以历史灾情资料为依据的农业自然灾害风险评估方法

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1、7卷2期自然灾害学报Vol.7,No.21998年5月JOURNALOFNATURALDISASTERSMay1998以历史灾情资料为依据的农业自然灾害风险评估方法黄崇福刘新立周国贤李学军(北京师范大学资源科学研究所,国家教委环境演变与自然灾害开放研究实验室,北京100875)摘要针对小区域内历史灾情资料不多的特点,引入了信息扩散的模糊数学方法,对历史灾情资料进行优化处理,提供了对农业自然灾害进行风险评估的实用方法。在“湖南省自然灾害风险监测管理信息系统”中的应用表明,该方法给出的结果同实际情况相当吻合。主题词:自然灾害农业风险评估信息扩散中国图书分类号

2、:S421引言中国是农业大国,同时又是自然灾害频发的国家。对于保险公司和政府的许多部门来说,掌握农业自然灾害风险水平是进行有关决策的重要依据。当我们研究的区域是省或省以上的基本单元时,使用通常的概率统计方法一般就可以得出满意的风险评估结果。因为此时研究者能够较容易地获得大量的历史灾情资料。随着经济的发展,人们已不再满足大区域的风险评估,因为它的平均结果掩盖了区域内的许多差别。人们希望将评估的基本单元缩小到县市一级的较小区域。此时,我们将碰到历史灾情资料严重不足的问题。通常在我国境内对县市一级来说,可以使用的历史灾情资料在10年左右,当我们研究以年发生概率

3、为风险指标的问题时,意味着只有10个左右的观测样本,远远达不到传统方法对样本数目的要求。通常的概率风险分析方法要求有30个以上样本,否则分析结果将极为不稳定,甚至与实际情况相差甚远。小样本时用通常的分析方法其结果不稳定是指:在原有样本的基础上递减1-2个样本,分析结果常常会有大的波动。与实际情况相差甚远是指:由于样本不多,风险分析模型又有明显的缺陷,分析结果与当地实际的风险可能根本不是一回事。事实上,当样本不多时,所有样本提供给我们去认识风险的知识并不完善,是不完备的,具有模糊不确定性。此时不应该把一个样本的信息看作确切的信息,看作一个确切的观测值,而应

4、该把它看作是样本代表,看作一个集值,是一个模糊集观测样本。基于这一认识,本文将信息扩散的模糊数学方法引入了自然灾害风险分析领域,用于分析小区域的风险问题,力求得到较为稳定并符合实际的风险分析结果。本文由国家自然科学基金项目(No.49571001)资助。黄崇福:34岁,副教授,研究室主任刘新立:26岁,博士研究生收稿日期:1997-09-24·2·自然灾害学报7卷2自然灾害风险定义[1]风险的概念对不同的人有不同的解释。韦伯字典将风险定义为“面临的伤害或损失的可能性”。在保险业中则定义为“灾害或可能的损失”。传统上,自然灾害的风险本质上是指自然灾害的量级

5、、时间等不确定性的概率分布。自然灾害风险评估的主要问题,就是寻找科学的途径去进行有关概率分布的估计。风险评估的数学理论问题基本等同于相关的概率统计问题。事实上,当人们对自然灾害事件的发生过程有较充分的了解时,确实可以用随机模型来描述自然灾害的某些随机规律,并把它作为自然灾害风险分析的主要结果用于防灾减灾工作。例如,在地震工程领域,地震震级的频率分布,尤其是对于中等地震,可以较合理地用指数分布来近似表达,该结果用于地震工程的某些方面,效果不错。然而,本质上人们对自然灾害事件的物理过程并不十分了解。通常只能根据历史灾害事件记录和有限的数学、物理分析手段对有关

6、规律作出较粗糙的估计。例如,许多类型的建筑物在遭遇地震袭击时的破坏机理尚不清楚,其破坏的概率风险只能用历史震害资料来估计。又如,尽管美国境内的江河地带水灾频发,但由于地区差异很大,几乎不可能用物理模型去进行概率风险分析。因此,蒙特卡罗方法被发展来判定在一给定年份哪些城市将会受到影响。在该方法中用来产生伪随机数的概率密度函数,仍建立在被模拟的有关城市的历史水灾资料之上。通常,自然灾害系统由下列三个子系统构成:灾源子系统、影响场子系统、承灾体子系统。它们的性质均影响到灾情的概率风险程度。可见,要合理地估计出一个自然灾害系统涉及的概率风险并非易事。如果勉强将一

7、个显然不合理的概率风险估计结果用来指导决策,往往会背离减灾之初衷。因此,人们许多时候宁可使用专家的经验来指导决策,也不轻信理论分析结果。为了更有效地进行自然灾害分析,重要途径之一是建立新的自然灾害风险评估理论体系。与自然灾害有关的风险事实上可以分为四种:(1)真实风险——完全由未来环境发展所决定,也可理解为真实事件。(2)统计风险——由现有可利用的数据所决定,可理解为历史现象回归。(3)预测风险——由历史研究基础上建立的系统模型进行预测分析,可理解为未来现象的预测。(4)察觉风险——由人们感觉到的风险,可理解为是一种直觉的判断。以往的理论集中于研究第二类

8、风险,自然地主要依赖于概率统计理论。而预测风险和察觉风险均可以同概率分布没有直接

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