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。     

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。     

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。     

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

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。     

特大台风灾后旅游地安全风险多因素评估方法

针对基于ISM的灾后旅游地安全风险评估方法中评估因素较为单一的问题,提出特大台风灾后旅游地安全风险多因素评估方法。在分析特大台风灾后旅游地安全风险因素评估的主要实施流程后,利用层次分析法选取评估因素,构建由5个一级评估因素和18个二级评估因素组成的特大台风灾后旅游地安全风险多因素评估体系。采用层次分析法构建特大台风灾后旅游地安全风险多因素评估体系,并提出重建资金,资源变资本、产业结构调整、以文化特点带动旅游地发展、加强体验感,打造户外亮点以及完善旅游救援的建议。特大台风灾后旅游地安全风险多因素评估方法能够加快旅游地特大台风灾后建设、短时间内稳定地方经济,并降低事故发生概率。     

基于信息扩散的东南沿海台风灾害风险评估

台风灾害频发对东南沿海人民群众的生命财产安全构成了严重威胁。基于信息扩散理论的风险评估模型,根据2001-2015年期间的台风受灾、成灾和绝收面积,对我国东南沿海的山东、上海、江苏、浙江、福建、广东、广西和海南的台风灾害展开风险评估。评估结果表明:台风灾害对风险水平的影响是随着相对损失的增大,风险概率下降;从台风灾害相对灾损量平均值来看,海南以54. 19%占据首位,山东以5. 29%垫底;广东、福建、浙江、海南、上海和广西受到台风灾害的风险很高,呈现出台风灾害高、风险发生周期短、频率高等特点。     

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。     

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。     

城市灾害综合风险管理的三维模式--阶段矩阵模式

在考虑防灾减灾措施下,构建了城市灾害风险综合评估的框架体系,包括11种城市灾害所对应的风险系统评估后的综合评估,每个系统的评估是在考虑防灾减灾措施下采用信息扩散技术进行的信息处理和评估.在综合评估的基础上提出了由阶段、灾害风险种类和级别组成的城市灾害综合风险管理的三维模式--阶段矩阵模式.它是由3个阶段、6个环节及每个环节的矩阵模式组成.据此,简述了城市灾害综合风险管理的过程是灾前预防矩阵管理、灾前准备矩阵管理、灾中应急矩阵管理、灾中救援矩阵管理、灾后恢复矩阵管理和灾后重建矩阵管理不断循环和完善的过程.最后,用一个虚拟实例说明了阶段矩阵模式的有效性.     

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。     

我国沿海地区台风引发的工业企业Natech风险评估

为了解我国沿海台风引发的工业企业Natech风险总体特征,对我国沿海台风Natech风险进行评估,以期为环境风险管理、防灾减灾规划提供科学依据.基于风险系统理论,建立致灾因子危害性、风险源危险性、受体敏感性及控制机制有效性四个维度的风险评估指标体系,运用层次分析法得到我国沿海台风Natech综合风险评估结果.研究发现,...     

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。     

沙尘暴灾害风险评估指标体系初探

以自然灾害系统理论为基础,阐述了沙尘暴灾害风险的概念;从致灾因子危险性、孕灾环境稳定性和承灾体脆弱性三个方面分析了沙尘暴灾害风险构成;根据其风险构成特点初步研究了这三个方面的风险评估指标,探讨了这些指标在沙尘暴灾害风险评估中应用的意义。     

物理建模教学对灾后工程建设的作用

<正>自然灾害是人类社会面临的重要挑战之一,如地震、洪水、台风等,灾害事件常给人们的生命财产和社会稳定造成严重影响。灾害发生后,灾后工程建设的重要性不可忽视。灾后工程建设是指在灾害发生后,对受灾地区进行抢险救援、恢复重建和风险防范的过程。这其中涵盖了灾后工程的评估、规划、设计、施工和监测等多个环节,需要综合考虑工程的安全性、稳定性、经济性和社会可持续性等方面的要求。     

基于BP神经网络和VSM的台风灾害经济损失评估

统计了对广东省造成直接经济损失的台风数据,包括致灾因子、孕灾环境和承灾体等评估因子,对数据进行无量纲化、归一化处理,作为验证模型的数据集。建立BP神经网络和空间向量模型(VSM)相结合的综合评估模型,利用BP神经网络进行初步预测,基于VSM对预测结果进行修正,从而构建台风灾害经济损失评估模型。将收集的历史台风经济损失数据分为训练和测试集,对模型进行训练和检验。经验证,采用BP神经网络和VSM相结合的台风灾害经济损失评估模型能够有效降低训练数据不足对评估结果的影响,平均误差率由30%降低到14%。     

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.     

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。     

一种台风灾情综合评估模型及应用

对台风灾情评估提出了一种基于台风灾害案例历史案例分析、综合模糊数学和灰色关联分析的综合评估模型;利用模糊隶属函数将台风灾情原始数据无量纲化,再设定一极重灾为参考序列。根据台风各评估指标与参考序列的距离,计算出关联系数;将关联系数加权平均和定义为灾度,根据灾度值评定台风的灾级。并以广东省台风灾情为例,验证了此模型。     

浙江省台风灾情时空分布特征及影响因素研究

台风灾害给浙江省造成了严重的生命和财产损失。本文以浙江省的县域为研究单元,通过对2009-2020年台风灾害灾情数据的分析,结合降水数据、风场数据、地形数据、河网数据和统计年鉴等资料,研究了台风灾情时空分布特征。在此基础上,运用地理探测器方法分析了台风灾情的影响因素。结果表明,2009-2020年共有27个台风登陆或影响浙江省,其中12个超强台风造成的损失最严重,而灾害损失严重地区主要分布在浙江省东南部沿海地区。台风灾害致灾因子、孕灾环境因子和人类活动因子中,台风最大风速、三日内最大降水量和距台风中心距离对受灾人口、死亡人口、受灾农作物和直接经济损失的贡献最大。本研究可为台风灾害风险的影响因素定量化分析提供方法参考。