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使用位置大数据分析飓风疏散行为.pdf

上传人: c** 编号:464850 2025-01-12 29页 2.21MB

1、Analyzing Hurricane Evacuation Behavior using Locational Big DataKrishnan Viswanathan,WRA LLPPragun Vinayak,Cambridge Systematics,Inc.Jason Lemp,Cambridge Systematics,Inc.Acknowledgements Drew Sussman Florida Division of Emergency Management Roberto Miquel WRA Naveen Eluru,Ph.D.UCFProject ContextCon

2、ference on Innovations in Travel Analysis and PlanningLife-saving Data-Driven OutcomesPhase 3 Plan and Prepare for 2021 Hurricane SeasonPhase 2 Update of TIME SoftwarePhase 1 Florida Behavioral StudyCollaboration with Regional StakeholdersIntroductionMetrics Measured Evacuation Rates Percentage of p

3、eople who will leave their homes to go someplace safer during a hurricane threat Out of County Trips Percentage of evacuees will go to destinations outside their own county Type of Refuge The rate at which evacuees go to public shelters,the homes of friends and relatives,hotels and motels,and other

4、types of refuge(such as churches,workplaces,and second homes)Conference on Innovations in Travel Analysis and PlanningConference on Innovations in Travel Analysis and PlanningDefinitions Bounding BoxIts a rectangular box defined by the minimum and maximum latitude and longitude of selected counties.

5、MatthewIrmaMichaelConference on Innovations in Travel Analysis and PlanningDefinitions Bounding BoxIts a rectangular box defined by the minimum and maximum latitude and longitude of selected counties.NateHermineDefinitions Hexagon or Hex-Bin To reduce computational complexity and preserve privacy,la

6、titude/longitude are tagged with hex-bins Efficient geospatial indexing system to overcome hurdles Partitions Earths surface into a network of uniquely identifiable hexagonsConference on Innovations in Travel Analysis and PlanningConference on Innovations in Travel Analysis and PlanningDefinitions H

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本文主要研究了飓风疏散行为,利用位置大数据分析,研究了佛罗里达州的行为模式。文章分析了疏散率、疏散目的地、疏散时间和返回时间等关键指标。研究发现,疏散行为受到多种因素影响,包括飓风强度、疏散令的发布等。文章还比较了不同地区的疏散行为,以及不同类型避难所的使用情况。研究结果表明,移动位置数据是研究疏散行为的可行且经济的数据来源。关键数据包括:佛罗里达州疏散行为的总体设备数量达到2,280,442个,疏散的设备数量为2,164,377个,占总数的15.7%。在不同地区,疏散行为有所不同,例如,迈阿密-戴德郡的疏散率为91.5%,而格莱德斯的疏散率仅为1,762个设备中的1,762个。此外,文章还提出了新的疏散规划率,并对2008年的规划率进行了验证。研究结果与佛罗里达州交通部门的调查数据相比较,发现调查数据与移动位置数据之间存在一定差异。
如何利用大数据分析飓风期间的逃生行为? 移动位置数据如何帮助预测和分析飓风逃生的需求和行为? 如何利用大数据分析飓风逃生路线的拥堵情况,以及如何优化逃生路线?
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