灰色关联度方法在宁波市暴雨灾害损失评估中的应用-毕业论文网

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目录

引言 1

1 资料与方法 1

1.1 研究区域概况 1

1.2 数据来源 1

1.3 研究方法 1

1.3.1 灾情损失评估方法 2

1.3.2 灾度方程建立方法 3

2 暴雨的基本特征 3

2.1 汛期雨量 3

2.2 暴雨日数 5

2.3 暴雨极值 6

2.4 暴雨强度 7

2.5 暴雨类型 8

3 基于灰色关联度分析法的气象灾情损失评估 9

3.1 气象灾情评估分级标准 10

3.2 气象灾情评价指标的无量纲化 10

3.3 确定基于关联度灾度的等级划分标准 11

3.4 宁波地区暴雨灾情案例计算结果分析 12

4 回归分析确定灾度评估方程 14

4.1 灾度评估方程的建立 14

4.2 模型检验 16

4.3 结合暴雨特征量的灾度分析 18

5 结论与讨论 18

参考文献 19

致谢 21

灰色关联度方法在宁波市暴雨灾害损失评估的应用

史鹏飞

, China

Abstract: To analyze the climatic characteristic of rainstorms in Ningbo city, we research on flood season rainfall, the number of heavy rain days, rain extreme, storm intensity and different types of heavy rain disasters from 1961 to 2014. Combined with storm disaster assessment and grading criteria, the Grey relation analysis method is used to calculate the 13 cases’ correlation degree of heavy rain disasters in Ningbo and compare the difference of correlation degree between different disasters. In order to establish the disaster assessment equation, we use regression analysis to study the relationship between the Grey relation degree and the evaluation indexes of disasters. The results show that this method can not only compare the difference between different disasters, but also analyze the difference between the same comparative level disasters. This study advances the assessment of heavy rain disasters from qualitative judgment to quantitative calculation and provides a scientific method to compare the different disasters quantitatively.

Key words: heavy rainfall; Grey relation analysis; disaster degree; regression analysis; quantitative calculation

引言

暴雨洪涝灾害作为主要自然灾害之一，常导致巨大的经济损失和人员伤亡，其特点是涉及面广、突发性强、破坏力大。近年来，暴雨洪涝灾害发生愈加频繁，造成的损失不断加重。2005年9月12日，宁波市遭受台风暴雨的袭击，直接经济损失达42亿元，13人因暴雨洪涝灾害死亡，受灾人口达130万。2012年8月9日，宁波地区遭受特大暴雨灾害，直接经济损失达50亿元，受灾总人口97万，损坏提防和护岸合计906处^[1]。可见，针对暴雨洪涝灾害的损失评估研究工作迫在眉睫。国外较早开展暴雨灾害损失评估研究工作，灾害发生后能快速评估损失，及时采取救援措施^[2-5]。

近年来，国内对自然灾害损失评估研究做了大量的工作。任鲁川等^[6]根据模糊灾度理论确定隶属函数，利用模糊灾度判别法对灾害损失进行等级划分。刘荆等^[7]以淮河流域为研究区域，通过相关分析法和加权求和法得到淮河流域暴雨灾害的危险图和综合分析图。吴振玲等^[8]根据暴雨灾害的特点提出了一种基于欧式距离的淮河流域暴雨灾害评估模型。然而，这些研究仅仅针对灾害损失等级进行划分，并未提供一种能够用于定量化比较不同灾例灾情差异程度的科学方法。

本文通过对历史气象资料的分析，研究汛期雨量、暴雨日数、暴雨极值、暴雨强度及暴雨类型的变化特征，分析宁波市的暴雨气候特征。依据气象部门的气象灾情评估分级标准，结合灰色系统模型，建立了基于灰色关联度的暴雨灾害损失评估方法，定量分析宁波地区1988-2013年的13个暴雨灾情案例，计算出关联度灾度并进行灾情差异程度的比较。在此基础上，研究灰色关联度灾度与各灾情评估指标间的关系，并通过回归分析建立了灾度评估方程以便更加高效得应用于暴雨灾害评估业务。

1 资料与方法

1.1 研究区域概况

宁波市位于我国东南沿海，包括6个市直辖区，3个县级市，2个县，全市总面积9816平方公里。宁波属于北亚热带湿润型季风气候，主要受季风和台风影响，年平均降水量在1310-1720mm之间^[9]。宁波是长江三角洲重要的经济中心和化学工业基地，也是我国暴雨洪涝灾害较严重的地区之一。在每年的梅雨季和台风季，宁波市都会频繁发生不同级别的暴雨洪涝灾害。暴雨洪涝灾害对宁波市的农业生产、生态环境和公共安全等造成了严重的影响。

1.2 数据来源

由宁波市气象局提供宁波市1961-2014年慈溪站、鄞州站及石浦站的历史降水资料以及1988-2013年暴雨洪涝灾情统计数据，共57个灾害过程，其中包括气象要素实况、过程最大雨量、受灾情况概述、直接经济损失、死亡人口、房屋倒损、最大雨强、平均气温以及农田受灾面积等要素。

1.3 研究方法

1.3.1 灾情损失评估方法

灰色关联度分析法是一种揭示因素间动态关联特征与程度的多因素统计分析方法，实质上根据因素间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度。用灰色关联度来反映各因素间关系的紧密程度，对整个灰色系统的变化态势作量化比较。关联度越大，则两因素间的相对变化态势越接近，反之相差越远。它的分析对象是“部分信息已知、部分信息未知”的不确定性系统^[10]，如灾情信息系统、农业系统、生态系统、水利及宏观经济等各方面，成为人们认识和改造客观系统的一个新的科学理论方法。

定义为参考序列，令其为1。其中的含义为：各灾情评估指标的函数值都是1，即灾情损失最大时的函数转换值，为比较序列。定义求差序列如下：

（1）

计算参考序列与比较序列的第项指标间绝对差值的最大值和最小值：

（2）

（3）

关联系数是描述比较序列与参考序列间关联程度的一种指标，各比较序列与参考序列的关联系数，可由下式计算得：

（4）

其中为分辨系数，一般取值0.1～0.5，此处取。当比较序列的某单项指标与参考序列间的关联系数越大，意味着该单项指标越接近于参考序列同项指标的函数值，说明越接近于标准的极重灾，灾情越重，等级越高。由于各单项指标均有关联系数，信息比较分散，不便于序列间的比较，因此把各单项指标的关联系数集中为一个平均值，即为关联度。关联度是描述比较序列和参考序列间关系程度的特征量。