Баллы огэ по географии 2018 на оценку: Баллы и оценки ОГЭ по географии 2018 год

1.

ВВЕДЕНИЕ

28 сентября 2018 г. землетрясение силой 7,4 балла по шкале Рихтера произошло в Палу, Центральный Сулавеси, Индонезия ¹ . Это землетрясение вызвало цунами, обрушившееся на прибрежную линию Талисе, которое разрушило большую часть города Палу и района Донгала. Цунами произошло, когда произошло внезапное и массивное вертикальное смещение океанской воды, в данном случае оно было вызвано землетрясением Палу ² . По данным BNPB, в результате землетрясения и цунами в Палу погиб 2101 человек, эвакуирован 133 631 человек, поврежден 68 451 дом ^3,4 . Во время стихийного бедствия люди были в ловушке страха вернуться в свои дома, поэтому они жили в приюте как временном месте, чтобы обеспечить их безопасность. Условия и технические характеристики убежища были описаны в Постановлении главного управляющего BNPB от 2016 г., где в аварийном состоянии убежище должно быть построено с учетом доступности и эффективности ⁷ . К сожалению, отсутствовали подробности о полном распределении жилья во время чрезвычайного положения. Роль смягчения последствий стихийных бедствий и управления ими с использованием дистанционного зондирования и применения географической информационной системы необходима для эффективного сбора, обработки и анализа данных о стихийных бедствиях.

Дистанционное зондирование и географическая информационная система (ГИС) хорошо известны как полезные инструменты в системе смягчения последствий стихийных бедствий. При подготовке реконструкции необходимо было создать распределение поврежденных зданий для получения информации об общих потерях. Данные дистанционного зондирования, которые могут обнаруживать и отслеживать физические характеристики земной поверхности, используются для распознавания поврежденного здания на основе ключа интерпретации 9.0015 5 . Помимо использования дистанционного зондирования, также необходимо применять ГИС для обработки полученных данных и установления данных для визуализации. ГИС была обычным инструментом в системе смягчения последствий стихийных бедствий. Визуализированная карта позволила зрителям понять пространственное распределение поврежденных зданий. Географическая информационная система (ГИС) — это система, предназначенная для сбора, хранения, обработки, анализа, управления и представления всех типов географических данных ⁶ . Специалисты по управлению чрезвычайными ситуациями используют ГИС для интеграции данных и обеспечения понимания масштабов чрезвычайной ситуации для управления инцидентом, определения того, как и где должны быть распределены ограниченные ресурсы, и многого другого ⁴ .

Таким образом, целью данного исследования было составить карту пространственного распределения поврежденных и разрушенных зданий в Палу-Донгала после землетрясения и цунами 2018 г., Индонезия, с использованием визуальной интерпретации с областью исследования, показанной на рисунке 1. Также был проведен анализ распределения и доступности жилья. для анализа оптимального охвата убежищами для смягчения последствий стихийных бедствий.

Рисунок 1.

Карта землетрясения в Центральном Сулавеси в сентябре 2018 г. (слева) и район исследования, расположенный в Палу-Сити и Кабупатен-Сиги (справа)

2.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1

Область исследования

Область исследования, выбранная для этого исследования, включает город Палу и некоторые районы Кабупатен-Сиги. Палу является столицей Центрального Сулавеси и стал крупнейшим городом в провинции Сулавеси Тенга с населением около 379 800 человек в 2017 году ⁸ . Это население составляет 12,73% от общей численности населения Центрального Сулавеси ⁹ . Общая площадь Палу составляет 395,06 км 9 .0015 2 . Северная граница Палу — район Донгала, восточная граница — Париги Маутонг, южная граница — район Сиги, а западная граница — провинция Западный Сулавеси. Город Палу расположен вдоль разлома Палу-Коро, который вызвал разрушительный эффект при землетрясении 28 сентября 2018 г. ¹⁰ и пространственно близок к основным линиям разломов, которые исторически имели высокую плотность эпицентров ¹¹ .

2.2

Данные спутниковых изображений

Спутниковые изображения высокого разрешения были получены до и после стихийного бедствия в рамках программы открытых данных DigitalGlobe ¹² . Используются спутниковые снимки WorldView-3, предоставленные Digital Globe и Pleiades, взятые из Международной хартии по стихийным бедствиям, к которым можно получить доступ на платформе inaRISK BNPB. Снимки до стихийного бедствия, полученные 17 августа 2018 года, и снимки после стихийного бедствия, сделанные 1 октября 2018 года. Изображения обоих состояний были интерпретированы для анализа пострадавшего района. Каждая точка представляет одно здание, которое разделено на две категории; повреждены и уничтожены. Здание считалось поврежденным, если в здании произошли значительные изменения, но крыша осталась нетронутой. Здание классифицируется как разрушенное, если предыдущее изображение показывает, что здание существовало, но после сравнения с изображением после стихийного бедствия здание больше не существует или мы можем непосредственно видеть поверхность почвы. Все поврежденные здания представлялись точками в формате шейп-файла. Затем этот шейп-файл был наложен на существующие изображения высокого качества, чтобы показать его пространственное распределение на карте.

2.3

Распределение убежища

После землетрясения в Палу и Донгала 28 ^{сентября} сентября 2018 года волонтеры старшей средней школы Мадани Палу с помощью формы Google нашли информацию о месте убежища и раздали его людям в Палу и городе Донгала. Информация, полученная из этой формы, была преобразована в визуализированную карту командой Целевой группы из лаборатории ГИС. Табличная информация была преобразована в сложную карту с помощью Google MyMap. Эти усилия были предприняты, чтобы максимально увеличить доступность информации для множества заинтересованных сторон, таких как BNPB, BPPD, НПО, которые хотели помочь жертвам. Географическая информационная система позволяет анализировать зону обслуживания и доступность данных о распределении убежищ. Мы оценили зону обслуживания приютов с помощью сетевого анализа на основе расстояния до дороги. По сравнению с евклидовым расстоянием в этом анализе используется атрибут дороги, который представляет фактический доступ для эвакуации ¹³ .

3.

РЕЗУЛЬТАТЫ

3.1

Оценка повреждения здания

Результат оценки повреждения здания по визуальной интерпретации сравнивался с фактическим состоянием после землетрясения для оценки точности. Общее количество собранных образцов составило 123 образца, из них 58 образцов с разрушенным классом, 33 с поврежденным классом и 32 без значительного повреждения. Результат интерпретации повреждений здания и карта распределения образцов показаны на Рисунке 2, на котором показано место взятия образцов по отношению к пострадавшему зданию. Образцы местоположения разбросаны по прибрежной зоне, в центре города Палу и в районе разжижения. Распределение выборки по каждому району составляет 17 в районе Улужади, 17 в районе Палу Барат, 18 в районе Палу Тимур, 14 в районе Палу Селатан, 30 в районе Мантикулоре, 4 в районе Палу Утара и 23 в районе Сиги Биромару. Значительно пострадавшие здания сосредоточены в прибрежных районах из-за цунами, а также в зоне разжижения грунта. Здание может быть полностью разрушено из-за разжижения грунта, вызванного землетрясением в Палу, которое вызвано повышенным насыщением грунта и потерей прочности ^14,15 .

Рисунок 2.

Интерпретация повреждений здания и распределение выборки (слева) и результат оценки точности (справа)

Результат перекрестной проверки визуализируется на рисунке 2 в виде матрицы путаницы. Общая точность визуальной интерпретации на основе расчета составляет 80,49 %. Точность производителя и пользователя для каждого класса повреждения здания также была рассчитана, и результат достиг 37,5 % точности производителя в классе без значительного повреждения, что является самым низким значением среди других. Это означает, что из 32 образцов класса незначительной повреждения только 12 из них исправны по фактическому состоянию.

Произошла неправильная классификация визуальной интерпретации, потому что на снимке было трудно наблюдать за состоянием под крышей здания. Визуальная интерпретация основывалась на ключевых интерпретациях формы и тени, которые могли быть ошибочными. Например, на Рисунке 3 показано различие между видом сверху на изображения с высоким разрешением и наземными фотографиями.

Рисунок 3.

Сравнение снимков WorldView 3 (до и после землетрясения) и фото земли

3.2

Анализ зоны обслуживания жилья

Распределение жилья во время землетрясения носит спорадический и рассеянный характер. Нет существенной закономерности, которую можно было бы распознать. Из собранных данных мы можем идентифицировать 82 временных убежища. Данные были получены из шейп-файлов BNPB и нескольких точек, о которых сообщили местные сообщества. Фактическое количество приютов может быть выше по сравнению с собранными данными, потому что многие НПО создают свои приюты, не сотрудничая с центральным правительством. В такой ситуации не было центрального командования, регулирующего расположение убежища, поэтому оно не было хорошо организовано. Таким образом, приют был создан самостоятельно без какой-либо надлежащей документации для ответственных заинтересованных сторон.

Судя по 82 убежищам, которые нам удалось выявить, большинство из них располагались в северной части Палу, недалеко от пляжа Талисе. Приюты в основном располагались в центре города. Количество приютов последовательно уменьшается по мере удаления от центра города. Официальный приют от BNPB виден синими точками. Красные и желтые точки обозначают больницы и места сбора пострадавших соответственно. Основными обязанностями аварийных убежищ в соответствии с BNPB является командный центр по чрезвычайным ситуациям, в обязанности которого входит координация, контроль, мониторинг и оценка процесса реагирования на чрезвычайные ситуации ⁷ . Когда статус чрезвычайной ситуации установлен, аварийные убежища могут быть построены с учетом аспектов доступности и эффективности.

Анализ буферной сети используется для проверки охвата услугами каждого аварийного убежища. Инструмент «Буфер» помогает определить, насколько далеко некоторая точка может покрыть окружающую ее область. Учитывая ширину города Палу, которая составляет всего 395,06 км ² , результат показывает, что одно убежище идеально подходит для покрытия от 0,5 км до 5 км в ширину. На Рисунке 4 показана зона охвата 82 аварийных убежищ с распределением пострадавших зданий. Согласно этим картам, все пострадавшие здания обслуживаются приютами. К сожалению, одно убежище в Пелафе, район Мантикулоре, не могло прикрыть ни одного пострадавшего здания. Самый разрушенный район к северу от города Палу охвачен 9службы экстренного приюта. Кроме того, на участке сжижения; Подрайон Петобо и деревня Йоно Оге, охваченная 4 приютами.

Рисунок 4.

Анализ зоны обслуживания по расстоянию от места убежища (зеленый) и анализ зоны обслуживания по времени по местоположению убежища (серый)

3,3

Анализ доступности убежища

Анализ доступности убежища необходим для понимания близость приюта к подъезду к главной дороге. Основное предположение состоит в том, что люди могут иметь мобильность только в том случае, если дорога доступна. Главная дорога, выбранная для этого исследования, включает только дорогу шириной не менее 4 метров. Это соображение относится к доступности дороги после того, как здание рухнуло из-за землетрясения, где перекрытие дорог чаще происходит на дорогах шириной менее 4 метров ¹⁶ . Основная дорога буферизована с использованием нескольких кольцевых буферов географической информационной системы (ГИС) в радиусе 100 метров, 500 метров и 1000 метров. Укрытие, расположенное в радиусе 100 м от главной дороги, относится к категории легкодоступных, 500 м – к среднедоступным и 1000 м – к труднодоступным. Результат анализа буфера визуализируется на рисунке 5, на котором показаны основные буферы дороги и точки укрытия. Количество укрытий на каждом радиусе многократного кольцевого буфера составляет 31 укрытие, расположенных на 100 м, 43 укрытия, расположенных на 500 м, 7 убежищ, расположенных на 1000 м, и другие, расположенные на расстоянии более 1000 м от основной дороги.

Рисунок 5.

Расстояние от основных дорог

4.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Визуальная интерпретация изображений высокого разрешения WorldView-3 может дать точную оценку зданий для полностью разрушенного здания, но интерпретация поврежденного здания все еще нуждается в улучшении, подробнее подробное распознавание ключа интерпретации и дополнительная информация из наземной съемки. По результатам интерпретации повреждений зданий, большая часть разрушенной площади покрыта службами укрытия с оптимальной дальностью действия и временем. Результат анализа доступности 82 приютов: 31 приют с высокой доступностью, 43 приюта со средней доступностью и 7 приютов с низкой доступностью.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Данные, использованные в этом исследовании, являются результатом добровольной работы Группы поддержки пространственных данных Целевой группы (TFPDS) почти после возникновения землетрясения и цунами в Палу в сотрудничестве между Лабораторией географической информационной системы и Центром дистанционного зондирования и Интегрированные исследования (PUSPICS), факультет географии, Universitas Gadjah Mada.

ССЫЛКИ

[1] 

, «USGS (Геологическая служба США), Землетрясение магнитудой 7,5 вблизи Палу, Индонезия», (2019) https://www.usgs.gov/news/magnitude-75-earthquake-near-palu-indonesia Google Scholar

[2]

Рой А.Б., «Факты о цунами: его происхождение, связь с землетрясением и прогноз: мнение». Журнал Индийского геофизического союза, 18 (3), 330 –335 (2014). Google Scholar

[3] 

, «BNPB, Гемпабуми Сулавеси Тенгах», (2019) https://sites.google.com/view/gempadonggala/beranda?authuser=0 Академия Google

[4]

Индонезия, Б., «Потери и ущерб от стихийного бедствия в Центральном Сулавеси достигли 13,82 трлн рупий — Badan Nasional Penanggulangan Bencana», (2019) https://www.bnpb.go.id/en/kerugian-dan-kerusakan-dampak-bencana-di-sulawesi-tengah-mencapai-1382-trilyun-rupiah Google Scholar

[5] 

Кристоферсон, Дж. Б., Рамасери Чандра, С. Н., и Куанбек, Дж. К., «Совместная оценка коммерческих изображений агентства за 2019 г. — Сборник спутников дистанционного зондирования земли», Геологическая служба США, 191 (2019). Google Scholar

[6] 

Томашевски, Б., Географические информационные системы (ГИС) для управления стихийными бедствиями, CRC Press Taylor & Francis, Бока-Ратон (2015). Google Scholar

[7] 

BNPB, Peraturan Kepala Badan National Penanggulangan Bencana Nomor 03 Tahun 2016 tenang Sistem Komando Penanganan Darurat Bencana, (2016). Google Scholar

[8] 

Статистика провинции Сулавеси-Тенга, Б., провинция Сулавеси-Тенга в цифрах 2018 г., BPS – статистика провинции Сулавеси-Тенга, Сулавеси-Тенга (2018). Google Scholar

[9] 

Статистика провинции Сулавеси-Тенга, Б., Hasil Sensus Penduduk 2010 Provinsi Sulawesi Tengah: Data Agregat per Kabupaten/Kota, BPS – Статистика провинции Сулавеси-Тенга (2010). Google Scholar

[10] 

Бао, Х., Ампуэро, Дж.-П., Мэн, Л., Филдинг, Э.Дж., Лян, К., Миллинер, К.В.Д., Фэн, Т. и Хуан, Х. , «Ранний и устойчивый сверхсдвиговый разрыв землетрясения Палу магнитудой 7,5 в 2018 г.», Науки Природы, 12 (3), 200 –205 (2019). https://doi.org/10.1038/s41561-018-0297-z Академия Google

[11] 

Дхармаван, Р. Д., Сухарьяди и Фарда, Н. М., Геовизуализация с использованием гексагональной мозаики для пространственно-временного анализа данных о землетрясениях в Индонезии, 177 –187 Springer Сингапур, Сингапур (2017). Google Scholar

[12] 

, «Digital Globe, спутниковые снимки стихийных бедствий», (2019) https://www.digitalglobe.com/ecosystem/open-data Академия Google

[13] 

Унал М. и Услу К., «Анализ доступности городских аварийных убежищ на основе ГИС: пример города Адана», ISPRS — Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственных информационных наук XLII-2/W1, 95 –101 (2016). https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W1-95-2016 Академия Google

[14] 

Томкинс А. и Спироу А.