发明名称 一种台风灾害风险预估方法
摘要 本发明涉及一种台风灾害风险预估方法,针对指定监测区域的台风灾害所造成的损失数据进行统计分析,选择致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力作为台风灾害风险评估指标体系,用模糊变换理论建立台风灾害风险预估模型,把台风预报结果作为预估模型的启动条件和输入条件,经过预估模型的计算和分析,得到未来一段时间被预估地区是否致灾以及致灾的灾害风险等级,从而提高气象灾害的预警能力。
申请公布号 CN103177301A 申请公布日期 2013.06.26
申请号 CN201310078961.X 申请日期 2013.03.12
申请人 南京信息工程大学 发明人 耿焕同;贾婷婷;薛丰昌;吴正雪
分类号 G06Q10/04(2012.01)I 主分类号 G06Q10/04(2012.01)I
代理机构 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人 许方
主权项 1.一种台风灾害风险预估方法,针对指定监测区域的未来台风灾害进行预估,包括如下步骤:步骤1.根据指定的台风灾害风险等级集合,指定的台风灾害参评指标集合,以及指定监测区域各监测时间段对应于各项台风灾害参评指标的统计数据,通过灰色关联分析法获得指定监测区域各监测时间段台风灾害的灾害关联度值;步骤2.定义致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力四大因素作为台风灾害预估的评价指标,其中,孕灾环境敏感性的评价指标体系A={A<sub>1</sub>,…,A<sub>δ</sub>,…},通过层次分析法确定评价指标体系中各个A<sub>δ</sub>所相对应的权重系数{C<sub>δ</sub>},进而通过S=ΣA<sub>δ</sub>C<sub>δ</sub>获得孕灾环境敏感性的值S;同理获得承灾体易损性的值R,防灾减灾能力的值V;致灾因子危险性的评价指标体系B={大风危险性指数,暴雨危险性指数},根据致灾因子危险性的评价指标体系B,获得致灾因子危险性的值H;步骤3.使用模糊综合评价法对致灾因子危险性的值H、孕灾环境敏感性的值S、承灾体易损性的值R和防灾减灾能力的值V进行分析,并根据各个台风灾害灾度等级与灾害关联度值的对应关系,获得该监测区域未来台风灾害风险的预估结果;其特征在于,所述步骤2中,获得致灾因子危险性的值H包括如下步骤:步骤⑴.获得指定监测区域未来台风风速对应的台风日极大风速等级w<sub>d</sub>,根据指定监测区域的台风日极大风速的历史数据情况,设置台风日极大风速等级集合W={w<sub>1</sub>,…,w<sub>d</sub>,…,w<sub>ε</sub>},d={1,…,ε};设置台风灾害灾度等级集合E={e<sub>1</sub>,…,e<sub>g</sub>,…,e<sub>k</sub>},g={1,…,k},以及各个台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>与灾害关联度值的对应关系;根据指定监测区域历史数据中各监测时间段观测台风风速对应的台风日极大风速等级与该监测区域各监测时间段台风灾害的灾害关联度值,获得该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>的台风灾害灾度集合Y={y<sub>1</sub>,…,y<sub>t</sub>,…,y<sub>s</sub>},t={1,…,s},即该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>的灾害关联度值的集合;步骤⑵.根据该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>的台风灾害灾度集合Y,以及各个台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>与灾害关联度值的对应关系,获得该监测区域台风日极大风速等级w<sub>d</sub>与台风灾害灾度等级集合E的对应关系;并将该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>的各个台风灾害灾度y<sub>t</sub>通过公式<img file="FDA00002907141400021.GIF" wi="694" he="174" />扩散给该监测区域台风日极大风速等级w<sub>d</sub>所对应的各个台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>,其中,η=λ(b-a)(s-1),a、b分别为该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>的台风灾害灾度集合Y中的最小值和最大值,s为该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>的台风灾害灾度集合Y的个数,参数λ通过下面公式确定:<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>&lambda;</mi><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mn>0.8146</mn></mtd><mtd><mi>s</mi><mo>=</mo><mn>5</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn><mo>.</mo><mn>5690</mn></mtd><mtd><mi>s</mi><mo>=</mo><mn>6</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0.4560</mn></mtd><mtd><mi>s</mi><mo>=</mo><mn>7</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0.3860</mn></mtd><mtd><mi>s</mi><mo>=</mo><mn>8</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0.3362</mn></mtd><mtd><mi>s</mi><mo>=</mo><mn>9</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0.2986</mn></mtd><mtd><mi>s</mi><mo>=</mo><mn>10</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>2.6851</mn></mtd><mtd><mi>s</mi><mo>&GreaterEqual;</mo><mn>11</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow></math>]]></maths>步骤⑶.通过函数<img file="FDA00002907141400023.GIF" wi="406" he="226" />获得该监测区域台风日极大风速等级w<sub>d</sub>所对应的各个台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>相对于台风日极大风速等级w<sub>d</sub>所对应的各个台风灾害灾度y<sub>t</sub>的隶属度μ<sub>yt</sub>(e<sub>g</sub>),则通过<img file="FDA00002907141400024.GIF" wi="362" he="134" />获得该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>的台风灾害灾度集合Y,信息扩散给台风灾害灾度等级集合E后属于各个台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>的台风次数q(e<sub>g</sub>);步骤⑷.通过<img file="FDA00002907141400025.GIF" wi="338" he="231" />获得该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>对应的台风灾害灾度集合Y中,各个台风灾害灾度y<sub>t</sub>属于各个台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>的概率集合{p(e<sub>g</sub>)};步骤⑸.根据最大值法,在集合{p(e<sub>g</sub>)}中选择最大值p(e<sub>g</sub>)<sub>max</sub>,p(e<sub>g</sub>)<sub>max</sub>所对应的台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>即为该监测区域台风日极大风速等级为w<sub>d</sub>所对应概率最大的台风灾害灾度等级e<sub>pmax</sub>;步骤⑹.根据该监测区域台风日极大风速等级为w<sub>d</sub>所对应的台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>,通过N(e<sub>g</sub>)=p(e<sub>g</sub>)×z(e<sub>g</sub>)获得大风危险性指数N(e<sub>g</sub>);并按照与大风同样的方法,获得暴雨危险性指数M(e<sub>g</sub>),e<sub>g</sub>为设置的台风灾害灾度等级集合E中的台风灾害灾度等级;相应的使用层次分析法分别确定各个台风灾害灾度等级下,大风危险性指数和暴雨危险性指数的相应权重系数{α(e<sub>g</sub>)}和{β(e<sub>g</sub>)};z(e<sub>g</sub>)表示该监测区域对应台风日极大风速等级w<sub>d</sub>的台风灾害灾度集合Y中,属于台风灾害灾度等级e<sub>g</sub>的台风年均发生次数;步骤⑺.根据指定监测区域各监测时间段台风灾害的灾害关联度值,以及历次台风灾害的极大风速和日最大降水,通过典型回归分析方法建立致灾因子与灾度的多元线性统计回归模型z=Ax+By+c,获得暴雨与大风对灾害关联度值的影响系数A和B,其中,变量x和y分别表示指定监测区域历次台风灾害的日最大降水和极大风速,变量z表示台风灾害的灾害关联度值;步骤⑻.根据致灾因子危险性模型H=A×Σβ(e<sub>g</sub>)M(e<sub>g</sub>)+B×Σα(e<sub>g</sub>)N(e<sub>g</sub>),获得致灾因子危险性的值H,其中Σα(e<sub>g</sub>)N(e<sub>g</sub>)为台风灾害灾度等级小于等于e<sub>pmax</sub>的大风指数之和,同理Σβ(e<sub>g</sub>)M(e<sub>g</sub>)。
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