發布時間：2020-02-05所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要:臺風災害頻發對東南沿海人民群眾的生命財產安全構成了嚴重威脅�；谛畔U散理論的風險評估模型，根據2001-2015年期間的臺風受災、成災和絕收面積，對我國東南沿海的山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西和海南的臺風災害展開風險評估。評估結果
摘要:臺風災害頻發對東南沿海人民群眾的生命財產安全構成了嚴重威脅。基于信息擴散理論的風險評估模型，根據2001-2015年期間的臺風受災、成災和絕收面積，對我國東南沿海的山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西和海南的臺風災害展開風險評估。評估結果表明:臺風災害對風險水平的影響是隨著相對損失的增大，風險概率下降;從臺風災害相對災損量平均值來看，海南以54.19%占據首位，山東以5.29%墊底;廣東、福建、浙江、海南、上海和廣西受到臺風災害的風險很高，呈現出臺風災害高、風險發生周期短、頻率高等特點。
關鍵詞:信息擴散;臺風災害;風險評估;東南沿海
東南沿海(山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、海南)是我國經濟發達地區。根據2017年國家統計局公布的數據，這八個省市的GDP超過全國的50%。然而，臺風災害已經成為影響東南沿海各省份可持續發展的主要制約因素之一。為此，東南沿海臺風災害研究得到了越來越多的關注。于小兵等[1]通過多主體建模和仿真理論，對2013年臺風“菲特”造成的浙江余姚水災為例，對臺風災害應急策略進行了深入研究。郭桂禎等[2]建立了東南沿海五省臺風災害房屋倒損脆弱性曲線模型，以2014年“威馬遜”臺風為例，進行了模型驗證。楊林[3]利用2014年福建省臺風“麥德姆”氣象資料，對臺風災害防御行為效益進行了評估研究。Lei等[4]指出:由于高投資和低安全性，結構性防臺措施是不可持續;而適應性治理是一種可行的、具有成本效益的策略，可以用來應對臺風帶來的災害鏈。
上述研究豐富和完善了臺風災害研究，對防災減災發揮了重要作用。但是，這些研究主要是基于微觀視角，站在應急管理的角度，對臺風災害防災減災進行了研究。從宏觀視角，對整個東南沿海八個省市臺風災害風險的相關研究較為缺乏。因此，有必要對東南沿海的臺風災害風險狀況進行系統分析，為政府及有關部門制定合理的防災減災政策和風險決策提供科學依據。
以往的災害風險評估研究，多數采用基于大樣本的概率統計模型，所需樣本數較多。臺風災害是一種典型的自然災害，災情資料數據主要來自社會統計。這類資料年代序列不夠長，連續性也不夠強，在進行危險性分析或者風險評估時會導致結果穩定性弱，出現不精確的分析評估結果。近些年來，可對小樣本事件進行精確分析的信息擴散方法正好可以彌補這些缺陷。信息擴散理論是一種處理小樣本信息，利用適當的擴散函數，將觀測樣本點集值化的方法[5-6]。目前，國內外已有許多學者將信息擴散理論應用到干旱、洪澇等災害風險評估，并取得了較為理想的分析結果。黃崇福等[5]基于信息擴散理論，以歷史災情資料為依據進行自然災害風險評估;丁青云等[6]基于信息擴散理論評估模型，選用降水距平百分率和標準化降水指數作為干旱災害評估指數對干旱災害進行風險評估;陳海濤等[7]為研究區域農業干旱時空分布特征及其對作物產量的影響，建立了基于信息擴散和分形技術的農業干旱特征量化分析模型。李孟剛等[8]構建了熵信息擴散理論模型，依據1985-2013年數據，對我國30個省、市、自治區的農業水旱災害進行了風險評估。龔艷冰等[9]建立基于正態云信息擴散方法的災害風險評估模型，對徐州市農作物干旱進行了研究。歐陽蔚等[10]利用信息擴散理論評估模型，對云南省楚雄市長期和近5年的干旱風險率進行評估。Wu等[11]以1949-2012年新疆的洪水、干旱、風暴和低溫災害序列為樣本，對該地區的氣象災害進行了研究。此外，Meng等[12]以南京化工園為研究對象，通過信息擴散理論，對園區內每個企業的污染物風險進行了分析。為了全面評估東南沿海八個省份臺風災害風險水平，為防災減災提供理論支撐。本文基于信息擴散理論的風險評估模型，根據2001-2015年期間的臺風受災、成災和絕收面積，對我國東南沿海的臺風災害展開了風險評估。
1資料與研究方法
1.1資料來源
本研究選取東南沿海各省(包括山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、海南)農作物生產的單產資料，臺風受災面積、成災面積和絕收面積，總氣象災害(包括旱災、水災、風雹、低溫、臺風，以下簡稱總災)的受災面積、成災面積和絕收面積。糧食單產數據單位為公斤/畝;受災面積、成災面積和絕收面積數據單位為萬畝。統計資料來源于《中國統計年鑒》及《中國農業統計資料》和農業部種植業管理司災情數據庫，一共采用了15年的統計數據(2001-2015年)。
1.2研究方法
1.2.1糧食相對災損量的計算
根據農業部門統計災情的方法，選取受災面積、成災面積和絕收面積數據。一般規定，因災減產10%以上的面積計為受災面積，因災減產30%以上的面積為成災面積，因災減產80%以上的面積為絕收面積[13]。本研究選取減產分成法進行各類農業氣象災害農作物減產量的估算[13]。該方法以所選年份受災面積、成災面積和絕收面積統計數據為樣本，推算災害糧食減產量。
2結果與分析
2.1東南沿海各省份臺風災害糧食減產量分析
通過公式(1)，計算山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西和海南的臺風災害糧食減產量(圖1)。作為產糧大省的山東，臺風災害并不嚴重，15年的年均災損量10.92萬t，2012年臺風災損量達到最大值，為93.51萬t;江蘇和上海的臺風災情相對較輕，均值分別為16.619萬t和16.737萬t，在2005年達到峰值，分別為108.15萬t、12.14萬t;浙江、福建、廣東、廣西、海南的災情較為嚴重，均值分別為43.82萬t、20.92萬t、60.45萬t、30.02萬t、17.84萬t，分別在2005、2006、2006、2014和2014年達到最大值，分別為123.13萬At、71.66萬t、136.65萬t、74.09萬t和60.18萬t。
2.2東南沿海各省份臺風災害相對災損量分析
通過公式(2)，計算山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西和海南八個省份的臺風災害相對災損量及均值序列，結果如圖2和圖3所示。由圖2可以看出，就相對災損量波動幅度而言，江蘇和山東最小，波動也最小;上海、浙江波動最為頻繁;就相對災損量均值而言，海南以54.19%占據首位，廣東、福建、浙江和上海以50.71%、43%、42.77%、36.97%次之，廣西、江蘇以27.95%、11.99%處于末位，山東更是以5.29%墊底。因此，臺風災害對海南、廣東、福建、浙江和上海農作物減產的影響較大，對山東農作物減產影響最小。
3討論
在相對災損量≥5%的風險概率時，各省均以1～2年一遇為主，說明相對災損量≥5%的情景已經成為東南沿海各省的常態風險。在相對災損量≥10%、15%、….、50%的風險概率時，廣東、福建、浙江、海南均以2～3年一遇為主。在相對災損量≥10%時，江蘇已經呈現出2年一遇。隨著相對災損量≥15%、20%、…、60%，江蘇的臺風災害發生率遞減明顯，到60%時已經是百年一遇。在相對災損量≥10%時，山東已經呈現出4.7年一遇。隨著相對災損量≥15%、20%、…、50%，山東的臺風災害發生率遞減明顯，到50%時已經是百年一遇。反觀廣東、福建、浙江、海南、上海和廣西，臺風災害發生率遞減幅度較小，甚至在相對災損量≥90%時，上海和海南臺風災害分別為4年、5年一遇，這種情景可以說明廣東、福建、浙江、海南、上海和廣西受到臺風災害的風險很高，呈現出臺風災害高、風險發生周期短、頻率高的特點。這些評價結果與實際情形比較吻合，便于對東南沿海各省的臺風災害認識，對防災減災具有一定的指導意義。
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歷年臺風壓境，都會給人們生命財產帶來不可估量的損失。今年的超強臺風“利奇馬”強勢登陸我國浙江、山東等地，給我國很多地區造成了非常大的破壞。為了減輕臺風給我國人民帶來的損失，我國臺風研究所人員一直都致力于臺風的研究。每年都會有研究人員將新的研究成果發表在氣象類期刊上。至于臺風研究所人員如何發表論文?許多從事臺風研究的技術人員了解得不是很清楚，在發表過程中會遇到各種各樣的問題。
本文基于信息擴散理論對臺風災害風險進行評估，忽略了造成臺風災害的其它因素，所以，使用時還需依照實際情景進行分析。因為歷史資料時間序列短，對于臺風災害的風險評估，應用時還有待進一步改進方法，離散區間和所求的概率需要更進一步的分析選擇。隨著年限越長，臺風災害的資料也越來越豐富，修正離散區間及擴散系數，可以進一步保證估計概率更接近于實際發生值。
4結論
臺風災害是多種因素共同作用的結果，在臺風災害風險評估中，往往很難得到大樣本的數據，因此本文利用不完備信息進行風險評估的信息擴散理論是十分合理的。本文通過因災實際減產量的計算，以東南沿海的臺風災害造成的受災、成災和絕收面積以及單產量為基礎的相對災損量作為臺風災害評估指標，應用優于傳統統計模型的信息擴散理論進行概率分布估計對2001年-2015年的臺風災害風險進行評估。研究的主要結論如下:
(1)東南沿海八省市臺風災害造成的損失差異較大。從平均災損量上看，廣東最為嚴重，江蘇最輕;從相對災損量均值上看，海南占據首位，山東最小。
(2)東南沿海八省市面臨臺風災害風險壓力較大。其中，以廣東、福建、浙江、海南、上海和廣西臺風災害風險壓力為最。這些地區臺風災害發生率遞減幅度較小，甚至在相對災損量≥90%時，上海和海南還是幾年一遇，說明臺風災害范圍雖然縮小，但是災害強度增大，農業臺風災害風險壓力很大。
(3)東南沿海八省市臺風災害風險空間分布有差異，但是差異不是很大。江蘇和山東雖然臺風災害風險壓力較小，但是在≥5%和≥10%之間也有1年～2年一遇的風險水平，同樣不能忽視臺風災害的風險壓力。
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