空间不完备信息在区域自然灾害风险评估中的处理与应用──理论部分

区域自然灾害风险评估中所用的数据不仅具有时间上的意义,而且具有空间上的意义。由于自然灾害系统的复杂性和数据收集手段的历史局限性与不足,使得这些数据常带有空间上的不完备性,从而使得由此而得到的风险评估结果不能满足一定的空间精度要求。本文针对这一问题探讨了空间不完备信息的概念与本质,并给出了优化空间不完备信息的数学模型。     

空间不完备信息在区域自然灾害风险评估中的处理与应用

区域自然灾害风险评估中所用的数据不仅具有时间上的意义,而且具有空间上的意义。由于自然灾害系统的复杂性和数据收集手段的历史局生与不足,使得这些数据常有空间上的不完备性,从而使得由此而得到的风险评估结果不能满足一定的空间精度要求。本文针 问题探讨了空间不完备信息的概念与本质,并给出优化空间不完备信息的数学模型。     

对不完备样本下风险分析方法的改进及应用——以湖南省农村种植业水灾为例

对自然灾害的风险分析,核心是对某一指标进行概率密度估计。本文首先对不完备样本的密度估计方法——信息扩散方法进行了修正,通过计算机仿真证实了修正后的模型提高了估计精度。在此基础上,应用修正后的模型对湖南省农村种植业水灾进行了风险分析,建立了自然灾害风险评估模型,并通过绘制风险等值线图,直观地展示了全省农村种植业的水灾风险分布,以及随着灾害程度增大的风险的空间变化趋势。     

对不完备样本下风险分析方法的改进及应用：以湖南省农村种植业水 …

对自然灾害的风险分析，核心是对某一指标进行概率密度估计。本文首先对不完备样本的密度估计方法－－信息扩散方法进行了修正，通过计算机仿真证实了修正后的模型提高了估计精度。在此基础上，应用修正后的模型对湖南省农村种植业水灾进行了风险分析。建立了自然灾害风险评估模型，并通过绘制风险等值线图，直观地展示了全省农村种值业的水灾风险分布，以及随着灾害程序增大的风险的空间变化趋势。     

基于模糊理论的农业旱灾风险评估——以山西省阳泉市为例

针对小区域因历史灾情数据缺乏,传统统计模型旱灾风险分析准确度不高的缺陷,利用模糊数学方法,建立了评估小区域农业旱灾风险的数学模型。该模型的优点是能以最少的样本最佳地求解风险评估问题,并能反映风险评估的模糊不确定性。最后,用该模型评估了山西省阳泉县2001-2010年的农业旱灾风险指数。结果表明,该方法意义清晰,可供当地防旱减灾工作参考。     

依据自然灾害风险区划的应急救援物资储备数量管理——以北京风雹灾为例

自然灾害发生时,应急救援行动是拯救生命、减少损失的重要手段之一,而应急救援物资储备管理是决定应急救援行动成败与否的关键环节。该文以北京市为研究区域,依据防灾、减灾、救灾的基本需求和根本目标,构建区域自然灾害风险评估模型,确定区域自然灾害综合风险值和风险区划图;以北京市风雹灾为例,提出区域自然灾害应急救援物资储备管理的数理模型和集成优化策略。从理论上,为区域自然灾害应急救援物资储备管理决策提供建议。     

基于风险矩阵的区域农业旱灾风险链式传递评估方法

为综合评估农业旱灾风险,依据危险性、灾损敏感性、暴露性、抗旱能力4个子系统相互作用关系选取指标,用遗传模糊层次分析法确定权重,用集对分析与灰色关联对农业旱灾风险各子系统进行评价,用风险矩阵合成各子系统的评价结果,构建了基于风险矩阵的区域农业旱灾风险链式传递评估方法。该评估方法用于安徽省淮河流域的结果表明:亳州农业旱灾风险为重险,淮北、宿州、阜阳、蚌埠、滁州淮河流域为中险,合肥淮河流域为轻险,淮南、六安淮河流域为微险,结果与实际情况相符。上述改进的集对分析与风险矩阵耦合的旱灾风险链式传递评估方法科学合理,为区域农业旱灾风险评估提供了新途径,在实际自然灾害风险评估中具有推广应用价值。     

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。     

自然灾害风险损失等级评估的初步研究

在综述国内外自然灾害风险损失评估研究成果的基础上,运用归一化原理,对灾害风险度和灾害损失度的相对等级进行了划分,提出了单一灾种和复合灾种灾害风险损失度相对等级的划分方案和划分方法,然后依据不同灾种在时间上和空间上的叠加性以及机理上的关联性,对区域自然灾害风险损失等级评估方法和评估体系进行了初步探讨。     

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。     

区域承灾体脆弱性指标体系与精细量化模型研究

灾害损失的严重程度由致灾环境的危险性、承灾体的脆弱性,以及区域的应急能力决定的。承灾体脆弱性研究对灾害风险管理、区域防灾减灾、减灾投资,以及灾害保险等有着重要的意义。建立了针对自然灾害的区域承灾体脆弱性评估指标体系;在此基础上,引入精细化土地类型,基于GIS对承灾体脆弱性做了基于精细网格的量化模型研究;并以浙江德清县自然灾害区划为例进行了试验。     

情景驱动的区域自然灾害风险分析

随着近年来自然灾害发生频次的增加与巨灾效应的不断涌现,人们对自然灾害风险分析提出了更高的要求与期望。然而,由于人们对"风险"认识的不全面与不系统,导致了灾害风险分析理论与技术水平的停滞不前。"风险是与某种不利事件有关的一种未来情景"是我们对"风险"的诠释。据该定义可知,风险不仅仅只是着眼于过去,更重要的是要展望未来;风险不再只是历史灾难的统计,而是未来不利事件情景的分析。因此,"情景分析"成为风险研究的一项新手段,它不仅摒弃了传统方法仅着眼"过去"的局限性而实现从"过去"到"现在"到"未来"合理过渡的研究思路,而且摒弃了传统方法仅限于因子统计分析的局限性而实现系统分析的研究理念。以"情景分析"为技术手段,提出了情景驱动的区域自然灾害风险分析方法,旨在探讨对风险研究思路与技术的创新。     

Study on Middle and Short Term Forecast and Assessment Technology on Atmosphere Hydrosphere Disasters

Ａｎｙｄｉｓａｓｔｅｒａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｍｕｓｔｈａｖｅａｗｉｄｅｇｒａｓｐｏｆｒｅｌａｔｅｄｂａｓｉｃｄａｔａ,ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄａｔａａｂｏｕｔｄｉｓａｓｔｅｒ－ｅｍｂｏｄｙｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ,ｄｉｓａｓｔｅｒ－ｃａｕｓ...     

内集-外集模型的一个简便算法

用现代计算数学的升降序排列工具,提出了内集-外集模型的一个简便算法,避免了复杂的组合运算,彻底解决了内集-外集模型计算难的问题,为该模型广泛应用于自然灾害模糊风险评价提供了方便.     

基于GIS的广西农业暴雨洪涝灾害风险评估

以自然灾害风险评估理论和方法为指导,遥感本底数据、气象数据、基础地理信息数据、社会经济数据为基础数据,构建广西农业暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,采用层次分析及加权综合法建立农业暴雨洪涝灾害风险评估模型;借助GIS技术,计算广西农业暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力及综合风险指数,并对广西农业暴雨洪涝灾害进行风险区划,采用相关分析法将广西农业暴雨洪涝灾害风险结果与广西历史暴雨洪涝灾情数据进行对比验证,研究结果表明,农业暴雨洪涝风险分布结果与洪涝灾情损失的空间分布基本吻合,南部沿海的风险性最强,西部风险性最小。     

自然灾害的认知模式探析

不同的历史时期，自然灾害的表现形式和造成的后果以及人的应对方式均有所不同，而对自然灾害的认知往往决定着人们如何应对灾害以及他们在抗灾减灾中的态度。根据自然灾害史，文章认为存在着3种灾害认知模式：灾害-牺牲；灾害-危害；灾害-损失，并对3种认知模式产生的根源进行了探析。     

沿海城市自然灾害脆弱性评估研究进展

对于经济发达、人口密集,但自然灾害频发、易受损的沿海城市,自然灾害脆弱性评价研究具有重要的科学价值与现实意义。综述了该领域的国内外研究进展,对我国沿海城市所面临的自然灾害的高风险性提出了综合脆弱性评价理念。     

自然灾害软风险区划图模式研究

如何表达风险值估计不准,是深层次风险区划研究的问题.将模糊风险研究引向自然灾害风险区划领域,探讨了风险值估计不准条件下自然灾害风险区划的图型模式.给出了一种带有“层次“结构的“多值的“的自然灾害风险区划图图型模式.这是应用软计算的思想和方法得到的一种自然灾害风险区划图,我们称之为自然灾害软风险区划图.自然灾害软风险区划图不仅提供了表达风险值估计不准这一信息,而且提供了风险信息的可靠性,为改进自然灾害风险区划提供一种新的思路.     

Friends and family vs. government: who does the public rely on more to prepare for natural disasters?

This paper examines what organizations and groups individuals rely on to help prepare for natural disasters and how reliance differs vis-à-vis demographic characteristics. Using data gathered from 2,008 individuals employed in the United States, the results revealed that individuals are significantly more likely to rely on friends and family than government organizations at the local, state, and federal level. The findings also suggest that this reliance varies across demographic groups. For example, data from the present study suggest that women and minority groups as well as individuals who are older and less educated are significantly more likely to rely on organizations to help prepare for natural disasters. This study contributes to the disaster management and risk communication literatures by offering key insights into the organizations and groups the American public in general, and certain demographic groups in particular, rely on when it comes to preparing for natural disasters. Knowledge about the organizations and groups that individuals rely on to help prepare for natural disasters can help policymakers and practitioners target those organizations as conduits to deliver critical preparedness information, as well as other information related to disaster mitigation, response, and recovery.