第1章 村镇灾害应急管理综述 1
1.1 村镇灾害应急管理的研究内容 2
1.2 国内外研究现状及评述 4
1.2.1 应急预案国内外研究进展 4
1.2.2 人群疏散国内外研究进展 6
参考文献 13
第2章 基于贝叶斯网络的村镇灾害应急决策 18
2.1 贝叶斯网络的概率论基础 18
2.1.1 条件概率、乘法公式和链式规则 18
2.1.2 全概率公式 19
2.1.3 贝叶斯公式 19
2.2 贝叶斯网络的建模 19
2.2.1 贝叶斯网络的无环图结构 20
2.2.2 贝叶斯网络的条件概率表 20
2.2.3 贝叶斯网络的学习 25
2.3 贝叶斯网络在村镇突发事件应急中的应用分析 26
2.3.1 村镇突发事件应急分析引入贝叶斯网络的意义 26
2.3.2 应用案例1——非常规突发灾害事故情景推演分析 27
2.3.3 应用案例2——危险化学品仓库火灾爆炸事故分析 30
参考文献 33
第3章 基于神经网络的村镇灾害应急预案评价 34
3.1 村镇灾害应急预案现状 34
3.1.1 村镇灾害应急现状调查及分析 34
3.1.2 村镇灾害应急预案现状 36
3.2 村镇灾害应急预案评价概念界定 39
3.2.1 相关概念阐述 39
3.2.2 村镇灾害应急预案评价的内涵 41
3.2.3 村镇灾害应急预案评价的定义 42
3.3 村镇灾害应急预案评价模型建立 42
3.3.1 评价指标体系 42
3.3.2 神经网络评价模型 51
3.3.3 模型的不足和后续改进 62
3.4 村镇灾害应急预案评价案例研究 63
3.4.1 案例背景 63
3.4.2 清溪镇灾害应急预案评价 63
3.4.3 清溪镇灾害应急预案分析及对策建议 66
参考文献 69
第4章 基于开源地理数据的村镇地表信息识别 70
4.1 基于开源地理数据的信息识别概述 70
4.2 大鹏半岛的地理区位及区域规划发展策略 70
4.2.1 大鹏半岛的地理区位及自然条件 70
4.2.2 人口状况 71
4.2.3 2011～2016年大鹏新区的经济发展状况 71
4.2.4 大鹏新区中长期规划发展策略 73
4.3 Landsat卫星遥感与地表覆盖识别 73
4.3.1 卫星遥感概述 73
4.3.2 Landsat系列卫星 74
4.3.3 归一化差分植被指数与归一化差分水体指数 76
4.4 1973～2017年土洋社区及葵涌镇建成区增长分析 77
4.4.1 土洋社区与葵涌镇范围 77
4.4.2 建成区参考数据集的生成 77
4.4.3 训练数据的半自动化生成 84
4.4.4 建成区增长分析 86
参考文献 88
第5章 基于MATLAB平台的村镇公共区域人群密度识别智能系统设计 89
5.1 人群图像的获取 90
5.1.1 MATLAB简介 90
5.1.2 基于图像获取工具箱的图像获取 92
5.2 MATLAB图像处理工具箱相关函数 95
5.2.1 图像处理工具箱简介 95
5.2.2 数字图像在MATLAB中的坐标表示 95
5.2.3 MATLAB的图像类别 97
5.2.4 图像的初步处理函数 97
5.2.5 图像的滤波 101
5.2.6 形态学操作 102
5.2.7 图像的分析与增强 104
5.3 基于图像处理工具箱的人群密度识别设计 108
5.3.1 稀疏人群密度的识别 108
5.3.2 拥挤状态下人群密度的识别 111
参考文献 114
第6章 村镇人群应急疏散仿真模型 115
6.1 元胞自动机的基本理论和特点 115
6.1.1 元胞自动机的基本理论 115
6.1.2 元胞自动机的特点 115
6.2 人群疏散实验及结果分析 116
6.2.1 实验设计 116
6.2.2 实验观察结果 117
6.2.3 实验中观察到的人群疏散行为及心理分析 118
6.3 人群疏散元胞自动机模型 119
6.3.1 人群疏散元胞自动机模型的参数设置 119
6.3.2 人群疏散元胞自动机模型的运行 122
6.3.3 模型的仿真模拟与实验结果的对比 130
6.4 公寓人群应急疏散模型仿真 131
6.4.1 公寓环境设定 131
6.4.2 行人数据收集及参数赋值 132
6.4.3 公寓应急疏散仿真模拟 135
参考文献 141
附录1应急救灾居民调查问卷 143
附录2村镇防灾救灾应急预案编制导则 146
附录3《涪陵区清溪镇人民政府综合应急预案》 153
附录4 1977～2017各年份地表覆盖变化及建成区识别过程 159