[发明专利]一种基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法及系统

说明书

本发明提供一种基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法及系统，包括以历史或实时的定位请求数据为输入，提取目标城市的人类活动稳定区范围，并基于该范围提取城市所有降雨事件；提取人类活动稳定区范围内每个格网的人类活动行为响应，提取城市尺度人类活动响应，判定一次降雨事件是否触发城市抗灾韧性阈值，如果触发标记该次降雨事件为Y0，反之则标记该次降雨事件为非Y0；根据Y0与非Y0事件的降雨特征差异，计算公众感知的抗灾韧性阈值，若某次降雨事件过程超出城市的抗灾韧性阈值，发出告警信息。应用本发明有助于因地制宜地建立地方性抗灾韧性阈值预警标准，提高极端降雨灾害应急防范能力，可通过自动事件检测和告警避免相应人力和物力损失。

技术领域

本发明属于互联网突发事件检测领域，特别涉及一种基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法及系统。

背景技术

随着全球气候变化的加剧，极端降雨事件愈发频繁，危害人类健康[1-3]。准确识别城市城市抗灾韧性，建立科学的预警标准，对于海绵城市的评估，提高公众的暴雨防范意识，降低暴雨灾害影响具有重要意义[4]。但是，城市抗灾韧性的识别标准至今没有统一的定义[5-7]。目前常见的城市抗灾韧性识别方法因数据的选择和研究对象的定义而异，有的研究是通过卫星的紧急测绘系统监测洪水淹没和恢复过程，有的会评估由地震造成的建筑物的损坏、恢复和重建，还有的会评估飓风前后电力供应的变化[8-10]。这些韧性标准主要基于遥感数据代理自然环境（洪水泛滥）、建筑环境（建筑、交通）和经济环境（电力），没有考虑技术应用实际中人们会受到地方自然、社会经济以及基础设施建设影响而呈现城市抗灾适应能力的地理差异[8]。只有识别出公众感知的暴雨事件及抗灾阈值，才能更准确地制定抗灾韧性的地方性标准。位置大数据为认识公众对灾害的实际感受提供了新的途径。当下流行的社交媒体，例如腾讯位置大数据中蕴含了高时空分辨率的人类活动信息，为识别暴雨灾害对公众的影响以及公众的响应提供了重要数据支持[11-12]。

所以，在这样的技术背景下，本发明公开了一种基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法及系统，旨在识别公众感受的城市抗灾韧性及其构成的广泛影响，克服现有灾害事件韧性阈值检测技术难以反映公众感受差异的不足。

相关文献：

[1]Myhre, G., Alterskjær, K., Stjern, C. W., Hodnebrog, Ø., Marelle,L., Samset, B. H., Sillmann, J., Schaller, N., Fischer, E., Schulz, M., Stohl, A. (2019). Frequency of extreme precipitation increases extensivelywith event rareness under global warming. Scientific Reports.

[2]Nahiduzzaman, K. M., Aldosary, A. S., Rahman, M. T. (2015).Flood induced vulnerability in strategic plan making process of Riyadh city.Habitat International.

[3]Owrangi, A. M., Lannigan, R., Simonovic, S. P. (2014).Interaction between land-use change, flooding and human health in MetroVancouver, Canada. Natural Hazards.

[4]Song, J., Chang, Z., Li, W., Feng, Z., Wu, J., Cao, Q., Liu, J.(2019). Resilience-vulnerability balance to urban flooding: A case study in adensely populated coastal city in China. Cities.