GIS-Based Seismic Damage Estimation: Case Study for the City of Kelowna, BC
Notice bibliographique
Résumé
This study integrates risk assessment tools for diagnosis of urban areas against seismic disasters (RADIUS) and geographic information system (GIS), hence forth denoted as GBR (GIS based RADIUS). The GBR is applied for seismic damage estimation of city of Kelowna, in the interior of British Columbia, Canada. Ground-shaking intensity in the area was developed utilizing the seismic source zones defined by the Geological Survey of Canada and opinions from the local experts. Building inventories were compiled by aggregating data from municipal databases as well as sidewalk surveys and surveys through Google Maps. The GIS tool came in to be handy to provide a basis for effective decision making and gauge the vulnerable areas. Estimated damage and damage distributions were mapped on a block-by-block (5×5 km) basis. The assessment revealed that an earthquake scenario of M8.5 in the Cascadia Zone may potentially damage around 58 buildings within the city, causing 12 injuries. Plus, the study showed some damage assessment for the lifelines, for example, road and water pipelines networks. The assessment results further revealed that the city of Kelowna downtown area was expected to suffer the highest amount of damage, which in turn may produce the highest amount of economic loss, because it is the concentration of concrete high-rise buildings and clustered economic activities. Therefore, for good measure, extra meticulous efforts and razor-sharp insight bundled with precise seismic damage estimation (2-×2-km grids) were conducted for the downtown area to provide guidelines for emergency response. The proposed GBR framework provides a useful tool to quickly assess the expected damages in response to a major seismic event, which can be updated easily during disaster.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».