沿海城市多灾种耦合危险性评估的初步研究——以福建泉州为例

如何处理区域内多灾种之间的相互作用关系是当前多灾种综合风险评估研究的热点和难点之一。在梳理沿海城市多灾种之间相互作用关系的基础上,提出一种基于触发关系的多灾种耦合危险性评估方法。首先选取多指标建立单灾种分级方案,计算单灾种初始危险性指数;然后构建基于触发关系的多灾种耦合规则,结合GIS技术进行空间耦合,计算耦合后的危险性指数;最后对耦合后的多灾种危险性的综合进行了探讨。以福建省泉州市为例进行了案例研究,结果表明:该方法在多灾种耦合危险性评估中具有可行性,为后续多脆弱性和多灾种综合风险的研究提供支持,为决策者进行科学风险管理提供依据。     

基于可变模糊聚类的城镇综合承灾能力评价研究

城镇灾害的多样性、频繁发生与其造成的各种损失和破坏的严重化趋势,已经对城镇经济社会发展构成重大威胁。城镇应对灾害的预测、防御、救助及灾后恢复的综合能力,直接决定了城镇可持续发展的基础和能力。建立了基于城镇社会、经济和环境属性功能的城镇综合承灾能力评价指标体系,运用可变模糊聚类方法,通过指标权重、相对隶属度与聚类中心之间的动态迭代,得到了更为合理的样本城镇的防灾、抗灾、救灾和灾后恢复能力相对比较结果。与已有研究相比,可变模糊聚类在综合评价问题上的数据处理和分析能力更客观和多样化。     

基于链式理论的单灾种向多灾种演绎

从灾变链角度出发,以灾变链式理论的八种链式形态为依托,基于耗散结构理论,指出自然灾害系统链式响应行为是外部环境复杂输入和自身内部结构关系变化两方面共同作用的结果;构建系统的单灾种模型,并推演出多灾种模型,反映各灾种之间的耦合关系和相互影响,探讨单灾种向多灾种的演化机理.研究表明各灾变链致灾因子所具有的能量是灾变链式阶段的关键,在此基础上提出防灾减灾策略,为单灾种和多灾种灾害的防治提供参考依据.     

卫星云图样本集的FCM优化调整与云类判别

基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性,基于该判据的分类结果可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云和积雨云,分割判别效果符合客观实际。     

多灾种风险评估研究进展

随着灾害风险研究的深入,多灾种风险得到了越来越多的关注,多灾种风险评估理论与方法被逐渐提出并在部分区域得以应用。在厘定多灾种以及多灾种风险基本概念的基础上,系统综述了国内外有较大影响的多灾种风险评估方法及其分类体系。针对不同类型,分别选取典型案例进一步分析其评估流程和应用特点。在系统梳理当前评估方法的基础上,指出了多灾种风险评估存在灾种之间相互作用关系考虑不足、综合方法选择不够合理、难以计算多灾种绝对风险等问题,并对未来研究进行了展望。     

长江三角洲地区人类生命体多自然灾害综合风险度评估

自然灾害综合风险评估是当前灾害研究领域的主要难点之一。以经济发达、灾害频繁的长三角地区为研究区,选取县级行政区域为基本分析单元,以人类生命体作为受灾对象,尝试进行了区域多灾种综合风险度分析。致灾因子方面选取地震、台风、洪水;选择性别比例、年龄结构、交通状况、通信设施和医疗状况等构建脆弱性评价指标,以人口密度作为承灾体暴露性指标。以历史上各致灾因子造成的年均死亡人数为权重依据,将各致灾因子进行加和得到多致灾因子的危险度指数;使用熵值法对脆弱性的各相关指标进行分析计算,得出脆弱性指数。将得到的多致灾因子危险度指数、承灾体脆弱性指数和暴露性指数合并,得出各县的人类生命多灾种综合风险度指数。结果表明:高风险度地区主要分布在上海市中心区域、台州市的南部。所得风险度指数反映了长三角区域内各县区人口受到多灾种综合影响的相对强度。     

用模糊数学方法评定砂土液化

<正> 本文从一八○五年以来的25个震例中,选出20个发生砂土液化的震例作为母样本,综合运用模糊最大树聚类分析方法与 ISODATA 聚类分析方法进行分类,把母样本分成8类:K_1~*,K_2~*,K_3~*,…,K_8~*,将每类的聚类中心 Vi 扩展为论域上的模糊子集     

城市自然灾害风险评估研究综述

基于大量国内外文献,梳理风险评估理论与灾害系统论的观点与风险评价方法,并分别评述当前城市单灾种自然灾害和多灾种自然灾害风险评估的研究内容及方法模型。已有的城市自然灾害风险评估研究成果丰富,多学科交叉研究与多灾种风险研究已成为趋势,但在尺度上和方法上,灾害学领域的研究成果与当前城市尺度的综合防灾规划及公共安全管理存在一定脱节。未来研究需进一步:①探索多学科方法在灾害风险评估领域的应用;②强化灾害风险中生命价值损失的研究;③创新多灾种综合风险评估的思路与方法;④推动适用于城市规划管理尺度的灾害风险评估理论与方法的研究。     

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。     

珊溪水库地震震后趋势的快速判定

2002年7月28日珊溪水库库区发生了M_L3.5地震,之后记录到M)L≥1.0地震50余次,最大地震是9月5日M_L3.9地震。7月28日M_L3.5地震发生后,应用“跟踪式后续地震的模糊预测方法”进行了震后趋势跟踪预测。首先,选用多个地震序列资料作为样本,按预测要求,确定震级大小的分类标准,构成分类矩阵,然后,计算每个序列的6项地震活动性指标构成样本矩阵,而用刚刚发生的地震序列构成待判矩阵,应用一种模糊软聚类方法进行判断,得到未来某一时间段内将发生的地震震级属于哪一类。如果使用几个时间段资料、对不同预报期分别建立几组样本矩阵和分类矩阵,则可实现跟踪式震后趋势快速预测。对9月5日M_l3.9地震和震后趋势预测比较准确。本文简单介绍了预测方法和预测效果。