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J-GLOBAL ID：201602297836334077   整理番号：16A0062931

2013中国,四川省,中国M_S7-地震の震度のRSベース評価【Powered by NICT】

RS-based assessment of seismic intensity of the 2013 Lushan, Sichuan,China M_S7.0 earthquake

著者 (6件)： Wang Xiaoqing (Inst. of Earthquake Sci.,China Earthquake Administration, Beijing) ,  Dou Aixia (Inst. of Earthquake Sci.,China Earthquake Administration, Beijing) ,  Wang Long (Inst. of Earthquake Sci.,China Earthquake Administration, Beijing) ,  Yuan Xiaoxiang (Inst. of Earthquake Sci.,China Earthquake Administration, Beijing) ,  Ding Xiang (Inst. of Earthquake Sci.,China Earthquake Administration, Beijing) ,  Zhang Wei (Inst. of Earthquake Sci.,China Earthquake Administration, Beijing)
資料名： Diqiu Wuli Xuebao  (Diqiu Wuli Xuebao)
巻： 58  号： 1  ページ： 163-171  発行年： 2015年 
JST資料番号： B0627A  ISSN： 0001-5733  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： これは担体の地震時緊急救助のための地震災害情報を得るために非常に重要である。現地調査はそのような情報を獲得し,震度を推定する重要な方法である。しかし,それは,通常,緊急救助のニーズを満たすために非常に長い時間を要する。リモートセンシング(RS)は迅速に巨視的災害情報を獲得する能力を持つので,地震強度のRS)評価手法の開発は緊急時評価のための科学的基礎を向上させるだけでなく,実用的な応用において大きな意味を持つであろう。本研究では,地震直後に取得した空中伝搬超高分解能(VHR)リモートセンシング画像から抽出した個々の建物被害程度を定量的に推定するためにプローブした地震被害率と震度。この方法を検証し,被害分布と原因の理解を深めるために,各集落におけるRSベースの震度評価結果は現地調査で測定されたものと比較した。空中伝搬超高解像度画像は,個々の建物の損傷分類グレード(崩壊,部分崩壊あるいは崩壊)を抽出した。統計的単位として,沈下の損傷指標は平均損傷指数(それぞれ1.0~崩壊,部分崩壊して崩壊し~0.5,0.0学年)により重み付けされた各建物被害程度の割合の合計である。各住戸にグランドトルースに等価な損傷指標は,現地調査により損傷度指標の変換関係を通して,歴史地震のRS画像抽出により得られるであろう。次に各住宅地域の震度は「中国の震度尺度」の地震被害率と震度の関係に従って決定される。Lushan M_S7地震は,中国四川省における2013年4月20日,大惨事や経済損失が生じた。VHR画像は有人および無人航空機,建物被害の定量的データを抽出したイベント直後に獲得した。この論文で述べるRS地震強度評価法を用いて,地震の影響を受けた地域における126の主要な居住地におけるRS画像から建物被害の抽出に基づいて推定した損傷指標。次に各集落におけるグランドトルースに等価損傷指標は2008MS8-Wenchuanショックと他の地震の事例研究からなる経験的変態モデルに従って得られた。このように各集落における震度を推定し,RS震度分布図を作成した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 現地調査 ,  画像 ,  リモートセンシング ,  建築物 ,  集落 ,  *地震 ,  住居地区 ,  震災 ,  *震度 ,  事例研究
準シソーラス用語： 経済損失 ,  損傷指数 ,  建物被害 ,  リモートセンシング画像 ,  *四川省 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 地震学一般  (DC03020A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  四川省 ,  地震 ,  震度 ,  評価