已经成为城市发展过程中必须注意的问题。
1.发展现状20世纪70年代,美国政府颁布了《国家地震减灾法》。
1987年,第42届联合国大会决定将1990至2000年期间的十年定为了“国际减轻自然灾害十年”,这标志着国际灾害防治研究工作进入全新阶段。
20世纪90年代初,中国国家自然科学基金设立项目,在典型城市开展大规模防灾减灾项目和研究、地震减灾规划专题研究和城市综合减灾工程研究。
随着灾害科学研究的不断深入,我国灾害科学研究的方法也在不断创新,不断与相关学科交流和融合,将遥感、地理信息系统、全球定位系统、互联网等多种新技术应用于灾难研究。
随着经济科技发展,我国国力逐渐强盛,对城市灾害的防治态度也发生了根本性变化。
目前为止,我国的城市综合防灾减灾研究工作并没有形成一套完备成熟的综合体系,有些发达地区的城市对于单项灾害种类的防灾减灾规划相对突出,但是综合性的灾害预防管理系统仍存在缺陷,防灾内容稍显不足。
基于GIS的城市风险评估与防范

基于GIS的城市风险评估与防范引言:随着城市化进程的不断加速,城市面临的风险也越来越复杂和多样化。
如何科学准确地评估城市风险,并采取相应的防范措施,成为保障城市安全发展的重要任务。
地理信息系统(GIS)的出现为城市风险评估与防范工作提供了有力的支持。
本文将介绍基于GIS的城市风险评估与防范的方法和应用。
一、GIS在城市风险评估中的作用地理信息系统将地理空间数据与属性数据进行关联整合,能够对城市的空间分布、环境特征、基础设施等进行全面的描述和分析,为城市风险评估提供了基础数据和分析工具。
1. 数据集成与分析GIS可以将城市的各种数据集成到一个统一的平台上,包括地形地貌、气候环境、土地利用、人口密度、交通网络等等,形成一个综合的城市数据库。
通过对这些数据的分析,可以识别出潜在的风险源,如高风险地段、易发生事故的交通路段等,有利于制定科学的防范策略。
2. 空间分布与可视化GIS能够将数据以图形的形式进行展示,通过地图和空间分析,直观地展示风险分布的情况。
譬如利用GIS可以根据历史灾害数据和气象信息,绘制出城市的风险地图,标示出各类灾害的潜在区域,从而为城市防灾减灾工作提供参考依据。
二、基于GIS的城市风险评估方法基于GIS的城市风险评估是一个复杂的工程,需要结合大量的数据和模型进行综合分析。
以下介绍几种常用的方法。
1. 多因素评估模型多因素评估模型是通过建立多指标的综合评估模型来评估城市风险。
例如,可以采用加权叠加法,将不同因素的权重赋予不同的区域,按照一定的算法计算综合得分,从而得出城市风险的等级划分。
2. 空间分析模型空间分析模型能够根据地理位置信息,精确计算各个地理单元的风险值。
例如,通过地理位置和历史灾害数据,可以采用核密度分析模型,计算出城市各个地区的灾害风险密度,为城市规划和建设提供科学指导。
三、基于GIS的城市风险防范策略通过GIS对城市风险进行评估的结果,可以为城市风险防范工作提供决策支持。
地理信息系统知识:GIS在城市安全管理中的应用

地理信息系统知识:GIS在城市安全管理中的应用随着城市化进程的加速和安全威胁的不断增多,城市安全管理已经成为城市管理中不可忽视的重要部分。
地理信息系统(GIS)作为空间数据处理和分析的重要工具,越来越多地应用于城市安全管理中。
GIS在城市安全管理中的应用范围十分广泛,主要包括以下几个方面:1.犯罪分析与预测通过GIS技术,可以将犯罪事件地理位置信息与其他社会、经济、环境数据进行整合,进而进行分析,预测犯罪的发生和演变趋势。
例如,可以利用GIS技术在城市中创建热点地图,通过标识和分析“热点”区域,进而指导警方制定有效的预防和打击犯罪的策略。
2.环境监测和应急响应GIS技术可以帮助城市管理部门对城市环境进行全方位的监测和评价,有效地应对环境污染,减少自然灾害的影响。
同时,在自然灾害发生时,GIS技术可以通过实时监测、数据处理和分析,为城市应急部门提供完整准确的信息,优化应急响应措施,提高应急响应效率。
3.交通管理和安全GIS技术可以为城市交通管理部门提供实时、准确的交通信息,帮助解决交通拥堵、交通事故等问题。
此外,GIS技术还能为城市规划和规划工具提供重要支持,从而提高城市交通安全。
4.公共安全管理和应急救援GIS技术在公共安全管理和应急救援中的应用主要包括区域划分、事件识别、资源调配等方面。
通过GIS技术,安全管理部门可以快速准确地识别安全事件的范围和影响程度,并利用疏散、转移、撤退、救援等措施及时处理安全事件。
总之,GIS技术在城市安全管理中的应用,能够提高城市安全管理的精细化、智能化和系统化程度。
然而,在应用GIS技术时,还需要充分考虑数据安全和隐私保护等问题,确保数据的保密、完整性和可靠性。
另外,GIS技术的应用需要与实际安全风险实时变化相适应,及时优化调整使其更好地服务于城市安全管理工作。
在未来的城市管理中,GIS技术不仅可以运用于城市安全管理,还可以为城市规划、水资源管理、环境保护等方面提供支持,成为城市发展不可或缺的重要工具。
基于系统动力学的城市内涝灾害应急管理模型

第38卷第5期Vol.38No.5水㊀资㊀源㊀保㊀护Water Resources Protection2022年9月Sep.2022㊀㊀基金项目:国家自然科学基金(71774132);陕西省创新能力支撑计划(2020KJXX-0092);陕西省教育厅重点科学研究计划(21JT028)作者简介:李雯(1995 ),女,博士研究生,主要从事城市防洪减灾研究㊂E-mail:185166402@通信作者:姜仁贵(1985 ),男,教授,博士,主要从事城市防洪减灾与管理决策研究㊂E-mail:jrengui@DOI :10.3880/j.issn.10046933.2022.05.008基于系统动力学的城市内涝灾害应急管理模型李㊀雯1,姜仁贵1,2,解建仓1,赵㊀勇2,朱记伟1,杨思雨1(1.西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西西安㊀710048;2.中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京㊀100038)摘要:采用系统动力学(SD )方法建立城市内涝灾害应急管理SD 模型㊂在确定模型变量权重的基础上,通过构建模型方程式并绘制内涝灾害因果回路图和存量流量图实现对事件动态模拟仿真和敏感性分析㊂将构建的SD 模型用于西安市一场典型内涝灾害事件的仿真分析,结果表明:随着时间增长,通过模拟仿真增加对技术因素㊁社会因素㊁管理因素和自然因素的管控,城市内涝灾害应急管理效果趋于变好;SD 模型中不同变量对城市内涝灾害应急管理影响存在差异,需要不断完善应急预案,加强城市排水管网建设,提高应急决策时效性㊂关键词:城市内涝灾害;应急管理模型;系统动力学;Vensim 软件;西安市中图分类号:TV212.5+3;X43㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:10046933(2022)05005107Emergency management model of urban waterlogging disaster based on system dynamics ʊLI Wen 1,JIANG Rengui 1,2,XIE Jiancang 1,ZHAO Yong 2,ZHU Jiwei 1,YANG Siyu 1(1.State Key Laboratory of Eco-hydraulics in Northwest Arid Region of China ,Xi an University of Technology ,Xi an 710048,China ;2.State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin ,China Institute of Water Resources and Hydropower Research ,Beijing 100038,China )Abstract :The system dynamics (SD)model of urban waterlogging emergency management is established by using the method of SD.On the basis of determining the weight of the model variables,the dynamic simulation and sensitivity analysis of the event are realized by building the model equation and drawing the causal circuit diagram and the stock flowdiagram of the waterlogging disaster event.The SD model is applied to the simulation analysis of a typical waterlogging disaster event in Xi an.The results show that with the increase of time,increase the control of technical factors,social factors,management factors and natural factors,and the emergency management effect of urban waterlogging disasters tends to be better.Different variables in the SD model have different effects on the emergency management of urban waterlogging disasters.It is necessary to continuously improve the emergency plan,strengthen the construction of urban drainage network,and improve the timeliness of emergency decision-making.Key words :urban waterlogging disaster;emergency management model;system dynamics;Vensim software;Xi an City ㊀㊀气候变化影响下全球和局地极端降水增加,城市化建设加快使得城市不透水面积增大[1-2],城镇区域土地利用现状显著改变[3],诸多因素共同作用下,城市内涝灾害事件频发[4],影响城市健康发展[5]㊂受季风气候影响,我国是洪涝灾害最严重的国家之一[6],2007 2015年,发生过内涝的城市数量超过360个,据‘2019年中国水旱灾害防御公报“统计数据,2019年全国因洪涝共造成4766.6万人次受灾,658人死亡失踪,直接经济损失高达1922.7亿元㊂ 逢雨就涝 和 城市看海 成为城市新常态[7],造成严重经济损失和人员伤亡[8-9],危害经济社会的可持续发展㊂2021年7月,欧洲遭遇 百年一遇 的洪灾,持续强降水席卷德国㊁比利时㊁荷兰等国家;我国河南省郑州市㊁新乡市等城市遭遇极端暴雨袭击造成严重人员伤亡和经济损失,引发相关部门以及广大专家学者关注㊂城市暴雨内涝事件受㊃15㊃到自然和社会影响较大,频发㊁突发且不确定性大,具备突发事件特征[10]㊂通过剖析城市暴雨内涝事件内在演化过程,为城市暴雨内涝灾害的应急管理㊁救援工作开展提供参考[11],对保障人民群众生命财产安全有重要作用㊂诸多学者针对城市内涝灾害开展了研究,取得大量成果㊂在应急管理方面,Lu等[12]提出了支持水敏感城市设计框架,通过快速评估城市洪水灾损,让城市水资源管理者开展洪水风险管理决策;Yang 等[13]通过将多智能体系与地理信息有机融合,对动态风险下政府与居民之间相互作用进行模拟,快速准确地收集和分析信息,提高救灾效率和城市防洪减灾能力㊂在应急决策方面,丁继勇等[14]基于贝叶斯法则提出了暴雨内涝应急方案动态生成方法,为城市暴雨内涝应急决策提供参考;马文笑等[15]提出突发环境事件应急决策方法,并在此基础上构建基于案例推理的应急决策模型㊂在城市排水方面,徐祖信等[16]引入水质特征因子概念建立雨污水管网化学质量平衡方程,对地下水入渗量进行定量分析;陈义等[17]构建了考虑管网线混接情况的排水管有向图集合模型,通过广度搜索和计算机技术,快速计算排水管网水量㊂在海绵城市方面,李春林等[18]采用SWMM模型对城市化前㊁城市化后和实施低影响开发措施后3种情景的水文水质过程进行模拟对比,为海绵城市建设提供参考;黄绵松等[19]采用二维水动力雨洪模型,模拟固原海绵城市研究区在典型降雨设计过程下海绵城市建设前后内涝积水情况,分析内涝削减效果;徐宗学等[20]对国内外城市雨洪模型和水文效应等进行对比分析,提出我国海绵城市建设过程中面临的问题和精细化模拟思路㊂现有文献主要集中在风险评估㊁机理分析㊁数值模拟以及海绵城市建设等工程措施方面[21],针对城市内涝灾害应急管理方面的研究相对较少㊂自1956年Forrester教授提出系统动力学(system dynamics,SD)后,逐渐形成了集系统理论㊁信息反馈理论㊁决策理论㊁仿真技术和电子计算机理论为一体的学科,为城市内涝灾害应急管理提供理论基础[22]㊂本文将城市内涝作为突发事件进行处理,基于SD方法,构建城市内涝灾害应急管理SD 模型,采用Vensim软件对城市内涝事件进行模拟仿真和敏感性分析,研究内涝事件内部不同影响因素之间相互关系㊁作用机理和影响模型变化的敏感因素,以期为城市内涝灾害应急管理和防洪减灾提供支撑㊂1㊀SD模型构建1.1㊀影响因素分析城市内涝灾害应急管理系统包括:监测预警㊁应急响应㊁物资储备和应急救援等一系列环节,是个复杂的大系统㊂本文在前期研究基础上,将城市内涝灾害应急管理系统划分为事前准备子系统㊁事中处理子系统和事后处置子系统㊂通过这3个子系统的相互影响㊁相互作用,共同构成一个有机整体[23]㊂城市内涝事件的应急管理是一个动态变化过程,需要综合考虑诸多要素的影响,因此子系统既可以看作复杂系统的输入,也可以看作复杂系统的输出,根据子系统之间相互关系构建事前准备㊁事中处理和事后处置3个环节相互嵌套关联的SD模型㊂SD模型由因果回路图和存量流量图构成㊂因果回路图能够描述系统变量之间的逻辑关系,但是无法表达系统内部构成要素的变量性质;想要定量分析系统内部变量,需要基于因果回路图的因果关系通过模型方程式构建存量流量图㊂系统存量流量图能够针对系统内部的要素和信息之间的相关关系,结合定量描述,得到全部时间上系统动态变化的行为状态㊂1.2㊀因果回路图Vensim软件是美国Ventana公司设计的可视化建模工具,用户能够基于该软件快速建立一个新的动态模型[24],绘制城市内涝灾害事件因果回路图和存量流量图,建立SD模型㊂Vensim软件提供针对模型的多种分析方法,主要包括结构分析和数据分析,实现对模型的检验和纠正,采用graph㊁causes strip㊁table和table time等数据分析工具对模型进行模拟仿真,模拟变量之间的关系㊂在因果回路图中,通过不同颜色对事前准备子系统㊁事中处理子系统和事后处置子系统进行区分,用有向箭头表示因果链,由原因指向结果,每一条因果链都有正负性,分别用 + 与 - 表示㊂当某一变量增加时其相关某一变量也随之增加,此为变量之间的正相关关系,用正向因果链表示,反之,则用负向因果链表示㊂城市内涝灾害应急管理系统因果回路图如图1所示㊂区域GDP是对研究区域经济发展水平的直观表征,区域GDP越高说明该区域经济发展水平越好,社会投入资金越多,对救援物资和医疗机构的储备和建设也会比较丰富,有利于开展城市内涝灾害事件的应急模拟演练㊂城市化建设使得城市硬化地面增加,一旦出现短时强降雨,极易形成城市局部地区积水㊂降雨强度越大,积水程度越严重,受灾面积越大,造成中心城积水断路情况越多㊂应急响应启㊃25㊃图1㊀城市内涝灾害应急管理系统因果回路图Fig.1㊀Causal circuit diagram of urban waterlogging disaster emergency management system动的应急预案等级越高,救援人数越多,救援响应时间越短,事中处理效果就越佳㊂受灾面积会受到最大积水深度㊁单次降水历时和最大降水强度因素的影响,受灾面积越大,经济损失和人员伤亡越多,这些变量都影响事后处置效果㊂1.3㊀存量流量图存量流量是SD 的核心概念,存量是累积量,表征系统的状态;流量是速率量,表征存量变化的速率,存量的变化由流量引起㊂采用Vensim 软件建立城市内涝灾害应急管理系统存量流量图,如图2所示㊂图2㊀城市内涝灾害应急管理系统存量流量图Fig.2㊀Stock flow diagram of urban waterlogging disaster emergency management system1.4㊀模型方程式建立SD 模型中管理因素㊁技术因素㊁社会因素和自然因素属于状态变量,其余变量作为城市内涝灾害事件应急管理总系统中的辅助变量和常量㊂管理因素增量㊁技术因素增量㊁社会因素增量和自然因素增量分别表示管理因素㊁技术因素㊁社会因素和自然因素的速率变量,是描述管理㊁技术㊁社会和自然变量与辅助变量相互关系的函数方程式[25]㊂城市内涝灾害应急管理系统与事故安全系统结构和内涵相近,因此基于事故安全系统,得到城市灾害内涝应急管理系统应急管理效果的计算公式[26]:㊃35㊃M S=ð4i=1W i L i㊀㊀(i=1,2,3,4)(1)其中L i=L Ti+R i T S式中:M S为城市内涝应急管理系统应急管理效果; L1为管理因素;L2为技术因素;L3为社会因素;L4为自然因素;W i为各因素所对应的权重,W1+W2+W3+ W4=1;L iT为T时刻各因素的变量水平;R i为各因素对应增量;T S为时间步长㊂管理因素包括应急模拟演练㊁救援物资储备量㊁救援响应㊁救援人员人数㊁启动应急预案等级㊁部门间有效的合作㊁抢险物资补充㊁灾后重建和民众补偿9个子变量㊂技术因素包括监测数据㊁预测预警㊁技术资金投入和应急决策方案4个子变量㊂社会因素包括宣传教育㊁城市硬化地面㊁区域经济发展水平㊁基础设施建设水平㊁城市绿化覆盖率和医疗机构个数6个子变量㊂自然因素包括降水的随机性㊁期间平均降水量㊁最大降水强度㊁单次降水历时㊁最大积水深度㊁受灾面积㊁中心城积水断路数量㊁经济损失和人员伤亡9个子变量㊂2㊀实例仿真分析选取2020年西安市发生的一场典型内涝灾害事件为研究对象,采用构建的SD模型进行仿真分析㊂2020年7月10日14时56分西安市气象台发布暴雨橙色预警,强降雨突袭主城区,造成主城区内20多处市政道路和低洼地段严重积水,部分下穿通道积水达到0.5m以上㊂城市气象㊁市政和应急等多部门快速联动,开展应急管理㊂2.1㊀模型参数赋值根据城市内涝事件特点㊁因果关系与系统模型结构,将模型仿真时间起始点设为降雨发生之际,时间范围设置为0~1.5d,时间步长设置为0.1d㊂通过分析确定管理因素㊁技术因素㊁社会因素和自然因素各子变量的初始值㊂首先利用层次分析法确定客观权重,然后利用熵权法对其进行修正[25],得到系统模型子变量的权重值,结果见表1㊂基于多元线性回归模型,通过所得数据确定辅助变量之间的相对关系,得到28个子变量的相对系数,从而根据子变量因果关系确定各子变量间的模型方程式㊂将城市内涝灾害应急管理SD模型的变量分为原因变量和结果变量,将原因变量设为x,结果变量设为Y,相对系数设为ζ,根据因果回路图,设有n个原因变量构成结果变量,得到原因变量x与结果变量Y的关系:Y=ζ0+ðn i=1ζi x i+e(2)表1㊀子变量权重Table1㊀Weight of sub-variables状态变量子变量修正前权重修正后权重管理因素应急模拟演练0.1030.098救援物资储备量0.0430.037救援响应0.2660.291救援人员人数0.1860.198启动应急预案等级0.1090.105部门间有效的合作0.1150.116抢险物资补充0.1030.098灾后重建0.0370.029民众补偿0.0360.028技术因素监测数据0.2660.259预测预警0.2660.292技术资金投入0.2020.158应急决策方案0.2660.292社会因素宣传教育0.0600.250城市硬化地面0.3980.353区域经济发展水平0.1610.122基础设施建设水平0.1610.122城市绿化覆盖率0.0590.031医疗机构个数0.1610.122自然因素降水的随机性0.0320.023期间平均降水量0.2080.222最大降水强度0.2080.222单次降水历时0.0790.074最大积水深度0.2080.222受灾面积0.2080.222中心城积水断路数量0.0790.074经济损失0.0460.036人员伤亡0.0620.055式中:ζ0为常量;e为随机误差㊂2.2㊀模拟仿真分析城市内涝灾害应急管理SD模型内部结构方程的指标参数确定后,采用Vensim软件建立存量流量图,输入各变量函数方程式,进行模拟㊂得到技术因素㊁社会因素㊁管理因素和自然因素4个影响因素在0~1.5d时间范围内变化趋势模拟仿真结果,如图3所示㊂由图3可见,技术因素㊁自然因素和管理因素随着时间增长,投入和管控在不断增加;社会因素随着㊀㊀图3㊀4个因素模拟仿真结果Fig.3㊀Simulation results of4factors㊃45㊃时间增长,投入和管控在不断降低㊂技术因素和管理因素的投入和管控的增长程度较大,其次是自然因素,最后是社会因素㊂说明在城市内涝灾害事件发生前后,可以通过迅速提高技术因素中的预测预警能力和防汛人员应急决策方案的有效性㊁提升管理因素中的防汛人员救援响应的速度等方式来增强城市内涝灾害应急管理效果㊂自然因素中降水的随机性㊁期间平均降水量㊁最大降水强度等变量具有不确定性,难以管控,因此自然因素在短时间内投入和管控值增长程度较小㊂社会因素中由于市民缺少防汛知识,防灾避险自救知识严重不足,在灾害发生时引起社会恐慌,导致社会因素的投入在短时间内呈下降趋势㊂图4为城市内涝灾害事件应急管理效果模拟仿真结果,可见,对于当前城市暴雨内涝灾害事件,随着时间增长,不断增加对技术因素㊁社会因素㊁管理因素和自然因素的投入和管控,应急管理效果也逐渐得到改善㊂图4㊀模拟仿真结果Fig.4㊀Simulation results2.3㊀敏感性分析在对SD 模型进行模拟仿真的基础上,按比例对技术因素㊁自然因素㊁社会因素和管理因素进行调整,以便对城市内涝灾害应急管理模型做进一步分析㊂本文将4个影响因素的投入分别减少20%水平,对比5种情况下应急管理效果的差异,结果如图5所示㊂由图5可见,对比应急管理初始效果,管理因素投入减少20%而其他因素不变时,应急管理效果降低1.5372;技术因素投入减少20%而其他因素不变时,应急管理效果降低0.5920;社会因素投入减少20%而其他因素不变时,应急管理效果提高0.0045,这是由于社会因素的投入是日积月累的,在城市内涝事件发生至结束的短短2d 内社会因素对应急管理效果的影响相对较小;自然因素投入减少20%而其他因素不变时,应急管理效果降低1.4277㊂表2为子变量敏感性分析模拟仿真结果㊂结合图5和表2可知,管理因素敏感度最高,表明在城市㊀㊀图5㊀敏感性分析变化趋势Fig.5㊀Change trend of sensitivity analysis 表2㊀子变量敏感性分析模拟仿真结果Table 2㊀Simulation results of sub-variablesensitivity analysis状态变量子变量变化量绝对值管理因素应急模拟演练0.1507救援物资储备量0.0563救援响应0.4469救援人员人数0.3040启动应急预案等级0.1615部门间有效的合作0.1785抢险物资补充0.1507灾后重建0.0451民众补偿0.0435技术因素监测数据0.1532预测预警0.1727技术资金投入0.0935应急决策方案0.1727社会因素宣传教育0.0011城市硬化地面0.0016区域经济发展水平0.0005基础设施建设水平0.0005城市绿化覆盖率0.0001医疗机构个数0.0005自然因素降水的随机性0.0328期间平均降水量0.3169最大降水强度0.3169单次降水历时0.1056最大积水深度0.3169受灾面积0.3169中心城积水断路数量0.1056经济损失0.0514人员伤亡0.0785内涝灾害应急管理过程中,管理因素子变量对应急管理效果的影响较为强烈㊂管理因素中救援响应㊁救援人员人数和部门间有效的合作等子变量在应急管理时直接影响城市内涝灾害应急管理总水平,并且应急演练和抢险物资补充等子变量也对应急管理效果产生一定间接影响㊂技术因素中应急决策方案和预测预警是关键,监测数据和技术资金投入对应急管理效果也有着一定影响㊂社会因素中城市硬化地面过多㊁宣传教育不到位以及区域经济发展水平㊃55㊃均是发生城市内涝灾害事件的诱因㊂自然因素中最大积水深度㊁最大降水强度㊁期间平均降水量以及受灾面积等子变量是发生城市内涝灾害事件严重程度的直接体现,因此,防汛部门要注重城市排水管网的建设工作㊂3㊀结㊀论a.根据不同子系统以及系统的不同变量间相互作用关系,建立基于SD的城市内涝灾害应急管理模型进行模拟仿真㊂结果表明,随着时间增长,不断增加对技术因素㊁社会因素㊁管理因素和自然因素的投入和管控,城市内涝灾害事件的应急管理效果也逐渐改善㊂b.通过敏感分析得到管理因素中救援人员人数和部门间有效的合作等子变量敏感性较高;技术因素中应急决策方案㊁预测预警等子变量敏感性较高;自然因素中期间平均降水量㊁最大降水强度等敏感性较高的子变量是城市内涝灾害事件直接诱因,因此建立完善的城市排水管网体系十分重要㊂通过事前加强预测预警准确性㊁事中加快应急救援时间和实施有效可行的应急决策方案对城市内涝灾害事件应急管理和快速应对有较为显著的影响㊂参考文献:[1]WU X H,CAO Y R,XIAO Y,et al.Finding of urbanrainstorm and waterlogging disasters based onmicroblogging data and the location-routing problem modelof urban emergency logistics[J].Annals of OperationsResearch,2020,290(1/2):865-896.[2]宋耘,李琼芳,牛铭媛,等.基于SWMM模型的南京典型易涝区暴雨内涝模拟[J].水利水电科技进展,2019,39(6):56-61.(SONG Yun,LI Qiongfang,NIUMingyuan,et al.Rainstorm and waterlogging simulation intypical inundated districts of Nanjing based on SWMM[J].Advances in Science and Technology of WaterResources,2019,39(6):56-61.(in Chinese)) [3]陆海明,邹鹰,孙金华,等.基于SWMM的铁心桥实验基地内涝防治效果模拟[J].水资源保护,2020,36(1):58-65.(LU Haiming,ZOU Ying,SUN Jinhua,et al.Simulation of waterlogging control effect in Tiexinqiaoexperimental base based on SWMM[J].Water ResourcesProtection,2020,36(1):58-65.(in Chinese)) [4]姜仁贵,杨思雨,解建仓,等.城市内涝三维可视化应急管理信息系统[J].计算机工程,2019,45(10):46-51.(JIANG Rengui,YANG Siyu,XIE Jiancang,et al.Three-dimensional visualization emergency managementinformation system of urban waterlogging[J].ComputerEngineering,2019,45(10):46-51.(in Chinese))[5]栾震宇,金秋,赵思远,等.基于MIKE FLOOD耦合模型的城市内涝模拟[J].水资源保护,2021,37(2):81-88.(LUAN Zhenyu,JIN Qiu,ZHAO Siyuan,et al.Simulation of urban waterlogging based on MIKE FLOODcoupling model[J].Water Resources Protection,2021,37(2):81-88.(in Chinese))[6]刘志雨,刘玉环,孔祥意.中小河流洪水预报预警问题与对策及关键技术应用[J].河海大学学报(自然科学版),2021,49(1):1-6.(LIU Zhiyu,LIU Yuhuan,KONGXiangyi.Problems,strategies and key technology researchof flood forecasting and early warning for small andmedium-sized rivers[J].Journal of Hohai University(Natural Sciences),2021,49(1):1-6.(in Chinese)) [7]张建云,王银堂,贺瑞敏,等.中国城市洪涝问题及成因分析[J].水科学进展,2016,27(4):485-491.(ZHANGJianyun,WANG Yintang,HE Ruimin,et al.Discussionon the urban flood and waterlogging and causes analysis inChina[J].Advances in Water Science,2016,27(4): 485-491.(in Chinese))[8]姜仁贵,王小杰,解建仓,等.城市内涝应急预案管理研究与应用[J].灾害学,2018,33(2):146-150.(JIANGRengui,WANG Xiaojie,XIE Jiancang,et al.Research onthe urban waterlogging emergency preplan management[J].Journal of Catastrophology,2018,33(2):146-150.(in Chinese))[9]HU S L,HAN C F,MENG L P.A scenario planningapproach for propositioning rescue centers for urbanwaterlog disasters[J].Computers&IndustrialEngineering,2015,87:425-435.[10]冯钧,王云峰,邬炜,等.城市内涝事理图谱构建方法及应用[J].河海大学学报(自然科学版),2020,48(6): 479-487.(FENG Jun,WANG Yunfeng,WU Wei,et al.Construction method and application of event logic graphfor urban waterlogging[J].Journal of Hohai University(Natural Sciences),2020,48(6):479-487.(inChinese))[11]梁骥超,解建仓,姜仁贵,等.面向城市内涝的应急管理流程及快速应对方案研究[J].中国防汛抗旱,2019,29(2):10-15.(LIANG Jichao,XIE Jiancang,JIANGRengui,et al.Study on emergency management processand rapid response plan for urban waterlogging[J].ChinaFlood&Drought Management,2019,29(2):10-15(inChinese))[12]LU W,QIN X S,JUN C.A parsimonious framework ofevaluating WSUD features in urban flood mitigation[J].Journal of Environmental Informatics,2019,33(1): 17-27.[13]YANG Q,WANG J M,LIU X X,et al.MAS-basedinteraction simulation within asymmetric information onemergency management of urban rainstorm disaster[J].Complexity,2020,10:1-13.㊃65㊃[14]丁继勇,王卓甫,郭光祥.基于贝叶斯和动态博弈分析的城市暴雨内涝应急决策[J].统计与决策,2012(23):26-29.(DING Jiyong,WANG Zhuofu,GUO Guangxiang.Emergency decision of urban rainstormwaterlogging based on Bayesian and dynamic game analysis[J].Statistics &Decision,2012(23):26-29.(in Chinese))[15]马文笑,王德鲁.基于案例推理的突发环境事件应急决策模型[J].中国安全生产科学技术,2017,13(12):85-90.(MA Wenxiao,WANG Delu.Emergency decision-making model of emergency environmental accidents based on case-based reasoning[J].Journal of Safety Science and Technology,2017,13(12):85-90.(in Chinese))[16]徐祖信,汪玲玲,尹海龙,等.基于特征因子的排水管网地下水入渗分析方法[J].同济大学学报(自然科学版),2016,44(4):593-599.(XU Zuxin,WANG Lingling,YIN Hailong,et al.Quantification of groundwater infiltration urban drainage networks based on species approach [J ].Journal of Tongji University (Natural Science),2016,44(4):593-599.(in Chinese))[17]陈义,王建辉,张蒙.利用有向图进行排水管网自动化流向分析[J].武汉大学学报(信息科学版),2019,44(1):62-67.(CHEN Yi,WANG Jianhui,ZHANG Meng.Automatic flow analysis of drainage pipe network based on directed graph[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2019,44(1):62-67.(in Chinese))[18]李春林,刘淼,胡远满,等.基于暴雨径流管理模型(SWMM)的海绵城市低影响开发措施控制效果模拟[J].应用生态学报,2017,28(8):2405-2412.(LI Chunlin,LIU Miao,HU Yuanman,et al.Simulation on the control effect of low impact development measures of sponge city based on storm water management model (SWMM)[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2017,28(8):2405-2412.(in Chinese))[19]黄绵松,杨少雄,齐文超,等.固原海绵城市内涝削减效果数值模拟[J].水资源保护,2019,35(5):13-18.(HUANG Miansong,YANG Shaoxiong,QI Wenchao,et al.Numerical simulation of urban waterlogging reduction effect in Guyuan sponge city [J ].Water Resources Protection,2019,35(5):13-18.(in Chinese))[20]徐宗学,程涛.城市水管理与海绵城市建设之理论基础:城市水文学研究进展[J].水利学报,2019,50(1):53-61.(XU Zongxue,CHENG Tao.Basic theory for urban water management and sponge city:review on urbanhydrology[J].Journal of Hydraulic Engineering,2019,50(1):53-61.(in Chinese))[21]姜仁贵,韩浩,解建仓,等.变化环境下城市暴雨洪涝应对新模式研究[J ].灾害学,2017,32(3):12-17.(JIANG Rengui,HAN Hao,XIE Jiancang,et al.The new response mode of urban storm flood under changing environment [J ].Journal of Catastrophology,2017,32(3):12-17.(in Chinese))[22]QU T,THURER M,WANG J H,et al.System dynamicsanalysis for an internet-of-things-enabled productionlogistics system [J].International Journal of Production Research,2017,55(9):2622-2649.[23]LEE S,HAN W,PARK Y.Measuring the functionaldynamics of product-service system:a system dynamicsapproach[J].Computers &Industrial Engineering,2015,80:159-170.[24]TENG J,WANG P,WU X,et al.Decision-making tools forevaluation the impact on the eco-footprint and eco-environmental quality of green building development policy[J].Sustainable Cities &Society,2016,23:50-58.[25]SAHOO M,SAHOO S,DHAR A,et al.Effectivenessevaluation of objective and subjective weighting methods for aquifer vulnerability assessment in urban context[J].Journal of Hydrology,2016,541:1303-1315.[26]昌伟伟.基于系统动力学的六层次事故分析模型构建研究[D].北京:中国矿业大学,2019.(收稿日期:2021-08-18㊀编辑:王芳)ʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏ(上接第25页)[33]艾亚迪,魏传江,马真臻.基于AHP-熵权法的西安市水资源开发利用程度评价[J].水利水电科技进展,2020,40(2):11-16.(AI Yadi,WEI Chuanjiang,MA Zhenzhen.Evaluation on water resources development and utilization degree based on AHP-entropy weight method [J ].Advances in Science and Technology of Water Resources,2020,40(2):11-16.(in Chinese))[34]张有贤,李二强,罗东霞,等.基于AHP-熵权法的兰州市水环境安全模糊综合评价[J].安全与环境学报,2020,20(2):709-718.(ZHANG Youxian,LI Erqiang,LUO Dongxia,et al.Fuzzy comprehensive evaluation of water environment safety of Lanzhou based on AHP-entropy weight method [J ].Journal of Safety and Environment,2020,20(2):709-718.(in Chinese))[35]余灏哲,李丽娟,李九一.基于量-质-域-流的京津冀水资源承载力综合评价[J].资源科学,2020,42(2):358-371.(YU Haozhe,LI Lijuan,LI Jiuyi.Evaluation of water resources carrying capacity in the Beijing-Tianjin-Hebei Region based on quantity-quality-water bodies-flow [J].Resources Science,2020,42(2):358-371.(in Chinese))(收稿日期:2021-05-11㊀编辑:施业)㊃75㊃。
城市防灾应急信息数据管理研究

进 行 系统 的 管 理 ,从 而 能 够 给 防 灾 应 急 研 究 提 供 更丰 富 的资 料 ,使 防 灾 应 急 过 程 中有 更 加 完 备 准 确 的依 据 ,提高单 项 及综 合 防灾应 急 能力 。 随着 信 息 技 术 的 飞 速 发 展 ,越 来 越 多 的城 市
收 稿 日期 :2 1 0 2 0 0— 9— 5 作 者 简 介 :赵 春艳 ( 97一) ,硕 士 ,主 要从 事 城 市 信 息化 管理 研 究 . - al le zy ht i tn 18 女 Em i :oi c@ o l oi v ma . 通 讯 作 者 :冯 启 民 ( 93一) 14 ,男 ,教授 ,博 导 , 主要 从 事 城 市 与工 程 防灾 及 其 管 理 信 息 系统 研 究 . — al q h @ s aCB Em i :fmgy i .O n
中 图分 类 号 :T 39 P 0 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :10 8 1 2 1 O一 37— 4 0 0— 1X(001 s 0 1 0
采 用信 息 技 术 来 进 行 防 灾 应 急 的 管 理 ,取 得 了一
0 引 言
灾害研 究 是 当代 社 会 关 注 的 热 点 问题 , 由 于 灾 害往往 不 期 而 遇 、难 以避 免 ,如 何 防 灾 和 应 急 就显 得更 为 重 要 。 随 着 社 会 的 不 断 发 展 ,城 市 化
城市灾害风险管理与防灾减灾策略

城市灾害风险管理与防灾减灾策略城市灾害是指由自然因素或人为活动引起的在城市中造成人员伤亡、财产损失以及社会功能受到严重破坏的事件。
城市灾害风险管理与防灾减灾策略的制定和执行对于保障城市居民的生命安全和财产安全具有至关重要的意义。
本文将探讨城市灾害风险管理的重要性,以及应采取的防灾减灾策略。
一、城市灾害风险管理的重要性城市灾害是城市发展过程中产生的一种自然和社会问题,其严重性和频率在不断增加。
城市灾害可能包括洪水、地震、暴风雪、火灾、化学泄露等,这些灾害不仅能够造成大量的人员伤亡和财产损失,还会导致城市社会秩序的破坏,给人们的生活带来巨大的影响。
城市灾害风险管理的重要性主要有以下几个方面:1.保障生命安全:城市居民的生命安全是最重要的。
通过合理的灾害风险管理,可提前预警、防范灾害的发生,最大程度地降低人员伤亡的风险。
2.保护财产安全:城市灾害会给居民的财产造成重大损失。
风险管理的任务之一是保护居民的财产安全,减少财产损失,降低灾后重建的成本。
3.维护社会秩序:灾害会造成城市社会秩序的破坏,引发社会动荡。
通过灾害风险管理,可以加强对城市社会秩序的维护,减少社会不稳定因素的产生。
4.促进城市可持续发展:合理的灾害管理措施可以提高城市的抗灾能力,降低城市发展中的风险,为城市的可持续发展提供保障。
二、防灾减灾策略为了更好地管理和应对城市灾害风险,需要采取一系列的防灾减灾策略。
以下是几种常见的策略:1.建立灾害监测与预警体系:通过建立完善的监测体系,及时获取灾害发生的信息,提前进行预警,使人们有足够的时间采取预防和保护措施。
2.加强灾害风险评估与规划:根据城市的具体情况,进行灾害风险评估,制定相应的规划和政策,明确各个区域的风险等级,优化土地利用,降低灾害风险。
3.增强城市基础设施的抗灾能力:通过加强城市基础设施的设计和建设,在道路、桥梁、供水、供电等方面提高其抗灾能力,减少灾害对基础设施的破坏程度。
4.强化城市居民的防灾意识:通过宣传教育,提高城市居民的防灾意识和应对能力,使他们能够更好地应对灾害的发生,减少人员伤亡和财产损失。
GIS在城市灾害应急管理中的应用

GIS在城市灾害应急管理中的应用作者:李博来源:《电子技术与软件工程》2015年第12期摘要城市灾害应急管理系统是一项复杂的系统工程,本文首先从应急管理的四个阶段介绍了GIS在城市灾害应急管理中的应用,以及为了充分发挥其应用价值需要考虑的问题。
随着GIS 平台特点不断得到优化,城市灾害应急管理系统将逐步走向多维性和实时性,更好地为城市灾害应急管理提供更高层次的决策支持服务。
【关键词】GIS 城市灾害应急管理近年来,随着经济全球化的发展,城市建设规模也在不断扩大中,然而我国也面临着一系列的新问题,随着自然灾害的屡次发生和不断严重的恐怖主义活动,均极大地增加了应急管理的难度。
城市应急管理的数据类型非常复杂,且其管理需要考虑诸多方面,实际上,现今的数据管理系统除了需要全面采集多种信息建立数据库,还要对这类信息进行综合、正确分析,并在此基础上,运用紧急救援的应对措施。
而在分析处理所搜集海量数据的过程中,GIS有效的提高了数据搜集和处理的效率。
对于城市灾害,预防和控制事件的发生是其重要方面,但却不可能完全避免。
由于城市灾害具有随机性及不确定性,应急处置显得尤为重要。
在应急处置的过程中,不仅要快速得知事件的类型,而且要快速了解事故发生的地理位置、周边环境、救援物资的位置等空间信息。
在应急管理工作中,GIS的价值的作用就在于对各种应急管理信息(区划、地形、人口、设施)的集成与图形表达,通过数据的共享、分析、图形表达加快对事件的了解和提高应急相应速度。
1 GIS在城市灾害应急管理中的作用《中华人民共和国突发事件应对法》将应急管理分为四个阶段,其中的每个阶段都需要GIS的支持。
1.1 预防与应急准备阶段在此阶段,通过GIS,可以在地图上标注出明显的或潜在的危险源,并对危险源进行分类分级,并把这些危险源和其他的地图数据(人口、电厂、机场等)加以综合分析,分析灾害可能带来的损失。
通过GIS的空间分布功能,相关部门可以根据GIS提供的空间信息来做出决策,比如确定救援资源需求和科学分布,制定最佳应急救援预案等。
基于Cite_Space的我国城市防灾减灾研究进展分析

26CITY AND DISASTER REDUCTION高俊龙,上海师范大学环境与地理科学学院2022级硕士研究生,研究方向为土地利用与自然灾害风险管理研究。
在校期间以第一作者身份参加江苏省首届安全韧性城市科研创新大赛并获二等奖,获上海师范大学2023年度“优秀学生干部”称号。
引言以全球变暖为主要特征的气候变化加剧了极端天气气候事件的频率、强度和持续时长。
根据应急管理部统计数据显示,2010—2022年,我国年均因灾造成的直接经济损失达3689.5亿元。
随着城市化水平的提高,城市中人口和经济等要素的集聚效应愈加明显,城市系统更加复杂,城市各要素的脆弱性和暴露也随之在增加,较小的致灾因子都可能引发连锁反应,形成灾害链,对城市造成较大影响。
由此可见,灾害风险已成为影响我国城市安全和可持续发展的重要因素,开展城市防灾减灾工作也成为降低城市灾害风险的重要途径。
早在新中国成立初期,我国就成立了统筹防灾减灾工作的中央减灾委员会。
改革开放之后,国家进一步加强防灾减灾工作的法治建设,出台了我国第一部减灾规划《中华人民共和国减灾规划(1998—2010年)》; 2002年的“SARS”事件中,我国的防灾减灾体系经受了严峻的考验,引起国家的高度重视,此后不仅设置了国务院应急管理办公室等机构,还出台了《国家突发公共事件总体应急预案》、《国家综合减灾“十一五”规划》以及《国家综合防灾减灾规划(2010—2015年)》等,这些部门和法制法规的出现较大程度上完善了我国应急管理体系,也标志着我国的应急管理进入了“一案三制”的时代。
党的十八大以来,国家安全委员会和应急管理部的设立,以及《“十四五”国家应急体系规划》和《“十四五”国家综合防灾减灾规划》等规划的出台更是标志着我国的应急管理体系进入了现代化的建设进程。
基于Cite Space 的我国城市防灾减灾研究进展分析高俊龙 徐慧 王春阳 陈馨怡27在这一过程中,学者们围绕城市防灾减灾展开研究产出了丰富的成果。
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基于信息系统化的城市灾害识别和管理摘要:立足信息系统化管理的视角,建立基于信息系统化得的城市灾害识别和管理基本理论,在理论管理的框架下对城市防灾减灾的灾害信息进行系统分析,建立起城市综合信息系统性的防灾减灾规划。
关键词:灾害风险识别;灾害管理;信息系统化
中图分类号:tu984 文献标识码:a 文章编号:
引言
目前,中国对于城市防灾规划仅仅赋予其政府层面的资源配置和应急管理措施,缺乏建立与完善基于信息技术进步下的动态城市灾害风险识别和管理制度。
本文紧密联系信息系统化与城市灾害风险识别和管理,通过对城市受灾因素的收集,进行灾害危险性等级分析,对城市进行防灾综合系统性规划;在面对城市灾害时,利用“3s技术”构筑强大信息管理系统,试图建立最佳逃生通道和逃生秩序,并且实现灾害信息共享平台,达到使公众了解次生灾害及应对过程,以促进中国的城市化进程朝健康、可持续的方向发展。
城市灾害风险信息的识别
《中华人民共和国城市规划法》第十五条规定“编制城市规划应当符合城市防火、防爆、抗震、防洪、防泥石流和治安、交通管理、人民防空建设等要求;在可能发生强烈地震和严重洪水灾害的地区必须在规划中采取相应的抗震、防洪措施。
”多年来在这一思想的指导下,城市防灾规划一直围绕着消防规划、防洪(潮汛)规
划、防空袭规划和抗震规划这几方面进行。
因此,风险的辩识和衡量在风险管理中尤为重要,任何一种风险在识别阶段被忽略,尤其是重大风险被忽略,则可能导致严重后果。
风险识别的流程
辩识风险通常的流程为:如表(一)
风险识别的常用方法
风险的辩识是一项复杂的工作,需要做很多细致的工作。
常用的风险识别方法包括:检查表法、头脑风暴法、流程图法等。
检查表是按照系统工程的分析方法,在对一个系统进行科学分析的基础上,找出各种可能存在的风险因素,然后以提问的方式将这些风险因素列成一张表格。
头脑风暴法的原理是通过强化信息刺激,促使思维者展开想象引起思维扩散,在短期内产生大量设想,并进一步诱发创造性设想。
流程图法可以通过分析事件发展过程,了解发展过程中的每个环节,通过对这些环节的罗列、发展,识别事件存在哪些风险的方法。
城市防灾减灾的信息系统化管理
灾害管理系统是政府为了能在危机来临和结束后做出很好的应对,所建立的一套能感应灾害来临及危害程度的信号,并能判断这些信号与灾害之间关系的系统,然后做出相应的应急处理的管理制
度。
这样,政府就可以通过对灾害风险源、灾害征兆进行不断地监测,在各种信号显示灾害来临时及时地发出警报,也能在灾害发生后紧急处理灾后事物。
(1)信息收集子系统
信息收集子系统的任务是对有关灾害风险源、灾害征兆及灾害危害程度等信息进行收集。
设计时要保证信息收集的全面性,灾害管理系统要确定信息收集的范围,这取决于灾害风险源存在的范围,因而政府在建立灾害管理系统时首先要分析城市各种受灾因素和灾害风险源的分布状况,不能有所遗漏,否则一开始就无法保证灾害管理系统对灾害的管理功能。
(2)信息加工子系统
信息加工子系统的功能包括信息整理、信息识别与信息转化三大功能。
灾害管理系统收集到信息之后一般需要对信息进行整理和归类;然后系统还需要对信息进行识别,以排除那些干扰信息和虚假信息。
经过信息的整理和分类,并对信息进行识别后,灾害管理系统就拥有了一些较为全面、真实的信息,此时系统就可以将这些信息转化为一些简单、直观的信号或指标,为系统决策做好准备。
(3)决策子系统
决策子系统的功能是根据信息加工子系统的结果决定是否发出灾害警报和灾害警报的级别,并向警报子系统发出指令。
在制定决策依据时,要决定灾害预警各个级别的临界点,这些临界点需要指标达到何种水平。
如果信号或指标无法直接显示灾害是否发生,而
只是表明灾害发生有多大的可能性,那么也可以根据灾害发生的可能性大小确定不同灾害预警级别的临界点和不同灾害应对措施。
基于灾害风险识别和管理上的城市综合防灾减灾
一个城市经常受到多种灾害的侵袭和威胁,而各种灾害的发生发展都有各自的特点,因此防灾规划应与各种灾害的特点相适应。
基于灾害信息识别和管理的城市防灾规划正在朝着综合性和危机
管理的方向发展。
具体体现在以下四个方面的转变:
改变规划编制思路,由单项防灾规划向综合防灾规划转变。
在编制规划中,应当把所能考虑到的紧急事件都包括进去,由此来确保具体的规划能够灵活地适应所有事件的要求。
特别是大规模的紧急事件,必须周全地考虑到任何可能发生的变故和不测。
研究潜在的危机,加强预防工作。
在平常时期,要不断进行工作测试,对现有的规划进行评估以确保其有效性和实际操作性,并且研究潜在的危害、威胁和脆弱性,把握面临的挑战。
政府单一的管理模式向社会协调性管理转变。
在灾害发生时,由政府的有关部门对防灾、救灾、抗灾进行统一的管理,而救灾、救援则由有关经济主管部门承担;在紧急的情况下难以形成合力,在防灾救灾方面达不到高效率的效果。
然而通过灾害信息的汇总和收集、管理,把握关键的救灾信息,进行有效的救助,并通过社会所有部门及相关人员的通力合作达到社会协调性的防灾救灾体制。
灾害信息资源封闭式向共享化转变。
各部门拥有应急救援队伍,人力、物力、技术资源存在重复建设,资源不能得到有效配置,信
息资源缺乏互联和共享,致使救援资源综合利用效率低,救援队伍整体装备水平较差等。
通过“3s”技术、计算机可视技术等构筑强大的信息资源管理系统,建立防灾减灾管理和辅助决策系统,达到资源的高效率利用体制。
结论
随着城市的迅猛发展和城市功能的不断提高城市的致灾因素也不断增加,并且自然孕育灾害的过程是一个非线性过程,然而城市防灾减灾在于对已有资源和所创造价值的保护,表现为灾害造成的损失减少,并不是创造新价值。
所以对于灾害信息的处理就显得尤其重要,既能摆脱城市防灾在城市总体规划中的“被动式”规划,又能实现城市防灾减灾由当前的不足向综合性管理方面的转变。
参考文献
1.城市防灾减灾的二维社会性管制,许娇、杨永忠《城市问题》2010.5
2.城市防灾减灾规划研究,徐波同济大学管理学博士学位论文2007.2
3.城市防灾减灾中的空间信息应用,徐捷、李京、宫阿都《中国减灾》2005.12
4.提高城市防灾减灾的综合协调能力,李保俊《中国减灾》。