滨海城市自然灾害风险评估与控制方法的基础研究
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摘要
如今全球遭受到的自然灾害的强度和频率不断增加，干旱、洪水、飓风、地震和海啸等灾害给人类社会带来的损失不断加剧。城市则是受自然灾害影响最大的区域，而在所有城市中滨海城市更是人口、财富、技术聚集的核心区域，是自然灾害易发和频发的区域。全方面地对滨海城市自然灾害风险评估与风险控制方法进行研究显得尤为必要。因此，本文以滨海城市自然灾害为研究对象展开了灾害风险评估与风险控制方法的基础性研究，主要研究内容包括了如下几个方面：
（1）对滨海城市自然灾害等级界定方法进行了研究，提出了基于模式识别理论的多指标滨海城市自然灾害等级界定算法，它是一种多指标下的模式分类方法。通过研究发现基于多指标的滨海城市自然灾害等级的界定实际上可以简化成为一个多输入单输出的模式判别问题。因此，本文建立了线性模式判别函数对滨海城市灾害等级进行划分。在线性判别函数系数的确定上，结合增量固定算法编制了相关的计算机程序模块，以滨海城市常见的风暴潮灾害数据为例，实现了判别函数系数的快速计算，达到对滨海城市自然灾害级别的快速界定，说明了该算法的可用性。
（2）对滨海城市自然灾害风险预测的方法进行了研究。本文通过研究发现自然灾害本身具有混沌的特征，而混沌理论能够很好地解释自然灾害所表现出的混沌现象，同时对灾害未来的发展规律进行预测。因此，本文提出了基于混沌理论的自然灾害预测模型。通过研究表明，混沌理论在自然灾害的预测方面是可行的，可以取得较为理想的结果。与此同时，在自然灾害风险等级预测方面，本文提出了基于神经网络的多指标滨海城市自然灾害风险等级预测模型。以风暴潮灾害为例，建立了三层BP神经网络的自然灾害致灾等级预测模型，编制了分析程序并进行了预测计算，通过实例分析证明在通过主成因识别法对风暴潮致灾的主要因素进行识别的基础上，神经元网络模型能够较为精确地预测出自然灾害的灾害等级，预测效果较好。
（3）对滨海城市自然灾害风险的定量化评估方法进行了研究。本文以风暴潮灾害与地震灾害为例进行了灾害风险定量化评估方法研究，构建了定量化评估模型。在风暴潮灾害风险的定量化评估模型中，讨论了单一承灾体和行业承灾体的损失率计算模型，并通过潮灾损失定量统计模型对滨海城市的潮灾损失进行了汇总统计。在地震灾害风险的定量化评估模型中，提出了基于烈度的单体建筑物损失评估的震害影响因子法和基于历史灾情数据统计的群体建筑物损失评估方法，最后按照震害损失定量统计模型对震害损失进行了汇总统计。
（4）对滨海城市自然灾害风险空间可视化评估方法进行了研究。本文运用GIS技术针对特定灾害进行了可视化的模拟，并在对研究区域进行了评价单元划分的基础上评估了灾害的损失，同样以风暴潮灾害与地震灾害为例进行了灾害风险可视化评估方法的研究。在风暴潮灾害风险的可视化评估过程中，本文利用GIS中的网格计算模型模拟了风暴潮的影响范围与范围内的水深分布情况，结合潮灾定量化评估模型，编程实现了风暴潮灾害损失评估模块，并进行了潮灾风险可视化评估的实例分析。在地震灾害风险的可视化评估中，本文查阅了研究区的地震烈度衰减模型利用GIS技术绘制出了地震的影响范围，并根据震害损失定量统计模型对研究区的人员伤亡、经济损失、建筑物破坏情况等进行了评估，编制计算机程序模拟出了地震灾害对研究区造成的损失。该方法全面可视化地表现了灾区的受灾情况，达到了较好的效果。
（5）以青岛市为例进行了滨海城市自然灾害的可视化模拟和风险评估。以青岛市作为研究区，通过对青岛市历史上灾害致灾因子强度的概率分析得出了区域未来可能遭受到的灾害的强度。根据定量化和可视化评估方法评估了青岛市未来一旦遭受到风暴潮和地震灾害时的损失情况，运用GIS技术对灾害影响区域进行了模拟，统计出了青岛市各个社区灾害的损失情况，并在地图上标示出了灾害的风险区，生成了城市中各类承灾体的破坏专题图，评估效果较为满意。
（6）对滨海城市自然灾害风险控制方法进行了研究。本文把构建滨海城市自然灾害预警与应急信息系统作为滨海城市自然灾害风险控制的主要手段，并在ArcGIS Server平台上讨论了系统的逻辑结构设计、功能设计与数据库设计，并对系统的关键技术和核心功能的实现作了相关的研究，建立了滨海城市自然灾害风险控制信息系统，实践证明该系统在滨海城市自然灾害风险的评估与控制中能起到较好的辅助决策作用。
Now the intensity and frequency of natural disasters the global suffered isincreasing，disasters such as droughts, floods, hurricanes, earthquakes and tsunamisarc causing great loss in human society. Cities are the largest area affected by thenatural disasters. In all cities, the coastal cities are the core area of the populations,wealth and technology and they are more prone to be suffered by natural disasters. Soit is particularly necessary to study the method of the natural disaster risk assessmentand risk control for the coastal cities. So in this paper, the method of natural disasterrisk assessment and risk control for coastal city is regarded as the research object. Themain contents include the following aspects in this paper:
(1)Study on the method for the natural disaster’s level classification of thecoastal city.This paper puts forward a new method using the pattern recognitiontheory combined with multiple indexs evaluating method to classify the level of thecoastal city’s natural disaster level. It is a multiple index pattern recognition method.Through the study we found that the multiple index level classification problem of thecoastal city’s natural disaster level can be simplified into a pattern recognition matterwith multiple input and a single output. Therefore, this paper establishes a lineardiscriminant function to classify the city’s disaster level. In order to calculate thecoefficient of the linear discriminant function, this paper use a fixed incrementalgorithm programming the computation module with the storm surge disaster data. Ithad realized fast calculation of the discriminant function coefficients and achieved thetarget of the classification of the coastal city’s natural disaster level.
(2)Study on the risk prediction method for the natural disaster in coastal city. Inthis paper, we found that the natural disaster itself has the characteristics of chaosthrough the study. And the chaos theory can explain the chaotic phenomena exhibitedby natural disasters well. At the same time, chaos theory can also be used to predictfuture development of the natural disasters. Therefore, this paper puts forward anatural disasters risk prediction model based on chaos theory. Through the study wefound that the disasters risk prediction model based on chaos theory can be used toforecast the natural disaster and achieved a good result. On the other hand, this paperalso presented a multiple index risk level prediction model using the neural networktheory in the aspect of the prediction of the natural disasters risk level. Taking thestorm surge disaster for example, through the analysis of the example we can provethat the neural network model can accurately predict the natural disasters risk levelwell based on the main factors of the disaster were identified.
(3) Study on the risk quantitative assessment method for the natural disaster incoastal city. Taking the surge disaster and earthquake disasters as an example, thispaper built a risk quantitative assessment model. In the storm surge disaster’s riskquantitative assessment model, this paper discussed the building of the loss rate computing model for the single hazard bearing body and the industry disaster bearingbody, and studied the summary statistics model for the city's losses caused by thestorm surge disaster. In the earthquake disaster risk quantitative assessment model,this paper put forward a factors influencing damage assessment method for the singlebuilding based on the seismic intensity and a loss evaluation method for the groupbuildings based on the historical disaster data statistics. And in the end we havestudied the summary statistics model for the city's earthquake disaster losses.
(4) Study on the risk spatial visualization assessment method for the naturaldisaster in coastal city. In this paper, we used the GIS technology to conduct visualsimulations for specific disasters, and assess the loss of the disaster based on thedivisions as the regional assessment unit. This paper also took the surge disaster andearthquake disaster as examples to conduct the risk visual assessment. In the processof the visual assessment for the storm surge disaster risk, the paper used a gridcomputing model in GIS to simulate the scope and the water depth distribution rangeof the storm surge, finally realizing the storm surge disaster automatically lossassessment module by programming, then carried on the example analysis. In theprocess of visual assessment for the earthquake disaster risk, This article had studiedthe research data of the seismic intensity attenuation model and then draw theinfluence areas of the earthquake in the map using the GIS technique. Then wecombined with the quantitative statistical model of the earthquake disaster to assessthe casualties, economic loss, building damages of the study area. Finally compilingcomputer programs to simulate the losses caused by the earthquake disaster in thestudy area, and achieved better results.
(5) Conducting a visual simulation and risk assessment for the natural disasters inQingdao area. Taking Qingdao city as the study area, this article firstly predicts thestrength of the disasters the region may be suffered in the future through the analysisof the historical disasters in the area. On this basis, the paper conducted a storm surgeand an earthquake disaster risk assessment using the quantitative and visualassessment methods. Combined with the GIS technology, we simulated the effect ofdisasters in the region, added up the disaster losses of the communities in Qingdao,marked the disaster risk of the areas on the map, and generated the destructionthematic maps for the hazard bearing bodies of various types.
(6) Study on the risk control method for the natural disaster in coastal city. Thisarticle established a natural disaster warning and emergency information system forthe coastal cities, and took the information system as the primary risk control methodfor natural disaster in the coastal cities. The information system had been developedon the ArcGIS Server platform. The article discussed the system’s logical structuredesign, functional design and database design. And then studied the key technologiesand the realization of the core functionality, established the natural disaster riskcontrol information system for the coastal city. Practice proved that it can play a gooddecision-making role in the coastal city.
（1）对滨海城市自然灾害等级界定方法进行了研究，提出了基于模式识别理论的多指标滨海城市自然灾害等级界定算法，它是一种多指标下的模式分类方法。通过研究发现基于多指标的滨海城市自然灾害等级的界定实际上可以简化成为一个多输入单输出的模式判别问题。因此，本文建立了线性模式判别函数对滨海城市灾害等级进行划分。在线性判别函数系数的确定上，结合增量固定算法编制了相关的计算机程序模块，以滨海城市常见的风暴潮灾害数据为例，实现了判别函数系数的快速计算，达到对滨海城市自然灾害级别的快速界定，说明了该算法的可用性。
（2）对滨海城市自然灾害风险预测的方法进行了研究。本文通过研究发现自然灾害本身具有混沌的特征，而混沌理论能够很好地解释自然灾害所表现出的混沌现象，同时对灾害未来的发展规律进行预测。因此，本文提出了基于混沌理论的自然灾害预测模型。通过研究表明，混沌理论在自然灾害的预测方面是可行的，可以取得较为理想的结果。与此同时，在自然灾害风险等级预测方面，本文提出了基于神经网络的多指标滨海城市自然灾害风险等级预测模型。以风暴潮灾害为例，建立了三层BP神经网络的自然灾害致灾等级预测模型，编制了分析程序并进行了预测计算，通过实例分析证明在通过主成因识别法对风暴潮致灾的主要因素进行识别的基础上，神经元网络模型能够较为精确地预测出自然灾害的灾害等级，预测效果较好。
（3）对滨海城市自然灾害风险的定量化评估方法进行了研究。本文以风暴潮灾害与地震灾害为例进行了灾害风险定量化评估方法研究，构建了定量化评估模型。在风暴潮灾害风险的定量化评估模型中，讨论了单一承灾体和行业承灾体的损失率计算模型，并通过潮灾损失定量统计模型对滨海城市的潮灾损失进行了汇总统计。在地震灾害风险的定量化评估模型中，提出了基于烈度的单体建筑物损失评估的震害影响因子法和基于历史灾情数据统计的群体建筑物损失评估方法，最后按照震害损失定量统计模型对震害损失进行了汇总统计。
（4）对滨海城市自然灾害风险空间可视化评估方法进行了研究。本文运用GIS技术针对特定灾害进行了可视化的模拟，并在对研究区域进行了评价单元划分的基础上评估了灾害的损失，同样以风暴潮灾害与地震灾害为例进行了灾害风险可视化评估方法的研究。在风暴潮灾害风险的可视化评估过程中，本文利用GIS中的网格计算模型模拟了风暴潮的影响范围与范围内的水深分布情况，结合潮灾定量化评估模型，编程实现了风暴潮灾害损失评估模块，并进行了潮灾风险可视化评估的实例分析。在地震灾害风险的可视化评估中，本文查阅了研究区的地震烈度衰减模型利用GIS技术绘制出了地震的影响范围，并根据震害损失定量统计模型对研究区的人员伤亡、经济损失、建筑物破坏情况等进行了评估，编制计算机程序模拟出了地震灾害对研究区造成的损失。该方法全面可视化地表现了灾区的受灾情况，达到了较好的效果。
（5）以青岛市为例进行了滨海城市自然灾害的可视化模拟和风险评估。以青岛市作为研究区，通过对青岛市历史上灾害致灾因子强度的概率分析得出了区域未来可能遭受到的灾害的强度。根据定量化和可视化评估方法评估了青岛市未来一旦遭受到风暴潮和地震灾害时的损失情况，运用GIS技术对灾害影响区域进行了模拟，统计出了青岛市各个社区灾害的损失情况，并在地图上标示出了灾害的风险区，生成了城市中各类承灾体的破坏专题图，评估效果较为满意。
（6）对滨海城市自然灾害风险控制方法进行了研究。本文把构建滨海城市自然灾害预警与应急信息系统作为滨海城市自然灾害风险控制的主要手段，并在ArcGIS Server平台上讨论了系统的逻辑结构设计、功能设计与数据库设计，并对系统的关键技术和核心功能的实现作了相关的研究，建立了滨海城市自然灾害风险控制信息系统，实践证明该系统在滨海城市自然灾害风险的评估与控制中能起到较好的辅助决策作用。
Now the intensity and frequency of natural disasters the global suffered isincreasing，disasters such as droughts, floods, hurricanes, earthquakes and tsunamisarc causing great loss in human society. Cities are the largest area affected by thenatural disasters. In all cities, the coastal cities are the core area of the populations,wealth and technology and they are more prone to be suffered by natural disasters. Soit is particularly necessary to study the method of the natural disaster risk assessmentand risk control for the coastal cities. So in this paper, the method of natural disasterrisk assessment and risk control for coastal city is regarded as the research object. Themain contents include the following aspects in this paper:
(1)Study on the method for the natural disaster’s level classification of thecoastal city.This paper puts forward a new method using the pattern recognitiontheory combined with multiple indexs evaluating method to classify the level of thecoastal city’s natural disaster level. It is a multiple index pattern recognition method.Through the study we found that the multiple index level classification problem of thecoastal city’s natural disaster level can be simplified into a pattern recognition matterwith multiple input and a single output. Therefore, this paper establishes a lineardiscriminant function to classify the city’s disaster level. In order to calculate thecoefficient of the linear discriminant function, this paper use a fixed incrementalgorithm programming the computation module with the storm surge disaster data. Ithad realized fast calculation of the discriminant function coefficients and achieved thetarget of the classification of the coastal city’s natural disaster level.
(2)Study on the risk prediction method for the natural disaster in coastal city. Inthis paper, we found that the natural disaster itself has the characteristics of chaosthrough the study. And the chaos theory can explain the chaotic phenomena exhibitedby natural disasters well. At the same time, chaos theory can also be used to predictfuture development of the natural disasters. Therefore, this paper puts forward anatural disasters risk prediction model based on chaos theory. Through the study wefound that the disasters risk prediction model based on chaos theory can be used toforecast the natural disaster and achieved a good result. On the other hand, this paperalso presented a multiple index risk level prediction model using the neural networktheory in the aspect of the prediction of the natural disasters risk level. Taking thestorm surge disaster for example, through the analysis of the example we can provethat the neural network model can accurately predict the natural disasters risk levelwell based on the main factors of the disaster were identified.
(3) Study on the risk quantitative assessment method for the natural disaster incoastal city. Taking the surge disaster and earthquake disasters as an example, thispaper built a risk quantitative assessment model. In the storm surge disaster’s riskquantitative assessment model, this paper discussed the building of the loss rate computing model for the single hazard bearing body and the industry disaster bearingbody, and studied the summary statistics model for the city's losses caused by thestorm surge disaster. In the earthquake disaster risk quantitative assessment model,this paper put forward a factors influencing damage assessment method for the singlebuilding based on the seismic intensity and a loss evaluation method for the groupbuildings based on the historical disaster data statistics. And in the end we havestudied the summary statistics model for the city's earthquake disaster losses.
(4) Study on the risk spatial visualization assessment method for the naturaldisaster in coastal city. In this paper, we used the GIS technology to conduct visualsimulations for specific disasters, and assess the loss of the disaster based on thedivisions as the regional assessment unit. This paper also took the surge disaster andearthquake disaster as examples to conduct the risk visual assessment. In the processof the visual assessment for the storm surge disaster risk, the paper used a gridcomputing model in GIS to simulate the scope and the water depth distribution rangeof the storm surge, finally realizing the storm surge disaster automatically lossassessment module by programming, then carried on the example analysis. In theprocess of visual assessment for the earthquake disaster risk, This article had studiedthe research data of the seismic intensity attenuation model and then draw theinfluence areas of the earthquake in the map using the GIS technique. Then wecombined with the quantitative statistical model of the earthquake disaster to assessthe casualties, economic loss, building damages of the study area. Finally compilingcomputer programs to simulate the losses caused by the earthquake disaster in thestudy area, and achieved better results.
(5) Conducting a visual simulation and risk assessment for the natural disasters inQingdao area. Taking Qingdao city as the study area, this article firstly predicts thestrength of the disasters the region may be suffered in the future through the analysisof the historical disasters in the area. On this basis, the paper conducted a storm surgeand an earthquake disaster risk assessment using the quantitative and visualassessment methods. Combined with the GIS technology, we simulated the effect ofdisasters in the region, added up the disaster losses of the communities in Qingdao,marked the disaster risk of the areas on the map, and generated the destructionthematic maps for the hazard bearing bodies of various types.
(6) Study on the risk control method for the natural disaster in coastal city. Thisarticle established a natural disaster warning and emergency information system forthe coastal cities, and took the information system as the primary risk control methodfor natural disaster in the coastal cities. The information system had been developedon the ArcGIS Server platform. The article discussed the system’s logical structuredesign, functional design and database design. And then studied the key technologiesand the realization of the core functionality, established the natural disaster riskcontrol information system for the coastal city. Practice proved that it can play a gooddecision-making role in the coastal city.
引文
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[5]谢翠娜.上海沿海地区台风风暴潮灾害情景模拟及风险评估[J].上海：华东师范大学，2010.
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