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一种灾害等级的区间数评估模型 被引量：8
1
作者 张亦飞 程传国 +2 位作者 郝春玲 赵海涛 徐伟 《防灾减灾工程学报》 CSCD 2007年第4期421-424,共4页
由于灾害损失本身的复杂性及灾情统计方面存在的问题,利用区间数替代单一实数值作为灾害等级评估指标的输入更加符合实际。基于上述思路,提出了一种基于区间数的灾害等级评估新模型。首先,给出区间数距离的新定义,该定义能够充分利用区... 由于灾害损失本身的复杂性及灾情统计方面存在的问题,利用区间数替代单一实数值作为灾害等级评估指标的输入更加符合实际。基于上述思路,提出了一种基于区间数的灾害等级评估新模型。首先,给出区间数距离的新定义,该定义能够充分利用区间数所携带的信息;然后,利用线性加权评价函数计算评估对象与评价标准之间的综合相对距离测度,评估对象隶属于综合距离测度最小值所对应的灾害等级。该模型建模过程思路清晰,物理意义明确,计算过程简捷,评估结论符合实际。最后,用实例说明模型的应用方法。 展开更多
关键词 灾害等级 区间数 评估模型
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铁路灾害线路通过能力损失评估模型 被引量：5
2
作者 邢俊义 张于心 +1 位作者 鲍枫 张大伟 《灾害学》 CSCD 2000年第1期16-20,共5页
针对目前铁路抗灾减灾的实际需要 ,阐述了铁路灾害间接经济损失评估的重要性 ,论证了铁路灾害线路通过能力损失是铁路灾害间接经济损失的主要部分 。
关键词 铁路灾害 通过能力损失 评估模型 抗灾
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海南省自然灾害灾情损失评估指标体系构建与应用
3
作者 陈小康 《中国防汛抗旱》 2024年第9期64-69,共6页
海南省自然灾害多发、频发,自然灾害风险日益突出。为了提升海南省自然灾害损失评估能力,科学核定灾害损失程度,引入灾情综合指数,基于层次分析法构建了灾害损失评估模型,量化分析灾情综合指数与综合灾害损失之间规律。结果表明:灾害损... 海南省自然灾害多发、频发,自然灾害风险日益突出。为了提升海南省自然灾害损失评估能力,科学核定灾害损失程度,引入灾情综合指数,基于层次分析法构建了灾害损失评估模型,量化分析灾情综合指数与综合灾害损失之间规律。结果表明:灾害损失评估模型通过一致性检验,说明各评估因子在综合灾害损失中的占比较符合实际情况;海南省综合灾害损失以直接经济损失和严重损坏房屋数为主导,累计占比达54%;灾情综合指数极值均与各地区历年灾害损失极值相对应;海南省灾情综合指数呈总体逐年变小趋势。研究可为防灾减灾救灾管理部门评估灾害损失程度及灾后巨灾保险赔付提供依据。 展开更多
关键词 防灾减灾 层次分析法 灾情综合指数 灾害损失评估模型 海南省
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区域粮食产量因灾损失评估之长江流域灾情-产量模型再检验 被引量：1
4
作者 刘园 刘布春 梅旭荣 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2023年第12期1114-1126,共13页
利用1949-2020年长江流域(江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南、上海和四川)耕地面积、粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据,分析区域粮食生产与灾情的变化特征;采用已构建的长江流域7省份(江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南和上海... 利用1949-2020年长江流域(江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南、上海和四川)耕地面积、粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据,分析区域粮食生产与灾情的变化特征;采用已构建的长江流域7省份(江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南和上海)灾情-产量评估模型,估算各省(市)1949-2020年粮食因灾损失及产量,并构建四川省1949-2020年粮食作物的灾情-产量模型;明确了影响区域粮食产量的主要灾种,构建了主要灾种-产量评估模型,进一步检验了模型构建方法的通用性。结果表明:(1)过去72a,全国、长江流域粮食作物种植面积平均分别为11.60×10^(7)hm^(2)和2.70×10^(7)hm^(2),均呈显著上升趋势(P<0.05),其中沪苏浙川粮食作物种植面积呈显著下降趋势(P<0.05);全流域玉米、小麦、其他作物和稻谷种植面积分别占全区粮食作物种植面积的5.9%、14.9%、34.6%和44.6%,稻谷种植面积增加趋势显著(P<0.05)。(2)1949-2020年,全国、全流域粮食作物产量平均分别为3.67×10^(8)t和1.38×10^(8)t,呈显著增加趋势(P<0.05);全流域玉米、小麦、其他作物和稻谷产量分别占全区粮食作物种植产量的的6.0%、12.0%、11.9%和70.1%,其中稻谷产量显著上升(P<0.05)。同期,全流域和全国粮食作物复种指数分别为138%和214%,均呈下降趋势,尤其浙江省复种指数从1980s的250%降至2010s的100%,降幅较大。(3)研究期内长江流域作物受灾面积、成灾面积和绝收面积平均分别为1.08×10^(7)hm^(2)、0.48×10^(7)hm^(2)和0.08×10^(7)hm^(2),分别占全国的30.8%、29.2%和28.8%,变异率分别为51.5%、64.4%和115.5%。干旱和洪涝总灾情占比较高,分别占全国粮食作物干旱和洪涝受灾面积、成灾面积和绝收面积74.3%、74.0%、66.9%,低温、风雹和台风引起的总灾情分别占全国的36.6%、32.4%和25.5%。(4)基于已构建的1949-2014年长江流域灾情-产量评估模型,将数据扩展至2020年,对模型� 展开更多
关键词 区域农业灾情 因灾损失评估模型 粮食产量 农业气象灾害 受灾面积 成灾面积 绝收面积
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基于机器学习的洪涝灾害损失评估模型预测精度优化研究
5
作者 李炳萱 蒲成毅 《黑龙江科学》 2024年第16期63-67,共5页
随着国家整体防灾减灾能力的提升,洪涝灾害损失呈逐年波动下降趋势,但单次灾害损失波动幅度巨大,在遭遇农业大灾风险时,保险业承担能力有限。财政补贴与保险费率厘定需基于预期损失的精准评估,而基于传统灾害损失的评估精度较低,运用风... 随着国家整体防灾减灾能力的提升,洪涝灾害损失呈逐年波动下降趋势,但单次灾害损失波动幅度巨大,在遭遇农业大灾风险时,保险业承担能力有限。财政补贴与保险费率厘定需基于预期损失的精准评估,而基于传统灾害损失的评估精度较低,运用风险序贯性链式结构理论,结合机器学习提高损失评估精度。以河北省玉米洪涝损失评估为例,检验发现,以决策树、BP神经网络、XGBoost回归模型预测区域降水量表征的风险分级函数对SVM模型加以改进,显著提高了灾害损失评估模型精度,而随着国家防灾减灾整体能力的提升,灾害损失呈现波动下降趋势。 展开更多
关键词 洪涝灾害 损失评估模型 降水量预测 支持向量机(SVM) 风险分级
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区域粮食产量因灾损失评估之北方五省灾情-产量模型再检验
6
作者 刘园 刘布春 +4 位作者 梅旭荣 贺金娜 陈迪 韩锐 朱永昶 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2023年第11期1009-1021,共13页
利用1961-2020年粮食作物种植面积、产量和农业灾情统计数据,对比分析了全国和冀鲁豫晋陕粮食产量与灾情的变化特征;采用已构建的河北、山东、河南灾情-产量评估模型,输入2008-2020年灾情数据,估算粮食产量及其因灾损失,检验已建灾情-... 利用1961-2020年粮食作物种植面积、产量和农业灾情统计数据,对比分析了全国和冀鲁豫晋陕粮食产量与灾情的变化特征;采用已构建的河北、山东、河南灾情-产量评估模型,输入2008-2020年灾情数据,估算粮食产量及其因灾损失,检验已建灾情-产量评估模型的敏感性和稳定性;同时,基于该统计建模方法构建了山西和陕西两省粮食作物灾情-产量评估模型,评价构建模型方法的通用性。结果表明:(1)1961-2020年,北方五省粮食作物种植面积和总产量分别占全国的28%和25%,夏收粮食和秋收粮食种植面积分别以3.39hm^(2)·a^(-1)和106.3hm^(2)·a^(-1)的速率极显著下降(P<0.01),总产量分别以137.3×10^(4)t·a^(-1)和119.9×10^(4)t·a^(-1)的速率极显著增加(P<0.01)。2008-2020年北方五省粮食种植面积和产量分别以209.42hm^(2)·a^(-1)和258.06×10^(4)t·a^(-1)的速率极显著增加(P<0.01)。(2)1961-2020年,北方五省受灾、成灾和绝收面积分别占全国平均灾情的28%、28%和23%,北方五省与全国灾情均呈显著先增强后减轻变化趋势;全国农作物受灾、成灾和绝收面积分别在2008年、2000年和2000年达到历史高值后逐年下降;北方五省相应灾情分别在1990年、1989年和2004年出现下降拐点。全国粮食作物灾情主要来自干旱和洪涝,旱涝受灾、成灾和绝收面积占全国灾害统计面积的76%;北方五省灾情主要来自干旱,干旱受灾、成灾和绝收面积分别占北方五省灾情统计的66%、61%和58%。2008-2020年山东干旱受灾面积最大;河北、山西干旱成灾面积相对较高;河北洪涝和风雹绝收面积最高。(3)基于构建模型的数据序列延长至2020年,冀鲁豫粮食产量模拟值与实际值呈极显著相关关系(R2>0.95,P<0.01),构建的北方五省灾情-粮食作物产量评估模型模拟准确率较高;60a间,冀鲁豫晋陕五省的粮食因灾损失率分别为8.99%、18.02%、9.79%、12.84%和20.04%,近12a受灾情面� 展开更多
关键词 粮食产量 农业气象灾害 区域灾情 因灾损失评估 灾情-产量评估模型
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浙江省热带气旋灾损和等级评估 被引量：4
7
作者 金志凤 叶建刚 +2 位作者 霍治国 姚益平 毛飞 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1304-1311,共8页
利用2004—2008年浙江省各县的热带气旋灾情资料和同期社会经济数据,通过订正的转化函数建立区域对比度较好的相对受灾人口、相对受灾面积、倒塌房屋和相对直接经济损失指标值,用多项式拟合的客观分析方法建立各指标相对损失值与致灾因... 利用2004—2008年浙江省各县的热带气旋灾情资料和同期社会经济数据,通过订正的转化函数建立区域对比度较好的相对受灾人口、相对受灾面积、倒塌房屋和相对直接经济损失指标值,用多项式拟合的客观分析方法建立各指标相对损失值与致灾因子(过程雨量、暴雨日数、大暴雨日数、日最大雨量、极大风速、最大风速、极大风速≥8m·s-1的天数、最大风速≥8m·s-1的天数等)的灾情评估模型;运用灰度聚类分析和专家定权相结合的方法,对热带气旋灾害指标进行灾情精细化定级。在此基础上,对2009年影响浙江省的"莫拉克"热带气旋进行灾情损失评估和等级划分。结果表明:根据各单指标灾情模型计算的受灾面积指数、受灾人口指数、房屋倒塌指数和直接经济损失指数与实际值的相关系数分别达到0.70、0.63、0.75和0.54,基本能反映因致灾因子造成各方面的灾损等级分布。"莫拉克"综合灾情评估结果较准确反映了热带气旋影响期间不同县域的空间分布特点;但受其他因素(孕灾环境、易损性、抗灾能力等)的影响,拟合灾情值存在轻灾高估、重灾低估的现象。 展开更多
关键词 热带气旋 相对灾度 灰度聚类分析 灾损评估模型 灾损等级划分
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