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文中从台风灾害的致灾危险性和承灾体脆弱性两方面选取评价指标,利用最小鉴别信息原理计算组合权重,采用模糊数学方法得到台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价指数。基于云模型和风险矩阵,构建一个新的台风灾害等级评估模型。以1984—2016年登陆华南的50个台风为例,对华南台风灾害风险进行综合等级评估,结果与实际相符。与基于云模型—权重分配、模糊数学的台风灾害综合风险等级评估模型的结果进行比较,发现基于云模型—风险矩阵的台风灾害综合等级评估模型,不仅利用了云模型的优点,充分考虑了台风灾害的模糊性和随机性,还利用风险矩阵合成了台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价结果,比单一的模糊数学模型更合理可靠,在一定程度上也比云模型—权重分配模型结果更符合实际。 相似文献
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本文首先对2010年王秀荣等建立的台风灾害综合等级评判模型进行了改进,主要基于以下三个方面:一是对倒损房屋数指标的转换函数进行重新定义,二是对直接经济损失指标的去通货膨胀化;三是对原模型综合关联度指数分析中"死亡人数、直接经济损失、倒损房屋数、农作物受淹面积"4个指标的权重系数优化;然后,运用改进模型对2000—2015年登陆我国的历史台风灾害进行了综合等级评定与大小排序;同时,将评定结果与原模型的评定结果进行了比对。通过应用与检验分析,证明了改进后模型明显降低了通货膨胀对直接经济损失指数的影响,凸显了以人为本的防灾理念,较原模型具有更好的等级识别度,评定灾情等级结果更符合实际灾情,具备较好的评判功能,可以试用于气象服务等相关业务中快速对台风灾情进行综合等级或历史排序等评判。 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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选取1981—2018年影响广西且灾情记录比较完整的86个台风样本,基于台风灾害伤亡人数、直接经济损失划分灾情等级,选取致灾因子,利用遗传算法与神经网络相结合的方法建立广西台风灾害评估模型。结果表明：选取的台风灾害致灾因子与台风灾情等级之间具有显著的相关性,构建的遗传—神经网络集合预报模型对台风灾情预估效果较好,训练样本拟合一致率为86.1%,测试样本预报准确率为71.4%,其中严重和较重的台风灾情等级预报结果与实况基本一致,较轻等级的预报准确率达83.3%。 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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选取1949—2015年间对宁波市影响较大、灾情记录完整的58个台风样本,基于灾损数据,采用灰色关联分析法建立台风灾情关联度,选取台风灾害致灾因子、台风灾情综合关联度,利用BP神经网络建立台风灾情预估模型。结果表明,利用台风灾情关联度评估台风灾情大小合理可用,台风灾害致灾因子与灾情评价指标及台风灾情综合关联度间均存在一定的相关性,利用BP神经网络预估模型对台风灾情预估效果较好,其中训练样本、测试样本的模拟值与实际值相关系数分别达到0. 94、0. 865,均通过了0. 01信度的显著性检验,训练集、测试集灾情级别预报一致率为85. 3%、77. 8%,相关研究成果可为政府决策部门的抗台减灾工作提供科学依据。 相似文献
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广东省台风灾害风险综合评估 总被引：6，自引：3，他引：6
利用1951—2010年的台风数据和2010年人口及统计数据,结合国内灾害系统理论和国外通用风险评估公式,对广东省各市台风灾害风险进行评估,并应用GIS技术分析各个指标的分级分布情况。通过建立台风路径缓冲区,并根据计算灾次比的方法评估台风灾害的危险性;利用各市总人口数和生产总值表示暴露程度,选取5个指标分别表征人口和社会资产两种承灾体的敏感性;再结合暴露度和敏感性得到承灾体脆弱性指标;最终由灾害危险性和承灾体脆弱性两项指标综合计算出广东省各市的台风灾害风险性。结果表明:台风对广东省的影响程度总体上呈现出沿海向内陆递减的趋势,粤西沿海台风危险性最高;广州、湛江人口暴露度最高,广州、深圳社会经济资产暴露度最高;人口敏感性指数等级高的城市人口总抚养比值高、女性所占人口比值高、人均可支配收入相对较低,社会经济敏感性指数等级高的城市往往经济发展水平相对较低;湛江、汕尾等城市人口数目多和人口敏感性高从而人口脆弱性很高,广州、东莞等经济发达的城市虽然社会经济敏感性低,但高的暴露值导致其脆弱性值很高。根据评估结果,当前广东省台风灾害风险值最高的城市为湛江、广州和佛山。 相似文献
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利用小麦干热风观测资料和产量统计年鉴，结合民政部门灾害历史资料，运用产量逐级分离模拟和给定初始聚类中心的逐步筛选聚类分析方法，分别确定了宁夏引黄灌区春小麦两类干热风灾害等级判别指标，并建立了各自的等级判别方程；通过小麦抽穗扬花前的气候模拟，分离出灌浆期间两类干热风影响的产量；根据不同时期小麦受不同程度的灾害对产量的综合影响建立了综合灾害等级查询表和灾损评估模型，代入灾害综合等级，实现了监测和产量损失评估。 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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利用2013年台风“苏力”的监测资料、台风灾情资料、2000年后福建省台风灾害数据库资料和台风“苏力”灾害防御行为效益评估网络问卷调查资料,采用相似分析法的上下限区间估算法,预评估台风“苏力”造成的受灾人口和直接经济损失,并利用台风灾害风险区划方法,对台风“苏力”进行灾害风险区划。结果表明：台风“苏力”预评估结果与实际灾情相符,台风“苏力”灾害风险分布与实际灾情分布大部分一致,风险等级高的县市,实际灾情重,高风险区的大部县市直接经济损失均为1000万元以上。应用台风灾害防御行为效益评估三级指标体系,通过调查统计分析可知,指标体系中的各级各项指数均能较好地反映和评估政府主导、部门联动和公众参与的防御行为效益,政府主导在各类减灾行为中作用最大。 相似文献
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台风灾害是威胁我国沿海地区经济社会发展的一个重大障碍,传统的台风灾害探讨的往往是致灾因子和孕灾环境对灾害的影响,但研究表明,承灾体的社会经济等易损性程度对台风灾害有着放大或缩小的作用。因此,本文通过收集和整理浙江省11个地级市的社会、经济等数据,运用统计学方法构建台风灾害承灾体的易损性评价指标,并对浙江省各地级市的易损性程度进行了评价,结果显示,省会杭州和浙东沿海台风易损性程度较高,浙江中部为中等级别,湖州、舟山和浙西南的衢州、丽水4市易损性较低。对比分析表明,该评价结果较为合理,有一定的潜在表征性,为科学的、综合的台风灾害评估工作奠定了基础。 相似文献
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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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基于GIS的广东省台风灾害风险性评价 总被引：3，自引：2，他引：3
为有效评价广东省台风灾害风险性,基于自然灾害风险性评价理论及方法和地理信息系统(GIS)相关技术,利用灾害及社会经济统计数据、遥感地图数据和其它地理数据,选择灾害危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力为评价指标,运用提出的TFN-AHP-EW主客观赋权法求取各评价指标相关因子的权重,建立广东省台风灾害风险性评价模型。结果表明:广东省台风灾害风险程度区域差异明显,风险性较高的地区为广东省南部沿海地区如湛江、珠海、汕尾;风险较低的地区是广东省北部地区如清远、韶关等地。 相似文献