自然灾害系统模型——Ⅰ:理论部分

本文对孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾情给予了定量研究,建立了自然灾害系统模型。该模型不但为灾情计算提供了一个统一的标准,而且对成灾的因果关系表述得十分清楚。它是一个综合性强和操作简单的实用模型,也使灾情评估和成灾机制得到统一。     

区域灾情评价模型

自然灾害发生的次数和灾害种类与灾情强度密切相关，因此有必要对灾情强度进行合理的评价。首先用灾次指数Di和灾种指数Di′来量化单灾种的多发性和多灾种的群发性，提出了计算Di和Di′的方法，然后在此基础上建立了量化灾情强度指数Q的模型，该模型适用于单区域和多区域中多种灾害发生的情况。对北京市怀柔、平谷和海淀3个区进行了模型的实例应用，考虑洪灾、冰雹灾和旱灾3种灾害情况，结果表明，怀柔区的灾情强度指数高于平谷和海淀区，3种灾种中冰雹灾的灾情强度指数高达42．76％。     

吉林省旱涝灾害灾情形成机制研究

利用吉林省８０年代气候要素的实测资料及农业受灾、成灾面积的统计资料，分析了８０年代全球气候变暖背景下主要农业灾害的致灾因子和灾情特征，研究了气候因子异常与灾害损失的联系，探讨了旱涝灾害的灾情形成机制，为探索农业灾情评估和预测提供了理论和方法。     

吉林省旱灾涝灾害情形成机制研究

利用吉林省８０年代气候要素的实测资料及农业受灾、成灾面积的统计资料,分析了８０年代全球气候变暖背景下主要农业灾害的致灾因子和灾情特征,研究了气候因子异常与灾害损失的联系,探讨了旱涝灾害的灾情形成机制,为探索农业情评估和预测提供了理论和方法。     

洞庭湖区洪涝灾情评估与分析

运用三因子联立评估法，评定了洞庭湖区洪灾、涝灾和洪涝灾的灾度，进行了相应的分析；构建了洪涝灾情指数，并运用联环替代法对各灾情因素的影响进行了分析。分析得出：洞庭湖区洪涝灾度具有阶段性和准周期性等特征；洪水灾情因素是综合灾情变化的主导影响因素；各灾情因素影响方向不完全一致，其中起放大作用的因素反映出洪涝灾害的新特点；涝灾日趋严重，应加强涝灾治理。     

自然灾害灾情划分指标研究

本文阐述了灾情分析中的两个基本方面，即损失的规模和损失的深度，提出了灾级和灾度的概念，对于影响灾级和灾度的主要指标也进行了分析。并就时间和空间变化对灾级划分界线的影响作了论述。     

区域性洪涝灾害的灾情评估

以区域孕灾环境、致灾因子和承灾能力三方面的资料为基础,探讨了如何运用地理信息系统和评估模型进行洪涝灾害灾情评估的思路和方法.经实例验证,综合灾害经济损失总量、区域调节承受能力和灾后社会或部门追加投入总量的洪涝灾度评估方法,可对区域实际遭受洪涝灾害的破坏程度和影响深度做出科学、客观、合理的评估.     

关于雾灾几个相关问题的探讨

首先,基于灾害系统的理论,构建了雾灾灾害系统模式和灾害链模式,提出了以机场和高速公路为承灾体的雾灾灾害链.其次,构建了雾灾承灾体脆弱性评价体系和模型,并对中国雾灾脆弱性分省区进行了评价,结果表明雾灾脆弱性高值区是上海、北京、天津3市;次高值区是江苏、山东、海南、广东等省.最后,以2002年12月的一次大雾天气为例,运用灰色关联度方法,着重对机场客运的雾灾灾情进行了评估,以期为雾灾损失厘定和防灾减灾提供科学的依据.     

山东省干旱灾害的变化特征及相关分析

干旱灾害是山东省的主要气象灾害之一，是影响经济要持续发展的重要因素。本文利用山东省近４０ 年的家业旱灾灾资料和降水资料，分析了灾情特征和致灾咽子变化 特征，探讨了旱灾损失与降水异常的内在联系建立了干旱受灾面积评估模式，为探索农业灾情评估和预测提供了依据。     

福建省台风灾害时空变化分析

根据福建省灾害性气象年鉴和福建省气候影响评价资料,建立以县域为单元的福建省台风灾害数据库,运用Excel软件和M ap info技术,重建了1980~2005年福建台风灾害时空动态格局。研究表明:福建台风灾害年际变化总体呈波动上升趋势,年内80%左右集中在7~9月份,群发性强。空间上集中在沿海地区,灾情明显存在3个高值中心,即闽中的莆田、福清、长乐和平潭,闽南的漳浦、云霄和诏安,闽东北的霞浦和福鼎;致灾因子与灾情灾次比空间分布错位,体现承灾体脆弱性对台风灾害的影响。分阶段研究表明:台风灾害致灾因子变化不太明显,但灾情呈明显增强趋势,进一步反映环境不稳定性和承灾体脆弱性对台风灾害的影响机制。     

基于等距特征映射降维的台风灾情概率神经网络预评估模型

台风致灾因子、承灾体和灾情之间是一个复杂的非线性动力系统,准确高效地提取重要指标对台风灾情等级进行预评估,是防灾救灾工作的重要依据。采用主成分分析、等距特征映射和信息熵特征提取的承灾体关键指标,和致灾源作为输入神经元,灾情等级作为输出神经元,建立台风灾情概率神经网络预评估模型。结果表明,基于等距映射非线性特征提取的概率神经网络预评估模型的准确率达到90%。     

灰色关联度在北京地区雾灾评估中的应用

基于北京地区最近20年大雾天气的观测数据和对大雾天气衍生的灾情调查数据,应用灰色关联度方法,对大雾的灾情评估指标、灾害等级划分等进行分析,建立了评估模型,并对22个雾灾个例进行了评估.结果表明,灰色关联度方法具有计算量较小、不要求样本数据量和服从一定分布规律的特点,是一种使用简便、有效可行的定性分析与定量估算结合的灾情评估方法.     

建立洪水灾情等级模型的实用方案

为检验已订的洪水灾情等级标准的合理性，提出了一种新的洪水灾情模型－逻辑斯谛曲线（ＬＯＧ）模型，它的灾级是连续的实数值。根据ＬＯＧ模型参数值可以分析各灾情指标值对灾级的影响程度，从而检验原订灾级标准的合理性；并给出了基于实码遗传算法的ＬＯＧ建模的实施方案。实例研究说明了这套方案是实用和通用的，在其它灾情等级评估中也具有广泛的应用价值。     

基于频繁模式挖掘的上海市气象灾害致灾因子识别

气象灾害是上海等超大城市面临的重大挑战,而如何定量挖掘气象条件的致灾影响是当前亟须解决的问题。研究基于近10年的气象类报警灾情数据,采用FP-Growth频繁模式挖掘算法开展气象灾害的致灾因子识别,得到气象对于典型承灾体的致灾影响阈值,并且基于挖掘结果构建了气象条件与典型承灾体的气象致灾知识图谱。结果表明：暴雨灾情主要分布在100～250 mm的大暴雨区间以及50～100 mm的暴雨区间,其主要承灾体为房屋、车辆、道路和小区;大风灾情主要分布在10.8～17.1 m/s(6～7级风),其次为17.2-24.4 m/s(8～9级风)区间,主要承灾体为车辆、道路、树木、房屋及相关构筑物。并且在不同统计时段灾情通常都集中于风雨共同影响的区间范围,呈现出较为明显的对角线分布特征。通过FP-Growth挖掘可以得到一些较为明显的致灾特征,如强降水会导致工厂、加油站、市场、学校、幼儿园、仓库、车库等积水,强风会导致电信设施、加油站、围墙和大棚受损。此外,强降水和大风的共同影响还会造成加油站、学校、幼儿园等灾情高发。本研究通过构建定量化的气象致灾影响知识框架,从而加深对于灾害性天气致灾影响的认识,为...     

1928年甘肃旱灾的时空差异及气候背景

整理了1928年甘肃救灾档案资料《甘肃省民国十七年各县灾情一览表》,通过提取该档案中的被灾地域、灾民人口、灾情状况等数据,建立以县为基本单位的灾情指数的方法,复原了我国近代历史时期一次重大旱灾——1928年甘肃旱灾的受灾地区和受灾情况。复原结果表明,甘肃省此次旱灾灾情最严重地区为该省的中东部,而该省西部和北部地区受灾相对较轻。在成灾时间上,春季该省中东部地区就形成旱灾的中心,并且该中心在夏季和秋季一直存在,形成了罕见的春、夏、秋三季连旱连灾的特点。     

江苏省暴雨洪涝灾害特征分析

通过引入灾度模型,对2004-2013年江苏省253次暴雨洪涝灾情进行了综合评估,给出了灾害等级的划分标准,分析了暴雨洪涝灾害发生频率与降雨量间的关系,确定了临界雨量,构建了灾度预测模型。结果显示:江苏省的暴雨洪涝灾害以轻灾及中灾居多。灾害多发且较重的区域位于西北部、东部及长江沿江地区;灾害少发且较轻的区域位于沿淮及苏南地区。梅雨锋引发的灾害频次最多,热带系统引发的暴雨灾害的灾度最大,而中小尺度对流系统所引发的灾害频次最少、灾度最小。引发暴雨洪涝灾害的临界雨强是18~20 mm/h,过程最大24 h降水量的临界值为35~40 mm。通过选用降水量因子建立的逐步回归方程对轻灾及中灾的空报率偏高,但对大灾及重大灾害的预测结果还是可以接受的。     

基于粒子群优化神经网络的台风灾情定量评估

准确的台风灾情评估,是做好防灾减灾工作、降低灾情的基础。通过分析台风灾情与致灾因子、孕灾环境和承灾体的相关关系,将时间和GDP引入到评估因子中。针对评估因子和台风灾情之间具有高度不确定的非线性关系,应用神经网络理论进行台风灾情评估,并将基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值进行优化,以改进BP神经网络方法存在的对初始权值敏感、易陷入局部极小点的缺点,从而建立了PSO-BP网络台风灾情定量评估模型。将该模型应用到2007年台风灾情评估中,评估值与实际值基本符合,表明该模型能应用于台风灾情的定量评估。     

城乡承灾体差异对地震灾情的影响——以包头地震和姚安地震为例

通过内蒙包头和云南姚安2次典型城乡地震案例的灾情对比,分析了自然灾害系统中承灾体的脆弱性对于灾情的放大缩小影响.由于城乡承灾体的差异,虽然致灾因子强度--地震震级大致相当,两次地震的灾情存在较大差异;农村地震的经济损失绝对值小于城市地震,但是地震灾害对农村居民的影响要大于城市居民;地震灾害造成的居民住房损失占经济损失比例最大,城乡都在50%以上;农村地震造成的无家可归人口、死亡人口少,但受伤人数较多,城市地震则相反,受伤人数少,无家可归人口、死亡人口多.因此,农村地震、城市地震的救援工作以及抗震减灾措施都应有所不同.     

一种台风灾情综合评估模型及应用

对台风灾情评估提出了一种基于台风灾害案例历史案例分析、综合模糊数学和灰色关联分析的综合评估模型;利用模糊隶属函数将台风灾情原始数据无量纲化,再设定一极重灾为参考序列。根据台风各评估指标与参考序列的距离,计算出关联系数;将关联系数加权平均和定义为灾度,根据灾度值评定台风的灾级。并以广东省台风灾情为例,验证了此模型。     

GIS支持下的锡林郭勒盟旱灾救灾区划初探

基于自然灾害系统理论，构建内蒙古锡林郭勒盟的旱灾评价系统模式，表明灾情是致灾因子、孕灾环境和承灾体综合作用的产物。以锡林郭勒盟的旱灾程度、救灾等级、备灾能力（经济水平与社会状况）、应急能力（物资储备及物流通达水平）、恢复能力（恢复与重建）等重要指标为核心，对锡林郭勒盟的旱灾灾前、灾中、灾后三个阶段的响应能力进行评价与地域划分，并与锡林郭勒盟的旱灾等级区划相结合，构建了灾害-响应程度模型。