基于空间统计分析的全国气象大灾研究

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1、纛科硪与自主锄新基于空间统计分析的全国气象大灾研究谢明霞坩郭建忠1陈科，王强-1信息工程大学测绘学院(河南郑州)275719部队(武汉)【摘要】文章根J据1949年一1997年全国气象大灾的统计数据，利用空间统计分析方法对我国气象大灾发生情况进行表层和深层研究，归纳总结出气象大灾数据的潜在规则，并对气象灾害的区域空间自相关和空间关联模式进行研究分析。【关键词】气象大灾；空间统计分析；Moran’sI；G统计；空间自相关；空间关联1、引言2008年初我国南方地区普降暴雪，据民政部门统计，低温雨雪冰冻灾害已造成21个省【区、市、兵团)不同程度受灾，因灾死亡107人。失踪8人，紧急转移安

2、置151．2万人。累计救助铁路公路滞留人员192．7万人；农作物受灾面积1．77亿亩，绝收2530亩；森林受损面积近2．6亿亩；倒塌房屋35．4万问，灾害波及范围及经济损失程度前所不遇。我国是世界上自然灾害最严重的少数国家之一，平均每年造成近2万人死亡，直接经济损失高达国家财政收入的1／4至1／6。而且，随着社会经济的发展和人类活动的增强，自然灾害的损失还在以更快的速度增长．进入90年代已达到每年上千亿元的水平，给人民生命财产带来了巨大损失，严重影响了我国的可持续发展。针对目前的灾害现状，本文主要针对1949年一1997年期间全国气象大灾的统计数据[1】进行表层和深层研究，归纳总结

3、出气象大灾数据的潜在规则，并利用空间统计分析方法，研究区域空间自相关和空间关联模式。2、空间统计分析方法介绍空间统计分析主要用于空间数据的分类和综合评价，它涉及到空间和非空间数据的处理和统计计算【2J。空间自相关分析可以用来研究数据的空间分布特量。用于空间关联的G统计可以分析空间数据的空间删一三攀：≥兰⋯So∑(‘一；}2其中，薯表示第i个空间单元(位置)上的观测值．；2吉善王，％使空间权重矩阵第f行第／列的值，I1当区J翎和区域渊j邻时％2lO其它根据距离标准，删=托嚣确嗄蜿距削吁卅。so是空间权重矩阵的所有元素之和。根据空间数据分布可以计算Moran’SI的期望值和方刘'--T

4、正态分布．wⅣ砒咖era名D肼I够cGF规范s服务．2008高校GIs论坛论文豢E(，)一志吲，)=鬻锄，)对于随机分布。(2)【3)取(，)-一志嘲班熊塑竖斋票筹≥幽瑚D她屯：罴辩侉辩冲一。2Sz西饥n其中，62=1卜—_，＆=∑∑％，s=去∑∑(K+_。=∑(wJ．+毗)2，(∑(‘一工)2)2‘。“。。心．和Wf分别表示权重矩阵中i行和i歹

5、l之和。用下式可以检验n个区域是否存在空间白相关关系．710d、)一Ei、I、)么，2■蕨示F(6)66∥勿尸(，)I’(4)(5)Moran’sI显著正时，在距离d的范围内的观测值由趋同的趋势；当Moran’sI显著负时，在距离d的范围

6、内的观测值由不同的趋势；Moran’sf趋于零时，观测值属于独立随机分布。G统计量，Getis和Ord(1992)研究了用于局部空间关联的G统计，其计算公式为：∑％_G』(d)=业}∑_i，i幸lE(Gf(d))=∑wo(a)／n-1，砌，．(G，(d))2iW一(n．)-：1(聆-一IV2,,))lf-一s((i，)nIXijI—l—I聆一ZJI¨l其中，形=芝％(d)，；(f)-窆．．xj／(刀一1),S2(f)=主巧／(，z一1)_[；(f)]2。Z(f)={幽二型型一善叩¨砷厕一丽而一司乒矿(7)(8)(9)do)m伽啪咖阱Ⅳy盼当Z值显著正，则表明位置周围的值相对较大(高

7、于均值}，高值空间集聚；当z显著负，则表明位置i周围的值相对较小{低干均值1．低值空间集聚。但是，z统计不能用其正鲐号判断空问相f口性，3、研究医矗况和资料来薄资料来源于中国气象大灾数据库，其有351条记录．其中包舍了1949年1997年以来安徽省福建省、甘肃省广东省广西壮旋自浩区贵州省、海南省、河北省河南省、黑龙江省湖北省湖南省、吉林省江苏省江西省Ⅱ宁省、内蒙古自治区、山东省、Ⅲ西省陕西省±海市口川省新疆维吾尔族自治区云南省浙江省25十省市自治区的气象大灾数据(其中北京青海天津宁夏西藏以及台湾数据数据库中无】．数据对每玫灾☆的发生时间省份灾种f分为十旱、风雹、冻害台风艇高温5种娄

8、型)阻噩造破的经济损失进行7描述。4、194．9年一1997年全国气象大宠研究将中国气象大灾数据库中数据进行整理．生成全国气象大灾绕计表，其研究过程分为两十阶段，第一阶段为统计数据表层研究，第=阶段为统计数据深层研究，蔓一隋段：寰屡研究该阶段M总体灾喑和局部交情两方面进行研究．在总体灾{方面．分别对1949年1997年问各年全国气象大灾发生发敬全国气象大血各灾种累计发生坎数以厦各灾种累计造成经济损失对№进行统计分析n1949年1997年问各年全国气象大灾发生次数如图1