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地面沉降灾害经济损失评估理论体系研究——以上海市地面沉降灾害经济损失评估为例 总被引:5,自引:0,他引:5
地面沉降灾害的致灾过程具有一定的内在规律性。地面沉降灾害不仅直接造成受灾体的破坏损失 ,而且还通过其他载体间接造成受灾体的破坏损失。这使得地面沉降灾害成灾过程表现出一定的复杂性 ,从而加大了人们正确认识和评估地面沉降灾害经济损失的困难。本文基于地面沉降灾害成灾机理分析 ,对地面沉降灾害造成的经济损失进行了系统分类 ,并根据不同类型的经济损失 ,有针对性地提出了相应的评估原则和评估方法 ;同时还提出了地面沉降灾害经济损失应评估的三类指标 ,即经济损失指标、控沉经济效益指标和风险经济损失指标。 相似文献
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台风灾害的关联经济损失评估——以江苏省为例 总被引:1,自引:0,他引:1
以2008年江苏省台风灾害为例,基于投入产出模型及乘数原理,评估台风灾害造成的产业关联间接经济损失、劳动者报酬乘数效应、国民收入乘数效应及就业乘数效应。研究发现:①2008年江苏省台风的直接经济损失为5.794 6亿元,造成的产业关联间接经济损失为13.796 4亿元,后者是前者的2.38倍;②造成劳动者报酬减少7.530 4亿元,国民收入减少23.926 3亿元,就业岗位减少43 698个;③对此次台风灾害高度敏感的产业包括:农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、通用、专用设备制造业、电力、热力的生产和供应业、交通运输、仓储业等。 相似文献
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基于IO模型的多部门暴雨灾害间接经济损失评估——以北京市“7.21”特大暴雨为例 总被引:1,自引:0,他引:1
社会经济的不断发展使得国民经济各部门间的联系日趋多元化,一类灾害的发生不仅会影响到某单个部门,更会通过部门间的关联效应进一步将这种影响延伸到与之关联的行业甚至整个经济系统。因此尝试改进单部门损失传导投入产出模型,通过引入多部门直接损失值,推导其他关联部门的因灾产业损失,并以2012年7月北京特大暴雨为例进行了实证分析。结果表明:北京"7.21"特大暴雨共造成88.127 5亿元的总产出损失和31.347 5亿元的增加值损失;相较于第三产业,加工制造业等高成本第二产业更易受暴雨灾害产业关联影响;部分行业增加值不降反增,一定程度上验证了Okuyama,Schumpeter等学者的判断——灾害虽然在一定程度上破坏了现有的社会经济基础,但在恢复和重建过程中会促进区域经济增长。 相似文献
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灾损度指数法在灾害经济损失评估中的应用——以福建台风灾害经济损失趋势分析为例 总被引:3,自引:1,他引:3
采用灾损度DLD和环境不稳定度EI两个要素,构建了灾害经济损失指数DELI(灾损度指数)指标对灾害经济损失进行评估。并应用它对福建省台风灾害经济损失趋势变化进行分析。研究表明:利用灾损度指数对灾害经济损失评估方法可取,它不受灾害发生的时间和地点限制,可比性强,资料信息源多,计算方便,适用范围广;福建省台风灾害灾损度指数呈波动上升,反映福建台风灾情加重与灾害本身损失加大和福建省环境不稳定度加大有关,与实际情况相符。 相似文献
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灾害间接经济损失评估不仅可以反映灾害损失的严重程度,而且有助于防灾减灾和灾后恢复重建决策。国内外学者主要以“流量-存量”来区分直接损失和间接损失,也有学者认为采用“高阶效应”的概念界定间接经济损失较为合理。灾害间接经济损失的评估方法可以分为统计学、经济学和计量经济学方法三类。统计学评估方法包括经验系数法、GDP或GNP对比法、事后经济调查法。经济学评估法主要包括投入产出法和可计算的一般均衡模型。经济学评估方法得到较为广泛的应用,统计学和计量经济学评估方法研究相对较少。“韧性”概念的纳入、信息融合技术和社交媒体数据的应用是灾害间接经济损失评估的发展趋势。 相似文献
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基于2015年广东省社会核算矩阵,构建灾害可计算一般均衡模型,评估了强台风“山竹”给广东省造成的间接经济损失。模拟结果表明:从宏观层面看,台风“山竹”造成的全部损失占当年广东省GDP的2.645%;居民收入受灾害影响减少了2.732%,居民对商品的消费量也随之降低1.59%;进口商品量显著下降,除制造业商品出口价格有轻微上涨外,其它各类商品出口价格均有不同程度的下跌。从产业层面看,除采掘业外,灾后几乎所有行业的产出均有所下降,其中,建筑业的下降程度最为显著,降幅达2.437%;与灾前相比,台风灾害使得各部门的租金率下降,下降幅度为0.225%~3.928%。经过参数敏感性分析,表明所构建的灾害CGE模型是稳健的,模拟结果可为政府后续开展应急管理工作提供参考。 相似文献
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基于GIS的上海浦东暴雨内涝灾害脆弱性研究 总被引:4,自引:0,他引:4
随着全球气候变化和城市化进程的加速发展,城市暴雨洪涝灾害的频度和强度不断加强。灾害脆弱性研究是当前灾害研究的热点,基于灾损率的脆弱性分析方法是当前灾害脆弱性研究的重要课题点与前沿。采用G IS和遥感技术,依据20年、50年、100年、200年、500年、1000年一遇的6个重现期情景,对上海浦东新区开展了基于灾损曲线的脆弱性研究。研究中修正了上海地区的径流模型,基于G IS栅格编制了不同重现期的淹没深度图,实地调查了研究区暴雨内涝灾害的灾损率数据,确定了研究区的脆弱性等级划分,并利用G IS编制了基于不同重现期情景的上海浦东脆弱性图。研究中提出的方法对于沿海城市开展暴雨内涝等自然灾害脆弱性研究具有借鉴意义,研究结果可供区域灾害风险评估和防灾减灾规划参考。 相似文献
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随着气候变暖以及城镇化的快速推进,城市暴雨内涝灾害日益频发,成为人们关注的热点和难点问题。结合社会媒体大数据开展城市暴雨内涝灾害的风险管理,是获取现场灾害数据和开展灾害风险评估的可行途径。该文提出了利用微博大数据获取暴雨内涝灾情和公众情绪的新思路。首先对微博数据进行去重、分类处理,并将每条微博的IP地址转换成相应的物理地址;其次,使用ICTCLAS分词系统对微博内容进行分词处理,对得到的分词结果利用TF-IDF计算公式计算其权重并建立暴雨内涝灾情映射表;再次,建立灾情和情绪的分类编码表,据此检索获取每一地区的灾情和公众情绪;最后以发生在南京市2016年6-7月的城市暴雨为例,对所提出的思路和方法进行验证。 相似文献
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以城市内涝模型DRIVE-Urban为基础,对长沙市区内的两次典型内涝事件进了街道尺度(10 m分辨率)和6个不同重现期(5年、10年、20年、30年、50年和100年)下的模拟,并根据模拟结果确定了内涝风险等级和风险区划。结果显示DRIVE-Urban模型能够很好地反映市区内街道积水的淹没情况,两次内涝点命中率(POD)分别达到了64%和67%,且随着重现期增大,积水面积也逐渐增大,积水面积最高占比甚至达到了市区总面积的8.2%,约96.51 km2。内涝的风险等级分为低风险、中风险、较高风险和高风险。高风险和较高风险区域主要集中在岳麓区东部、天心区北部、芙蓉区、开福区南部、雨花区北部以及高新区南部,而高新区北部、岳麓区西部和雨花区南部风险等级较低。 相似文献
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为探究暴雨后地表径流与城市内涝关系,以兰州市为例,利用ArcGIS软件对其数字高程模型进行水文分析,获得了兰州市地表径流空间分布。根据地表径流空间分布规律,从城市全局视角分析了兰州市城市内涝问题,并对兰州市现有排洪道进行了优化。结果表明:易涝路段与径流路径具有高度相关性,地表径流流经大部分内涝路段,导致内涝发生,且径流路径的密集程度与内涝的严重程度相关,其中城关区最为严重,七里河区与西固区次之,安宁区相对轻微,符合兰州市现实情况,说明了该模型方法的正确性;内涝点集中分布在建筑用地、裸地(水泥地面等)区域,表明城市下垫面的高不透水率是造成道路积水的原因之一;优化后的排洪道使易涝区域的雨水就近排入洪道,减少了薄弱地区洪水冲入城市街道的可能性,减轻了地下排水设施的排水压力,在一定程度上能够解决城市内涝问题;将山地原始沟渠巩固、加宽、延长为新建排洪道,减少了发生山洪的风险。因该研究区域黄河穿城而过,地表径流最终通过排洪道汇入黄河,故该方法可为我国后续整个黄河流域、长江流域“一河一盘棋”的整体防洪研究提供参考。 相似文献
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随着城镇化进程的加快,城市雾霾风险愈演愈烈,研究城市雾霾风险评估对治理雾霾灾害具有重要意义。运用模糊数学理论,选取16个指标对湘南城市雾霾灾害风险进行量化评价。结果表明:①衡阳、永州、郴州三个城市雾霾灾害风险等级分别为Ⅰ级、Ⅲ级、Ⅳ级。②衡阳雾霾灾害风险等级高于其他两个城市,主要原因是工业污染严重,城市建设项目众多,机动车辆数量较多,致使SO2,PM2.5平均浓度较高。③衡阳、永州雾霾风险主要贡献者分别是污染物排放、能源消费与粉尘。最后提出了雾霾风险防控对策建议,期望为湘南城市防治雾霾提供参考。 相似文献
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开展城市社区暴雨内涝模拟,初步分析受影响的居民数量.以上海市普陀区金沙居委地区为案例,利用上海市暴雨经验公式计算重现期为50年、100年、500年三种不同情景下的1h降水量,以修正的SCS模型计算径流量.结合上海市排水管网系统的运行状况和实测的研究区相对高程,模拟9种不同情景下暴雨积水的淹没深度,分析不同情景下受影响的房屋分布和对居民出行的影响.随着暴雨强度的增强,排水管网系统功能的失效,积水区域由研究区中部不断扩大.在重现期为500年的情景下,在排水系统完全失效的情况下,最大淹没深度可达0.405 m,道路积水影响出行的人数达到5 970人,占研究区总人口数的87%,已经严重影响到当地居民的日常生活和出行. 相似文献
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为了定量评估气象灾害造成的灾情,利用陕西1984-2007年气象灾害普查数据库,建立人员死亡率、农作物种植面积受灾率、直接经济损失率3个灾情因子评估指数并计算灾情综合指数,构建灾情因子和综合灾情年景定量评估指标,将气象灾情年景分为严重、较严重、一般、较轻和轻5类。利用建立的年景评估指标对陕西2008-2010年气象灾害灾情年景进行评估,应用到年度气候影响评价业务服务中。分析每种气象灾害灾情因子指数和灾情综合指数多年平均值,确定陕西危害度最大的气象灾害依次为暴雨、干旱、冰雹、连阴雨、气象地质灾害等。研究结果表明:陕西气象灾害造成的人员死亡率呈现减少趋势,多年平均值为3.23/百万,直接经济损失率变化趋势不明显,多年平均值为1.51%,农作物种植面积受灾率呈明显增加趋势,多年平均值为21.99%。 相似文献