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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
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   

2.
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   

3.
1浙江省台风灾害的主要特点 浙江省是我国气象灾害种类多、发生频繁、影响严重的省份之一。据统计,最近16年平均每年因气象灾害造成的直接经济损失达130亿元。台风是浙江危害最大的气象灾害,主要有以下几个特点:一是活动频率高,建国以来影响浙江台风达193个,年均3.3个;二是强度强,登陆我国大陆的超强台风中,将近60%在浙江省登陆;三是灾害重,台风带来的风暴潮、狂风和强暴雨破坏力极大,往往造成人员伤亡和严重经济损失。  相似文献   

4.
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   

5.
为了评估台风的灾害影响程度,本文分析了1971-2012年影响江西的台风灾害特征,引入了属性层次模型(AHM),基于风、雨、气旋等气象因素计算综合影响指数,对1971-2012年影响江西的台风进行了灾害评估。另外,综合考虑风雨因素和承灾体的易损性,建立单个台风的灾害分布评估模型,对单个台风在不同区域的影响进行评估。对比灾情损失来看,此评估模型可以为开展防台减灾和灾后重建提供定量、定点的参考数据。  相似文献   

6.
广东省1991~2005年5种主要海洋灾害概况   总被引:1,自引:6,他引:1  
广东省近15年因风暴潮、海浪、赤潮、溢油、海水入侵等海洋灾害造成直接经济损失约438.9亿元人民币,死亡、失踪577人。其中风暴潮灾害最为严重,年直接经济损失超过20亿元的海洋灾害是由台风风暴潮引起的;灾情的地域差异是粤西较重,粤东次之,珠江口较轻。2001~2005年与1991~2005年相比,近5年海洋灾害的年均直接经济损失和死亡、失踪人数减少。但2006年又是海洋灾害重灾年。  相似文献   

7.
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   

8.
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   

9.
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   

10.
强台风“云娜”灾害特征及其评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
施素芬  赵利刚 《气象科技》2006,34(3):315-318
根据0414号台风“云娜”灾情调查,使用模糊聚类方法对1949~2004年影响浙江省的重大台风灾害进行分析比较,认为台风“云娜”是浙江省1956年以来所遭遇的最严重台风灾害。综合评估结论:①建国以来台风灾害损失与工农业总产值的比值呈上升趋势,台风“云娜”造成的经济损失与当年生产总值之比为3.54:100;②风暴潮为沿海台风灾害的主要因子,建成标准海塘后,大风上升为首要致灾因子;③沿海农村新建(构)筑物和城市广告牌在台风“云娜”中安全问题突出,民营企业抗灾能力也凸显薄弱环节。  相似文献   

11.
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   

12.
As the risk of storm surge on coastal plains increases, the research on disaster risk assessment is fundamental for disaster management. Disaster risk assessment tends to develop towards the direction of refinement and it gradually plays a more important role. As regards the characteristics of storm tide disaster in coastal plain, the paper uses refined floodplain numerical model which combines typhoon, flood, astronomical tide and waves. The model also considers influencing factors of dike-breaking, micro-topography and buildings. Precise calculation is executed for the range and the submerged depth caused by floodplain flow in coastal plain. Based on 3S technology, disaster-bearing bodies are subdivided into the smallest unit of the ground object, and the vulnerability of these units is evaluated. Refined risk assessment of storm surge disaster for the coastal plain is obtained, and the detailed distribution of risk areas at different risk levels is achieved. These results can be widely applied in many fields, such as disaster prevention and mitigation, urban planning, industrial arrangement, disaster insurance and so on.  相似文献   

13.
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   

14.
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:1,自引:0,他引:1  
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   

15.
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   

16.
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   

17.
浙江省台风灾害影响评估模型   总被引:9,自引:2,他引:7       下载免费PDF全文
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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