基于灾后恢复过程解析的城市韧性评价体系

为实现对城市韧性的有效评价,本论文在系统研究国际城市韧性评价体系的基础之上,结合中国城市发展的现状,基于对城市灾后实际恢复过程的系统考察,建立了基于恢复过程的城市韧性评价体系。该评价体系通过解析城市灾后恢复过程的四个阶段:救援阶段(Rescue)、避难阶段(Refuge)、重建阶段(Rebuild)、复兴阶段(Revival),从社区与人口(Community and Population)、政府与管理(Official Organization and Management)、住房与设施(Valuable Housing and Facilities)、经济与发展(Economy and Development)、环境与文化(Renewable Environment and Culture)共五个维度,以62项指标对城市的韧性进行系统分析。这一体系可以简称为城市韧性评价的ReCOVER体系,其中“Re”代表了城市恢复的四个阶段,COVER则分别代表了城市韧性的五个维度。进而以该体系为基础,对我国大陆31个省级行政区域的城市韧性进行了五个维度、四个阶段的实证研究,并对城市韧性的提升策略,给出了分析建议。     

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。