一种智能海啸灾害疏散路径调度方法及系统与流程

1.本发明实施例涉及海啸灾害避灾技术领域，具体涉及一种智能海啸灾害疏散路径调度方法及系统。


背景技术：

2.我国作为一个滨海大国，具有漫长的海岸线及众多沿海工程。考虑到潜在高致灾性的海啸引发典型海洋动力灾害可能引发的重大灾害，疏散危险区内人口具有必要性。我国多个沿海城市开展了海啸灾害风险评估工作，已取得较为丰富的成果。但是当前针对海啸灾害应急疏散方案及路径自动选取等问题研究尚少。目前疏散路径绘制，还停留在手工绘制层面，造成疏散方案主观因素影响大、成果精度不高及汇总难度大等问题。因此，研发海啸灾害智能疏散路径调度模型，方便建设典型应用情景下智能避险疏散路径分析系统的集成工作，当海洋灾害发生时，如何科学的规划灾害避险疏散路径，如何有效组织受灾群众避险，提供切合实际的决策支持，对降低或避免典型海洋灾害可能造成财产损失和人员伤亡具有重要科学和现实意义。


技术实现要素：

3.为此，本发明实施例提供一种智能海啸灾害疏散路径调度方法及系统，以解决现有技术中需要手动绘制海啸灾害疏散路径，绘制工作量大、主观因素影响大、成果精度不高及汇总难度大等问题。
4.为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
5.根据本发明实施例的第一方面，提出了一种智能海啸灾害疏散路径调度方法，所述方法包括：
6.根据海啸风险评估成果，将可能淹没地区划分为不同淹没危险等级的区域，并根据划分的淹没危险等级确定需要进行疏散转移的多个受灾人口聚集区点及其受灾人口数量；
7.选取区域周边避灾点作为候选安置点，并获取候选安置点的人口容量，结合各所述受灾人口聚集区点及其受灾人口数量进行容量需求分析，筛选出总人口容量满足总受灾人口数量的多个安置点；
8.根据获得的多个所述受灾人口聚集区点和安置点，以两点之间的路径长短作为其运输成本，构建人口聚集点和安置点一一对应的最短路径成本矩阵；
9.根据所述最短路径成本矩阵进行最优求解，获取疏散成本最少的疏散路径调度方案。
10.进一步地，选取区域周边避灾点作为候选安置点，并获取候选安置点的人口容量，结合各所述受灾人口聚集区点及其受灾人口数量进行容量需求分析，筛选出总人口容量满足总受灾人口的多个安置点，具体包括：
11.基于gis包络分析将所有受灾人口聚集区点抽象成面，基于该面通过gis多环缓冲
区分析，按每增加200米步长对安置点进行收集，直到收集到的安置点人口总容量大于或等于受灾人口聚集区点总受灾人口为止。
12.进一步地，选取区域周边避灾点作为候选安置点，并获取候选安置点的人口容量，结合各所述受灾人口聚集区点及其受灾人口数量进行容量需求分析，筛选出总人口容量满足总受灾人口的多个安置点，具体还包括：
13.当安置点人口总容量大于受灾人口聚集区点总受灾人口时，则获取其差值，并对筛选后的安置点按照人口聚集区面距离和容量倒序后，进行以下计算：如果第一个安置点容量大于所述差值，则将第一个点的人口容量扣除所述差值，结束计算；否则去掉第一个安置点，如果第二个安置点人口容量大于所述差值和第一个安置点人口容量的累差，则将第二个点的人口容量扣除所述差值和第一个安置点人口容量的累差，结束计算；否则去掉第二个安置点，重复以上步骤，最后直到计算后安置点人口总容量等于受灾人口聚集区点总受灾人口为止。
14.进一步地，根据获得的多个所述受灾人口聚集区点和安置点，以两点之间的路径长短作为其运输成本，构建人口聚集点和安置点一一对应的最短路径成本矩阵，具体包括：
15.使用gis网络分析功能建立人口聚集点和安置点间一一对应的最短路径成本矩阵e，其中最短路径分析采用采用dijkstra算法：釆用标记法寻找源点到其他各个目标点的路线长度，再通过路线长度迭代方法找出源点到其它各个目标点的最短路线。
16.进一步地，根据获得的多个所述受灾人口聚集区点和安置点，以两点之间的路径长短作为其运输成本，构建人口聚集点和安置点一一对应的最短路径成本矩阵，具体还包括：
17.计算每一个筛选后的安置点及每一个受灾人口聚集区点之间的最短路径，建立二维成本矩阵e，并附加安置点人口容量及受灾人口聚集区点人口数，其中，e中的每一个元素e(i)代表第i个受灾点，re(i)表示受灾人口聚集区点受灾人口数量，安置点的集合用s表示，s中的每一个元素s(j)表示安置点j，rs(j)表示安置点j的人口容量，e(i)到s(j)的最短路径用l(i，j)表示。
18.进一步地，根据所述最短路径成本矩阵进行最优求解，获取疏散成本最少的疏散路径调度方案，具体包括：
19.运用运筹学运输问题基本原理求解成本矩阵e，结果即为疏散成本最少的分配方案，求解方程是：从e(i)到s(j)的人口运输量成本，为需满足总疏散人口数量等于总安置点容量，即且安置点总人口容量等于总疏散人口数量，即
20.进一步地，根据所述最短路径成本矩阵进行最优求解，获取疏散成本最少的疏散路径调度方案，具体还包括：
21.在获得的求解结果中，用key代表某个人口聚集点疏散转移去某个安置点，value为需要疏散转移的人数，去除求解结果中value为0的部分，剩下就是疏散成本最少的分配方案，最后对分配方案中计算key中人口聚集点疏散转移对应安置点的最短路径，结果即为智能疏散路径调度方案，该方案中包括受灾人口需要疏散到哪个安置点、行走路线及疏散多少人。
22.根据本发明实施例的第二方面，提出了一种智能海啸灾害疏散路径调度系统，所述系统包括：
23.转移需求分析模块，用于根据海啸风险评估成果，将地区划分为不同淹没危险等级的区域，并根据划分的淹没危险等级确定需要进行疏散转移的多个受灾人口聚集区点及其受灾人口数量；
24.安置点筛选模块，用于选取区域周边避灾点作为候选安置点，并获取候选安置点的人口容量，结合各所述受灾人口聚集区点及其受灾人口数量进行容量需求分析，筛选出总人口容量满足总受灾人口数量的多个安置点；
25.疏散路径调度方案获取模块，用于根据获得的多个所述受灾人口聚集区点和安置点，以两点之间的路径长短作为其运输成本，构建人口聚集点和安置点一一对应的最短路径成本矩阵；
26.根据所述最短路径成本矩阵进行最优求解，获取疏散成本最少的疏散路径调度方案。
27.根据本发明实施例的第三方面，提出了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被一种智能海啸灾害疏散路径调度系统执行如上任一项所述的方法。
28.本发明实施例具有如下优点：
29.本发明实施例提出的一种智能海啸灾害疏散路径调度方法及系统，以海啸风险评估数据为基础，结合密集路网数据，通过数模型计算分析以及基于运输成本分配算法，逐步获取受灾区转移需求、安置点选取、安置点分配以及转移路径选取，有助于更好的发挥前期海啸风险评估成果，提高灾害应急响应能动性，也为职能部门提供切合实际的决策支持，对降低或避免典型海洋灾害可能造成财产损失和人员伤亡具有重要科学和现实意义。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
31.图1为本发明实施例1提供的一种智能海啸灾害疏散路径调度方法的流程示意图；
32.图2为本发明实施例1提供的一种智能海啸灾害疏散路径调度方法中成本矩阵示意图；
33.图3为本发明实施例1提供的一种智能海啸灾害疏散路径调度方法中求解结果示意图。
具体实施方式
34.以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
35.实施例1
36.如图1所示，本实施例提出了一种智能海啸灾害疏散路径调度方法，该方法包括：
37.s100、根据海啸风险评估成果，将可能淹没地区划分为不同淹没危险等级的区域，并根据划分的淹没危险等级确定需要进行疏散转移的多个受灾人口聚集区点位及其受灾人口数量。
38.具体的，依据海啸风险评估设置海啸淹没情况，将地区划分为不同程度的淹没危险等级区域，不同危险等级区域可采用对应的转移方法。其中危险等级较高的区域需要疏散转移，需疏散转移区域结合行政区划分(街道、行政村、自然村)抽象多个受灾人口聚集区点(含受灾人口数量)。
39.s200、选取区域周边避灾点作为候选安置点，并获取候选安置点的人口容量，结合各受灾人口聚集区点及其受灾人口数量进行容量需求分析，筛选出总人口容量满足总受灾人口数量的多个安置点。
40.研究区域周边适宜的场所(如学校、广场、公共图书馆、公园等)作为疏散转移的候选安置点，进行需求容量分析。筛选该人口聚集区点的上级行政区划的所辖的所有安置点(含人口容量数值)，并去掉处于海啸淹没区安置点作为备选。
41.基于gis包络分析将所有受灾人口聚集区点抽象成面，基于该面通过gis多环缓冲区分析，按每增加200米步长对安置点进行收集，直到收集到的安置点人口总容量大于或等于受灾人口聚集区点总受灾人口为止。
42.当安置点人口总容量大于受灾人口聚集区点总受灾人口时，则获取其差值，并对筛选后的安置点按照人口聚集区面距离和容量倒序后，进行以下计算：如果第一个安置点容量大于差值，则将第一个点的人口容量扣除差值，结束计算；否则去掉第一个安置点，如果第二个安置点人口容量大于差值和第一个安置点人口容量的累差，则将第二个点的人口容量扣除差值和第一个安置点人口容量的累差，结束计算；否则去掉第二个安置点，重复以上步骤，最后直到计算后安置点人口总容量等于受灾人口聚集区点总受灾人口为止。
43.至此找出满足疏散转移安置点条件的避难场所，并保证这些安置点的位置安全合理且总容量满足转移需求。
44.s300、根据获得的多个受灾人口聚集区点和安置点，以两点之间的路径长短作为其运输成本，构建人口聚集点和安置点一一对应的最短路径成本矩阵。
45.疏散转移分析中的受灾人口聚集区点和安置点是多对多的对应关系，其中两点之间的路径的长短作为其运输成本。
46.使用gis网络分析功能建立人口聚集点和安置点间一一对应的最短路径成本矩阵e，其中最短路径分析采用采用dijkstra算法：釆用标记法寻找源点到其他各个目标点的路线长度，再通过路线长度迭代方法找出源点到其它各个目标点的最短路线。
47.计算每一个筛选后的安置点及每一个受灾人口聚集区点之间的最短路径，建立二维成本矩阵e，并附加安置点人口容量及受灾人口聚集区点人口数，如图2所示，其中，e中的每一个元素e(i)代表第i个受灾点，re(i)表示受灾人口聚集区点受灾人口数量，安置点的集合用s表示，s中的每一个元素s(j)表示安置点j，rs(j)表示安置点j的人口容量，e(i)到s(j)的最短路径用l(i，j)表示。
48.s400、根据最短路径成本矩阵进行最优求解，获取疏散成本最少的疏散路径调度
方案。
49.运用运筹学运输问题基本原理求解成本矩阵e，结果即为疏散成本最少的分配方案，求解方程是：从e(i)到s(j)的人口运输量成本，为需满足总疏散人口数量等于总安置点容量，即且安置点总人口容量等于总疏散人口数量，即
50.引用python—pyomo包进行多项式方程求解，求解结果如图3所示。在获得的求解结果中，用key代表某个人口聚集点疏散转移去某个安置点，value为需要疏散转移的人数，去除求解结果中value为0的部分，剩下就是疏散成本最少的分配方案，最后对分配方案中计算key中人口聚集点疏散转移对应安置点的最短路径，结果即为智能疏散路径调度方案，该方案中包括受灾人口需要疏散到哪个安置点、行走路线及疏散多少人。
51.本实施例提出的一种基于运输成本分配算法的智能海啸疏散路径调度方法，是一种较为普遍适用的分析方法，以海啸风险评估数据为基础，结合密集路网数据，通过数模型计算分析，逐步获取受灾区转移需求、安置点选取、安置点分配以及转移路径选取。这些都有助于更好的发挥前期海啸风险评估成果，提高灾害应急响应能动性。也为职能部门提供切合实际的决策支持，对降低或避免典型海洋灾害可能造成财产损失和人员伤亡具有重要科学和现实意义。
52.实施例2
53.与上述实施例1相对应的，本实施例提出了一种智能海啸灾害疏散路径调度系统，该系统包括：
54.转移需求分析模块，用于根据海啸风险评估成果，将可能淹没地区划分为不同淹没危险等级的区域，并根据划分的淹没危险等级确定需要进行疏散转移的多个受灾人口聚集区点位及其受灾人口数量；
55.安置点筛选模块，用于选取区域周边避灾点作为候选安置点，并获取候选安置点的人口容量，结合各受灾人口聚集区点及其受灾人口数量进行容量需求分析，筛选出总人口容量满足总受灾人口数量的多个安置点；
56.疏散路径调度方案获取模块，用于根据获得的多个受灾人口聚集区点和安置点，以两点之间的路径长短作为其运输成本，构建人口聚集点和安置点一一对应的最短路径成本矩阵；
57.根据最短路径成本矩阵进行最优求解，获取疏散成本最少的疏散路径调度方案。
58.本发明实施例提供的一种智能海啸灾害疏散路径调度系统中各部件所执行的功能均已在上述实施例1中做了详细介绍，因此这里不做过多赘述。
59.实施例3
60.与上述实施例相对应的，本实施例提出了一种计算机存储介质，计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，一个或多个程序指令用于被一种智能海啸灾害疏散路径调度系统执行如实施例1的方法。
61.虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。