基于GIS与案例推理的台风救灾物资需求预测模型研究15574

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1、基于GIS与案例推理的台风救灾物资需求预测模型研究高珊L2朱翊

2、（1•屮国测绘科学研究院，北京100830；2.辽宁工程技术人学测绘与地理科学学院，辽宁阜新123000）摘要随着近年我国灾害频发，将案例推理应用到救灾决策中的研究越來越多，但在案例推理过程屮很少考虑灾害的空间信息，所以本文将GIS的空间分析功能与案例推理相结合，针对台风灾害进行救灾物资需求预测模型的研究。建立了历史台风灾害信息案例库，并在案例检索过程中应用基于GIS空间分析功能的空间相似度算法及屈性相似度算法來进行历史和似台风的搜索，从rfif提高了相似度的精确性。然后在案例重用小应用遗传算法推理出所预测台风应配备的

3、物资调配数据，为减灾决策工作提供辅助支持服务。关键词GIS；案例推理；遗传算法；台风；相似度ResearchOnReliefSuppliesDemandForecastModelOfTyphoonBasedOnGISAndCaseReasoningGAOShan12,ZHUYi1(1・CenterofE-government,ChineseAcademyofSurveyingandMapping,Beijing100830;2.SchoolofGeoinatics,LiaoningTechnicalUniversity,LiaoningFuxin123000)Abstract:Wi

4、thfrequentdisastersinrecentyears,thecasereasoninghavebeenappliedtothereliefdecisionsmoreandmore・Buttheyhavelittleaccountofdisastersspaceinformationincasereasoningprocess・SothispapermainlyresearchedonreliefsuppliesdemandforecastmodeloftyphoondisasterbasedonthespatialanalysisfunctionofGISandease

5、rcsoning・Iestablishedtheeasebaseofhistorytyphoondisasterinformation.Andineaseretrievalprocess,usedthespatialsimilarityalgorithmwhichbasedontheGISspatialanalysisfunctionandattributesimilarityalgorithmtosearchthesimilarhistorytyphoon,soastoimprovetheaccuracyofthesimilarity.Thenthispaperusedthege

6、neticalgorithmtoreasonthereliefsuppliesinformationofforecasttyphoon,providedauxiliarysupportservicesfornaturalhazardrcductiondecision-marking・Keywords：GIS;Case-based;Geneticalgorithm;Typhoon;Similarity0引言台风是影响我国的主要灾害性天气系统之一，在英活动的过程中，伴随有狂风、暴雨、巨浪和风眾潮，给人民生命财产造成巨大的损失。根据相关部门统计仅2011年一年因台风造成的受灾人口约为18

7、00多人，直接经济损失高达200多亿元。所以如何高效实时的获得救援物资调配数据，为决策者提供决策依据已成为人们迫切需要解决的问题。目前，国外如F.Ricci等人从如何利用案例推理的方法制定森林火灾救援计划的角度进行了研究⑴；国内如汪季玉等人给出了基于CBR的应急决策支持系统框架⑵。通过国内外的一些研究发现，他们或是从理论的角度给出CBR应用到决策系统中的系统框架，或是将某一领域的知识引用到CBR中來改善推理过程，但在推理过程中很少考虑灾害的空间信息。所以本文将G1S的空间分析功能与案例推理相结合來对台风救灾物资需求预测模型进行研究。I案例推理介绍案例推理（CBR）是一种模仿人类思路

8、來解决问题的方法⑶。它作为一种经验式的问题处理系统不需要知道原理，可以直接将历史案例的解决方案作为当前应急事件的解决方案。尤其适用于环境复杂多变，领域知识难以结构化表示的决策环境中⑷。通常我们把CBR的工作过程解释为R4循环模式：表示，检索，重用，保存。1.1案例表示案例表示即采用-•定的知识表示规则方法描述题及历史案例的环境状态和具体内容，获収案例特征信息，并以一定的结构在计算机中组织存储。本文采用属性值的方法来表示案例。设案例库中有〃个案例:NLK={k{,k2,