基于物元理论的自然灾害损失等级划分方法

基于"灾度"概念及其改进算法,结合物元理论,提出了自然灾害损失等级划分的可拓学算法,建立了基于物元理论的自然灾害损失等级划分模型,将物元分析方法应用于自然灾害损失等级划分,作为灾害损失等级评估方法的一种补充,并与之前算法互为验证.不仅论证了物元理论应用于灾害等级划分的可行性,阐述了自然灾害损失评估物元模型的算法过程,而且利用该模型正确评估了2008年中国南方冰冻灾害的损失等级.经过反复验证,证实了该方法的科学性,同时提出了该模型尚存在的细节问题,如灾度上限的取值,权重确定的方法等问题,以便于更好的完善该模型算法.     

我国大气污染灾害联防联控的研究进展

基于文献计量技术和知识图谱数据可视化的方法,对数据库中有关大气污染灾害联防联控为主题的文献进行定量分析。从文献的时间分布、主体机构特点等方面,对我国大气污染灾害联防联控研究的现状及趋势进行分析,并利用CiteSpace软件和战略坐标图等方法,揭示发展趋势和动态。主要发现：(1)政府和学者们对该主题的关注度高,但尚未形成严格意义上的核心作者群或研究机构;(2)中心度排名前5的关键词依次为：“大气污染联防联控”“大气污染”“京津冀”“政府治理”“PM_2.5”;(3)主要研究话题为：国内外的联防联控、严重污染区域和山区城市的冬季联防联控、城市雾霾与联防联控等;(4)以下类团很可能转变为未来研究的核心类团：大气污染、大气污染联防联控、大气污染防治、区域大气污染联防联控、区域大气污染、京津冀地区。     

一种灾害等级的区间数评估模型

由于灾害损失本身的复杂性及灾情统计方面存在的问题,利用区间数替代单一实数值作为灾害等级评估指标的输入更加符合实际。基于上述思路,提出了一种基于区间数的灾害等级评估新模型。首先,给出区间数距离的新定义,该定义能够充分利用区间数所携带的信息;然后,利用线性加权评价函数计算评估对象与评价标准之间的综合相对距离测度,评估对象隶属于综合距离测度最小值所对应的灾害等级。该模型建模过程思路清晰,物理意义明确,计算过程简捷,评估结论符合实际。最后,用实例说明模型的应用方法。     

基于离散型Hopfield神经网络的台风灾情评估模型

台风灾情评估对防台减灾和救灾工作十分重要,为此,提出并建立了一种基于离散型Hopfield神经网络的评估模型。该模型选取5个评估因子,根据广东省台风灾害历史数据,按灾害等级划分原则制定了评估因子5个等级的划分方法,然后将待分级的台风进行Hopfield编码,建立离散型Hopfield神经网络模型,并用实例对模型进行了验证,分析模型的不足,将评估因子的权重因素引入到模型中,使模型更加合理。     

区域洪水灾害风险评估体系(Ⅱ)——模型与应用

准确了解区域洪水灾害风险分布状况及规律,对于洪水灾害预警与管理具有重要意义。首先分析了模糊综合评估法的原理,以GIS空间技术为手段,建立了基于GIS的洪水灾害风险评估模型。然后以马来西亚洪水灾害风险评估应用为例,剖析了洪水灾害风险模糊评估的方法及过程,利用该模型计算出洪水灾害风险并制作了洪水灾害风险等级图和风险指数图。结果表明,该模型对于评价洪水灾害风险是行之有效的。     

我国北方城市暴雨灾害演化过程及风险分析

提出一种基于灾害演化网络的风险分析方法,针对城市暴雨灾害的演化过程进行了风险分析。利用复杂网络理论构建北方城市暴雨灾害演化网络模型,将危机事件分为三个等级,并探讨了事件级别和出入度的关系;分析城市暴雨灾害链演化特点和暴雨危机事件后果蔓延规律,得到关键危机事件和演化链。结果表明,交通堵塞是我国北方城市暴雨灾害系统中关键危机事件;暴雨灾害演化系统存在短链、长直链和循环链三种结构,其中循环链中的危机事件互为因果,可自行激化,是灾害演化网络控制的关键结构。     

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。     

基于GIS的台风灾害损失评估模型研究

由于台风灾害所造成的损失有些是无法用精确的数学模型来描述,其损失可能是一个区间值。为准确及时地了解台风灾害过程中可能造成灾害损失等级的大小,选择了降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价的指标。采用可拓分析方法,将评价指标及其特征值作为物元,通过计算综合关联度判断灾害损失的等级;建立基于GIS的台风灾害损失评估模型,以实现台风灾害的动态评估。     

基于模糊数学的风电场地质灾害危险性综合评价模型

提出一种基于模糊数学的风电场地质灾害危险性综合评价模型。该模型首先分析了灾害发育的特征,根据风电场内地质环境条件、地质灾害的主要引发因素,结合模糊数学理论按照灾害危险点和非危险点进行划分,构建灾害危险性评价指标体系;结合模糊最优识别理论建立危险性初步评价的模糊识别模型。利用该模型对某风电场地质灾害危险性进行了分析评价,结果表明,该模型给出的危险性等级与实际评估区域危险性等级接近相同,评估误差较小,具有很高的准确性。     

基于GIS的上海浦东暴雨内涝灾害脆弱性研究

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。     

中国南方塑料大棚气象灾害风险区划

利用中国南方地区15个省市自治区160个气象观测站台1990-2009年的气象资料,综合考虑气温、光照、风速、降水等主要致灾因子,并根据这些数据建立了基于实数编码的加速遗传算法的南方塑料大棚气象灾害的投影寻踪等级评价模型,计算出南方塑料大棚的气象灾害月份和季节的风险等级,并按季节进行了风险区划。结果表明:春季四川盆地地区气温回升较快,有利于设施作物生长,风险最低,重庆、贵州等地由于由于太阳总辐射低,设施作物易受到寡照灾害,风险等级最高;夏季沿海地区暴雨、台风等自然灾害频发,对设施结构有较大影响,有较高的风险;秋季高灾害风险等级分布较少,以低风险为主;冬季以北纬25°为分界线,北部地区气温低、热量条件缺乏,不适宜塑料大棚发展,南部地区则相反,风险低。我国南方秋季西部地区、冬季南部地区及春夏两季的四川盆地地区的气象灾害风险最小,适合塑料大棚的发展,研究结果为我国南方塑料大棚发展的合理布局和气象灾害防御提供参考。     

上海虹桥综合交通枢纽工程的灾害识别与评估

综合利用历史记录法、成因分析法、预测法等灾害识别技术对上海虹桥综合交通枢纽工程的各种灾害及其因素进行初步识别,确定虹桥枢纽可能遭受的灾害种类.再利用故障树方法对确定的各灾害进行作用机理分析,最终确定虹桥枢纽的灾害清单.针对上海虹桥综合枢纽工程的复杂性和灾害的随机性、模糊性,以及在运营时出现的一些灾害难以用非常准确的量化数据加以表达的特点,将模糊综合评判法应用到交通枢纽工程的灾害等级评估中来.在国际隧道协会制定的灾害等级表的基础上,建立灾害等级隶属函数,使评价结果尽可能与国际标准接轨.     

海洋污染灾害对生物的影响建模分析

传统基于Agent的海洋生物污染监测模型存在分析海洋污染灾害对生物受污染面积界定精度低,可信度差的问题,造成对由海洋污染造成的生物污染严重性关注较差。基于该种问题,设计新的海洋污染灾害对生物的影响模型,基于科学化、合理化以及经济化的设计理念,研究模型开发的具体路线,通过构建支持数据库、数值模型以及图形可视化三部分完成模型的总体框架,基于构建海洋污染灾害对生物的影响评估数据库和开发海洋污染灾害数值模型组件实现海洋污染灾害对生物资源的损害高效评估,得到生物资源的损失程度和损害范围。实验结果说明,所设计模型在分析生物资源受污染面积结果上结果准确,可信度高。     

秦巴山区浅表层滑坡灾害监测预警平台设计与实现

针对秦巴山区滑坡灾害监测预警难以满足动态性与实时性等难题,该文基于大数据与云计算等相关技术,采用GIS软件二次开发技术,构建了适用于秦巴山区的滑坡灾害监测预警平台。平台融合TypeScript、Java、Python等编程语言,集成ArcGIS API for JavaScript、ArcPy等组件,在Spring Cloud技术框架下采用基于微服务的B/S架构模式搭建而成,实现了对滑坡监测数据的统一管理,并基于预警模型对区域-流域-灾害点等不同尺度的滑坡进行快速预警预报。最后以秦巴山区某日降雨条件下滑坡发生概率验证平台的可行性。结果表明：秦巴山区滑坡灾害监测预警平台技术路线合理,实现了滑坡灾害风险的快速预警预报,且准确率较高。该平台将有助于提高秦巴山区滑坡监测预警信息化水平,为防灾减灾工作提供技术支撑。     

天津市的突发性大气污染事故预警应急系统研究

为快速确定大气突发污染事故的性质及可能的危险区域范围,天津市建立了基于中尺度天气预报系统的突发性大气污染事故预警应急系统,其核心是大气扩散模型.系统由应急基础信息库、大气污染模型库和灾后风险评估3个子系统组成.天津奥运赛事期间业务运行结果表明:该系统能够快速对意外事故导致的大气污染进行模拟和预测,并将模拟预测结果和基础信息叠加制成风险评估专题图,从而为相关部门采取的紧急疏散等应急措施提供有价值的参考.     

基于DEM的SAR图像洪水水体的提取

星载雷达遥感已广泛应用于洪水灾害的监测和评估中。但是由于其阴影与水体严重混淆 ,使得从雷达图像中提取洪水水体较为困难。为此 ,本文探讨了在地形数据的支持下 ,实现星载SAR图像洪水水体半自动提取的方法。主要包括以下几步 :首先 ,对雷达图像进行滤波处理 ,并将其与地形数据匹配 ,从雷达图像中提取出初步的洪水水体范围 ;其次 ,利用地形数据生成DEM ,并根据雷达图像的成像参数和DEM生成相应的模拟雷达图像 ;最后 ,利用模拟雷达图像上的阴影 ,剔除被误提为洪水水体的阴影 ,从而实现洪水水体的准确提取。研究表明 ,该方法能有效地、半自动地将星载雷达图像上的洪水水体提取出来 ;同时 ,该方法可以用于多种星载多模式的雷达图像的洪水水体的识别提取 ,尤其对含山区的大范围洪水水体的半自动提取 ,更为适用。     

基于深度学习的建筑破坏状态智能评估研究

地震发生后需要对震害区域建筑物破坏等级进行快速评估,以便于震后辅助决策和应急救援。通过分析建筑物外立面震害照片数据,挖掘不同建筑破坏等级与其立面图像特征潜在的映射关系,建立基于震害图像数据的建筑破坏状态智能评估深度学习方法,并应用于都江堰的地震调查数据。首先,训练获得了DeeplabV3+图像语义分割深度神经网络模型,实现在震后复杂背景下的建筑物外观整体的分割提取。进一步,利用迁移学习进行ResNeXt网络参数训练用于图像分类,实现建筑物地震破坏等级的评估。分析了都江堰地震现场调查数据,实验结果表明,所提方法能够较精细地将建筑破坏划分为基本完好、损坏和倒塌三类,准确率达到90.33%。评估模型可直接应用于震后建筑状态的较精细评估,且对外立面图像拍摄角度无较高要求,对图像背景鲁棒,可避免环境因素影响。相较于人工判断,研究方法提高了工作效率,缓解了调查者主观性判断带来的离散性影响,具有良好的应用潜力。     

我国海冰灾害风险评估和区划研究

海冰灾害是我国渤海及黄海北部海域的主要海洋灾害之一。选取冰厚、密集度及冰期和各类承灾体密度、规模等作为评估指标,将我国主要结冰海区沿岸各地市级行政区所辖海域和综合划分的渤海7个海区作为基本评估单元,利用权重分析等方法,对我国的海冰灾害风险进行综合评估。在此基础上,结合海冰防灾减灾的实际需求对我国的海冰灾害风险进行空间区域的等级划分,并绘制风险等级分布图。所得结果较为真实地揭示了海冰灾害风险在我国主要结冰海区的分布状况,可为我国的海冰灾害风险管理、防灾减灾规划等提供依据。     

湘江流域洪水灾害综合风险评价

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上,从致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会属性两方面出发,以县级行政单元为基本评价单元,进行了湘江流域洪水灾害的综合风险评价。在综合考虑降雨量、地形以及历史上洪水灾害发生频次等自然因素的条件下,利用地图代数分析得到了湘江流域洪水灾害危险性评价图;在综合考虑人口密度、耕地面积百分比、人均GDP和单位面积水库和塘坝容量等社会经济指标的基础上,利用模糊综合评判法得到了湘江流域洪水灾害脆弱性评价图。在此基础上采取“乘”模型的计算公式,即风险=危险性×脆弱性,将湘江流域洪水灾害风险划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险5个等级,并借助地理信息系统软件编制了湘江流域洪水灾害综合风险等级评价图。     

利用欧氏距离函数评估海河流域暴雨灾害

考虑气象数据的特点和灾后评估的时效性,针对暴雨灾害的平均降水强度、最大降水影响范围、持续时间,利用欧氏距离等数学方法,研究了海河流域暴雨灾害的气象评估模型.利用该评估模型对1960 - 2008年间的海河流域暴雨进行了评估,结果表明,等级划分合理,所评估的暴雨气象等级级别与海河流域历史上对应的洪灾事件影响程度非常吻合.