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Traffic Flow Data Collection Methods During Wildfire Evacuation
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OA
AI
DOI：10.1002/fam.70077.png)
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摘要
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随着气候变化和城市化加剧了野地-城市交错带（WUI）的野火风险，提升社区疏散准备至关重要。本研究评估了2024年6月在科罗拉多州罗克肖尔公园的社区野火疏散演练中测量交通流量的不同数据收集方法。采用了一种多方法策略，包括无人机视频、人工观察员（手动和应用程序辅助）、自动交通计数器、问卷调查和明信片。根据成本、易用性、数据质量、隐私和伦理考量对方法进行了评估。结果表明，无人机视频有效捕捉了大规模交通流量，但需要大量资源进行准备和后期处理。人工观察员提供了详细见解，但在高交通区域可能易出错。自报数据（问卷调查、明信片）提供了有价值的行為洞察，但可能受回复偏差影响。自动交通计数器提供了连续数据，但无法区分演练特定和背景交通。本研究为野火疏散研究中行为数据的收集方法选择提供了实用指导，最终有助于改进应急规划和社区韧性。
Keyword:
evacuation
human behaviour in fire
traffic flow
wildfire
wildland-urban interface
WUI
期刊
IF:
2.4
论文数:
65
被引数:
3.2K
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