福建台风灾害链分析——以2005年"龙王"台风为例

基于灾害系统理论,结合台风的风情、雨情、水情和潮情等特点,构建了福建台风大风、台风暴雨洪涝和台风风暴潮3个串发、并发性灾害链模式.对2005年"龙王"台风的分析表明:登陆台风受山脉抬升和北方弱冷空气双重影响再次强降水,地势西高东低且地表破碎、海岸曲折且山地性河流发育等是灾害链发生、发展的主要原因,灾情随灾害链过程放大,受承灾体脆弱性累积加重.提出沿海区防御大风和风暴潮、河流下游防御洪涝、山区防御洪水、滑坡和泥石流等区域模式,为减灾提供科学依据.     

福建省台风灾害链空间特征分析

根据历史台风灾害资料,建立台风灾害灾情数据集,在分析福建省台风灾害成灾机制的基础上,结合前人的研究成果,构建福建省台风灾害链模式,建立历史台风灾害链判别依据,获得历史台风灾害链空间分布图,结合各县市距离海岸线的距离和台风移动路径,分析其空间特征.结果表明:福建省以台风-暴雨灾害链分布最广泛,全省的每个县市都有出现,自东向西逐渐减少,并形成南北两个高密度区域;台风-大风灾害链的分布也较广泛,但以闽中山脉以东的沿海地区更为集中;台风-风暴潮灾害链主要分布于东部临海的县市.不同移动路径的台风灾害链影响特点各异,登陆广东类台风主要给闽西南地区带来狂风和暴雨影响;北部登陆类、穿台入闽类和直接登陆类台风均会给福建带来狂风、暴雨和风暴潮灾害,但影响区域不同.     

福建省台风灾害风险区划研究

根据自然灾害系统理论,选取致灾因子危险性、孕灾环境稳定性、承灾体脆弱性以及灾后恢复性为福建省台风灾害风险评价指标,采用福建省台风灾害数据库资料和福建省社会经济数据库资料,应用综合加权法得出福建省各县域的风险度数值,将福建省台风灾害风险分为三个不同风险等级的区域,并针对风险分区提出对应的防灾减灾对策。     

基于卫星数据的台风暴雨洪涝致灾指标的改进——以菲特(1323)台风为例

台风暴雨洪涝灾害的致灾指标改进对于防灾减灾工作具有重要意义.为分析菲特(1323)台风事件的情况,基于0.1°×0.1°分辨率的中国自动站与CMORPH降水产品融合逐时降水量网格数据集V1.0,根据台风降水分离方法,分离出整场台风的逐小时实际降水量;再结合台风暴雨洪涝灾害链理念,分别以基于日降水量指标的台风暴雨洪涝算法(D-TRF)和基于小时雨强指标的台风暴雨洪涝改进算法(H-TRF),划定了洪涝致灾分布;并对结果进行验证计算,对各算法划定的洪涝致灾分布与实际灾情数据进行对比分析.结果表明:基于小时雨强指标的台风暴雨洪涝改进算法(H-TRF)在针对集中暴雨情况时,与实际受灾情况关系更为密切.研究成果可以为实时、快速、准确预报台风暴雨洪涝致灾分布及相关灾害链研究提供技术支持.     

海南台风灾害实时评估分析——以1816号台风“贝碧嘉”为例

以1816号台风"贝碧嘉"为例,本文选择了依据可拓理论建立的海南台风灾害实时评估系统,对1816号台风"贝碧嘉"给海南造成的灾害进行了灾前、灾中和灾后的实时动态评估,且通过与民政部门的实际灾情统计的对比分析验证了评估结果的准确性.     

广东沿海台风灾害链现象与防治途径的设想

通过对登陆广东沿海地区的台风活动特征进行分析，初步探讨了台风灾害链的主要成因和一般规律，广东省每年7－9月是台风及其引发的灾害链最易肆虐的时期。而全年都须提高。根据历史上典型台风灾害特点，对台风造成的狂风、暴雨和风暴潮灾害，及其衍生的次一级灾害链的主要环节和类型进行了初步划分。广东沿海人口密集，经济发达，因而台风灾害的损失也非常巨大。为此，迫切需要进一步加强台风及其灾害链的预测、预警网络建设，健全和完善防灾设施，强化综合减灾信息管理和预防对策的研究，建立现代化的减灾信息系统。     

结构台风灾害风险评估研究进展

评述了国内外近几十年来结构台风灾害风险评估的主要研究成果,包括台风危险性分析、承灾体研究、结构易损性评估、损失估算、减灾措施评估、风险评估的动态性、不确定性分析和敏感性分析.其中,台风危险性分析的致灾因子包括台风强风、降雨、风暴潮、海浪等.结构易损性评估方法归纳为定性和定量两类方法,定量方法又细分为经验分析法、逻辑假设法、结构可靠度法、人工智能法.最后,指出当前研究存在的不足,提出了今后研究的建议.     

海南岛台风灾害综合危险评价

为更好地揭示海南岛台风灾害危险分布规律,耦合孕灾环境敏感和致灾因子危险两方面因素,利用海南岛1980-2019年台风数据,运用组合权重法,构建海南岛台风灾害综合危险评价模型,并按10年间隔划分为4个年代,得到海南岛不同时期台风灾害综合危险分区.结果 表明:①孕灾环境敏感程度在空间上具有从东部、西南部沿海向内陆逐渐降低趋势,以中低敏感区为主,面积占比30.88％,高敏感区面积1495.02 km2,占比为4.42％;②致灾危险程度随时间推移呈现上升一下降—上升变化趋势,空间分布具有从沿海向内陆呈逐级递减趋势特征;2001-2009年致灾因子危险程度低的范围最广,面积为25624.85 km2,占比达75.7％;2010-2019年致灾因子危险程度高的范围最广,面积占比达34.78％;③台风灾害综合危险随时间变化呈现下降—升高趋势,空间上均具有从东北部、西南部沿海向中部内陆和西北部沿海降低特征;2001-2009年综合危险指数最低,面积占比为29.61％;2010-2019年代综合危险指数最高,面积占比达42.08％;④台风灾害综合危险高值区主要分布东部、西南部沿海的文昌、陵水等6市县;中值区分布在沿海、内陆的万宁、保亭等6市县;低值区则分布在中部内陆至西北部的五指山、临高等6市县.海南岛台风灾害随时间变化具有较复杂的演变规律,随着社会经济的发展,防治台风灾害的任务将更艰巨.     

福建省台风灾害直接经济损失预评估模型

基于2000—2009年对福建省造成灾害损失的22个台风数据,将台风分为气象型灾害和混合型灾害,利用数理统计的方法建立台风灾害直接经济损失预评估模型,在得到致灾因子和损失因子的多项式拟合关系基础上,进行了台风损失的悲观估计和乐观估计,并对台风灾害的影响等级进行了评估.研究结果显示该模型具有较高的拟合率,由误差分布和实际评估结果计算的模型的有效率均达到80%以上,能够较好地预评估台风可能造成的直接经济损失并能有效地分析台风灾害的趋势;灾害等级预报的准确性稍低于灾害经济损失预报的准确性,但总体属于同一水平.模型的建立可为防灾减灾提供科学依据,具有实际意义.     

浙江省台风灾害风险评估

台风灾害发生具有不可抗拒性和不确定性,做好台风风险研究是灾害防御的重要工作。利用空间化技术,基于浙江省土地利用类型以及社会经济统计数据,定量模拟500 m×500 m分辨率的浙江省人口和GDP产值分布情况,作为承灾体脆弱性的精细化评估指标,结合影响浙江省的64个台风数据对浙江省台风灾害进行风险规划。结果表明,人口和GDP空间化结果模拟值与统计值线性相关系数达到0.95和0.98,在市县尺度能良好地反映统计数据分布规律,将空间化技术运用到台风灾害风险评估中,可提高风险评估和区划的精度,为防灾减灾政策制定提供参考依据。     

2008年中国南方低温雨雪冰冻灾害承灾体分类与脆弱性评价——以湖南省郴州市交通承灾体为例

基于灾害系统理论对承灾体进行分类,对于有效防灾减灾具有重要意义。依据北京师范大学民政部/教育部减灾与应急管理研究院的综合风险搜索引擎为灾情数据来源,从产业结构、灾害链和土地利用3个角度对中国南方低温雨雪冰冻灾害的承灾体进行分类,并以郴州市交通承灾体为例,进行了脆弱性评价。研究结果表明:第一产业承灾体种类最多、面积最大,第二产业承灾体集中在电力行业,第三产业承灾体集中在交通运输业;"结构破坏"、"断电"和"交通阻塞"在灾害链节点处的承灾体脆弱性强;土地利用中大面积的林地和园地,线网状的交通网、电网和通讯网用地的脆弱性强;郴州市交通承灾体脆弱性存在着明显的地域差异,京珠高速公路郴州段脆弱性为全市最高。本研究可为灾情评估和减灾工程布局提供科学依据。     

基于区域灾害系统论的广东省台风灾害风险评估——以“山竹”台风为例

本研究的主要目的是构建一种适用于广东省的台风灾害风险评估模型,从而能有针对性地对广东省发生台风灾害后的抗灾救灾、应急决策提供参考意见.本文在区域灾害系统论的指导下,综合了致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性3方面,构建了一套新的评估指标体系,并以加权综合法、层次分析法、自然间断点分级法构建了广东省台风灾害风险评估模型.最后以2018年第22号超强台风“山竹”为例,对广东省进行了台风灾害风险评估,并形成了1 km×1 km的综合风险区划图和评估分析结果.结果表明：1）该模型评估出的广东省“山竹”台风灾害中高风险地区与灾情报告相符合,具有较高的可靠性;2）广东省“山竹”台风灾害致灾因子危险性呈现出中东部沿海和中西部地区高,并逐渐向周围递减的分布;3）广东省台风灾害高孕灾环境敏感性地区主要集中在珠江三角洲地区以及粤东潮汕地区,这些地区地势平坦、河网密集、植被覆盖度低;4）广东省台风灾害高承灾体脆弱性地区主要集中在珠江三角洲地区、粤东潮汕地区、粤西茂湛地区,这些地区人口稠密、经济发达、耕地众多、城市化程度高;5）广东省“山竹”台风灾害综合风险呈现出中东部沿海和中西部地区高,并逐渐向周围...     

“麦德姆”台风灾害防御行为效益评估研究

利用2014年福建省台风"麦德姆"气象监测资料、台风灾情资料和台风灾害防御效益评估网上问卷调查资料,采用相似分析法中的平均值距平估算法,预评估台风"麦德姆"造成的影响为中等,将造成直接经济损失为12.0×109~22.0×109元,并利用台风灾害风险指数评估模型,对台风"麦德姆"进行灾害风险评估,研究分析结果表明:台风"麦德姆"预评估结果与实际灾情相符,灾害损失降到最低限度.根据网上调查评估法得出:福建省防御"麦德姆"登陆台风灾害行为,减损经济效益贡献率为66%,主要体现在船只回港避风、地质灾害易发点整治建设和网箱养殖的除险加固等环节;减少人员伤亡贡献率为64%,主要体现在渔民上岸和人员转移到安全应急避难场所等环节.据估算,这次台风灾害防御行为福建省减轻直接经济损失约为8.349×109元.应用台风灾害防御效益评估三级指标体系,通过调查研究得出:指标体系中的各级各项指数均能较好地反映和评估福建省防御台风灾害行为的实际效益和作用,政府主导在各类减灾行为中作用最大,台风预报预警及时性、工程性建设、人员转移和船只回港避风作用最有效.     

融合模糊评价与极限学习机的配电线路台风灾损预测

为了提升配电网线路应对台风的防灾减灾能力,提出一种台风影响下配电线路的灾损预测方法.充分考虑台风登陆位置对目标地区影响程度的复杂性,利用模糊评价方法评估台风登陆距离的影响模糊程度.并在此基础上结合台风风级、风速和风圈半径等属性作为预测模型的输入特征,构建基于极限学习机(ELM)的灾损预测模型,对台风影响下的目标地区配电线路跳闸、断线、倒杆以及断杆进行预测.通过对近几年台风历史数据的实验验证表明,本算法针对四类灾损能获得较高的预测精度;相比现有算法,对登陆距离的影响程度进行模糊评价极大提升了预测模型的精度,实现20倍以上的性能提升.算法预测结果可为台风过境时配电线路的灾害应急处理和灾后重建工作提供重要参考依据.     

基于微信文本的台风灾情快速评估方法研究

利用Python程序采集了与2019年台风“利奇马”和“白鹿”相关的1 036篇有效微信文章,抽取其中的灾情信息,基于词云图分析了灾害应急信息类型并给出台风“利奇马”中各省灾情大小的排序;构建了省级台风灾情指数并以此验证上述灾情排序结果.结果表明：(1)在台风的不同阶段,大众的关注内容反映出不同的灾害应急信息类型,在台风登陆前,主要为交通信息、天气预警;台风登陆时(后)主要为交通信息、天气预警、伤亡及营救、次生灾害、电力中断、事件/人物追踪、灾后恢复等;台风消亡后,主要为伤亡及营救、灾后恢复;基于微信文本数据推测的各省灾情排序为浙江、山东、上海、安徽、江苏、福建、台湾、湖南;(2)台风“利奇马”的灾情指数为11.57,处于大灾区间范围内,台风“白鹿”灾情指数为1.33,处于轻灾区间范围内;在省级台风灾情指数中,各省灾情排序依次为浙江、山东、安徽、江苏、上海、辽宁、河北、吉林、福建,与基于微信文本数据推测的各省灾情排序基本吻合.     

基于改进的TS模糊神经网络的华南台风灾情预测模型

为改善TS模糊神经网络在台风灾情中的预测精度并减少运算时间,该文利用改进的TS模糊神经网络建立华南地区台风灾情预测模型.首先选取1981-2016年登陆华南地区的台风灾害历史数据,运用灰色关联度法选取承灾体因子、防灾减灾因子;其次利用主成分分析法对因子进行线性降维;然后引入模糊C-均值聚类(FCM)确定隶属度函数的中心;最后对华南地区台风灾情进行预测试验,并将结果与TS模糊神经网络、BP神经网络的试验结果进行比较,结果表明,改进的TS模糊神经网络预测精度最优,且训练预测用时较短.     

台风灾害快速评估信息系统设计与开发

以台风综合强度指数和台风风场模型的理论为基础,采用C#+ArcEngine技术进行二次开发,设计并开发了一套以台风综合强度和影响范围评估为主要功能的台风灾害快速评估系统.提出了一种更全面的台风致灾因子危险性评估方法,以期为台风灾害风险评估提供基础.     

长江三角洲地区1644—1949年重大台风灾害年辨识与重建

为从较长时间上探讨长江三角洲地区台风灾害的发生情况,基于灾害影响县次,对1644—1949年长江三角洲地区重大台风灾害年进行排序.结果表明:1696年台风灾害影响范围为38县次,在300a中仅此一年;1724年和1781年的台风灾害属100～300a一遇;50～100a一遇的台风灾害分别发生在1732年、1747年和1877年.1696年和1732年的受灾区域大都分布在长江口附近,1724年、1747年和1781年分布在长江口和杭州湾附近,而1877年主要集中在长江南部和杭州湾北部地区.1696年的两次台风均是由上海附近登陆,第1次的暴雨和风暴潮及第2次的风暴潮都造成洪涝灾害;1724年台风登陆地点位于上海奉贤附近,暴雨和风暴潮同时成灾;1781年台风登陆地点为嘉善县附近,主要为风暴潮致灾;1732年台风登陆地点为长江口南上海地区,台风暴雨和风暴潮同时造成洪涝灾害;1747年台风登陆地点为宝山、崇明附近,主要是台风带来的风暴潮致灾;1877年台风登陆地点为太仓、宝山、嘉定县附近,主要是大风及暴雨致灾.     

基于系统动力学的海峡西岸城市群台风灾害风险分析

以海峡西岸城市群为研究对象,以台风灾害为例,基于系统动力学的理论方法,运用Vensim软件对海峡西岸城市群的台风灾害进行仿真模拟,重点围绕建筑物脆弱性指数和政府重视程度这两个变量分析其对台风灾害损失系统的影响. 得出结论：建筑物脆弱性指数可用建筑物灾损率来表征,脆弱性指数越大,建筑物毁坏速率越快;政府重视程度越高,台风监测预警能力与应急处置能力越强. 从长远考虑,降低建筑物脆弱性指数和提高政府重视程度,对降低台风灾害风险具有较为重要的现实意义.     

台风灾害应急物资需求预测模型

为了快速科学地了解台风灾害发生后灾区所需救灾物资的类型、数量及其在时序上和空间上的需求情况,通过对中国登陆台风历史资料的统计,分析成灾因子、孕灾环境、承灾体、区域应急能力等,提出了基于精细网格的台风灾损空间模型及应急物资需求定性预测模型。根据此模型能在灾害过程中快速预测灾区受灾情况,预测灾区救援物资的定性需求。将该模型运用于台风的实例中,验证了模型科学有效。