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技术方案

本发明专利技术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。应用本发明专利技术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。应人力和物力损失。应人力和物力损失。

【技术实现步骤摘要】
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


[0001]本专利技术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。

技术介绍

[0002]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
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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
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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
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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本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，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；步骤2，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，如果触发了城市抗灾韧性阈值，标记该次降雨事件为Y0，反之则标记该次降雨事件为非Y0；步骤3，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中降雨指标观测值超过目标城市的抗灾韧性阈值，发出告警信息。2.根据权利要求1所述基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法，其特征在于：步骤1包括以下子步骤，步骤1.1，从定位请求数据集提取小时定位请求平均值大于预设次数的所有格网作为人类活动稳定区；步骤1.2，首先使用最近邻插值法将降水栅格数据集重采样到与定位请求数据相同的时空分辨率，然后统计每个小时落在城市人类活动稳定区范围内的平均降雨量，构成城市小时降雨时间序列，进而提取城市所有的降雨事件。3.根据权利要求1所述基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法，其特征在于：所述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，实现方式如下，对人类活动稳定区范围内每个格网的定位请求数据时间序列进行归一化处理；从定位请求数据时间序列中有效检测出单元值高于常态的正异常和单元值低于常态的负异常。4.根据权利要求1所述基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法，其特征在于：所述提取城市尺度人类活动响应，实现方式如下，统计目标城市人类活动稳定区范围内每个小时所有格网中检测出的正异常格网数量和负异常格网数量，组成目标城市逐小时正/负异常格网数量的时间序列Rainfall PTLR/NTLR；统计时间序列Rainfall PTLR/NTLR中同时段所有值的中位数，得到无雨期间的正/负异常格网数量时间序列Normal PTLR/NTLR。5.根据权利要求4所述基于位置大数据的城市抗灾韧性阈值检测方法，其特征在于：所述判定一次降雨事件是否触发城市抗灾韧性阈值，实现方式如下，提取降雨事件过程中的Rain...

【专利技术属性】
技术研发人员：千家乐，杜云艳，易嘉伟，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：