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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

区域自然灾害风险综合区划——以广东台风灾害人口与经济风险区划为例

针对广东台风灾害人口与经济风险,基于区域灾害系统、地域分异和自然灾害区划相关理论,从“多尺度-多要素-多情景”的角度系统性开展了区域台风灾害风险区划,构建了基于自下而上思想的G-BU-BZ定量综合区划工具,结合先验知识和广东台风风险分析结果,使用5个重现期情景(5年、10年、20年、50年、100年一遇)的分区图,以5个重现期情景下的分区方案图谱形式形成系统的综合区划方案：一级区表达宏观上台风灾害风险形成的环境分异,所有重现期情景均划分为6个区域,包括沿海平原区、粤西平原区、粤西-中部平原丘陵区、粤北-粤东山地丘陵区、粤东平原区、珠三角平原区;二级区表达台风综合致灾因子强度分异,5个重现期情景下分别划分出13、16、18、14、12个二级分区;三级分区表达综合风险分异,5个重现期情景下分别划分出55、67、68、64、51个三级分区。     

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。     

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。     

基于PPD的辽宁省暴雨灾害风险分析

根据辽宁省1976-2006年逐日降水和暴雨灾害损失数据,基于自然灾害风险理论,利用PPD(可能性-概率分布),分析不同等级暴雨发生的可能性;通过建立灾损指标体系获得暴雨灾损指数,结合Arc GIS技术,进行了辽宁省暴雨灾害风险评价与区划。结果表明:1辽宁省暴雨发生的可能性,随暴雨等级的增加而降低,主要发生一到四级暴雨,五级暴雨很少见,而发生2~5级暴雨概率基本由东南向西北递减(一级由西北向东南递减);2全省而言,暴雨灾害损失及风险与暴雨发生可能性区域分布特征总体吻合,即呈现南高北低、东高西低、由东南向西北递减的趋势;3PPD适用于风险分析中计算致灾因子发生的可能性,因为以该模型为基础的研究结果与近年来辽宁省暴雨发生风险事实一致。