Hierarchical earthquake shelter planning in urban areas: A case for Shanghai in China

中国 北京 掉期(金融) 地理 持续时间(音乐) 应急管理 计算机科学 业务 运输工程 环境规划 运筹学
作者
Huiyong Li,Laijun Zhao,Rongbing Huang,Qingmi Hu
出处
期刊:International journal of disaster risk reduction [Elsevier]
卷期号:22: 431-446 被引量:28
标识
DOI:10.1016/j.ijdrr.2017.01.007
摘要

Abstract Proper pre-disaster emergency shelter locations and the corresponding victim allocation contribute to mitigating disaster loss in densely populated urban areas. The number of victims and their needs in emergency shelters change over the duration of the post-earthquake period, as evidenced by both actual earthquake records and theoretical analysis. To match the time-varying demand with the shelter planning, the hierarchical shelters that provide different level services should be projected. We first estimate the varying number of the victims in shelters during the post-earthquake period, and then model the locations for emergency shelters with a nested hierarchy, and also model the allocation of victims among shelters. Furthermore, we employ an efficient hybrid cross-entropy method to solve the location model and develop a better victim allocation scheme with a swap move to overcome the drawbacks of other allocation schemes. The empirical results from application to the Xuhui District in Shanghai of China show that emergency shelter planning based on a time-varying demand can reduce the construction cost of shelters and the averaged evacuation distance traveled by the victims, compared to the current policy based on the unvarying demand.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ilihe应助打工dog采纳,获得10
刚刚
tjpuzhang完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
可爱语芹发布了新的文献求助10
1秒前
kk发布了新的文献求助10
2秒前
sls完成签到,获得积分10
2秒前
SSY发布了新的文献求助10
3秒前
天玄完成签到 ,获得积分10
3秒前
YeeLeeLee完成签到,获得积分10
4秒前
阿尼完成签到 ,获得积分10
4秒前
li完成签到 ,获得积分10
7秒前
风之旅完成签到,获得积分10
7秒前
ChatGPT发布了新的文献求助10
7秒前
1699Z完成签到 ,获得积分10
8秒前
Dain完成签到,获得积分10
8秒前
尹冰露完成签到,获得积分10
8秒前
使徒猫完成签到,获得积分10
9秒前
回乐完成签到 ,获得积分10
9秒前
辰辰完成签到 ,获得积分10
10秒前
打工dog完成签到,获得积分10
10秒前
molly完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
slsdianzi完成签到,获得积分10
12秒前
细心的安双完成签到 ,获得积分10
12秒前
任性蜜粉发布了新的文献求助20
13秒前
空勒完成签到,获得积分10
16秒前
健壮的思枫完成签到,获得积分10
17秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
18秒前
21秒前
ppapp完成签到,获得积分10
22秒前
WN完成签到,获得积分10
22秒前
天外来物完成签到 ,获得积分10
23秒前
holly完成签到,获得积分10
23秒前
故意的小凡完成签到 ,获得积分10
23秒前
健康的谷芹完成签到 ,获得积分10
27秒前
烂漫笑晴完成签到 ,获得积分10
27秒前
zhongkaizhao发布了新的文献求助10
28秒前
momo完成签到,获得积分10
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 2000
Standard: In-Space Storable Fluid Transfer for Prepared Spacecraft (AIAA S-157-2024) 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5950861
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7142111
关于积分的说明 15919170
捐赠科研通 5084668
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2733332
邀请新用户注册赠送积分活动 1694695
关于科研通互助平台的介绍 1616295