【摘要】：平行运行此模型10次，通过统计分析，得到“最好”的基于人口密度的选址结果，其中，“折中”方案所对应的10个候选应急设施的位置如图5-11所示。换句话说，风险评估方法的引入可以显著地影响应急设施选址决策。因此，基于风险分析的城市应急物流设施选址策略对于提升城市应急救援能力和改善城市公共安全状况具有一定的指导意义。
将图5-10中的“折中”方案所对应的10个候选应急设施的位置单独制图，如图5-11（a）所示。从图5-11（a）中可以发现，这10个候选应急设施的空间分布更集中于风险值相对较高的中西部地区，风险值较低的东部地区几乎没有被分配应急设施。通过相同的方法，使用网格i的人口密度值代替相对风险值Ri，作为其对应急资源的需求量gi，构建了基于人口密度的选址模型。平行运行此模型10次，通过统计分析，得到“最好”的基于人口密度的选址结果，其中，“折中”方案所对应的10个候选应急设施的位置如图5-11（b）所示。从图5-11（b）中可以发现，这些设施倾向于分布在人口密度较高的西部、中部和东北部地区，人口密度较低的东南部地区无任何应急设施分布。
图5-10 4种选址方案的对比分析［7］
图5-11 两种有代表性的“折中”选址方案对比［7］(www.xing528.com)
通过对比分析图5-11中的两种有代表性的“折中”选址方案可以发现，基于风险的模型和基于人口密度的模型所得到的应急设施选址结果有较大差异。换句话说，风险评估方法的引入可以显著地影响应急设施选址决策。因此，基于风险分析的城市应急物流设施选址策略对于提升城市应急救援能力和改善城市公共安全状况具有一定的指导意义。
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