已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

An optimal selection method for debris flow scene symbols considering public cognition differences

作者
Weilian Li,Jun Zhu,Yuhang Gong,Qing Zhu,Bingli Xu,Min Chen
出处
期刊:International journal of disaster risk reduction [Elsevier BV]
卷期号:: 102698-
标识
DOI:10.1016/j.ijdrr.2021.102698
摘要

Abstract Disaster scene symbols can reduce memory and cognitive burdens and improve the transmission efficiency of debris flow information. There is no unified standard for disaster scene symbols, although many academic institutions and emergency departments have thoroughly studied debris flow disasters. Instead, many disaster scene symbols of different styles interfere with the public's understanding of disaster information. Here, an optimal selection method for debris flow scene symbols considering public cognition differences is proposed. First, public knowledge is incorporated into the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) model for debris flow scene symbol selection. Second, debris flows are visualized in 3D with a virtual geographic environment (VGE). Finally, a real debris flow is selected for experimental analysis. The proposed method can support the optimal selection of debris flow scene symbols considering public cognition differences, and a 3D scene constructed with the selected symbols can improve the transmission efficiency of disaster information and provide support for public-oriented debris flow information services.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
和谐天川完成签到 ,获得积分10
1秒前
blues发布了新的文献求助200
2秒前
4秒前
5秒前
郁馨云梦发布了新的文献求助10
5秒前
zhdjj发布了新的文献求助10
5秒前
爆米花应助ZZ采纳,获得10
7秒前
旭日发布了新的文献求助50
8秒前
蓝蓝的天空完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
馨悦暖阳发布了新的文献求助10
9秒前
丰富的冰烟完成签到,获得积分10
10秒前
好苗子发布了新的文献求助10
10秒前
大模型应助圆圆努力中采纳,获得10
10秒前
11秒前
kgy完成签到,获得积分10
11秒前
乐乐应助时有黄昏采纳,获得10
12秒前
Joseph_sss完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
端庄谷南完成签到 ,获得积分10
17秒前
syan完成签到,获得积分10
18秒前
充电宝应助秋风采纳,获得10
19秒前
L_nan发布了新的文献求助10
19秒前
hah完成签到,获得积分10
21秒前
小二郎应助酷炫的从雪采纳,获得10
21秒前
开放忆文发布了新的文献求助10
22秒前
sxl完成签到 ,获得积分10
23秒前
KanmenRider完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
25秒前
陈桂芳应助1111111111采纳,获得10
26秒前
嗯嗯完成签到 ,获得积分10
26秒前
happy完成签到 ,获得积分10
27秒前
大力的灵雁应助好苗子采纳,获得10
27秒前
28秒前
在水一方应助等待的道消采纳,获得10
28秒前
狂野元枫发布了新的文献求助10
29秒前
酷炫的从雪完成签到,获得积分10
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Fundamentals of Strain Psychology 800
The SAGE Dictionary of Qualitative Inquiry 610
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6344259
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8159137
关于积分的说明 17155705
捐赠科研通 5400406
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2860393
邀请新用户注册赠送积分活动 1838391
关于科研通互助平台的介绍 1687914