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考虑到台风气象服务效益影响因子的复杂性,利用2000—2015年海南省台风灾害损失数据和防御台风灾害行为效益评估三级指标体系调查问卷的统计数据,着重考虑防台减灾中政府组织领导、部门联防、公众防御能力、气象服务水平及不可避免损失因子,基于逆推算法构建了海南省台风气象服务效益评估模型,从防台减灾总效益中分离出其中的气象服务效益,实现了海南省台风气象服务效益的客观化定量化评估。结果表明:海南省台风灾害气象服务效益占台风直接经济损失的14%～49%,这与台风灾害过程中不可避免损失因子密切相关;2000—2015年海南台风灾害气象服务效益和台风直接经济损失均处于增长的态势,这表明当地社会经济的快速发展一定程度上使台风直接经济损失增长,同时伴随政府决策、部门联防、公众防御及气象服务能力的不断增强,气象服务效益将得到提升;台风气象服务效益与台风直接经济损失具有极高的相关性,一定程度上表明了当台风灾害影响较重时,气象服务显得尤其重要。 相似文献
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利用气象资料、灾情资料、浙江宁波地方经济发展数据,采用模糊算法、层次分析法等对台风“利奇马”在宁波地区的影响进行风险和灾情评估,“利奇马”灾害风险评估等级是1级、特重,实际灾损虽是50.19亿元,但灾情等级5级、较轻,实际灾损低于风险评估等级;用逆推算法计算宁波地区“利奇马”台风的气象服务效益达41.76亿元,占台风直接经济损失与气象服务效益之和的45%,服务效益显著。政府及水利部门根据气象预报做出关闸滞洪的决策部署,在保障水库和下游河道堤防安全前提下,为城乡积涝赢得了45小时的排水时间,降低平原河网水位的压力,减轻了内涝灾害;同时充足的水库蓄水,使得后期出现气象干旱时,保障了本地供水安全,气象服务在减少内涝等灾害风险和保障水库蓄水等方面发挥巨大作用。 相似文献
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台风“达维”不对称结构特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用地面加密观测资料、FY-2E卫星TBB和水汽图像资料、NCEP1°×1°再分析资料综合分析了2012 年第10 号台风“达维”的不对称结构特征及成因。结果表明：台风“达维”登陆后在云系结构、降水落区、高低层风场等都表现出不对称分布,其中暴雨主要分布在台风中心北到东北侧;通过FY-2E水汽图像分析清晰地揭示了这种不对称结构的演变,台风西侧干下沉暗区切断了西南侧水汽输送,使得台风中心西侧和南侧对流云系减弱消失,而东南侧一直存在一水汽羽伸入台风环流为其提供水汽和能量。同时,强高空辐散、弱垂直风切变以及明显的上升运动,有利于台风“达维”北到东北侧对流云系的发展维持,引发强降水;高空槽带来的冷空气侵入台风环流内部,破坏了它的暖心结构,使得台风“达维”在渤海海面填塞消失。 相似文献
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利用2000—2016年的县域台风灾害历史灾情数据,选取受灾人数、死亡人数、倒损房屋数、农作物受灾面积和直接经济损失为评估指标,在对各项指标进行分级的基础上,通过灰色关联分析法建立了以县域为单位的台风灾害综合灾损指标,对所选取市县的台风灾害损失情况进行了分级评估分析。结果表明,所选取的指标能够快速实现不同台风灾害、不同市县间的台风灾害严重程度的对比分析,具有实际应用价值。灾害等级分布结果显示,东南沿海市县为台风灾害多发区,浙江省、广东省和福建省的各市县为严重灾害（特大型、大型灾害）的易发区;8月、9月为严重灾害的多发时间。以不同登陆地点、不同影响范围的1210号“达维”台风和1513号“苏迪罗”台风为例,对灾情评估的合理性进行了验证。 相似文献
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中国台风灾情特征及其灾害客观评估方法 总被引：5，自引：0，他引：5
利用上海台风研究所及国家气象中心整编的中国台风灾情资料,分析了中国致灾台风造成的人员伤亡、房屋倒损、农田受淹及直接经济损失等灾情特征.引入了定基物价指数,改进了台风灾害指数(ATDI指数)的计算方法,基于1980-2004年间所有致灾台风的灾害指数的聚类分析,将致灾台风的灾害分为:轻灾(或小灾)、中灾、大灾(或中偏重灾)和重灾4个等级,并据此对1980-2004年间中国致灾台风的灾情进行了客观评估.结果表明:平均每年约有7.2个台风对中国造成明显灾情,最多的年份多达11个、最少年份也有4个.中国致灾台风的频数逐年减少,但造成的灾情却逐年趋重,因台风而伤亡的总人数逐年上升(死亡人数下降)、倒损房屋和受淹的农田面积以及造成的直接经济损失均逐年递增,倒损房屋、受淹的农田面积、直接经济损失的年平均增长率分别为1.33×10~4间/年、2.28×10~4 hm~2/年和14.56亿元/年.1980-2004年间,单个致灾台风而言,倒损房屋、受淹的农田面积、直接经济损失的平均增长率分别为581.4间/个、880.0 hm~2/个和0.33亿元/个.从台风灾害指数看,1990年代中期,中国的台风灾害较为严重,其中1996年最重,而1998年则是1980-2004年间台风灾害最轻的年份. 相似文献
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利用2008-2019年影响南宁市辖区及县域的台风气象要素及灾情资料,对台风带来的风雨和灾情的分布特征进行了统计分析;同时,对影响南宁市辖区及县域的直接经济损失进行k-均值聚类,并根据台风致灾因子、直接经济灾损率和单次台风造成的经济损失程度进行相关性检验.结果 表明,影响南宁市台风的灾害具有明显的地域性分布特征,位于东南部县域的灾害最为严重;在影响南宁市的台风中,0814号强台风"黑格比"带来的持续强降水和大风天气、1409号超强台风"威马逊"带来的狂风暴雨,导致极其严重的灾害,给南宁市辖区造成上亿元的直接经济损失. 相似文献
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基于2008—2019年我国台风县(区)灾情的直接经济损失数据,根据经济损失率将台风灾害经济损失风险分为五类,考虑台风灾害的致灾因子和孕灾环境因子共选取10个解释变量,采用五种经典的机器学习算法,包括支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、AdaBoost、XGBoost(Extreme Gradient Boosting Machine)和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine),分别构建台风灾害经济损失风险评估模型,选出准确率最高的模型,应用于经典台风过程并进行检验评估。结果表明:基于RF算法的台风灾害经济损失风险模型的准确率最高;利用RF、XGBoost、LightGBM、AdaBoost和SVM算法构建模型的准确率依次为0.69、0.63、0.62、0.45和0.41。选择RF算法构建的台风灾害经济损失风险模型的解释变量表明,致灾因子是最主要的解释变量,其中,降雨导致损失的重要性超过风速。该模型在训练集和测试集上对风险分类的TS评分为0.55和0.51,但对每种风险类别的辨别能力存在差异,对于最低风险和最高风险的分类效果较好,对于较高风险和中等风险的分类能力不足。利用该模型对2017年第13号台风“天鸽”的经济损失进行检验评估,评估结果与实际台风灾害经济损失的风险等级较一致,各风险等级的准确率均达到0.7以上,TS评分在0.58以上,空报率和漏报率分别在0.31和0.25以下。 相似文献
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基于信息扩散方法的中国台风灾害年月尺度风险评估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1985—2014年中国台风灾情和社会经济资料,对中国年和月尺度的台风直接经济损失的时空变化规律进行分析,并采用信息扩散方法开展损失风险评估,为提高台风灾害风险管理能力提供参考。结果表明:全国年及7—9月各月的直接经济损失均呈增加趋势。直接经济损失的月际变化特征明显,8月致灾台风个数多、损失最严重;与1985—1994年相比,后两个10年年内变化幅度大,且9一10月损失大于6—7月。随着直接经济损失水平的增加,发生中、高风险的地区逐渐减少,年直接经济损失≥50亿、≥100亿元水平下,浙江风险概率为全国最高。在10年、20年、30年一遇三个风险水平下,浙江、广东、福建、广西年直接经济损失一直维持特重灾等级;20年、30年一遇风险水平下,北方地区的山东与辽宁年和8月、河北年台风直接经济损失也达特重等级,防台应对不容忽视。 相似文献
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台风是对港口威胁最大、影响最广而评估难度最高的自然灾害之一,港口台风灾损评估对于国际大港密布的中国尤其重要。利用1997—2015年的台风气象观测资料及广州市南沙港区资产分布统计数据,采用国际减灾战略评估模型,重点测算致灾因子危险性和承灾体脆弱性,评估不同重现期下南沙港区台风灾害风险的分布特征和经济灾损状况。评估结果显示,南沙港区的台风风险水平呈现出空间非均衡性,二、三期工程风险水平较一期工程更高;当遇重现期50 a以下台风时,港区经济灾损较小,一旦超过100 a一遇等级,则可形成巨灾;港区不同部位的风险水平差异明显,其中供油、通信、空箱、给水、消防的风险水平偏高;在不考虑易损性前提下,500 a一遇台风可导致经济灾损达1.404亿美元。基于PGIS法将本地风险知识应用到GIS软件中,开展多种情景下南沙港区台风灾害风险评估的方法,可移植到其他港口的各类气象灾害损失研究。 相似文献
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宁波市台风灾情评估和基于层次分析法的风险评估 总被引：6，自引：2，他引：6
筛选了1956—2016年间对宁波地区影响大、具有较完整灾情记录的台风个例30个,分析了台风灾情特征,并进行灾情评估;利用模糊算法和层次分析法,建立宁波地区台风风险评估模型。结果表明:近年来台风导致的死亡人数、倒塌房屋数量、水利和农作物受灾呈下降趋势;但是经济损失越来越大,浙江登陆台风造成养殖业的损失也有增大趋势。实际灾情指数(ADI)达到1级特重的台风有4个,达到2级(严重)及以上的有9个,ADI总体呈减小趋势。风险评估指数(RAI)与实际灾情指数(ADI)的相关系数为0.78,二者等级的一致率为73%;不一致的样本中,2000年之前风险评估等级小于灾情等级,2000年之后风险评估等级大于灾情等级。风险评估指数RAI和直接经济损失率的相关系数为0.7。业务中,可根据风险评估模型计算即将影响台风的RAI,利用直接经济损失率与RAI的拟合方程或者相近RAI的历史台风,估算其可能造成的经济损失。 相似文献
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我国台风灾害特征及风险防范策略 总被引：5，自引：0，他引：5
对登陆我国台风气候特征及灾害发生特点进行了分析,表明台风登陆我国时间集中于每年的7—9月,年均登陆数量广东最多,而最强登陆台风出现在台湾。台风灾害导致的直接经济损失总量呈现缓慢增加趋势,人员死亡数明显下降。但死亡100人以上的特别重大台风灾害平均每年发生一次,且造成的灾情占比很大。台风灾害影响主要是其伴随的大风、暴雨及引起的滑坡、泥石流、风暴潮等次生灾害共同造成的,重大灾害往往由突发性、极端性风雨引起。为了最大限度地降低和减轻台风灾害损失和社会影响,可依靠基于风险区划的防灾能力建设降低风险,依据准确的风险预评估避让风险,依赖保险特别是政策性巨灾保险的开展转移风险。 相似文献
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选取2000-2006年影响浙江省的20个台风所造成的灾害进行分析, 采用模糊数学原理和方法建立评估模型, 在考虑台风本身自然灾变因素的基础上加入了致灾的社会、经济因素, 组合成10个灾害影响因子输入模型, 计算出台风综合评价指数, 并利用数理统计分析方法将台风灾后的死亡人数、受伤人数和直接经济损失折算成规范化指数---灾级指数, 用来表示实际灾情, 并客观地将两指数划分为特别重大、重大、较重、一般4个等级, 分别得到两指数各自的轻重灾害判据。对比分析表明:该灾害评估模型具有较高的拟合率, 全部个例的两指数同级率达到了90 %, 错报等级也仅差一级, 能够较好地评价和预测台风可能造成的损失程度, 将其应用到应急管理中, 可为台风防灾减灾工作提供决策支持。 相似文献
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杭州市台风暴雨洪涝灾害风险区划与评价 总被引：6，自引：1，他引：5
根据1960—2009年杭州市7个县市区的台风降水资料,结合杭州市的社会经济与自然地理要素,构建一个集致灾因子、孕灾环境、承灾体及防灾能力为一体的区域台风暴雨洪涝灾害风险评价模型。通过GIS空间分析技术实现各评价指标的栅格化,并利用模糊综合评价方法。编制以100 m×100 m栅格为基本评价单元的杭州市台风暴雨洪涝灾害风险区划图。将杭州市域划分为高、次高、中等、次低和低的5级风险。区划结果表明：杭州市台风暴雨洪涝灾害风险从西南至东北呈递增趋势。萧山区、余杭市及杭州主城区等沿海平原区,风险等级相对较高;而建德市、淳安县等中西部山地丘陵区,风险等级略低。 相似文献
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选取1983—2017年登陆华南地区的53个台风样本,进行以月份变化为条件的动态风险评估。首先,利用灰关联-模糊综合评价法构建风险指数;其次,采取信息扩散技术估计不同月份的台风风险强度概率分布,识别风险强度与直接经济损失之间的函数关系;最后,以添加时间要素且与月份有关的动态风险评估模型为基础,进行以损失期望为内涵的台风风险评估。结果表明,风险指数与直接经济损失相关显著(相关系数为0.710 8);华南地区一年内不同月份的台风风险强度概率分布并不相同,承灾体脆弱性整体随风险强度的增大而增大;一年内的台风风险水平分布并不相同,7月达到台风风险水平的最大值,5—6月的台风风险水平最低。 相似文献