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台风灾害减灾能力测算及其在综合风险评估中的应用

文献类型:学位论文

作者刘方田
答辩日期2023-06
文献子类学术型学位
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院地理科学与资源研究所
导师石玉麟 ; 张红旗
关键词减灾能力 台风灾害 风险评估 脆弱性 致灾因子
学位名称博士
学位专业自然地理学
英文摘要台风是全球沿海地区最普遍和最具灾难性的自然灾害之一。其发生频率高,灾害强度大,影响范围广,导致灾难性的生命、基础设施和巨额财产损失。受未来气候变暖影响,台风的强度可能会增强;且随着沿海地区经济的发展,区域暴露度的增大可能会进一步增加台风灾害的损失,使得防灾减灾工作日益受到关注。加强防灾减灾能力建设,全面提高自然灾害管理水平,减少自然灾害损失,是区域实现可持续发展的必然要求。因此,加强对区域自然灾害减灾能力精准定量评估研究,促进区域综合减灾能力不断提高,对保障生命财产安全和经济社会可持续发展具有重要意义。 以往研究中,减灾能力评估指标体系较繁杂,难以统一,灾害风险评估对减灾能力考虑不足,可能影响风险评估的准确性。有鉴于此,本研究以海南岛为研究区,从灾害发生全过程构建防-抗-救一体化减灾能力评估指标体系,定量评估减灾能力。在此基础上,将减灾能力作为关键参数纳入台风脆弱性和综合风险评估研究中。建立考虑减灾能力的台风脆弱性曲线模型,揭示不同减灾能力等级的区域对台风的脆弱性差异。耦合致灾因子、暴露度和减灾能力,构建台风综合风险测度的多种数学函数模型。通过解析其与灾害损失关系,探索最佳的风险评估模型,厘定减灾能力对风险的控制作用。最后,以海口为灾害风险典型案例区,开展高分辨率灾害风险空间制图研究并提出针对性防灾减灾策略和建议。本研究主要成果与结论如下: 1.构建基于“防抗救”全过程的自然灾害减灾能力评估指标体系,定量评估海南台风减灾能力及其对模型参数变化的敏感性。 基于多指标评估的海南岛各县(市)综合减灾能力等级差异较大。处于中等及以上减灾能力水平的县(市)有6个,占33.33%。海口和三亚减灾能力水平最高,东方、乐东和临高县减灾能力水平最低。指标选取方面,迭代敏感性分析表明减灾能力结果对指标变化较敏感。灾害监测预警、防灾宣传教育、灾害保险和应急避难所是影响海南岛各县(市)减灾能力水平差异的重要因素。回归分析表明不同权重和合成方法计算的减灾能力结果的R2均超过了0.9,具有显著的相关性。因此,本研究采用的多种方法计算的减灾能力结果较为稳健。 2.构建考虑减灾能力的台风脆弱性及综合风险评估模型,揭示减灾能力对风险的控制效果。 台风脆弱性评估中,首先基于台风强度和损失率数据构建传统脆弱性曲线,解析减灾能力与传统脆弱性曲线残差的关系,证明减灾能力是解释脆弱性的有效参数;其次,构建考虑减灾能力的脆弱性曲线,区分了不同减灾能力等级的区域 对台风脆弱性的差异。构建的传统脆弱性曲线表明,基于二次多项式函数的脆弱性曲线最适合表征海南岛各县(市)承灾体对台风的脆弱性。减灾能力与传统脆弱性曲线的残差存在显著的相关性,表明减灾能力是解释脆弱性的一个有效参数。相同致灾强度下,具有高减灾能力的县(市)的损失率低于低减灾能力的县(市)。特别是在高致灾强度下,其损失率显著低于低减灾能力的县(市)。表明提高减灾能力可有效降低承灾体的脆弱性,减少灾害损失。 台风综合风险评估中,将减灾能力作为关键参数纳入风险评估程序,构建改进的风险评估函数模型,提高了其对灾害损失的解释能力,揭示了减灾能力对不同灾害强度的风险的控制作用。结果表明,相比未考虑减灾能力的风险结果,本研究构建的考虑减灾能力的台风风险结果与灾害损失的相关系数提高了约0.1。表明纳入减灾能力的风险结果提高了对灾害损失的解释能力,且可有效提高风险评估的精度。由于相关性较强,参数确定少,在纳入减灾能力时,建议将负相关函数作为台风风险评估的最优模型。历次台风风险与灾害损失的关系发现,中等和高等级致灾因子强度水平下,风险与灾损显著相关。表明减灾能力在控制中等致灾强度的台风灾害风险中发挥着重要作用。 3.高分辨率灾害风险空间制图及其防灾减灾应用以海口为台风灾害典型案例区,基于栅格尺度开展高分辨率灾害风险制图研究。风险图显示,海口北部地区台风风险较高,南部风险水平较低。统计结果表明,19.61%的区域为高和非常高风险区,主要分布在石山镇、西秀镇、海秀街道和灵山镇等沿海地区。低和非常低风险区占比为49.74%,分布在大致坡镇、三门坡镇、甲子镇和大坡镇。逻辑回归结果表明,灾害监测、房屋结构和道路可达性等指标是提高减灾能力、降低灾害风险的最重要指标。
语种中文
页码155
源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199804]  
专题地理科学与资源研究所_研究生部
推荐引用方式
GB/T 7714
刘方田. 台风灾害减灾能力测算及其在综合风险评估中的应用[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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