基于监测数据挖掘的高铁气象灾害风险评估方法研究

气象灾害风险评估对高铁气象灾害防御具有重要的指导作用。在分析了影响高铁运行的主要气象要素的基础上,研究了高铁气象灾害风险评估指标体系,包含致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体暴露性、脆弱性和防灾减灾能力等,探讨了高铁多灾种和单一灾种的气象灾害风险评估方法。以大风灾害风险评估为例,建立了大风灾害风险评估指标体系,基于熵权法研究了大风危险性,在此基础上,采用加权综合评价法对大风风险进行了分析。结合具体线路风监测数据,研究了相应线路大风风险,并进行了风险区划。与基于气象部门数据开展的铁路气象灾害风险评估相比,基于铁路气象要素监测数据的气象灾害风险评估对气象要素的时空特性反映更加细致,更能代表铁路沿线气象灾害特征,研究可为高铁气象灾害防治提供参考。     

长三角地区台风灾害风险评估

中国长三角地区由于濒临西北太平洋,成为受台风灾害影响最严重的地区之一。结合灾害风险理论,将该地区16个地级市的140个县(包括一般县、县级市和市辖区)作为研究单元,对台风灾害风险进行了评估。选用台风大风和台风降雨等10个指标,采用主成分分析法计算了各县的台风致灾因子强度指数;选用各县2006年底人口密度、地区生产总值和第一产业产值占总产值的比例等3个指标,采用主成分分析法计算了其承灾体脆弱性指数;将致灾因子指数与脆弱性指数相乘,得到了各县的台风灾害风险指数,从而得到了风险等级图。该风险等级图揭示了台风灾害风险在长三角地区的等级分布状况,可以为长三角地区台风灾害防范策略的制定提供参考。     

台风灾害风险区划模型

台风灾害发生频率高,影响严重,是人类面临的全球性重大问题之一。对台风灾害进行科学、合理的风险评估显得尤为重要。以宁波市为研究对象,在隶属函数和自然灾害风险理论的基础上,综合考虑形成台风灾害风险危险性、暴露性和脆弱性,结合GIS技术建立了台风灾害风险区划模型,绘制了宁波市台风灾害风险区划图;并利用灾级指数对模型结果进行了验证。结果表明:宁波市各区、县的台风灾害风险指数中,宁海、鄞州、余姚、奉化、象山和慈溪台风灾害的总风险指数较大,老城区(海曙区、江东区、江北区)、镇海和北仑较小;宁波市东南沿海、城镇和部分山区台风灾害风险等级较高;灾级指数与台风风险指数的相关性较好,决定系数达到0.7181,且通过了0.01的置信区间。     

浙江省台风灾害及其对农业影响的风险评估

台风灾害是浙汀省主要的自然灾害之一,平均每年有3.3个台风对浙江省造成影响.以历史灾情资料和气象要索(致灾冈子)作为灾害指标,利用基于信息扩散原理的风险评估模型,对浙江省台风灾害及其对农业造成的影响进行了模糊风险评估,并在GIS技术支持下,直观地给出了浙江省台风大风和台风暴雨的空间分布特征.研究结果表明:浙江省台风灾害存在明显的空间差异,台风大风发生的概率由沿海岛屿和沿海地区向内陆减小,台风大风高风险区位于沿海岛屿,台风暴雨的高风险区在浙东南沿海一带.台风灾害对浙江省农业影响风险值较高的地区主要位于沿海岛屿和东部沿海地区,当风险水平为30%时,舟山、台州、温州和宁波等地受灾概率大约为2-4年一遇,为全省高风险敏感区.     

工程区台风大风灾害评估方法的研究与应用——以苏通大桥为例

针对国家重大项目施工和运营中规避台风大风灾害风险的特殊需求,以国家重点工程苏通大桥为例,研究了工程区局地环境下台风大风灾害风险的分析评估方法。利用1949~2007年桥位地区影响台风资料,用气候统计学方法分析了苏通大桥桥位工程区影响台风的时空分布,并用蒙特卡罗模拟方法对8级以上台风大风对桥位区可能造成的灾损指数进行计算。结果表明:①影响桥位区的台风年均2.5个,其中出现8级以上阵风的严重影响台风年均0.78个,工程区从5月下旬~11月下旬均可能受台风袭击,7月上旬~9月中旬是桥位区影响台风的多发期,而8月份几率最大,台风大风主要出现在偏东南和偏北方向;②蒙特卡罗方法模拟的桥位区8级以上台风大风的期望灾损指数达到0.282 1,约占全省台风灾害期望灾损指数的48%,潜在的经济损失达到20 675万元。采用气候统计学原理和蒙特卡罗模拟方法,可以满足局部特殊环境下的对工程区气象灾害风险分析的需要,其结果可以作为施工管理和规避灾害风险的依据。     

国内农业台风灾害风险评估研究进展

台风是中国沿海地区复杂的灾害系统,尤其是农业生产深受台风灾害的影响。从灾害风险的形成机制出发,对台风灾害的发灾场、致灾力、承灾体,以及农业台风灾害风险评估方法及应用进行了全面综述。总结现有研究发现,国内学者主要是通过移动路径和最大风速来确定台风的发灾场范围,使用大风、暴雨及其共同影响来衡量台风的致灾力,运用遥感技术提取农作物面积表达承灾体的暴露性,并对区域尺度的防灾减灾能力进行了研究。在灾害风险评估上,数理方法与GIS的结合成为了主流,但方法的合理性和有效性仍待提高,风险评估实例仍然集中在大中尺度的研究上。农业台风灾害风险的理论研究、评估工作的精细化及动态化将成为今后的研究重点。     

广东省湛江市水稻台风灾害风险评估

水稻是南方地区最重要的粮食作物,以其为研究对象进行台风灾害风险评估具有重要意义。基于自然灾害风险的形成机制,综合考虑发灾场敏感性、致灾力危险性和承灾体暴露性等三个方面10个指标,建立评估指标体系,运用突变级数法构建评估模型,以1998—2018年影响湛江市台风资料为基础数据,进行水稻台风灾害风险等级评估。结果表明:湛江市水稻台风灾害承灾体暴露性呈现出中部和北部高的特征;致灾力危险性分布呈现出东部和南部高的特征;发灾场敏感性呈现出东部和中部高的特征。水稻台风灾害风险高的区域在湛江市中部和北部地区,风险指数为0的区域主要分布在徐闻县中部地区、雷州市中部和南部、遂溪县中部地区。研究结果可以为地级市台风灾害的分级风险管理提供依据。     

基于机器学习方法的浙江省台风灾害风险评估和动态风险预报

利用机器学习方法建立以区县为基本研究单元的浙江省台风灾害风险评估模型,并进一步结合气象预报与实测数据形成覆盖全省、时空连续的台风过程动态风险预报,为科学应急减灾提供决策支持。首先,本研究以浙江省各区县为研究对象,考虑危险性、孕灾环境、暴露性和脆弱性等风险要素选择台风灾害风险评估模型的预测变量;其次,基于10个重大历史灾害的灾损数据(直接经济损失)划分风险等级作为输出变量;最后,采用机器学习模型XGBoost建立台风灾害风险评估模型。同时,以利奇马为例,进一步探索该模型的实战应用潜力,即以气象预报和实测数据为模型驱动,实现浙江省全域各区县台风灾害风险的实时更新预报。     

台风灾害的模糊风险评估模型

台风灾害的致灾因子具有多重性，这使得台风灾害的风险评估相对于其它灾害来说更加复杂。本文以广东省14个市辖区为例，分别从台风暴雨和台风大风的角度分析了台风致灾因子的时、空、强规律；结合进行研究区承灾体的易损性分析，即选择研究区人口密度、人均GDP和农业占GDP的比重等3个指标综合反映研究区台风灾害的潜在损失风险。在此基础上，本文进一步评估了研究区台风灾害所造成的风险水平的地区差异。结果表明，阳江、深圳、汕尾、珠海、湛江是广东省14个市辖区中受台风灾害影响风险最高的5个区域。     

长江三角洲地区人类生命体多自然灾害综合风险度评估

自然灾害综合风险评估是当前灾害研究领域的主要难点之一。以经济发达、灾害频繁的长三角地区为研究区,选取县级行政区域为基本分析单元,以人类生命体作为受灾对象,尝试进行了区域多灾种综合风险度分析。致灾因子方面选取地震、台风、洪水;选择性别比例、年龄结构、交通状况、通信设施和医疗状况等构建脆弱性评价指标,以人口密度作为承灾体暴露性指标。以历史上各致灾因子造成的年均死亡人数为权重依据,将各致灾因子进行加和得到多致灾因子的危险度指数;使用熵值法对脆弱性的各相关指标进行分析计算,得出脆弱性指数。将得到的多致灾因子危险度指数、承灾体脆弱性指数和暴露性指数合并,得出各县的人类生命多灾种综合风险度指数。结果表明:高风险度地区主要分布在上海市中心区域、台州市的南部。所得风险度指数反映了长三角区域内各县区人口受到多灾种综合影响的相对强度。     

台风灾害气象指数保险相关技术方法初探

气象指数灾害保险是目前全球范围内广泛研究的一种风险转移工具,它可以克服传统的自然灾害保险的局限性,在农业保险领域应用前景广阔。以福建省连江县为例,依据连江县台风灾害及台风活动特征,将能够对连江县造成一定损失的台风分成分别以大风、大雨和大风雨为主导的3类。结合连江站相关气象数据及概率分布建立了广义的台风灾害气象指数,最后构建了保险赔付路线图,以供有关部门参考。     

广西台风灾害性大风的气候特征

通过对40年广西台风大风实测资料的研究,分析了台风灾害性大风的时空分布特征,探讨其成因机制,进一步分析了各种灾害强度大风和各灾害地区大风的月分布特征及台风路径的差异性。分析表明:广西台风灾害性大风的气候分布特征为东南多,西北少,是特定的台风流场结构与广西地理地形条件相互作用的结果,并与台风活动路径和中心风力有关。大中范围风灾的高峰值出现在7月,小范围风灾的高峰值出现在8月。桂西南、桂南沿海和桂中地区台风大风主要由1类路径的台风引起,桂东南和桂东地区则受1、2类路径的台风影响。40年内共有238个台风影响广西,其中148个造成大风,造成大风的台风中约10.8%造成15站以上大范围风灾。值得注意的是,造成大范围风灾的均为进入北部湾北部海面的强台风。     

山洪灾害风险评估的研究进展

在自然灾害风险评估的视角下,分别从致灾因子危险性、临界雨量、承灾体脆弱性,以及综合风险四大方面综述了山洪风险评估研究的进展。综合分析发现,山洪灾害的致灾因子主要涉及气象、水文、地质、地貌等方面,研究内容主要包括对影响因子的机理分析和相关影响程度大小分析;临界雨量是山洪预警的重要参考指标,主要通过降水历史资料分析、水文资料估计或机理模型来确定;脆弱性评估对相关数据要求较高,且需要经常更新,才能保证其有效性;山洪风险评估是一项综合研究,相关学者基于RS和GIS技术提出了不同的统计模型和机理模型。此外,基于历史资料分析和情景分析的风险评估对于山洪灾害管理也具有重要意义。     

沿海地区台风灾害系统脆弱性过程诊断与评估——以福建省为例

基于自然灾害系统理论,分析了导致和影响台风灾害系统脆弱性过程的主要因素,并提出了脆弱性的诊断思路。通过分析,建立了台风灾害发生过程和灾害发生以后的脆弱性评估指标体系和评估模型,构建了台风灾害系统脆弱性综合指数模型,并以福建县域为单元,对福建省台风灾害系统脆弱性过程进行评价。研究表明,福建省台风灾害系统脆弱性呈上升趋势,空间上高值区集中分布在沿海地区,有从东部沿海向西部扩展的趋势。反映台风强度和福建人口、经济地区差异显著,建议应该制定区域综合减灾模式,逐步降低脆弱性,提高防御台风灾害能力。     

福建农业气象灾害的产量灾损风险评估

针对传统的灾损评价中趋势产量和气象产量难以区分的缺点,利用福建省1981-2005年主要气象灾害面积资料,通过计算灾害造成的粮食减产量,得到各灾害相对灾损量序列,并引入信息扩散理论的模糊数学方法,构建了福建农业气象灾害产量灾损风险评估模型,进行了相应的风险评价实例分析.结果表明,福建省农业气象灾害的产量灾损风险随概率的增大而减少,气象灾害发生灾损的概率风险估计值,洪涝灾害风险大于旱灾,风雹灾害的风险大于低温冻害.干旱风险高值区出现在灾损率5%～45%,洪涝灾害出现在5%～70%,风雹灾害在5%～30%,低温冻害的风险主要集中在灾损率5%～20%.     

沿海地区台风灾害系统脆弱性过程诊断与评估以福建省为例——以福建省为例

基于自然灾害系统理论，分析了导致和影响台风灾害系统脆弱性过程的主要因素，并提出了脆弱性的诊断思路。通过分析，建立了台风灾害发生过程和灾害发生以后的脆弱性评估指标体系和评估模型，构建了台风灾害系统脆弱性综合指数模型，并以福建县域为单元，对福建省台风灾害系统脆弱性过程进行评价。研究表明，福建省台风灾害系统脆弱性呈上升趋势，空间上高值区集中分布在沿海地区，有从东部沿海向西部扩展的趋势。反映台风强度和福建人口、经济地区差异显著，建议应该制定区域综合减灾模式，逐步降低脆弱性，提高防御台风灾害能力。     

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。     

华南台风灾害的风险熵-极限学习机预测模型研究

结合广义模糊熵原理和模糊c均值聚类方法构建华南台风灾害风险熵模型,对华南台风灾害进行风险分析,讨论其分布情况;利用灰色关联分析法,探讨华南台风灾害的灾情因子、致灾源因子分别和灾害风险熵之间的关系以及二者对风险熵的影响程度;建立基于极限学习机的非线性回归模型,以多元线性回归和BP神经网络两种方法作为对照组,进一步探讨风险熵与灾情因子和致灾源因子关系。结果表明,华南台风灾害风险熵值呈正态分布,与灾情因子和致灾源因子的灰色关联度分别为0.716 2和0.794 9,受灾情因子和致灾源因子的影响较大;利用构建的极限学习机模型预测的华南台风灾害风险熵值平均绝对误差为0.059,拟合优度为92.82%,将预测结果与常规的多元线性回归和BP神经网络方法的预测结果进行对比分析,结果表明,用构建的极限学习机模型预测华南台风灾害风险熵值,其性能比常规多元线性回归和BP神经网络方法有明显的改进。     

福建台风灾害风险分布的初步估计

建议了一个较简单的台风灾害风险评价模型，对福建台风灾害危险性、脆弱性和风险进行评价，应用Mapinfo7．0软件，编制了福建台风灾害风险分布图。结果表明：致灾因子危险性高值区主要分布在东部沿海，这一地区应该采取预留高风险区，与“台风灾害风险”共存的对策，提高台风预报准确性；承灾体脆弱性高值区集中分布在东部沿海的厦门、泉州、福州、莆田和漳州等地，还零散分布在三明、龙岩等地级市，这些地区应该采取生态安全条件下的土地利用结构调整、提高防御台风灾害能力和人口素质等对策，以降低承灾体脆弱性；风险高值区位于闽南沿海的漳州、长泰、龙海和厦门市，闽中的泉州东南沿海、莆田市和福州东南沿海，这些地区应该成为福建省防御台风灾害的重点区域。     

自然灾害风险评估与灾害易损性研究进展

自然灾害风险评估是区域减灾防灾重要的基础工作之一。从风险概念和风险度的表达入手,探讨了自然灾害风险评估的对象及其构建的指标体系,对主要自然灾害风险评估方法进行了综合比较,并对灾害易损性评估研究进行了总结,认为对灾害风险下的生态系统易损性关注不多。因此以区域为研究尺度,构建了生态系统灾害风险评估框架,选择危害风险性指数反映灾害危险程度,选择防灾能力指数、承灾能力指数、恢复力指数等构建了生态系统灾害易损性评估指标体系。在对自然灾害风险评估研究认真梳理的基础上,认为复杂性灾害系统的研究、灾害易损性基础理论及定量方法的探索、自然灾害风险研究体系的时空尺度的扩展、自然灾害风险评估精度和可信度的提高是未来灾害风险评估值得重视的趋势。