时间：2023-08-18 09:33:00
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1 研究进展
风险分析现今已广泛运用于生物、环境、技术应用以及医学等多个领域，且发展极为迅猛。灾害大多承受着自然、社会、技术以及社会等因素的影响。因此，自然灾害风险分析是一种多学科交叉的科学，发展时间较短，以至于几乎没有成熟的成果。国内外学者对于风险分析的研究也多针对经济领域，起步较晚的自然灾害风险研究，起先是侧重于对工程项目的研究应用。通过研究建立了自然灾害系统理论体系，有了损失指标以及定量计算的方法，建立了自然灾害评估框架体系，自然灾害经济损失函数，洪水灾害模型、洪泛区价值模型、洪泛区抗灾模型及损失计算方法，同时还在台风灾害的风险评估，区域水灾的风险评估等方面取得了一些进展。
近年来有学者通过研究，在农业生态地区法的基础上，建立了华南果树生长风险分析模型，这也是国内较早在农业气象灾害中运用风险分析的方法，即便如此，我国在农业气象灾害风险评估方面的技术、理论等仍旧薄弱，对某一农业气象灾害进行相应的风险评估的技术则是一个崭新的研究课题。我国现今对于农业气象灾害的研究大都将灾害发生的实际频率作为研究基础，但是随着资料序列的增长，灾害的出现频率以及致灾强度随着时间的推移，也会产生巨大的变化，因此无法反映出真实的风险状况。尤其现在侧重研究农业气象灾害风险评估的研究报告稀缺。
2 研究方法
2.1 研究区域、灾种，资料收集、处理
本文将针对东北地区玉米冷害、北方地区冬小麦干旱、江淮地区冬小麦涝渍以及华南地区荔枝寒害等地区灾种进行叙述。
本文逐日资料来自东北地区玉米产区、北方地区冬小麦产区、江淮地区冬小麦产区以及华南地区荔枝产区近400个气象点，时段大都为40年。逐日资料缺少的个别日期在处理时通过多年平均值进行替代。相应的年实际产量以及灾情资料来自不同地区对应的统计部门。
2.2 研究思路与方法
2.2.1 研究思路
通过对农业气象灾害发生的可能性进行估计，即农业气象灾害风险分析，也就是对农业产量损失、产品质量下降，最终经济收益损失等事件由于气象灾害而导致发生的可能性大小的分析。现今利用概率论作为自然灾害风险评估的数学分析依据。
农业气象灾害系由孕灾环境、致灾因子、承灾体、灾情四要素构成，同时利用气象、产量、灾情历史资料，分别对东北地区玉米冷害、北方地区冬小麦干旱、江淮地区冬小麦涝渍以及华南地区荔枝寒害进行分析，研究在不同孕灾环境、灾害种类、发生强度下，造成的减产率、承灾体的抗灾性能。
将北方地区冬小麦干旱、江淮地区冬小麦涝渍以及华南地区荔枝寒害进行的风险评估为例，分析其主要致灾因子有：冬春少雨雪且底墒差、冬季强寒潮南下最低温度降到热带果树致害温度以下。其主要灾情为：产量减少、质量下降。依据致灾因子的强度、频率对冬小麦、荔枝灾损率以及抗灾性能进行分析，建立不同的灾损价值模型和抗灾性能模型。与此同时，还应构建北方地区冬小麦干旱和华南地区荔枝寒害致灾因子的致灾等级标准。
2.2.2 研究方法
（1）减产率序列的构建。确定一年生农作物冬小麦历年减产率，通常采用逐年实际产量偏离其趋势产量的相对气象产量的负值。趋势产量通过正交多项式逼近法、直线滑动平均法等方法确定。
（2）不同致灾指标、致灾因子序列的建立。利用长年代灾情资料、产量、气象，对不同年代北方地区的冬小麦减产率与对应发生涝渍，华南地区荔枝减产率与对应发生寒害，江淮地区的冬小麦减产率与对应发生涝渍等各种致灾因子进行相关分析，筛选出主要致灾因子；根据减产率与致灾因子量值之间的关系，建立不同致灾指标、致灾因子序列。由此得到研究区域的不同致灾因子、致灾指标的长年代序列。
（3）农业气象灾害风险估算模型的构建对研究区域分县的不同承灾体的减产率序列，不同致灾等级下的致灾指标序列分别进行指数分布、正态分布、瑞利分布、伽玛分布、威布尔分布等概率分析方法。
3 结果分析
3.1 主要农业气象灾害致灾因子及致灾指标
东北地区玉米冷害致灾因子为5～9月平均气温之和。致灾指标为一般冷害和严重冷害。北方地区冬小麦干旱致灾因子为冬小麦全生育期自然水分亏缺、降水量亏缺、拔苗期降水量。致灾等级及对应的致灾指标：轻旱70。江淮地区冬小麦涝渍致灾因子为2、3、4、5月降水持续时间及降水量。致灾等级轻度涝渍、中度涝渍、重度涝渍。根据不同时期降水量不同进行致灾指标划分。
3.2 主要农业气象灾害风险评估
本文仅针对冬小麦进行评估，其他方法类似。冬小麦干旱风险评估方法，表现出了在实际生产情况下，自然社会等因素对冬小麦产量的综合影响。造成北方冬小麦产量低的最主要因素是干旱。北方地区气候干燥，降水量少，因此干旱成为北方地区冬小麦低产的主要农业气象灾害。分析冬小麦的历年减产率，得出年际间干旱变化对冬小麦产量具有很大的影响。通过数学概率分析的方法，利用构建的正态分布模型，可以估算北方地区分县的不同冬小麦减产率范围出现的风险概率。
4 结论
依据灾害风险分析理论，本文介绍了几种我国主要农业气象灾害风险评估方法，通过对相关资料的分析，筛选出适用于东北地区玉米冷害、北方地区冬小麦干旱、江淮地区冬小麦涝渍以及华南地区荔枝寒害风险评估的主要致灾等级、致灾因子、致灾指标以及相应的减产率，初步构建了主要农业气象灾害的风险量化标准体系。
参考文献
中图分类号：K826.16文献标识码：A 文章编号：
自然灾害对于工程建筑施工来说具有非常大的影响，由于工程施工项目的自身地质环境和复杂的气候变换，往往在发生时使得工程施工进度受到很大程度的推迟，甚至会给工程施工项目整体带来非常严重的损害，给施工企业带来严重的经济损失和经济效益的损害。因此，利用有效的自然风险评估方法，风险评估的结果相应的可以作为工程一切险承保自然灾害的风险依据。
影响建筑工程自然灾害分析
影响建筑工程的自然灾害有许多，在工程施工设计过程中，应该认真勘查工程周围详细情况，对工程施工环境进行详细的了解，考虑可能发生的相关自然灾害问题，在工程设计时有针对性的增加相关防护措施，减少自然灾害对工程施工项目的影响。常见影响较为严重的自然灾害有以下几种：
地面降沉
地面降沉又被称之为地面下沉或地面凹陷，是不稳定的地质结构所造成的一种自然现象，对于工程施工项目的影响较为严重，这类自然灾害的发生频率也较高。当地面降沉现象发生以后，工程施工项目的地基结构就会受到影响，从而导致建筑项目的塌陷或是建筑项目的倒塌等问题的发生，给施工企业带来非常恶劣的影响。在施工设计过程中，应该对工程施工区域进行严格的分析和地质勘测工作，针对地质结构对建筑地基进行合理的加固和强化，尽量避免地面降沉对施工项目所造成的影响。
地震
随着我国社会经济的快速发展，自然资源的过度开采以及其他因素的影响，导致我国大部分地区的地壳活动频率较为频繁，地震灾害的发生频率也越来越高，对于工程施工项目的威胁也越来越大。在工程施工设计过程中，要加强对施工区域的地震检测工作，并根据相关资料了解当地地质结构活动是否频繁，并在建筑施工过程中注意采取一定的防震措施，如承重结构的加固，地基结构的加固等等，降低地震灾害对建筑施工项目的影响，减少施工企业的相关经济损失。
泥石流
由于自然环境的不断恶化，水土流失地区在雨水季节容易爆发山洪和泥石流等自然灾害，造成大量人员伤亡和房屋建筑的损害，这一自然灾害对工程施工企业来说也具有非常大的威胁。首先，工程施工设计过程中，要考虑当地工程建设区域有无泥石流灾害的发生历史，并对周围地质环境开展有效调查和分析，分析地质结构是否容易在雨季受到雨水影响，出现泥石流灾害的发生可能。当确定相关数据之后，施工企业要针对这一问题采取一系列的防范手段，比如提高建筑物的抗冲击能力，提高建筑的稳定性，在泥石流灾害发生后，降低泥石流对建筑施工项目的影响，确保在短时间内恢复工程施工建设，降低自然灾害对施工企业和业主的影响。
低温天气
低温天气，对于工程施工建设来说也有着非常不利的影响。一般来说，低温天气会使得部分工程材料的脆性提高，材料硬度降低，在相关环境下得施工作业，容易埋下严重的安全隐患。同时，低温天气的出现，会造成工程混凝土的凝结时间大大延长，也会使得工程施工周期大大延长，对于工程施工企业来说是非常不利的。在工程施工设计过程中，设计人员同样不要忽略低温天气对建筑施工项目的影响，做好天气预测工作，并同当地气象站建立良好的合作关系，及时获取相关数据信息，针对相关天气变化对工程施工进度做出相应的调整，从而有效避免低温天气对工程施工的影响，确保工程施工项目的顺利竣工。
工程施工自然灾害风险评估流程分析
风险评估模型的建立
确定自然灾害对工程建筑所造成的风险评估工作，首先要选取有效的风险评估模型。在进行风险评估之前，首先要绘制工程现场在险价值变化曲线，在进行风险评估前，应首先绘制工程的场地在险价值变化曲线，并以施工进展的不同阶段为主线，然后根据变化曲线来识别出各个施工阶段可能会发生的相关风险事故，根据相关自然灾害的发生时间标注在险财产价值变化曲线上，这样有利于确定相关自然风险事故所致的损失幅度。
场地在险价值就是指工程施工场地上所有处于风险中的财产价值的总和，这是工程一切险承保承保的重要内容，被保险财产在工程施工过程中因任何自然灾害或意外事故造成的物质损坏或损毁，都由相关担保企业进行赔偿，从而有效降低施工企业的经济财产损失。
（二）施工期自然灾害的损失概率和幅度分析
工程施工项目确定自然灾害所造成的损失概率和损失幅度，一般都需要由相关经验丰富的工程设计专家、工程施工专家、工程监理专家来进行相关数据的统计和分析，并结合一定的历史损失数据以获取最终的损失概率和损失幅度。这是一项较为专业且重要的评估内容，工作量大且精确性容易受到其他因素的影响而降低，因此，概率的和幅度的计算采用范围计算手段，模糊数据法来求出最终结果，以供保险企业和施工企业进行相关参考。
易损性分析
易损性分析就是根据对工程现场的相关调查数据，分析出工程施工项目中容易受到损害的相关设备和施工内容，从而有针对性的采取风险担保措施，降低施工企业的相关经济损失。经过对相关技术的调查和评估，能够求出工程平均损失率曲线和损失函数，虽然自然灾害强度的不断增加，相应的工程损失率就会不断增加。
（四）专家估计值不确定性大小的度量
专家评估值不确定性大小的度量，就是根据专家的相关评估经验以及丰富的知识水平，来评估自然灾害对工程施工项目的影响。根据专家实际评估水平和能力的不同，就会对获取不同的工程复杂性评估和自然灾害的影响效果评估数据，这些数据都会严重影响到工程风险评估的最终结果。结合专家的最终估计值能够求得工程施工项目受自然灾害的最终影响效果及影响程度，这对于施工企业来说是十分重要的，获取最终数据结果后，施工企业可以根据实际情况同承担保企业开展相应的担保合作，以降低自然灾害发生后企业的经济损失，保证施工企业的健康发展。
总结：
自然灾害对工程施工企业来说具有非常大的威胁，严重的自然灾害将会给施工项目带来巨大影响，影响工程施工进度，也会造成工程施工项目的损毁，因此，施工企业应该根据施工项目的实际情况，同相关保险企业开展有效的风险评估工作，积极进行相关工程环节的自然灾害一切险承保工作，尽量降低自然灾害对工程施工项目的影响，从而确保企业经济效益的增长，确保我国工程建筑行业的健康发展。
参考文献：
[1] 陈建军,卞艺杰. 建筑工程一切险理赔公估实务的探讨[J]. 中国资产评估, 2006,(11) .
[2] 郭振华. 大型项目建筑工程一切险承保风险评估方法[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2005,(07) .
中图分类号：B503文献标识码： A
中国是世界上自然灾害最严重的国家之一。自然灾害的多发性与严重性是由其特有的自然地理环境决定的，中国大陆东濒太平洋，陆海大气系统相互作用，关系复杂，天气形势异常多变，各种气象与海洋灾害时有发生。中国地势西高东低，降雨时空分布不均，易形成大范围的洪、涝、旱灾害；因位于环太平洋与亚欧两大地震带之间，地壳活动剧烈，是世界上大陆地震最多和地质灾害最严重的地区；中国有约70%以上的城市分布在气象灾害、海洋灾害、洪水灾害和地震灾害都十分严重地区。而工程建设项目多是暴露于这些自然灾害之下的，灾害的多发必然会对建设项目产生很大的影响和损失，因此有必要对工程建设项目中的自然风险进行合理的评估和管理。
自然灾害风险概述
自然风险是涵盖于风险范畴内的，它是由某一种自然灾害发生所造成的损失的不确定性。在灾害学研究理论中，认为风险是在一定时间和区域内某一致灾因子可能导致的损失(死
亡、受伤、财产损失、对经济的影响)，其中致灾因子是一定时间和区域内的一个危险事件，或者一个潜在破坏性现象出现的概率。
自然灾害的分类，一是气象灾害：台风、暴雨、雷击、寒潮、高温及干旱等；二是地质灾害：地震、泥石流、滑坡、崩塌、地裂、火山等；
自然灾害一旦发生，往往不是孤立的，而是形成复杂的自然灾害系统。它们常常在某一地区或某一时段集中产生一系列灾害群或灾害链。许多自然灾害、特别是强度大的自然灾害，常常诱发或引起一连串的次生灾害与衍生灾害，形成灾害链；灾害群与灾害链交织在一起往往放大了自然灾害的效应，从而制约着自然灾害风险系统影响结果。
2. 自然灾害对工程项目建设的影响
工程建设项目管理包含了在建筑施工全过程当中的一切有关质量与安全施工的组织和管理活动，其主要是通过严加控制施工过程中的各个要素，从而使得这些要素当中的危险状态或危险行为能够得到有效的降低甚至达到完全消除，以此来降低一般事故的发生概率乃至杜绝重大事故发生的目标。随着全球气候的变暖和城市化的发展，自然灾害发生的频率和损失与年俱增，随之而来的便是自然灾害因素对建筑施工的影响也越来越大，通过一系列科学合理、行之有效的施工质量与安全管理措施的实施，尽量避免或降低建筑施工因自然灾害而受到损失是当务之急。
自然灾害风险对建设施工的影响主要体现在对工程项目进度控制的影响（工期），工程项目质量管理的影响和施工成本的影响。
2.1 自然灾害对工程进度的影响
建筑施工大多为室外露天作业，施工进度经常会受到自然环境因素的影响。尤其是发生不良气候条件和极端天气时，如高温、台风、暴雨、地震等条件下工人的工作效率会收到很大的影响。发生自然灾害导致的停工，各地方都有规定，当温度、风力达到一定级别时，工地必须停止施工。自然灾害发生时，或由于建筑或设备发生损害进行修复而必须增加的时间。再者，当自然灾害导致建筑材料的运输路线破坏、受堵，而建筑材料又不充足时则在很大程度上也会导致施工工期的拖延，如大雨、泥石流、山体滑坡导致交通路线中断等。
2.2 自然灾害对工程质量的影响
自然灾害的发生必然会对工程项目质量产生影响，这主要体现在发生极端天气现象时会对建筑材料的性能产生影响。如气温、湿度、风力等自然环境发生变化都会对钢筋砼的浇筑及养护产生影响。如：在高温下拌合和浇筑混凝土，水分蒸发快，引起坍落度损失，难以保证所设计的坍落度，易降低混凝土的强度、抗渗和耐久性。且高温时，水泥水化反应加快，混凝土凝结较快，施工操作时间变短，容易因捣固不良造成蜂窝、麻面以及“冷缝”等质量问题；如果脱模后不能及时浇水养护，混凝土脱水将影响水化反应的正常进行，不仅降低强度，而且加大混凝土收缩，易出现干缩裂缝。
2.3 自然灾害对施工成本的影响
自然灾害对施工成本的影响主要体现在灾害造成的直接破坏损失。其次，一些重大灾害会导致城市、农业、工业等大范围的破坏及损失，由此会使建筑材料价格产生变动。
3．工程建设项目中自然风险评估
自然灾害风险评估将灾害发生破坏与损失的大小直接与暴露于灾害风险中的承灾体相关，灾害研究开始关注人类及其活动所在的社会和资源等背景条件形成承灾体论。此时自然灾害风险评估基于对承灾体分类的基础上，进行承灾体暴露与脆弱性(易损性)分析评价。
3.1自然灾害的风险分析
灾害风险分析包括灾害危险性分析、承灾体脆弱性分析和灾害损失分析三部分。通过对历史灾害事件的频率、强度分析得出灾害风险分析的结果为：特定灾种在一定区域未来时间段内遭受某种强度灾害的概率。衡量灾害风险水平大小的基本指标包括：(1)空间范围(2)时间(段)(3)灾害强度(频率)(4)发生概率。即灾害风险可理解为空间、时间、灾害事件、灾害强度和概率的函数即：
3-1
其中，R为灾害风险，R为区域，T为时间间隔，H为灾害事件，I为灾害发生的强度(可以理解为灾害可能造成的损失)，P为发生概率。灾害风险即为表征一定区域未来一定时间段内遭受某种强度灾害事件带来的损失的发生概率。
基于数学概率统计基本原理，可以获得任何事件的频率和概率函数关系。Tobin和Montz提出概率数学模型中关于概率和年超越概率(Annual Exeeeden probability，简称AEP)的函数关系式3-2。
3-2
3-3
其中P为概率，AEP为年超越概率，F为频率，Ri为周期，t为时间段。在精度要求不高的情况下，年超越概率在数值上等于频率，等于回归周期的倒数(式3-3)，这样损失的概率可以由灾害强度频率推算求得。
3. 2自然灾害的风险评价
在灾害风险分析完成后，灾害风险值的时间、空间分布业已完成；灾害风险评价首要任务就是将上述定量分析的结果合理分级。最终提出灾害风险水平等级及相应的应对策略。通过编制区域灾害风险图，以反映区域自然灾害风险等级。
灾害风险由极大损失和发生概率表征，风险分级取决于灾害损失和发生概率分分级状况。如果将灾害损失和发生概率分别划分为5个级别，那么灾害风险级别则由二者的判别矩阵加以确定。灾害风险分为4级，低风险、中风险、高风险和极高风险。
灾害风险等级判别矩阵
低风险包括3种损失和概率组合类型，中风险包括10种损失和概率组合类型，高风险包括9种损失和概率组合类型，极高风险包括3种损失和概率组合类型
4. 结论
建设项目作为一个自然灾害巨承灾体，具有暴露要素集中和发生灾害损失巨大等特点，受到国内外学者广泛的关注。随着全球气候变暖和城市化进程加速，建设区承受各种自然灾害频率和强度日益加剧，因而工程项目建设区也就成为自然灾害风险研究的重要区域。开展建设项目自然灾害风险研究，构建自然灾害脆弱性评价指标体系与评价方法，建立自然灾害风险评估程序与动态评估模型，实现区域自然灾害风险区划，集成开发自然灾害风险评估工具集，从而为工程项目制定综合自然灾害风险管理制度、应急控制预案和可持续发展战略提供坚实的理论基础与科学依据。
参考文献：
[1] 刘博，唐微木.巨灾风险评估模型的发展与研究[J].自然灾害学报，第20卷第6期，2011年12月：47-52.
近年来由于全球气候变化影响，灾害的发生频次、强度不断增加，影响的范围逐年增大。而旅游业由于自身的高敏感性，当灾害发生时，旅游系统中某旅游因素由于受灾害影响，产生负向变化或外界依托因素的负向变化，都有可能引起旅游业的波动震荡。因此，旅游业成为整个国民经济中最易受到冲击的行业。
中国针对旅游灾害方面的研究起步较晚，且定性研究较多，定量研究较少。20世纪70年代由于世界范围内受到能源危机的影响，国际旅行协会对危机开始重视。此后世界旅游组织把旅游目的地的灾害事件也做了相关定义：影响旅游者信心，并会危及到该地旅游业持续正常运转的任何不曾预见的事件。刘浩龙等从致灾因子的危险性、旅游资源易损性和风险防治能力三个方面选取8个评估指标，建立内蒙古克什克腾旗的景区旅游资源灾害风险综合评估模型。罗振军等从旅游者自身、景区管理和社会综合因素等方面分析了旅游景区事故的主要风险和发生机理。袁红从区域旅游资源自然灾害、区域旅游资源社会灾害、区域旅游资源旅游发展灾害三个方面详细论述了区域旅游资源灾害风险管理的特点与措施。赵黎明等从灾害发生的频度和破坏性来评价灾害的危险性：从旅游者、旅游资源、旅游生态环境和旅游经济四个方面来评价系统的脆弱性：根据预警和救灾恢复两方面评价防灾救灾能力。席建超等选取交通、治安、卫生、住宿、气候、旅游线路、医疗救援7个层面共有14个评估指标，建立旅游风险评价模型。
综上所述，国内对于旅游灾害风险评价都是从其灾害的致灾因子的危险性、承灾体的易损性及防灾减灾三个方面上进行评价研究，并且评价尺度都是从行政区尺度或景观尺度进行区划。一般而言，自然灾害风险形成机制是从致灾因子的危险性、承灾体的暴露性及易损性（脆弱性）3个方面进行研究。区域旅游资源灾害既具有自然属性，也具有社会属性，所以除以上3个方面外，防灾减灾能力也是灾害风险形成中不可缺少的重要因素。
本研究利用现代灾害风险评价理论为基础，从行政区尺度和网格尺度对吉林省区域旅游资源灾害进行风险评价，尝试打破行政区的限制，在小空间尺度上应用灾害风险指数对区域旅游资源灾害进行风险评价。并提出区域旅游资源灾害风险是危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力共同作用的结果。
7.结论
本研究根据自然灾害风险评估基本理论，以行政区、网格为评价单元，从两种空间尺度对吉林省旅游资源灾害风险进行评价，讨论了两种空间尺度风险评价方法。在对比分析研究过程和研究结果后，得出以下结论。
中图分类号S165+.25文献标识码A文章编号1007-5739(2009)14-0269-02
风险分析在近20~30年来得到迅速发展，并已广泛应用于生物、医学、环境、技术应用和工程等领域。但针对某种农业气象灾害风险评估的研究较少，现有的成果也不很完善。今后农业气象灾害的风险评估，应该向哪个方面发展，是从事这一方面研究的工作者所要考虑的问题。因此，笔者对前人研究的成果进行总结和分析，找出其优缺点，以便在今后的工作中，扬长避短，少走弯路，更好地服务于农业生产。
1风险评估研究现状
1.1国内研究现状
农业气象灾害风险评估的国内研究，有李世奎、霍治国、王道龙等[1]主编的《中国农业灾害风险评价与对策》一书，此书以风险分析技术为核心，探讨了农业自然灾害分析的理论、概念、方法和模型。但是，有关农业气象灾害风险评估理论的基础研究仍相当薄弱。邓国等[2]提出用解析概率密度曲线法估计粮食产量序列的风险概率，对中国粮食产量不同风险类型进行了分区研究。薛昌颖等[3]利用河北及京津地区1949~2001年的冬小麦实际产量资料，选取历年减产率的变异系数、历年平均减产率和减产率风险概率作为评价指标，估算了干旱气候条件下河北及京津地区历年冬小麦产量灾损的风险水平。黄崇福等[4]针对湖南省各县市1979~1993年的灾情资料时间序列短、数量少的情况，引入模糊数学方法，对干旱等农业自然灾害进行了风险估算，并通过专题图直观地展示了风险的分布及其空间变化趋势。经文献检索，在风险评估方面，农业气象灾害风险评价标准还缺乏统一的认识和实践检验，实用性和可操作性强的风险评价模型甚少。
朱自玺等[5]做了小麦干旱风险评估技术和方法的研究，他们从降水资料出发，先按降水负距平绝对值的大小不同划分为不同的干旱等级，再求出不同干旱等级发生的概率，以此为基础建立了小麦气候干旱风险指数模型Ic=α1Is+α2Ie，式中Is为全生育期风险指数，Ie为小麦拔节期风险指数，α1、α2分别为其权重系数。然后又从作物需水量和供水量出发，按作物缺水程度不同划分为不同的干旱等级，算出不同干旱等级出现的概率，以此为基础建立了作物干旱风险指数模型Id=α1Is+α2Ie+α3Im，其中Is、Ie和Im分别为小麦全生育期、拔节期和灌浆期的作物干旱风险指数，α1、α2和α3分别为其权重系数。最后在气候干旱模型和作物干旱模型的基础上，建立了综合干旱风险指数模型I=(Ic+Id)/2，其中Ic为气候干旱风险指数，Id为作物干旱风险指数，并在此基础上对华北平原冬小麦干旱风险进行了评估和区划。中国农业大学的王素艳[6]做了北方冬小麦干旱风险评估及风险区划研究，对北方冬小麦干旱特征进行了详细分析，以此为基础对北方地区的光温和气候生产力进行了评估，建立了风险评估指标体系，并进一步做了北方冬小麦干旱灾损风险区划，这是对小麦干旱风险评估和区划的一次系统和详细的研究。
1.2国外研究现状
在国外的风险评估研究中，往往根据研究的侧重点将模型分为社会风险、经济风险、环境风险、潜在风险及综合风险等类型，各个类型内部又包含应用于不同领域的多个估算模型。以社会风险为例，所谓社会风险是指相对于某一给定的区域，或某一给定的人群，由某种灾害所引起的受损害的人数与其发生频率之间的关系。这种关系常用FN伤亡频率图表示。至于其评估模型，有Piers提出的AWR模型[7]，Carter提出的SRI模型[8]及HSE提出的COMAH模型[9]等，其中COMAH模型主要应用于土地利用与规划方面。美英等国是国际上最先提出风险理论和应用的国家。美国学者WilliamJ.Petak和ArthurA.Atkisson在《自然灾害风险评价与减灾对策》一书中对美国主要自然灾害的风险分析进行了详细的论述。该书总结了美国主要自然灾害的风险与损失期望值，并在风险决策，特别是灾害管理政策的制定和减灾效益分析方面进行了详细的论述，但针对农业灾害的风险评估技术基本没有涉及[10]。日本继美英之后也比较注重风险评估和区划的研究，其针对强，注重实效，取得了令人瞩目的成就。日本于1998年建立了风险分析协会，其研究重点在环境和环境恶化方面。他们认识到，由于使用了现代科学技术，使原本脆弱的环境更加恶化，原本复杂的世界带来更多不确定性[10]。总体上，国外学者在风险分析研究方面多侧重于经济领域，对具体的某一种农业灾害风险分析的研究还不多见。
2风险评估中存在的问题
2.1风险评估指标中存在的问题
经文献检索，在国内农业气象灾害风险评估方面，一般有干旱风险评估、涝洪风险评估、冻害风险评估等。但在风险评估指标上，尤其是在干旱风险评估指标方面，虽然指标很多，但在评估中实用的指标很少，几乎所有关于干旱灾害风险评估文献中，都用降水负距平作为干旱灾害风险评估指标，即从某地某一时段(作物一个生长周期、某一生长段、年、季、月、旬、周或规定的天数内)的降雨量(观测值或预报值)与该地区该时段内的多年平均降雨量相比较而确定作物干旱程度，并在此基础上进行作物产量灾损程度、作物干旱灾害风险综合评估和区划等一系列工作。用降水负距平作为作物干旱评估指标，有一定的局限性。因为作物干旱灾害受多种因素的影响，其中包括作物田地土壤墒情的好坏、土壤性质、当地地下水位的高低、某一时期大气降水量的多少、人为水分补给量的多少、作物当时的表现症状等。其中跟作物干旱有最直接、最大关系的就是土壤墒情是否适宜，即土壤含水量的多少。在短期内，某一时段降水偏少，如果前期降水量偏多，则土壤墒情也会较好，作物并不一定发生干旱；或者地下水位较高，或者人为进行了灌溉，作物地块土壤墒情也不会差，作物也不会发生干旱。长时期的干旱，是由于大气环流的影响，导致降水量偏少所致，才有可能导致土壤干旱。因此用降水负距平作为作物干旱灾害评估指标，干旱时期越长，评估结果才会越准确。而对于短期干旱或干旱期间采取了灌溉措施，用降水负距平作为作物干旱评估指标评估的结果准确性较低，缺乏科学性。特别是近些年，随着农业生产条件的提高，灌溉面积的增大，再单纯的用降水负距平来评估作物干旱发生的风险情况，则不但短期干旱评估不准确，恐怕连长期干旱评估的结果都不可靠了。用土壤墒情作为作物干旱评估指标，因为作物根系直接生活在土壤中，是从土壤中而不是从大气中吸收生长发育所需的水分，土壤墒情的好坏直接影响到作物的生长状况。土壤墒情良好，作物生长顺利，表现较好；土壤墒情较差，作物生长不良，表现出干旱症状，并进而影响产量。不管用何种方式补充土壤水分，只要土壤墒情较好，作物就不受干旱影响。因此，用土壤墒情作为作物干旱灾害评估指标，既克服了用降水负距平作为干旱评估指标的缺点，又克服了农业生产水平的影响，无论是对短期干旱或长期干旱评估都会较为准确。
2.2风险评估及区划中存在的问题
研究方法
鉴于参数估计方法和非参数估计方法在农业自然灾害风险评估中的不适用性特点，该研究欲寻求新的方法对农业自然风险进行科学评估。该种新方法将尽量做到:①在估计损失概率的过程中事先不设定损失的具体分布形式;②适合于小样本情况。非参数核密度估计的信息扩散方法正满足了上述2点要求，是为了弥补信息不足而考虑优化利用样本模糊信息的一种对样本进行集值化的模糊数学处理方法。信息扩散方法被引入灾害风险评估后，被广泛用于洪涝灾害、气象灾害、火灾和地震等灾害风险的评估。信息扩散方法的提出源于观测样本可能存在的信息非完备的特性。该方法认为，某个样本数据所带的信息并不仅反映某一个样本点的信息，而是带有整个样本空间的所有样本点的信息。因此，在得到一个具体的样本数据以后，将这种样本数据看成是样本空间的一个模糊子集，在具体的计算过程中必须将该样本点所带的信息扩散到整个样本空间，或者说分配到整个样本空间中的每一个样本点。当所有样本数据的信息分配完成以后，样本空间中的每一个样本点都带有全部样本数据的信息，从而形成样本信息在样本空间中的一个分布，该种分布即所寻求的农业自然风险的损失分布。
模型、数据处理及实证结果———以内蒙古干旱风险评估为例
内蒙古是我国粮食主产区之一，也是农业自然灾害最严重的地区之一。在1995～2010年的16年间，内蒙古年均农业旱灾受灾率达37．24%，年均农业旱灾成灾率达22．42%，干旱风险是内蒙古农业经济稳定发展的主要制约因素之一。
1理论模型设作物旱灾风险指数的基础论域为U={u1，u2，…，um}，u∈［0，1］，某地区第i年的旱灾风险指数的样本观测数据为xi，i=1，2，…，n。设xi的信息按正态分布规律扩散给样本空间中的每一个样本点uj，其扩散模型为:然后可根据文献［6］的处理过程进行相应的作物旱灾风险评估。
2数据及实证结果研究数据来源于各年《中国农业统计年鉴》和《中国统计年鉴》，由于这2种统计年鉴中的灾情数据都未区分所受灾害的具体作物品种，因此，该研究分析也未区分具体作物种类。根据《中国农业统计年鉴》得到的1995～2010年的内蒙古农作物旱灾受灾和成灾数据，进行如下处理:具体数据见表1。考虑到便于编程处理和计算精度，把旱灾风险指数的论域分成100个等分，使用信息扩散法来计算旱灾受灾率和成灾率，即令m=101，U={u1，u2，…，u101}中的u1，u2，…，u101分别为0，0．01，0．02，…，1。通过计算可得旱灾受灾率和成灾率的概率。再算出农业旱灾率和成灾率超过某个阈值的超越概率，结果见表2和表3。
根据1985～2011年的统计数据计算了内蒙古地区农业旱灾风险，结果表明:在内蒙古地区旱灾年年发生，且农作物受损程度较大，受灾程度主要集中在60%以内;受损程度超过60%以上的可能性很小。内蒙古旱灾风险对农业生产的危害是相当严重的。具体而言，内蒙古每年都会遇到旱灾受灾率为15%的干旱风险事件;每2年一遇旱灾受灾率35%的灾害事件;每5年遭遇一次旱灾受灾率为55%的灾害事件;几乎每10年发生一次受灾率为60%的干旱灾害;旱灾受灾率超过80%的概率极低，为百年一遇的灾害事件。内蒙古今后每年都会发生旱灾成灾率强度大于5%的灾害事件，成灾率大于50%的灾害事件发生概率极低。
[中图分类号] F230 [文献标识码] A
Abstract： Urban waterlogging caused by excessive rain is a meteorological disaster that happens abruptly with great destructiveness and difficulties for relief， bringing about dangers to the safety of urban residents and infrastructure. The study elaborates the definition of urban waterlogging disaster caused by excessive rain on the basis of risk theory and risk formation system of natural disasters. It also builds a conceptual model for the risk evaluation and an index system from four aspects， including the risk of disaster-inducing factors， the exposure degree and vulnerability of hazard-bearing body， and the ability for preventing disasters and reducing damage. A risk evaluation model is set up by means of weighted-evaluating and analytic hierarchy process， providing a basis for the study of quantitative assessment of risks of urban waterlogging disaster.
Key words： urban waterlogging disaster caused by excessive rain， risk evaluation， index system， conceptual model
随着城市化进程与全球气候变暖日益加剧，导致城市暴雨积涝灾害频发，给城市居民出行安全、交通、地下管线等造成重大威胁，已经严重阻碍了我国城市可持续发展。城市暴雨积涝灾害作为城市灾害的一种，受到气象条件、下垫面条件、排水管网分布等自然和人为因素影响，其发生原因极为复杂，具有一定的随机性和不确定性。由于国际灾害管理发展的趋势已经向风险管理转变，在城市灾害的预防、防备和减灾工作中风险管理是灾害预防的重要工具[1]，因此灾害风险评估作为灾害风险管理的核心内容，是现代国际防灾减灾工作中研究普遍关注的热点问题[2]。
目前，城市暴雨积涝灾害风险评价常用方法主要归纳一下三点（1）从风险自身角度，将灾害风险定义为一定概率条件的损失[3-4]，该方法利用历史数据拟合出承灾体的损失曲线，实现城市暴雨积涝灾害风险评价。但此方法用到的历史调查数据进行拟合损失曲线，当历史1数据有缺失的情况下，会导致拟合曲线结果误差较大；（2）从致灾因子的角度，认为灾害风险是致灾因子出现的概率[5-6]，以积涝数值模型为基础，对城市可能受到的积涝灾害风险进行评价。该方法实际上只是从积涝灾害的危险性进行评价，对承灾体的脆弱性、暴露性及防灾减灾能力并没有考虑；（3）以灾害风险系统理论为基础，定义为灾害风险是致灾因子危险性、暴露性及脆弱性共同作用的结果。但此种方法并没有考虑城市的防灾减灾能力，由于城市的防灾减灾能力大小对城市暴雨积涝灾害发生的可能性及大小都有所影响，因此防灾减灾能力是必不可缺少的因子之一。
近年来，城市暴雨积涝灾害的发生已经给城市居民的生命、财产等造成巨大损失。同时，也给城市发展及经济建设、社会安定带来巨大的负面影响，严重阻碍了城市可持续发展。因此，需对城市暴雨积涝灾害进行风险管理，开展城市暴雨积涝灾害风险管理相关研究，实现我国城市暴雨积涝灾害由危机管理向风险管理的转变，提升我国城市暴雨积涝灾害应急管理能力。
一、城市暴雨积涝灾害风险基本概念与形成机制
城市暴雨积涝灾害风险研究中涉及到城市暴雨积涝、城市暴雨积涝灾害、城市暴雨积涝灾害风险三个基本概念。目前对城市暴雨积涝灾害风险中的基本概念界定不清，尚未得到统一，对后续的一些研究带来不便。因此，在城市暴雨积涝灾害风险研究前要先声明相关概念的相关性与差异性。
暴雨（torrentialrain）是降雨强度很大的雨，雨势很大。一般指每小时降雨量16mm以上，或连续12h降雨量30mm以上，或连续24h降雨量50mm以上的降水。根据国家气象局规定，24h降水量为50mm或以上的雨量称为“暴雨”。按其降水强度大小又分为三个等级，即24h降水量为50-99.9mm称为“暴雨”；100-250mm降水量为“大暴雨”；250mm以上降水量为“特大暴雨”。
（一）城市暴雨积涝的含义
城市积涝是指由于短时强降水或过程雨量偏大造成径流过多，在地势低洼、排水不畅等情况下而形成城市道路积水。目前，城市暴雨积涝形成原因主要包括：（1）随着全球气候变暖与城市化进程加快，城市暴雨发生的强度与频次日益增加，是城市积涝的诱因；（2）城市化进程加快，城市下垫面中的植被、土地由混凝土、沥青、水泥路等所代替，导致地面下渗率降低，地表产汇留时间大大缩短，加剧了城市积涝形成；（3）城市扩展过快，排水管网建设跟不上城市建设，尤其是老城区的排水管网覆盖率较低，不能满足排水需要。
（二）城市暴雨积涝灾害的含义
城市暴雨积涝灾害是指由于城市区域遭受短时强降雨或是过程雨量偏大，在地势低洼、排水不畅等情况下而形成城市道路积水，并对城市居民出行安全、城市基础设施、地下管网等造成严重损失。城市暴雨积涝灾害主要是降雨引起的，尤其是暴雨，其中暴雨发生强度与频次是主要的致灾因子。承灾体为城市居民、建筑物、城市基础设施、地下管网等。孕灾环境为城市特殊的下垫面、地下排水管网及城市局地气候等。
（三）城市暴雨积涝灾害风险内涵
城市暴雨积涝灾害风险是指未来若干年内可能达到的灾害程度及其发生的可能性。城市暴雨积涝灾害具有突发性、随机性、损失性和不确定性特征。当城市暴雨积涝发生后对城市居民、基础设施、地下管网等造成损失时才能称为灾害。而城市暴雨积涝灾害风险则是灾害发生的可能性，只有可能性变为现实才成为灾害。因此城市暴雨积涝、城市暴雨积涝灾害、城市暴雨积涝灾害风险三个概念不能等同。
（四）城市暴雨积涝灾害形成机制与概念框架
城市暴雨积涝灾害风险作为气象灾害风险的一种，是城市人地系统相互作用的产物。城市暴雨积涝灾害风险是城市暴雨积涝灾害危险性及其后果变成现实的可能性的定量特征。据自然灾害风险的形成机理，本研究把城市暴雨积涝灾害风险的形成机理概括为致灾因子的危险性（H），承灾体的暴露性（E）和脆弱性（V），防灾减灾能力（R）相互作用的结果[7]（图1）。由于城市暴雨积涝灾害的特殊性，所以城市暴雨积涝灾害风险的各个因素之间关系是区别于其它自然灾害的重要特征。
图1 城市暴雨积涝灾害风险形成机理
城市暴雨积涝灾害积涝灾害危险性是城市区域发生积涝灾害的危险程度，还可理解为发生的可能性。在危险性评价指标体系中包括孕灾环境和积涝灾害暴雨发生因素。根据城市暴雨积涝灾害历史资料发现，其发生的主要致灾因子为暴雨，表示方法用暴雨强度或是频度；孕灾环境为某地区的积涝灾害的环境状况，文中选择不透水面积、地面糙率、高程、坡度、坡向、排水管网密度为孕灾环境因子。
城市暴雨积涝灾害暴露性因子选择主要有生命暴露性和经济暴露性。生命暴露性因子为研究区居民数量、密度；经济暴露性包括建筑物数量、道路基础设施数量、地下管线密度、地铁网络密度等。
城市暴雨积涝灾害脆弱性或易损性包括生命脆弱和经济脆弱性。生命脆弱性因子选择0-14岁、60岁以上年龄居民，经济脆弱性选择平房数量、地下室数量、道路基础设施类型、道路类型、地下网线、电线等材质、积涝灾害等级经济损失额度比等。
城市暴雨积涝灾害防灾减灾能力包括研究区防涝人员数量、排涝设备数量、反应时间、防涝资金投入、人均可支配收入、积涝灾害保险、应急避难所、应急反应时间等。基于上述城市暴雨积涝灾害风险形成机制及四因子分析结果，构建图2城市暴雨积涝灾害风险概念框架。
二、城市暴雨积涝灾害风险评价研究方法与技术流程
（一）研究方法
1.自然灾害风险指数法
自然灾害风险指标未来若干年内可能达到的灾害程度及其发生的可能性。在区域自然灾害风险形成过程中，危险性（H）、暴露性（E）、脆弱性（V）及防灾减灾能力（R）四者综合作用的结果，自然灾害风险度计算公式为[7]：
自然灾害风险度=H×E×V×R
自然灾害危险性是指造成灾害的自然变异的程度，主要是灾变活动规模（强度）和活动频次（概率）决定的[8]。当至灾因子强度越大、频次越高，所造成的破坏损失越严重，灾害风险也就越大。暴露性是指承灾体（人、财产、建筑物等）暴露于灾害危险中的数量与程度。某地区暴露于危险因素的人、财产等越多即受财产价值密度越高，可能遭受潜在损失就越大，灾害风险越大。脆弱性是指在给定危险地区存在的所有任何财产由于潜在的危险因素而造成的伤害或损失程度，综合反映了自然灾害的损失程度。承灾体的脆弱性越低，灾害损失就越小，灾害风险也就越小，反之越大。承灾体脆弱性大小，与其物质成分、结构有关，同时与防灾减灾能力也密切相关。防灾减灾能力则是指灾区在长期或短期内能够从灾害中恢复程度，包括减灾投入、应急能力、资源装备等。防灾减灾能力越高，可能遭受潜在损失就越小，灾害风险越小。
2.层次分析法（AHP）
层次分析法是目前较为常用的一种对指标进行定量分析方法。该方法的思路主要是利用相关领域的多位专家的经验，对每个因子进行两两比较、判断并赋值，得到判断矩阵，经过计算得到评价指标中每一个因子的权重值，并进行一致性检验。通过对指标进行一对一的比较，可以连续进行并能随时进行改进，是比较常见的一种计算方法[9、10]。
3.加权综合评价法
加权综合评分法是假设由于指标i量化值得不同，而使每个指标i对于特定因子j的影响程度存在差别，公式为：
CVj=∑mi=1QVijWCi （1）
式中，CVj是评价因子的总值，QVij是对于因子j的指标i（QVij），WCi是指标i的重值（0≤WCi≤1），通过AHP方法计算得出，m是评价指标个数。
（二）城市暴雨积涝灾害风险评价技术流程
依据上述城市暴雨积涝灾害风险形成机制与概念框架，本文提出了城市暴雨积涝灾害风险评价基本过程。其过程包括基本步骤如下：1）数据收集与处理；2）城市暴雨积涝灾害数据库构建；3）城市暴雨积涝灾害风险辨识与风险模型建立；4）城市暴雨积涝灾害风险评价。
图3 城市暴雨积涝灾害风险评价技术流程
三、城市暴雨积涝灾害风险评价指标体系与评价模型
（一）城市暴雨积涝灾害风险评价体系建立
城市暴雨积涝灾害主要对城市居民出行安全[11]、交通、地下管网及基础设施造成重大威胁。具体表现在当积涝灾害发生时会造成城市道路大量积水，造成交通阻塞，居民无法正常出行，在某些积水较重路段会对居民生命安全造成严重影响；当地下设施进水，会造成地下设施、管网遭受破坏，地铁被淹等。根据上述城市暴雨积涝灾害风险的形成机制与概念框架，并依据指标体系选取原则，利用层次分析法（AHP），综合构建城市暴雨积涝灾害风险评价指标体系（见下表）。
城市暴雨积涝灾害风险评价指标体系表
（二）城市暴雨积涝灾害风险评价指标量化
对于指标体系中无法直接量化的指标，可以采取赋值法对该指标进行赋值。如：受教育程度、地下网线、电线等材质，可根据专家经验赋予相应的值。
（三）城市暴雨积涝灾害风险评价模型构建
式中CRWD是城市暴雨积涝灾害风险指数，用来表示城市暴雨积涝灾害风险程度，其值越大，城市暴雨积涝灾害风险指数越大；H、E、V、R分别表示城市暴雨积涝灾害风险的危险性、暴露性、脆弱性及防灾减灾能力因子指数；WH、WE、WV、WR分别表示危险性、暴露性、脆弱性及防灾减灾能力因子的权重；Xi是指标i量化后的值；Wi为指标i的权重，表示各指标对形成城市暴雨积涝灾害风险的主要因子的相对重要性。变量α是常数（0≤α≤1），用来描述防灾减灾能力对于减少总的CRWD所起的作用。
四、结论
本文依据自然灾害风险理论及城市暴雨积涝灾害风险形成机制，讨论了城市暴雨积涝、城市暴雨积涝灾害及城市暴雨积涝灾害风险三者之间相关性与差异性，并依此为基础，给出了城市暴雨积涝灾害风险评价的基本概念框架，构建了城市暴雨积涝灾害评价指标与模型。城市暴雨积涝灾害是近些年城市常见的一种气象灾害，其评价过程较为复杂，目前针对此项研究的内容较少，至今缺乏统一的程序与范式，尤其是针对城市地区小尺度的暴雨积涝灾害风险评估理论和方法的系统研究尚待深入开展。因此，本文着重对此方面进行了探讨，并提出了一套城市暴雨积涝灾害风险评估的思路与方法，创建了城市暴雨积涝灾害的风险评估模型与范式，以充实、完善城市自然灾害风险评估研究理论与方法，为我国制订城市暴雨积涝灾害风险管理和规划提供依据。
[参 考 文 献]
[1]许世远，王军，石纯，等.沿海城市自然灾害风险研究[J].地理学报，2006，61（2）：127-138
[2]DIIJEY M，CHEN R S，DEICHMANN U，et aL Natural Disaster Hotspots：A Global Risk Analysis Synthesis Report[R].Washing-ton DC：Hazard Management Unit，World Bank，2005，1-132
[3]殷杰，尹占娥，王军，等.基于GIS的城市社区暴雨内涝灾害风险评估[J].地理与地理信息科学，2009，25（6）：93-95.
[4]尹占娥，许世远，殷杰，等.基于小尺度的城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险评估[J].地理学报，2010，65（5）：555-559
[5]解以扬，韩素芹，由立宏，等.天津市暴雨内涝灾害风险分析[J].气象科学，2004，24（3）：343-348
[6]郑传新，米浦强，陈剑兵，等.柳州市积涝过程模拟及灾害风险评估[J].气象，2007，33（11）：73-7
[7]张继权，冈田宪夫，多多纳裕一.综合自然灾害风险管理-全面整合的模式与中国的战略选择[J].自然灾害学报，2006，15（1）：29-37
[8]张继权，刘兴朋，佟志军.草原火灾风险评价与分区―以吉林省西部草原为例[J].地理研究，2007，26（4）：756-760
在进行风险评估前，应首先绘制工程的场地在险价值变化曲线，并以施工进展的不同阶段为主线’识别出各个阶段可能发生的风险事故，根据其发生时间置于在险财产价值变化曲线上，这样就便于确 定每一风险事故所致的损失幅度.场地在险价值是指工程场地上所有处于风险中的财产价值的总和，施工期场地在险价值具有“渐增性”的特点，其变化曲线如图1所示.
CAR承保的是被保险财产在工地因任何自然灾害或意外事故造成的物质损坏或灭失，由于自然灾害和意外事故的性质和风险分析方法有所不同，下文将分别给出适合的分析方法.
1损失概率与损失幅度均值的确定!!!工程场地自然灾害所致的损失概率与损失幅度
自然灾害发生概率分析相当于灾害学界通常所称的致灾因子分析，这里需要得到的是CAR承保期限即施工期限内场地处的自然灾害发生概率，但灾害学界通常按灾害的重现期与对应强度或者多少年内某超越概率下的灾害强度进行灾害统计，为此可以将灾害重现期通过公式（1)转化为整个施工期限内该灾害的发生概率，这样，就可以得到保险期。
2施工期意外事故的损失概率与损失幅度绝大部分意外事故的损失概率和损失幅度都需要请相关的富有该类工程设计、施工、监理或保险公估经验的专家根据经验和少量历史损失数据来估计.在估计损失幅度时，在场地在险价值等于意外事故易发时间段中点时刻在险价值的条件下请专家根据经验估计PML和损失率均值.
!2损失概率和损失幅度范围的确定
专家估计值会受工程复杂程度、专家知识和经验以及历史损失数据数量的影响而具有不确定性.损失概率和损失率的可能取值范围均为[0，1]，在此区间内，专家估计据值的不确定性大小可用损失概率和损失幅度与专家估计值的接近程度来衡量，笔者采用不同的模糊分布来表示这种不确定程度的大小，并根据模糊分布得到损失概率和损失幅度在一定置信水平(或隶属度水平）下的范围。为工期内某重现期灾害的发生概率；T为重现期（如10,25年式中：！或50年）L为保险期限.
自然灾害所致的损失幅度分析也可称为易损性分析，这里需要估算施工期工程在某强度的某种自然灾害下的PML(possiblemaximumloss)和损失率.损失率是指损失额与损失发生时PML的比率，PML通常是指事故发生后内部和外部的风险控制措施全部失效状况下造成的损失程度，PML小于等于损失发生时的场地在险价值.考虑到工程场地在险价值的渐增性，对于非季节性自然灾害(如地震），在场地在险价值等于整个工程最终造价的1/2的条件下请专家估计各种强度的某自然灾害下在建工程的损失率均值;对于季节性自然灾害（如某些地域暴雨引发的洪水和泥石流），在场地在险价值等于灾害易发时间段中点时刻的在险价值的条件下请专家估计在建工程的期望损失率.
以地震为例，由于地震烈度小于等于6时，建筑物发生破坏的情况极为罕见，而地震烈度大于和等于10时已没有经济损失意义上的区别，再考虑到在建工程与使用期建筑物相比具有更大的脆弱性，这里考虑的地震烈度范围为5!10度，通过概率分析得到其对应的发生概率，通过专家估计得到各烈度地震所致的损失率均值，从而得到保险期限内的场地地震强度’概率’损失率关系，如表1所示[7].
1.21专家估计值不确定性大小的度量
专家判断值的不确定性主要来自于工程的复杂性、专家的知识水平和经验以及历史损失数据的多少.笔者将这三个因素按其程度分别分为几个等级：将工程复杂性分为“很复杂”、“一般复杂”和“不复杂”三个等级;将专家的知识水平和经验分为“很丰富”和“较丰富”两个等级;将历史损失数据的多少分为“几乎没有”、“极少”和“有一些”三个等级.这三个因素各自不同程度的组合就确定了专家判断值的不确定程度.
将专家估计值的不确定程度按损失概率和损失幅度取值与估计值(均值）的接近程度分为六类:完全接近、极为接近、非常接近、较为接近、接近和有点接近，六种情况下的接近程度逐渐减弱.如果估计均值有很大难度，专家可以给出如“损失概率接近但不会超过0.1%”，或“损失概率接近但大于0.1%”的判断，此时，专家估计值的不确定程度按损失概率和损失幅度取值与估计值的接近程度分为五类:极为接近但低（高)于、非常接近但低（高)于、较为接近但低（高)于、接近但低（高)于和有点接近但低（高)于，
这五种情况下的接近程度逐渐减弱.
度量专家估计值不确定性大小采用的判断准则如表2所示.
1.2.2用模糊集表示损失概率和损失幅度估计值的不确定性
用不同的隶属函数或模糊分布来表示损失概率和损失率对于其估计值的接近程度.损失概率/损失率的隶属函数的构造过程如下：
2算例
（2）燃气应用系统风险因素。主要包括由于室内管道阀门老化、腐蚀，胶管老化、脱落、损坏，外部机械撞击，使用不安全灶具（无回火安全防爆装置和熄火保护装置），误操作，自杀和犯罪导致的火灾、爆炸和人员中毒事故。
2燃气供应系统公共安全风险评估体系
根据以上风险分析结果可知，在城镇燃气供应系统的流程上首先要保证气源系统供给安全、输配系统安全以及应用系统安全。在建立城镇燃气供应系统公共安全风险评估体系时，还应增加保障各流程安全的综合安全管理水平的考核以及外界环境对系统影响程度的考核。因此，将城镇燃气供应系统风险的评估指标划分为五大部分，四个层次，见下表。
3燃气供应系统公共安全风险评估体系应用
3.1某城市燃气供应系统概况
某城市燃气供应系统现有3个门站、3个储配站、280多个调压站，民用用户180万户，商服用户8000户，管线总长度约5000km，燃气管网采用环状管网形式供气，管线分为高压、次高压、中压和低压管线，市区均采用埋地敷设。为预防事故采取了一系列安全保障措施，例如媒体长期性免费宣传、暴露有奖活动、企业强制保险和家庭建议保险相结合、有计划管网改造、加强安全巡检和24小时客服等。
3.2指标权重的确定
结合对本城市燃气供应系统的现场调研、管理咨询及专家访谈情况，利用层析分析法，确定各指标权重。
中图分类号:S157．1 文献标志码:A 文章编号:1001－5485(2015)12－0041－05
1研究背景
我国是一个多山的国家，山丘区面积约占全国陆地面积的2/3。复杂的地形地质条件、暴雨多发的气候特征、密集的人口分布和人类活动的影响，导致山洪灾害发生频繁。据《全国山洪灾害防治规划报告》数据统计，我国山丘区流域面积在100km2以上的山溪河流约5万条，其中70%因受降雨、地形及人类活动影响会发生山洪灾害［1］。由于山洪灾害的发生具有突发性强、来势猛、时间短等一系列特点，且其造成的危害对人们的生命财产影响巨大［2］，因此，关于山洪灾害的研究早在20世纪初就已经开始了。经过半个多世纪的发展，山洪灾害的研究已经涉及成因、空间分布特征、灾害损失评估、风险评价与制图等各方面［3－11］。风险评估与管理逐渐也成为国际上倡导和推广的减灾防灾有效途径之一［12］。目前，山洪灾情评估工作得到了来自地学工作者、工程专家和各级政府部门的高度重视，并逐渐成为国际性的研究项目。特别是在山洪风险评估方面的表现尤为突出［7－11］。但是，这些评价工作的对象往往是泥石流、滑坡或单纯的溪河洪水等单一灾种，评价单元基本以行政区域为单元，缺乏流域系统性、灾害种类完整性，评价指标选择也无可比性［2－6］。其次，目前对大尺度范围上的山洪灾害区划成果，多为如何防治山洪灾害的目的进行的，是一种黑箱模型，未完整给出各山洪沟的危险性、易损性和风险等级水平，因而无法准确判断不同区域的山洪风险等级。因此，本文将借鉴全国山洪灾害防治规划中对山洪灾害的定义，将由降雨在山丘区引发的洪水及由山洪诱发的泥石流、滑坡等对国民经济和人民生命财产造成损失的灾害统一纳入研究范围［1］。以小流域为评价单元，开展四川省山洪灾害风险评估研究，以期为四川省山洪灾害管理及防治提供一定的理论依据。
2研究方法与数据来源
2．1研究方法
本研究对风险评估的方法，仍借鉴联合国有关自然灾害风险的定义，即风险是危险性与易损性的乘积。其中危险性是灾害的自然属性，易损性则是灾害的社会属性。风险分析在危险性和经济社会易损性分析的叠加基础上完成。因此，本研究的内容主要包括危险性分析、易损性分析以及二者叠加基础上的风险分析。最后，在风险分析的结果基础上，采用一定的区划原则和方法，结合全国山洪灾害防治规划中的一级区划和二级区划，对四川省山洪灾害风险进行更进一步的三级分区，形成风险区划图。由于在进行危险性和易损性分析时，选取的指标较多，各个指标在危险性和易损性大小中的贡献不同，为定量评价各指标在其中的权重，本研究选用层次分析法进行分析。其基本原理为:首先建立山洪灾害危险性、易损性分析评价指标体系，每一层都有1个或2个评价因素对应上层目标层，根据这些相互影响，相互制约的因素按照它们之间的隶属关系排成3层评价结构体系;然后，根据专家经验针对某一个指标相对于另一个指标的重要程度进行打分，打分后即建立判别矩阵。根据山洪灾害的成因和特点，结合目前现有数据情况，本研究选取的危险性和易损性评价指标体系见表1和表2。在进行山洪灾害危险性和易损性的评价时，为了将不同的指标体系组合后用一个统一的量化标准对其等级进行划分，首先根据已有数据的分布区间按照StandardDeviation分类方法，对危险性和易损性水平进行划分，根据实际需要，共划分为5个等级，各个等级的指标范围见表1和表2。
2．2数据来源
四川省山洪历史灾害资料来自四川省山洪灾害防治分区项目调查数据。该数据以小流域为单元，其面积界定为＜200km2［1］的小流域共计2471条(近50a来发生过山洪灾害的小流域)。部分县域，小流域单元数据是由国家气象局与国家科技基础条件平台建设项目———系统科学数据共享平台提供;四川省内及周边82个站点年雨量数据来自中国气象局数据库;DEM(90m)数据来自SRTM;土地利用数据来自中国科学院资源环境科学数据中心;岩性数据来自中国地质调查局的1∶250万中国数字地质图;基础土壤数据来自中国科学院南京土壤研究所的1∶100万中国土壤属性数据库。
3山洪灾害风险评估与区划
3．1危险性指标体系及评估
根据危险性各评价指标及对各指标数值的综合统计分析，结合专家的经验判断，参与者均为全国山洪灾害防治规划中承担相应数据资料分析的专家(共3位)，各位专家根据经验判断各级指标间的相对重要性，然后利用层次分析法确定出危险性各指标的权重值，如表3所示。结合ArcGIS的空间分析计算，将各指标危险性分级图转换为栅格格式(见图1(a)至图1(e))，结合上表给出的每个指标所确定的综合权重值，利用ArcGIS的栅格叠加计算功能，可得到山洪灾害危险性图(见图1(f))。具体计算方法为:山洪灾害危险性=0．041×最大24h暴雨极值+0．021×最大24h暴雨极值变差系数+0．207×最大1h暴雨极值+0．105×最大1h时暴雨极值变差系数+0．035×地形坡度+0．04×地形起伏度+0．091×小流域主沟比降+0．19×河网缓冲区+0．071×历史灾害缓冲区。
3．2易损性指标体系及评估危险性
根据易损性评价指标体系，依据层次分析法计算了四川省山洪灾害易损性指标的权重值(见表4)。在ArcGIS中，将各指标分级图转换为栅格格式(见图2(a)至图2(c))，结合表4给出每个指标所确定的综合权重值，利用ArcGIS的栅格叠加计算功能，可得到山洪灾害易损性成果图(见图2(d))。具体计算方法即为山洪灾害易损性=0．18×沟道两侧范围人口数量+0．42×沟道两侧范围人口密度+0．18×地均GDP+0．12×人均住房数量+0．06×历史灾害死亡人数+0．04×历史灾害冲毁房屋数。
3．3山洪风险评估
根据山洪风险度R等于危险度H乘以易损度V的定义，利用ArcGIS的空间分析叠加功能，可以计算山洪灾害的风险度图。在处理数据时，首先将危险性分级图和易损性分级图进行归一化取值(0～1)见表5，然后进行栅格相乘计算，即可得到四川省山洪灾害的风险图，其取值范围为0～1之间。根据山洪灾害风险区等级划分标准进行分级，可得到四川省山洪灾害风险分级图，如图3所示。
3．4山洪风险区划
根据山洪灾害风险分级结果，结合全国山洪灾害防治规划中的一、二级防治分区范围，采用基于空间邻接系数的聚类分析方法，对风险分级结果中的最小单元进行逐级向上合并，根据主导因素与综合因素相结合、区域单元内部相对一致、以人为本的经济社会分析等山洪灾害区划原则，划分出全国山洪灾害风险区划单元。以四川省山洪灾害风险等级为基础进行最小单元聚类，在ArcGIS中叠加全国山洪灾害防治二级区划(四川省境内)成果，同时根据四川省自然条件和山洪灾害防治现状，将四川省境内的西南地区细分为3个三级区(图4所示Ⅰ－8－3，Ⅰ－8－1，Ⅰ－8－2)，原二级区划中的藏南地区、藏北地区、秦巴山地区由于面积不大，山洪灾害现状和自然条件比较一致，因此不做进一步划分(如图4所示的Ⅲ－1，Ⅲ－2和I－4)。因此，四川省山洪灾害风险区划共涉及6个区划单元，如图4所示。在完成风险性等级划分图和区划图以后，以各风险区划单元为单位，统计各三级区内风险度等级分布特征。表6为四川省各风险区划单元内风险度等级面积统计，表7为四川省各风险区风险等级比例统计。从表7中可见，四川盆地及周边为山洪灾害中高风险区，为四川省山洪灾害重点防治地区。其它地区山洪灾害风险等级较低，在进行山洪灾害防治时，应以防治措施为主，同时加强灾害监测的预警预报。
4结论
(1)整个四川省的山洪灾害风险等级水平处于较高水平，特别是四川盆地及周边地区是山洪灾害的高风险值地区，中风险区等级以上的面积占到了整个四川盆地及周边总面积的近80%，这一区域也是四川省人口、经济密度最大的区域，因此山洪灾害防治任务艰巨。其次，秦巴山地区是四川省山洪灾害次严重地区，中风险区等级以上的面积占到了整个四川省秦巴山地区总面积的18%。其它几个三级区域山洪灾害风险水平不高，大多处于低风险和较低风险水平，山洪灾害防治应以防治措施为主，同时加强灾害监测的预警预报。(2)由于山洪灾害的成因机理十分复杂，特别是溪河洪水及其诱发的滑坡、泥石流灾害成因更为复杂，在进行山洪灾害危险性、易损性评估时，评价指标体系应在深入研究成因机理的基础上进行选取，但限于目前研究成果和资料的可获取性限制，本研究风险评估结果的准确性仍有待验证。
参考文献:
［1］长江水利委员会．全国山洪灾害防治规划报告［R］．武汉:长江水利委员会，2005．(ChangjiangWaterRe-sourcesCommission．TheMountainTorrentDisasterPre-ventionandControloftheNationalPlanningReport［R］．Wuhan:ChangjiangWaterResourcesCommission，2005．(inChinese))
［2］唐川，师玉娥．城市山洪灾害多目标评估方法探讨［J］．地理科学进展，2006，25(4):13－21．(TANGChuan，SHIYu-e．Multi-ObjectiveEvaluationMethodofMountainTorrentDisasterinUrbanArea［J］．ProgressinGeography，2006，25(4):13－21．(inChinese)
［3］石凝．闽江流域灾害性洪水形成机理分析［J］．水文，2001，21(3):30－33．(SHINing．FloodingDisas-terMechanismofMinjiangRiverWatershed［J］．Hydrol-ogy，2001，21(3):30－33．(inChinese))
［4］谢洪，陈杰，马东涛．2002年6月陕西佛坪山洪灾害成因及特征［J］．灾害学，2002，17(4):42－47．(XIEHong，CHENJie，MADong-tao．MountainTorrentDisasterCausesandCharacteristicsofFoping，ShaanxiProvinceinJune，2002［J］．Journalofcatastrophology，2002，17(4):42－47．(inChinese))
［5］韦方强，崔鹏，钟敦伦．泥石流预报分类及其研究现状和发展方向［J］．自然灾害学报，2004，13(5):10－15．(WEIFang-qiang，CUIPeng，ZHONGDun-lun．ClassificationofDebrisFlowForecastandItsPresentSta-tusandDevelopmentinReseach［J］．JournalofNaturalDisasters，2004，13(5):10－15．(inChinese))
［6］许有鹏，于瑞宏，马宗伟．长江中下游洪水灾害成因及洪水特征模拟分析［J］．长江流域资源与环境，2005，14(5):638－644．(XUYou-peng，YURui-hong，MAZong-wei．CauseofFloodDisastersandFloodCharacter-isticSimulationAnalysisoftheMiddleandLowerRea-chesoftheYangtzeRiver［J］．ResourcesandEnviron-mentintheYangtzeBasin，2005，14(5):638－644．(inChinese))
［7］张春山，李国俊，张业成，等．黄河上游地区崩塌、滑坡、泥石流地质灾害区域危险性评价［J］．地质力学学报，2003，9(2):143－153．(ZHANGChun-shan，LIGuo-jun，ZHANGYe-cheng，etal．Collapse，LandslideandDebrisFlowandGeologicalDisastersRiskAssess-mentofUpstreamoftheYellowRiver［J］．JournalofGe-omechanics，2003，9(2):143－153．(inChinese))
［8］赵士鹏．中国山洪灾害的整体特征及其危险度区划的初步研究［J］．自然灾害学报，1996，5(3):93－99．(ZHAOShi-peng．AnElementaryStudyonWholeChar-acteristicsofMountainTorrentsDisasterSysteminChinaandItsHazardRegionalization［J］．JournalofNaturalDisasters，1996，5(3):93－99．(inChinese))
雷电灾害是“联合国国际减灾十年”公布的最严重的十种自然灾害之一。近年来，随着经济社会发展和现代化水平的提高，特别是信息技术的快速发展，城市高层建筑物日益增多，雷击事故逐年增多，雷电灾害危害程度和造成的经济损失及社会影响也越来越大。我市是雷电灾害多发区，年雷暴日数高达58天，最多时达到100天，每年由于雷击造成的人员伤亡和财产损失非常严重。雷电灾害风险评估是雷击风险处理和灾害防治的前提和基础。各级各部门要充分认识防雷减灾工作的重要性和雷电灾害多发的严峻形势，消除麻痹思想和侥幸心理，切实增强责任感和使命感，坚持“预防为主、防治结合”的方针，严格按照防雷减灾工作的有关法律法规规章要求，切实落实防雷减灾职责和雷电灾害风险评估等管理制度，保障人民生命财产安全。要建立健全雷击事故责任追究制度，对因防护措施不到位或灾害应急处置不得力造成重大事故的，要依法追究有关人员的责任。
二、明确雷电灾害风险评估工作范围
按照《防雷减灾管理办法》的有关规定，根据我市雷电环境特点以及国家雷电灾害风险评估规范标准，大型建设工程和高层建筑、重点工程、爆炸和火灾危险环境、人员密集场所等项目，应当进行雷电灾害风险评估，以确保公共安全，具体范围包括：
(一)大型企业，化工企业；
(二)石油石化、爆破器材、烟花爆竹及其他易燃易爆物品生产供应储存场所；
(三)发射塔、基站等通讯设施，机场、高铁、轻轨、隧道、索道、高速公路等交通设施；
(四)高耸观光塔(梯)、高层建(构)筑物(包括建筑面积3万平方米以上或30米以上高度的各类建〈构〉筑物)、高架桥、大型游乐设施；
(五)重点文物保护建(构)筑物；
(六)车站、医院、学校、商场、体育场馆、影剧院、居(村)民集中居住区等人员密集场所；
(七)水、电、气、风电场等能源生产供应储存设施；
