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随着中国城市化进程加快,城市人口急剧增加,城市中发生的各类自然和人为灾害将导致更为严重的人员伤亡和经济损失。城市应急避难场所的规划和建设直接关系到城市人民生命财产安全和城市可持续发展。而目前我国城市中现有的应急避难场所尚不能满足城市在防灾减灾方面的需求。针对上述现状,本文提出了基于蚁群算法和道路应急疏散风险分析的城市应急避难场所选址方法,并以上海市静安区南部五个街道为案例,证明了该方法的有效性和实用性。本文的研究成果主要包括以下四个方面:(1)应急避难场所是一种特殊的公共服务设施,在突发重大自然灾害或人为灾害时,城市居民到应急避难场所的避难过程具有紧急性,疏散过程中极易遇到各类危险。因此,本研究改进了传统空间选址问题中对于选址影响因素的选取。构建了“道路应急疏散指数”来量化反映居民在道路上疏散中风险的综合指标,用于替换“P-中位问题”中的距离参数。这一改进提高了城市应急避难场所选址的合理性,具有较强的实际意义和研究价值。(2)将蚁群算法首次引入到应急避难场所的选址研究中。蚁群算法被应用于空间优化选址领域后,已被证明具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法结合等优点。但是在避难场所的选址领域,该智能优化算法尚未有应用的案例。研究中,将蚁群算法和穷举法进行了对比分析,证明了蚁群算法在选址效率上的优势。(3)根据本研究设计的选址方法,基于C#编程语言和ArcGIS Engine开发组件,自主开发了城市应急避难场所选址工具软件。该软件能够为有效的应急避难场所选址研究提供技术支撑,提高大范围避难场所选址工作的效率。(4)研究中,以上海市静安区南部五个街道为案例,在精细尺度的土地利用数据、道路网络数据和住宅建筑人口数据的基础上,分别进行了2个和5个城市应急避难场所选址的情景模拟。选址结果证明了本文提出方法的有效性和实用性。本文的研究成果能够丰富城市应急避难场所选址的理论和方法,对地方政府和规划部门开展类似的城市应急避难所的选址和规划工作提供有效的决策依据和技术支持。