日本东北9.0级大地震与台风的成链关系

地震与台风之间的灾害链问题是一个重要的灾害学问题。通过对2011年日本东北9.0级地震和塔拉斯台风灾害链的讨论,使地震-台风灾害链更具事实基础。另外还重点对地震-台风灾害链的成因做了进一步的讨论。     

日本的灾害管理

日本位于环太平洋地震带和火山活动带上,虽然只占地球陆地面积的0.25%,但其地震的发生次数和活火山的数量却非常高。另外,从地理、地形、气象等方面来看,还极易发生台风、暴雨、暴雪等灾害,因此日本是个多灾的国家。     

日本自卫队参与“防震救灾”演习

日本地处亚洲大陆东部、太平洋西侧,南北方向狭长,纵贯3000公里,是一个由北海道、本州、四国、九州四个大岛和数千个小岛组成的弧状岛国,国土面积37.78万平方公里,人口达1.2亿多。由于日本地处环太平洋火山地震带,全国分布着大小火山200多座,地震十分频繁,其年平均地震发生率在1500次以上,有地震国之称。     

我国沿海地区台风灾害影响研究

通过分析近１１３ａ来登陆和影响我国的台风在沿海地区的时空分布特征,讨论了台风的四个直接致灾因素（风、浪、风暴潮、暴雨）对我国沿海省份的影响。最后,对我国沿海地区受台风影响的危险度进行了区域划分     

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。     

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。     

考虑地形和土地覆盖影响的参数化台风风场模拟

现有参数化台风风场模型通常采用单一地表粗糙度假设,忽略地形和土地覆盖的影响,使得参数化台风风场模型不能真实反映台风风场。本文基于GTOPO30(Global Topographic Data of 30 arc seconds)全球数字高程数据和USGS(U.S.Geological Survey)全球土地覆盖数据,将地形地貌效应等效为地表粗糙长度,建立了受西北太平洋台风影响的东亚地区的地表粗糙长度空间分布;并对比验证了3个典型地貌的地表粗糙长度。然后,对参数化台风风场模型进行了适当修正,使其能耦合地形起伏对风场产生的抬升和沉降作用。以WRF(Weather Research and Forecasting)模式的模拟结果为基准,采用3个历史台风案例,考察了地形地貌对参数化台风风场模拟的影响。对比结果表明,考虑地形地貌效应可以显著提升参数化台风风场模型对台风空间结构的模拟能力。考虑地形地貌影响的参数化台风风场模型的模拟结果与实测结果吻合较好。     

长三角地区台风危险性定量分析

台风灾害是影响我国最主要的自然灾害之一。由于地处西北太平洋西侧,长三角地区每年都会受到台风的侵袭。根据中国气象局公布的1949-2010年西北太平洋台风最佳路径数据,首先提取了影响长三角16个城市的台风最大风速数据,分别从台风影响频次、强度和最大风速极值分布的角度定量地分析了各个城市的台风灾害危险性,并通过对比分析得出了台风灾害危险性在长三角地区的分布状况。结果显示,台风影响频次和强度都呈现从东南向西北递减的趋势,综合台风影响频次、强度和极端台风重现水平,这16个城市可以划分为3个危险等级:"高危险"城市,包括台州、绍兴、宁波和舟山;"中危险"城市,包括杭州、上海、嘉兴、湖州、无锡和苏州;"低危险"城市,包括南通、常州、镇江、南京、泰州和扬州。致灾因子危险性定量评估是灾害风险评估中重要的一环,研究结果可供制定长三角地区台风灾害防灾规划参考。     

“平改坡”房屋建筑的抗风能力分析与防风措施建议

随着社会经济的建设与迅速发展,中国特别是东南沿海地区的风灾害经济损失在不断增加.相当比例的风灾损失是由于各类工程结构的损毁而导致,各类结构由于其具体结构形式的不同,所以受风灾害影响的程度各不相同,其中以年代较久的低层房屋在台风等风灾破坏中的损失最为严重.因此,提高低层房屋抵御台风等风灾破坏的能力,是有效降低风灾害相关损失的重要方面.     

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。     

台风“艾云尼”动态间接经济损失评估

基于广东省2015年投入产出表,通过投入产出模型评估了2018年台风"艾云尼"对广东省造成的间接经济损失的动态变化及其对主要经济部门的影响。结果显示,台风"艾云尼"造成广东省间接经济损失为5. 51亿元,约占直接经济损失的22%,总经济损失达到31. 01亿元,占广东省2018年第二季度GDP的0. 12%。受台风影响的高敏感部门是①农林牧渔业、②水利、环境和公共设施管理业以及③交通运输、仓储和邮电业。虽然此次台风未对金融保险、房地产、商务和旅游业部门造成直接经济损失,但是由于广东省完善的产业链以及不断增强的集群效应,这些部门受到的间接经济损失的总额约为1. 28亿元。通过参数敏感性分析表明,灾后部门最大超额生产能力和灾后部门生产能力提高到最大值所需时间是影响灾后恢复重建进度的两个重要指标。综上所述,综合考虑直接和间接经济损失,根据不同部门灾后恢复的模拟结果,充分解析间接经济损失在灾害恢复过程中的动态变化。     

日本9.0级大地震推动日本防灾理念重大变革

2021年3月11日是东日本9.0级大地震十周年.地震造成了日本战后最大的人员伤亡和前所未有的经济损失,造成日本经济发展的持续倒退,对日本社会造成了巨大的阴影.特大地震灾难的发生及影响远远超越了现有的许多科学认知.笔者震后曾两次深入地震灾区调研,目睹了大地震造成的满目疮痍,感受了大地震对日本社会的冲击和影响.十年来与很...     

日本的防灾节

日本和中国一样是个多地震的国家,有“地震国”之称。日本地处欧亚板块与太平洋板块交接处,地壳很不稳定,沿海一带多次发生7级以上大震。日本人民尝饱了地震所带来的深重灾难。 1923年9月1日,日本关东地区曾发生一次8.2级大地震。由于中午时刻发震,家家户户正在准备午餐的火炉被震翻,靠近震中的东京市有344处厂房、仓库、民房同时起火。因交通阻塞,水管震裂,无灭火水源,致使大火延烧了几天,全市85％的房屋化为灰烬,有5万多人被围困在广场上活活烧死。在横滨市有50％的房屋被烧毁,数万人     

日本地震前兆研究的进展

<正> 日本地震前兆研究概况日本地震预报的研究和观测,最早只有大地测量、验潮、重力、地磁、地震活动、地形变等项目.日本地震预报第二个计划(1969-1973年),尤其是第三个计划(1974-1978年)期间,观测项目有很多增加(表1).地震观测分三类,即全国性观测、指定地区的强化观测和集中观测.在预报地震方面,又将地震前兆分为长期、中期和短临三个阶段,并以此把地     

利用宽频带速度记录的时域特征研究台风

利用福建省地震监测台网资料中有关台风前、台风期间及台风消亡的宽频带速度记录进行了分析研究,提出了用滑动时间窗内的均方根速度作为一种特征能量尺度,研究了台风形成、发展过程中振动能量的变化,统计了均方根速度与台风参数的对应关系.结果初步表明,地震监测资料可以应用于台风的监测与预报.     

清代江浙沿海台风影响时间特征重建及分析

根据清代-民国的历史文献,在判定台风现象记录的基础上,建立了1644-1911年苏、沪、浙沿海受台风影响的天数Td序列,显示研究区在此期间内年均有2d左右受台风影响;19世纪中期之后,台风影响时间有所延长,指征了该地台风活动趋于活跃的现象。小波分析显示1640-1690年代和1800-1830年代,Td变化分别存在4～8a和6～8a的准周期现象,但其他时段周期性规律很不显著。MTC与ATC之间缺乏年际和年代际的对应关系可能是导致本研究Td分布无明显规律的重要原因。台风影响陆地时间与全球冷暖变化并不完全对应,仅发现17世纪早期的增暖与Td值放大在时间上基本一致。     

台风灾害债券设计——基于广东省数据的实证研究

台风作为全球发生频率最高,影响最严重的一种自然灾害,对我国的影响也非常严重。在巨灾风险证券化、巨灾债券已成为巨灾保险业大趋势的背景下,发展我国台风灾害债券具有重要的现实意义。以我国受台风灾害影响最严重的省份——广东省为研究对象,收集了其近30年相关台风损失数据,利用非寿险精算技术分析其台风的损失分布和次数分布,在此基础上利用CAMP模型和现金流分析对广东省的台风灾害债券做了初步设计。     

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。     

“一带一路”沿线国家台风灾害关联经济损失研究--以2018年“山竹”台风灾害为例

经济全球化背景下,各区域的产业关联强度增加,灾害链也日益复杂,对“一带一路”沿线国家及其部门带来了深远的影响。该文梳理了台风灾害损失传导机制,运用多区域投入产出模型(Multiregional Inputoutput Model,MRIO),以2018年“山竹”台风为例,量化分析“一带一路”沿线20个国家24个部门的关联损失情况。研究认为:①2018年“山竹”台风对我国各部门造成的直接损失约为142.31亿元,间接经济损失达到1272.73亿元;②“山竹”台风灾害对沿线其他国家带来的关联损失为1232.13亿元,其中受影响最严重的是菲律宾;③部门关联损失最大的是制造业,其间接损失是直接损失的60倍。