地理学与自然灾害杂志
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抽象的

应用混合地理空间粒度脆弱性曲线改进停电预测

史蒂文·约瑟夫·费尔南德斯

脆弱性曲线描述了天气变量（风速、阵风速度、积冰、降水率）与观察到的目标基础设施网络中断之间的关系。本文描述了对飓风艾琳期间各县停电和一分钟天气变量分布的实证研究，目的是比较 1)“竣工”脆弱性曲线（统计方法）与“设计”工程（自下而上）预测未来飓风期间停电的技能的脆弱性曲线；2）特定县的脆弱性曲线，以查找与平均行为显着偏差的示例；3) 异常县的工程实践，为未来的稳健性工程研究提供建议。通过平均或“通用”脆弱性曲线可以预测 90% 以上受影响县的停电情况。其余县可以通过地理数据集作为例外进行识别和处理。稳健性增加或降低的县的特点是，在地上杆所在的地区，地形或多或少容易受到持续洪水的影响。配电系统服务区域的土地利用特征可以表明“建成”电网对极端天气事件的脆弱性趋势，这将成为特定地点研究的主题。稳健性增加或降低的县的特点是，在地上杆所在的地区，地形或多或少容易受到持续洪水的影响。配电系统服务区域的土地利用特征可以表明“建成”电网对极端天气事件的脆弱性趋势，这将成为特定地点研究的主题。稳健性增加或降低的县的特点是，在地上杆所在的地区，地形或多或少容易受到持续洪水的影响。配电系统服务区域的土地利用特征可以表明“建成”电网对极端天气事件的脆弱性趋势，这将成为特定地点研究的主题。