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申请/专利权人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院

摘要：本发明涉及应急避险技术领域，尤其涉及一种基于开源数据的应急避难场所适应性评价方法。该方法包括以下步骤：获取城市应急避难场所基础数据并网络数字化，获得数字化应急避难场所网络模型；获取城市高程数据并进行安全性评估、有效性评估和可达性评估，获得避难场所安全性数据、避难场所有效性数据和网络可达性数据；基于避难场所安全性数据、避难场所有效性数据以及网络可达性数据构建初始应急避难场所适宜性评价指标体系；对初始应急避难场所适宜性评价指标体系进行权重定义，获得应急避难场所适宜性评价指标体系；对城市应急避难场所基础数据进行评价，获得应急避难场所适宜性等级数据。本发明可以提高应急避难场所适宜性评价的准确性。

主权项：1.一种基于开源数据的应急避难场所适应性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：基于网络开源数据获取城市应急避难场所基础数据，并基于城市应急避难场所基础数据进行城市应急避难场所网络数字化，从而获得数字化应急避难场所网络模型；步骤S2：获取城市高程数据，并根据城市高程数据以及数字化应急避难场所网络模型进行避难场所安全性评估，从而获得避难场所安全性数据；基于城市应急避难场所基础数据以及数字化应急避难场所网络模型进行避难场所有效性评估，从而获得避难场所有效性数据；基于数字化应急避难场所网络模型进行网络可达性评估，从而获得网络可达性数据，步骤S2具体为：步骤S21：获取城市高程数据，并对城市高程数据进行坡度特征提取，从而获得城市坡度数据；步骤S22：基于城市坡度数据对数字化应急避难场所网络模型进行蒙特卡罗安全性评估，从而获得避难场所安全性数据，步骤S22具体为：步骤S221：基于城市坡度数据对数字化应急避难场所网络模型进行地形编码，从而获得应急避难场所网络地形编码模型；步骤S222：获取城市历史水文数据，并根据城市历史水文数据进行极端水文环境统计分析，从而获得历史极端水文环境数据；步骤S223：根据历史极端水文环境数据对应急避难场所网络地形编码模型进行蒙特卡罗模拟，从而获得蒙特卡罗模拟数据；步骤S224：对蒙特卡罗模拟数据进行水浸区域统计，从而获得高频水浸区域数据；步骤S225：基于高频水浸区域数据对数字化应急避难场所网络模型进行应急避难场所水浸覆盖率计算，从而获得应急避难场所水浸覆盖率数据；步骤S226：根据应急避难场所水浸覆盖率数据对数字化应急避难场所网络模型进行应急避难场所安全性分类，从而获得高安全性应急避难场所数据以及低安全性应急避难场所数据；步骤S227：对高安全性应急避难场所数据以及低安全性应急避难场所数据进行数据合并，从而获得避难场所安全性数据；步骤S23：对场所应急避难场所基础数据进行资源储备数据提取，从而获得资源储备数据，并根据资源储备数据以及数字化应急避难场所网络模型进行避难场所有效性评估，从而避难场所有效性数据，步骤S23具体为：步骤S231：对场所应急避难场所基础数据进行资源储备数据提取，从而获得场所资源储备数据；步骤S232：基于数字化应急避难场所网络模型进行应急避难场所空间特征提取，从而获得应急避难场所空间数据；步骤S233：对应急避难场所空间数据进行场所建筑物面积计算，从而获得避难场所建筑物面积数据；步骤S234：基于避难场所建筑物面积数据进行分类计算，从而获得大面积建筑物避难场所数据以及小面积建筑物避难场所数据；步骤S235：对场所资源储备数据进行分类计算，从而获得高资源储备场所数据以及低资源储备场所数据；步骤S236：对大面积建筑物避难场所数据以及高资源储备场所数据进行场所交集运算，从而获得第一高有效性避难场所数据；对小面积建筑物避难场所数据以及高资源储备场所数据进行场所交集运算，从而获得第二高有效性避难场所数据；步骤S237：对小面积建筑物避难场所数据以及低资源储备场所数据进行场所交集运算，从而获得第一低有效性避难场所数据；对大面积建筑物避难场所数据以及低资源储备场所数据进行场所交集运算，从而获得第二低有效性避难场所数据；步骤S238：将第一高有效性避难场所数据、第二高有效性避难场所数据、第一低有效性避难场所数据以及第二低有效性避难场所数据进行数据合并，从而获得避难场所有效性数据；步骤S24：基于数字化应急避难场所网络模型进行网络可达性评估，从而获得网络可达性数据；步骤S3：基于避难场所安全性数据、避难场所有效性数据以及网络可达性数据构建初始应急避难场所适宜性评价指标体系；步骤S4：对初始应急避难场所适宜性评价指标体系进行指标体系综合权重计算，从而获得指标综合权重数据，并根据指标综合权重数据对初始应急避难场所适宜性评价指标体系进行综合权重定义，从而获得应急避难场所适宜性评价指标体系；步骤S5：通过应急避难场所适宜性评价指标体系对城市应急避难场所基础数据进行适宜性评价，从而获得应急避难场所适宜性等级数据。

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