登陆中国台风灾害损失预评估模型研究

整理了2000-2008年登陆中国且灾情记录完整的34个台风案例,建立案例集;基于模糊数学法建立了台风灾害损失预评估模型。选择8项影响因子作为模型输入指标,利用层次分析法确定影响因子权重,计算案例集中每个台风的综合评价指数;通过对综合评价指数与受灾人口、农作物受灾面积及直接经济损失等典型灾情指标进行拟合;通过适当调整影响因子权重,拟合得出最优幂函数回归方程,从而实现对台风灾情的定量预评估。     

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。     

50年来上海市台风灾害分析及预评估

依据1949~2005年中国气象局上海台风研究所的实测数据和前人的研究成果,筛选出对上海地区造成严重影响的84个台风,对这84个成灾台风的最大风速、过程雨量以及吴淞口、黄埔公园潮位站数据分析,结合收集到的其中57个台风的完整灾情数据计算灾情指数。综合研究得出:近50年来,成灾台风生成频数的年际变化比较明显;台风造成的人员伤亡、农田受淹面积和房屋倒损3个灾情参数在这50年里有一定的起伏变化,但综合灾情指数变化的幅度不大,从1980年代开始灾情指数有上升趋势。成灾台风灾情指数与上海市郊吕泗站最大风速和过程雨量成正相关。吴淞口、黄埔公园的潮位站数据与成灾台风直接经济损失对应性较好。     

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GIS的油罐地震次生灾害预评估系统

储油罐在破坏性地震发生时常会引发火灾、爆炸、泄漏等重大次生灾害.对油罐危险源震害特性、油罐次生灾害的自然属性,及其与地震震害之间的相关性进行了探讨;提出了理论地震影响场模型和油罐震害模型的建立方法;以研究区城市的油罐危险源为研究对象,阐述了一套基于GIS的油罐危险源地震破坏预评估系统的技术原理,以实现对城市油罐危险源地震次生灾害危险等级的预评估,为地震灾害防御部门震前快速预评估,指导油罐分布地区进行改造和重建和制定科学的抗震救灾决策提供技术支持.     

可拓模型在通化市矿山地质环境评价中的应用

针对吉林省通化市矿山地质环境问题,经调查通化市矿产资源集中开采区(以下称矿集区)的基本情况,基于可拓学理论,对通化市已调查矿山进行地质环境评价。评价模型选取12个指标,采用博弈论的方法,将AHP法与熵权法对各指标赋权值进行优化分配,进一步分析主要影响因素,利用可拓学理论定量评价研究区矿山地质环境。对通化市矿集区107座矿山的评价结果表明,矿山地质环境不良点9处,地质环境一般点9处,地质环境轻微点89处,评价结果可以为矿山地质环境修复治理工作提供依据。     

基于灾害复杂网络的深圳台风灾害链风险分析

台风灾害是影响我国沿海地区最严重的自然灾害之一,为了更加科学地认识台风灾害引发的各类风险与影响,把握台风灾害演化的路径及其防控重点,该文提出一种基于灾害复杂网络进行风险分析的方法。基于1980—2020年间对深圳市造成影响的台风灾害,将灾害事件作为网络节点,事件关联关系为网络连接边,构建深圳市台风灾害复杂网络。引入复杂网络特征参数,构造台风灾害演化网络的节点综合重要度和连接边脆弱度。基于灾害事件发生概率和风险减缓因子构建了深圳市台风灾害链风险评价模型,对深圳市台风灾害演化过程中较为典型的灾害链条风险值进行了定量的评估。结果表明,该方法能够识别出台风灾害网络中的重要环节,得到风险较高的灾害演化链条,为防灾减灾提供参考。     

物元理论在区域减灾中的应用

物元分析是解决矛盾问题的规律和方法,是系统科学,思维科学和数学的交叉学科,本文通过具体的事例分析说明自然灾害研究具有发散性,可扩性,相关性的共轭性的特点,鉴于自然灾害的特性,提出了减灾工作应在传统理论研究的基础上,应用物元理论采用可拓学的方法。     

基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失，地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据，分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面，构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验，结果显示该模型较为合理；对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估，结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区；再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估；两者结果均与灾情实况分布大体一致，总体效果较好。     

人工神经网络在台风预报中的应用初探

为了探索人工神经网络应用于台风分类预报的可能性，用具有Ｓ－特特性函数的Ｂ－Ｐ网络对每类台风的标准样本进行训练，由训练结束后的权值和阈值及待预报样本的因子测值，计算出网络输出值，作出台风分类预报。文中的实例表明人工神经网络用于台风预报具有客观性、可行性和实用性。     

汕头市风灾减灾对策探讨——从"尤特"台风谈起

对风灾频繁的城市而言 ,有计划地确立合理的减灾对策是城市必须面对的课题。本文在简要分析城市风灾减灾研究现状的基础上 ,通过汕头市抗击“尤特”台风的实例 ,提出了跨入新世纪时汕头市在确立风灾的减灾对策中的思路。     

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。     

浙江沿海台风灾害区农房防灾避险体系探讨

台风灾害是浙江省的主要自然灾害之一。根据实地考察数据与分析资料,通过对沿海现有农房防灾能力分析,指出了造成部分农房避灾能力薄弱的原因,然后从农房防御强风能力建设、农房防灾减灾保障体系、农房规划建设管理体系、农村避灾安置场所建设、农房救助体系等方面探讨了构建农房防灾避险体系所要采取的应对措施。     

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。     

台风灾害避灾行为及影响因素的信效度分析

选取浙江南部山区丽水市居民台风灾害避灾行为的问卷调查样本,应用SPSS13.0统计软件,通过KMO指数、球形检验和主成份分析方法,分别对台风灾害的行为模式和影响因素进行了信效度分析.结果表明:灾前避灾行为与灾时行为的KMO指数分别为0.792和0.663,而且球形检验显著,通过因子分析,用最大方差正交旋转变换,灾前避灾行为的α值大于0.7,灾时行为的α值在0.51～0.70.行为模式影响因素的KMO指数为0.682,接近0.7,并且球形检验显著,经因子分析和最大方差正交旋转变换,α值的范围在0.54～0.72.台风灾害的行为模式和影响因素的调查及信效度分析方法可用于其它地区台风影响的研究.     

基于数值模拟的台风危险性分析综述(Ⅰ)——台风风场模型

台风风场是基于数值模拟的台风危险性分析的重要组成部分。基于现有文献资料,以台风风场内空气微团的运动平衡方程为出发点,对现有的基于平衡运动方程的参数化风场模型进行了评述,并建议选用CE风场;回顾了对风场预测结果有重要影响的两个输入参数的信息获得途径,重点就国内台风区城市应该如何处理这两个参数提出了建议;然后从台风边界层的物理意义出发,评述了现有的边界层模型,建议采用Thompson和Cardone所提的具有物理意义的边界层模型;最后对今后工程风场的发展方向提出了一些看法。尽管从气象学角度来看,三维风场是精度很高的模型,但是其工程实用性还有待考证;在满足工程精度的前提下,简单易行的模型是目前进行台风危险性分析的风场数值模拟的较好选择。     

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。     

Shapiro台风风场模型及其数值模拟

我国东南沿海是世界上台风最集中的地区之一,也是我国经济最发达和财富最集中的地区,台风引起的灾害损失巨大.数值模拟方法是目前进行台风危险性分析和估算极值风速普遍采用的方法,已有较多风场模型应用于台风区的极值风速估算,Shapiro风场模型是其中之一.首先介绍了Shapiro台风风场模型,然后采用有限差分法求解描述该风场模型的非线性偏微分方程组,利用两个实测台风的风速记录对该模型进行了验证,对该风场模型在我国东南沿海地区的应用做了初步尝试.