2023年, 第63卷, 第6期　
刊出日期：2023-06-15

  

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公共安全
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  滑坡变形监测预警技术研究进展

  邓李政, 袁宏永, 张鸣之, 陈建国

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 849-864. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.002

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  中国滑坡灾害数量多、分布广、危害大,每年约有80%的地质灾害发生在已查明的隐患点范围之外。监测预警是主动防范地质灾害的重要手段。变形是滑坡最为关键的监测参数。该文旨在梳理总结滑坡变形监测技术和预警方法,评述现有研究进展,分析未来发展趋势,为滑坡灾害防控领域的科学研究和工程实践提供借鉴。地表变形监测技术多易受到外界因素干扰,及时性和可靠性难以得到保障。深部变形监测技术直接获取滑面发展破坏信息,能够发现灾变前兆,但现有设备存在成本高、量程小或操作难等问题。滑坡监测为早期预警提供依据,而早期预警能够减少甚至避免人员伤亡和财产损失,区域性气象预警和单体滑坡预警两类预警方法正在逐渐发展完善中。单体滑坡预警常见方法是分析滑坡变形趋势和突变特征,通过速度、加速度等判据的阈值触发不同级别预警。滑坡智能预警模型将机器学习与地质工程交叉融合,有望提升灾害早期预警的准确性和自动化水平。滑坡高质量监测应综合运用多种技术以克服单一技术的局限,而预警模型则越来越关注变形趋势的智能分析。滑坡动力学机制复杂、个性特征明显,广泛适用的预警模型有待进一步探索。
  
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  基于机器学习的城市暴雨内涝时空快速预测模型

  代鑫, 黄弘, 汲欣愉, 王巍

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 865-873. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.013

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  暴雨内涝的快速预测对于提升灾害应急处置能力具有重要意义。针对传统数值模拟复杂耗时导致难以满足暴雨内涝预测时限要求的问题,该文基于机器学习方法构建城市暴雨内涝时空快速预测模型。利用城市综合流域排水模型(InfoWorks ICM)模拟的高精度网格结果作为数据驱动,综合考虑降雨因素、地理数据以及排水管网的分布情况,分别基于随机森林、极限梯度提升(XGBoost)、K最近邻以及长短期记忆(LSTM)神经网络建立城市暴雨内涝快速预测模型。以北京市某区域为例,开展算例研究,结果表明：随机森林模型的空间预测效果最佳,淹没范围预测准确率可达99.51%,积水深度平均预测误差3.55%;LSTM神经网络模型能准确预测内涝点积涝过程的水深时序变化。在该算例场景下,所构建的机器学习模型可实现s级的暴雨内涝时空快速预测。
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  基于二维Archimedean copula函数的热带气旋风雨联合概率分析

  叶妍婷, 龚俊强, 张海霞, 栗健

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 874-881. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.022

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  热带气旋是典型的多致灾因子事件,探究各致灾因子间的关系可为热带气旋综合危险性评估等研究奠定基础。该研究选取1951—2015年热带气旋登陆中国时最大风速(MWS)和总降雨量(TP)两个致灾因子,构建两者的边缘概率分布,并基于二维Archimedean copula函数构建两者的联合概率分布,分析了联合概率分布特征以及在MWS已知条件下TP的条件概率特征。其中,最优的边缘概率分布和copula函数通过5%置信度的K-S检验和离差平方和最小法(OLS)确定。研究发现： MWS和TP分别符合Weibull和Gamma分布,最优连接函数为Gumbel copula,风雨致灾危险性同时强(弱)的台风发生概率要高于仅单个致灾因子强的台风;台风风速已知,则风速越大,最可能发生的TP越大。若将TP∈[1 000,2 000]×10⁸ m³定义为台风强降雨,当MWS小于等于60 m/s时,风速越大,强降雨发生概率越大;当MWS大于60 m/s,在达到该阈值前,风速越大强降雨发生概率越大,在超过该阈值后,风速越大强降雨的发生概率越小。对于任意TP,均存在MWS阈值,且该阈值随着TP增加而增大。该研究提出的方法与得到的结果能为台风灾害应急管理和防灾减灾等提供理论和技术支持。
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  基于数值模拟和机器学习的风场快速重构方法

  李聪健, 高航, 刘奕

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 882-887. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.014

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  近年来受大风天气影响,树倒墙塌、高空坠物、广告牌散落等情况时有发生,严重影响社区居民安全,迫切需要识别出大风天气下社区内重点危险区域并加以防范。该文以北京市石景山区某社区风场为例进行场景建模,利用数值模拟与机器学习寻找社区特征点,完成特征点风速数据到风场数据的预测。以10个特征点数据预测6 681个点的风场数据为例,基于7 917个训练风场、2 026个测试风场的模型训练测试结果表明：东西方向1 m/s以上速度的预测值平均相对误差为5.8%,南北方向1 m/s以上速度的预测值平均相对误差为6.2%。采用该方法可以快速获得满足精度要求的社区背景风场以指导社区风险防范、应急决策与救援,对于保障社区安全具有重要意义。
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  城市消防警情的空间异质性及影响因素

  田逢时, 孙占辉, 郑昕, 尹燕福

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 888-899. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.004

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  城市消防警情主要分为火警和非火警(抢险救援和社会救助),目前对火警的研究相对较多,而对救援救助警情的研究相对较少。该文采用探索性空间数据分析(ESDA),定量研究了城市消防警情的空间差异和集聚程度,确定了影响消防警情的社会因素,构建了多尺度地理加权回归(MGWR)模型,将其应用到城市消防警情的实证研究中,并采用多元线性回归、地理加权回归模型(GWR)进行了对比分析。研究结果表明：火警和救援救助在所研究城市都呈现出一定程度的空间聚集,老城区为火警的热点区域,而救援救助的热点分布相对更广。MGWR模型相较于传统的多元线性回归和经典的GWR模型有着更好的效果,在火警、救援救助和总警情中拟合优度均超过了0.8,且其残差平方和、修正后的Akaike信息准则(AICc)数值最低。通过GWR模型和MGWR模型的带宽对比分析发现,不同社会因素对消防警情的影响存在空间异质性。该研究还发现救援救助与火警在该城市的空间分布及影响因素的空间异质性上具有显著差异。在未来的消防工作中,考虑救援救助对整体警情的影响具有重要意义。
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  面向人体热反应计算的加热服装热湿传递模型

  陈飞宇, 申梁昌, 付明, 申世飞, 李亚运

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 900-909. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.020

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  服装热湿传递数值模型是评估服装保暖防护性能、计算人体和环境的热湿传递以及评价人员冷暴露安全的重要工具。现有模型主要关注传统的被动保暖服装,针对主动加热服装的模型研究较少,且仅考虑织物层面,不能用于人体实际穿着服装中热反应计算的模拟。该文构建了适用于与人体热生理反应模型耦合计算的主动加热服装多层热湿传递模型。基于被动保暖服装模型,考虑电加热、相变材料(PCM)、吸湿发热等主动加热技术的产热传热机理,建立了适用于主动加热服装的热湿传递通用模型。针对最为普及的电加热服装,进一步考虑服装结构、辐射传热、分区与横向传热的特性,对模型进行优化改进,建立了适用于电加热服装的改进模型。与实验数据对比表明：所建立的通用模型和电加热服装改进模型对局部皮肤温度的预测误差分别不超过0.58℃和0.47℃,具有较好的准确度。所建立的模型可应用于低温暴露场景中穿着主动加热服装的人体热安全及服装防护性能评价,为公共安全以及环境工效学领域的人员防护、应急管理和防护装备研发提供参考。
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  基于TDLAS的光学探针式初期火灾探测系统

  李开远, 袁宏永, 陈涛, 黄丽达

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 910-916. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.024

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  为了实现火灾初期探测,设计了光学探针式初期火灾探测系统。该探测系统基于可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术与激光遥测技术,采用波长为2.33 μm的激光光源与波长调制光谱(WMS)技术,利用激光作为光学探针替代传统吸收测量腔室,实现了火灾初期基于CO路径积分体积分数的开放光路探测。系统对10 m内的反射面实现了不低于20(μL/L)·m的检测限。国标木材热解火实验表明,该文研制的系统与提出的阈值报警算法具备实现初期火灾报警响应的能力。
  
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  独头隧道火灾全尺寸实验研究

  岳顺禹, 龙增, 仇培云, 钟茂华, 华福才

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 917-925. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.019

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  随着中国地下空间工程建设速度加快,在施工过程中存在的独头隧道数量逐年增加。为研究地铁施工阶段形成的独头隧道中发生火灾时的烟气蔓延特性,在某地铁隧道施工区间开展全尺寸现场火灾实验,通过分析隧道整体温度分布、风速分布、烟气层高度等参数并结合现场观测,研究烟气在独头隧道内的扩散和沉降规律。结果表明：在自然通风条件下,烟气向隧道封闭端方向扩散速度慢于向连通端方向扩散速度,扩散速度差异随火源距封闭端距离增加而减少。连通端方向的顶棚烟气温度衰减速率慢于封闭端。烟气在连通端的分布基本符合指数衰减模型,而在封闭端产生明显的蓄积现象,形成一段烟气层高度低至1.5 m以下的危险区间,为烟气控制和火灾应急中的重点区域。
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  基于元胞自动机的以火灭火动态建模方法

  姜文宇, 王飞, 苏国锋, 乔禹铭, 李鑫, 权威

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 926-933. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.016

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  以火灭火是控制森林火灾蔓延的重要手段之一。然而,现有以火灭火大多依赖专家经验,鲜有定量化分析的相关研究。该文构建了一种用于以火灭火建模分析的定量化火灾蔓延预测模型。该模型采取元胞自动机算法将林火动态蔓延过程定义为网格动力学问题,实现对复杂环境中森林火灾时空动态演化的定量化建模。该模型提出了一种用于以火灭火的网格状态触发机制,将反向点火行为定义为含特定时间触发约束的因素,进而实现对不同时空条件下人为点火因素的定量化模拟分析。为了验证模型的有效性,以2022年8月重庆市北碚区森林火灾为研究案例,分析了不同条件下实施以火灭火策略的效果。实验结果表明：所提出的定量化分析模型能够为森林灭火队伍制订以火灭火策略提供科学辅助,有助于提升森林火灾应急管理的现代化水平。
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  航空消防大飞机灭火任务顶层指标分解分配方法及应用

  顾寅, 林凯毅, 项拓宇, 周睿, 申世飞

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 934-940. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.023

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  投放有效利用率、投放均匀度等是评估航空消防大飞机灭火任务系统性能的顶层指标。该文建立了航空消防大飞机灭火任务顶层指标半物理半经验模型,明确了顶层指标与灭火任务系统设计阶段参数(包括水箱平均排放流量、投放液体总量等),以及灭火任务规划阶段参数(包括投放液体黏度、投放液体密度、飞行速度、投放高度等)间的量化关系;以既定投放效能要求为目标,逆向应用顶层指标半物理半经验模型,提出了顶层指标分解分配方法。以某典型固定翼航空消防大飞机为例,进行灭火任务顶层指标分解分配,计算得到了应用于灭火任务系统设计阶段的“水箱舱门面积”取值范围,以及应用于灭火任务规划阶段的“灭火剂黏度”和“投放高度-飞行速度”辅助决策平面。结果表明,所提出的分解分配方法可为已有机型的迭代设计和灭火任务规划提供理论依据。
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  基于FAHP-ICV的燃气管网风险评估方法

  杜雨霁, 付明, 端木维可, 侯龙飞, 李静

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 941-950. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.010

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  可靠的风险评估结果有助于提升燃气管网安全管理水平。该文提出一种基于模糊层次分析和改进变异系数(FAHP-ICV)的燃气管网量化风险评估方法。结合某省燃气管网实际情况构建了包含3个一级指标、9个二级指标的燃气管网风险评估指标体系。采用FAHP与ICV相结合的组合赋权法确定指标的综合权重,基于统计学中K-means聚类、抽样技术及概率分析方法对指标评分分值进行调整,结合专家经验确定评分标准。采用线性综合评估方法计算管段相对风险值,实现风险排序及风险分级。以某省12个城市燃气数据为基础验证了该方法的可行性与适用性。该方法提升了燃气管网量化风险评估的客观性与准确性。
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  面向“排除合理怀疑”标准的案件推理模型

  王佳, 王维曦, 黄梦瑶, 王李韬, 申世飞

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 951-959. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.009

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  在社会安全案件审判阶段,对于案件推理依据“排除合理怀疑”标准认定案件事实,是在无罪推定原则下判定嫌疑人是否有罪的关键前提。针对这一问题的研究存在定量化不足的问题。该研究应用链式规则和Bayes推理方法,深入解析“排除合理怀疑”标准,通过理论和实证分析提出主张合理性的判断规则和证据解释的链式规则;定义解释间的独立性,提出证据的独立划分方法以判断主张能否合理解释证据,构建面向该标准的案件推理模型。将构建的案件推理模型应用于车辆冲撞案和故意杀人案2类频发的刑事案件,对控辩双方提出的主张进行模型推理分析,并对比模型分析结果与实际案件事实,验证模型的有效性。研究结果表明：对于达到“排除合理怀疑”标准的与未达到“排除合理怀疑”标准的案件,所提出的模型均能够协助认定案件事实,并给出相应依据。
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  基于虚拟现实的灾害场景应激反应诱发方法

  王树祎, 毛亮亮, 吴新阳, 田诚成, 刘奕

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 960-967. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.005

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  灾害场景下人员行为规律研究对支撑应急决策有重要意义,但灾害发生有高度不确定性,且灾害场景下相关数据难以实际测得。该文提出一种基于虚拟现实(VR)的灾害场景应激反应诱发方法,即通过灾害题材VR影片诱发个体面临灾害的心理应激,从而达到在实验室条件下研究灾害场景中人的生理、心理及行为特性的目的。该研究通过2个实验对该方法的有效性进行了检验。实验1采集了180位被试观看VR影片前后的情绪量表数据,以及脉搏和皮电等生理数据;实验2采集了75位被试观看VR影片前后的驾驶行为数据。结果表明：被试的心理、生理和行为指标在观影前后均有显著差异,VR影片诱发出了应激反应。该研究为灾害场景下人员行为特性研究提供了研究方法参考。
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  基于时序超网络模型的突发事件网络舆情热点话题发现与演化

  陈舒婷, 疏学明, 胡俊, 解学才, 张雷, 张伽

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 968-979. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.007

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  网络舆情安全是社会安全的重要组成部分,识别和追踪热点话题是治理突发事件网络舆情的基础。现有研究具有网络舆情事件表征不全面、对于热点话题的识别和追踪局限于语义信息等问题。该研究基于社交、内容、话题、情感4个维度构造超网络模型,并引入时间特征作为网络的连接关系,用于定量表征时序的网络舆情事件;将话题节点在超网络中的中心性及中心性变化率作为话题热度的度量指标,实现热点话题发现及演化跟踪;应用“甘肃白银马拉松”微博舆情案例对模型和指标进行验证分析。研究结果表明：该时序超网络模型能够清晰表征突发网络舆情事件,中心性及中心性变化率指标能够准确识别和跟踪热点话题,并为实时态势研判预警、舆论引导等提供指导。
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  基于卷积神经网络的γ放射性核素识别方法

  杜晓闯, 梁漫春, 黎岢, 俞彦成, 刘欣, 汪向伟, 王汝栋, 张国杰, 付起

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 980-986. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.011

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  快速、准确的放射性核素识别可有效地对放射性危险源进行及时的监测预警,对保护人们远离放射源的威胁具有重要意义。该文基于卷积神经网络研究了放射性核素γ能谱的识别。通过溴化镧能谱仪采集16种放射性核素的γ能谱数据,并通过改变放射性核素γ能谱的计数和能谱漂移程度,创建生成大量单核素和双核素γ能谱训练数据,利用自搭建的卷积神经网络开展放射性核素识别模型训练。实验采集其中9种核素及其双核素的混合能谱对核素识别模型开展验证,结果表明：在剂量率约为0.5 μSv/h、测量采集时间为60 s时,模型的识别准确率可达92.63%,满足在低剂量率下对放射性核素进行快速识别筛查的需求。
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  利用减压旋蒸技术测量水样放射性活度

  张国杰, 梁漫春, 何水军, 徐立梅, 杨丹丹, 杜晓闯, 付起, 沈红敏

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 987-993. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.012

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  在低活度浓度水样的放射性活度测量中,直接取样测量的结果不稳定也不准确。为了提高低活度浓度水样放射性活度测量结果的准确性,该文提出了一种基于减压旋蒸技术的自动浓缩方法。为验证该方法的可行性,设计了一套自动浓缩装置。通过实验对浓缩条件进行研究,以提高浓缩速度、减少浓缩过程中核素损失。实验结果表明：设置浓缩条件为真空2.0~4.0 kPa、冷凝循环机制冷温度-5℃~0℃、蒸发器旋转速度50 r/min,设置水浴温度为初始50℃、50 min后升温至60℃,1 L水样所需浓缩时间大约为70 min。蒸干后选择12 mL 0.05 mol/L硝酸作为洗脱液进行洗脱。该自动浓缩方法对于²⁴¹Am的平均回收率达到70%以上,⁹⁰Sr的平均回收率可达到80%。该方法的优点在于能够实现水样浓缩流程的自动化,浓缩速度快且回收率较高。
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  新冠疫情对京津冀城市群城市发展的影响——以北京、天津、石家庄三大城市为例

  萧星宇, 梅诗雨, 刘瑞琪, 王阔, 邓青, 黄丽达, 于峰

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 994-1002. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.003

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  为兼顾新型冠状病毒肺炎疫情常态化背景下的城市安全与发展,该文研究了不同新冠疫情阶段对城市群城市发展的影响机制。在文献搜集和分析的基础上,从多维度构建城市发展水平指标体系,并通过Cronbach系数检验指标信度;使用组合赋权法构建新冠疫情影响下的城市发展水平指标体系;进而利用差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型预测无新冠疫情影响下的城市发展水平,通过与有疫情影响下的实际数据进行对比,定量评估新冠疫情对京津冀城市群中核心城市发展水平的影响。研究结果表明：在新冠疫情爆发期,城市群内城市发展水平走势呈现趋同化;城市具有韧性属性。该研究对新冠疫情常态化下城市群的应急管理决策具有参考意义。
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  基于机器学习的新冠肺炎疫情趋势预测方法

  任建强, 崔亚鹏, 倪顺江

  清华大学学报（自然科学版）. 2023, 63(6): 1003-1011. https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.006

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  防控措施对传染病的传播过程有重要作用,因此在预测新型冠状病毒肺炎疫情未来发展趋势时必须要考虑防控措施的影响。该文提出了基于机器学习的新冠肺炎疫情三步预测模型,将神经网络、随机森林、长短期记忆网络和序列到序列等机器学习算法引入到新冠肺炎传染病疫情预测中。与前人的预测模型相比,所提出的模型考虑了新冠肺炎疫情发展过程中防控措施的变化情况,可以使用检测数据预测未来的确诊人数和实际感染规模。研究结果表明：预测结果与实际数据基本一致,模型具有较高的可靠性。该预测方法可以使政府管理部门更准确地了解新冠肺炎疫情的实际发展态势,帮助管理者更有效地分配医疗资源,为新冠肺炎疫情防控提供决策参考。