自然灾害风险区划研究-以地震为例

博士学位论文答辩报告作者：张俊香导师：黄崇福教授专业：自然地理学自然灾害与风险管理2005年5月26日北京师范大学资源学院CollegeofResourcesScienceandTechnology,BeijingNormalUniversity论文题目新一代自然灾害风险区划原理与方法研究——以地震灾害为例选题原因国内外的减灾实践表明，用风险的理念认识和管理灾害，才能在最大程度减轻灾害影响的同时，谋求社会经济的持续发展。人们永远不可能准确估计任何自然灾害的风险。“风险值估计不准”是自然灾害风险区划的一大难题。如何在风险区划图中将“风险值估计不准”这一信息揭示出来，让用户在决策分析时清楚何处数据有质量问题及其严重程度，是新的风险区划图图型设计时应关注的问题。主要内容1风险区划研究现状与展望2基于信息扩散技术的模糊风险理论与方法综述3软风险区划图模型设计4应用实例5软风险区划图与概率风险区划图的比较6结论和讨论1风险区划研究现状与展望1.1研究现状1.2存在问题1.3发展趋势1.1研究现状•自然灾害区划:自然灾害区划图，实际上是自然灾害分布图，以自然灾害分布的空间特点进行区划。自然灾害风险区划•随着对自然灾害研究的深入，逐步将灾害的量级概念引入区划图，以某一地区可能发生的灾害最大等级划分区划等级.•进一步的研究，又将概率概念引入区划图，以某一地区可能发生的灾害最大等级的概率或超越某一概率的灾害最大等级为基础编制灾害区划图。1.2现有风险区划图及其不足图4某个研究区图5极值风险分析及极值风险区划示意图※①令;②是的估计值。12{,,},1,2,3,4inXxxxi'iYy极值风险区划不足：极值风险区划对风险的描述采用确定性的方法，没有顾及到灾害发生的不确定性。概率风险区划图6超越概率风险分析及超越概率风险区划示意图不足：表达了风险的随机不确定性，而忽视了模糊不确定性（小样本情况下）。风险软计算模糊风险风险区划软风险区划1.3发展趋势2基于信息扩散技术的模糊风险理论与方法综述2.1自然灾害风险系统中的不确定性2.2提高风险估计精度的信息扩散技术2.3自然灾害模糊风险2.4内集－外集模型2.1自然灾害风险系统中的不确定性自然灾害系统中的不确定性信息扩散技术随机不确定性模糊不确定性概率论2.2提高风险估计精度的信息扩散技术♫信息扩散技术原理：令X是一个给定的样本，假定用它可以估计一个在论域U上的关系。当且仅当X不完备时，必定存在一个适当的扩散函数和相应的算子，使得扩散估计比非扩散估计更靠近真实关系。♫目的：挖掘出尽可能多的有用信息，提高系统识别精度。♫最简单的方法是信息分配方法，最简单的扩散函数是正态扩散函数。2.3自然灾害模糊风险设I={Ij}是自然灾害论域，P={pk}是概率论域，为Ij的概率是pk的可能性分布，是一个可能性－概率分布（Possibility-ProbabilityDistribution,PPD），称作I的模糊风险（FuzzyRisk）。,{()|,}.JIPIjpIIpP2.4内集－外集模型......ujuiukuluhDxj1xj2xj3xk1xk2...xi1xi2xi3qj2,j1-qj1,j令Qj=def[(1-qj1,j),(1-qj2,j),(1-qj3,j)]sort(Qj)=[(1-qj2,j),(1-qj3,j),(1-qj1,j)]__令Qj=def[qi1,j,qi2,j,qi3,j,qk1,j,...]sort(Qj)=[qi3,j,qk1,j,qi2,j,qi1,j,...]++|Qj|=nj|Qj|=n-nj_+2.4内集－外集模型1st(smallest)elementofp=p02ndelementofp=p1...last(largest)elementofp=pnj–11p=pnj1st(largest)elementofp=pnj+12ndelementofp=pnj+2...lastelementofp=pnQj+Qj_Qj_Qj_Qj+Qj+j(p)=令pk=k/n,k=0,1,...,n概率0p1p2p3p4p5p6p7p8p9p10p()jIp0.1.2.3.4.5.6.7.8.911I11.75.5.250000002I00.25.5.751.75.5.25003I000000.25.5.7511表4可能性－概率分布表达的模糊风险模糊风险相对于概率风险的主要区别在于：对超越概率引入可能性分布，指明了风险事件以某概率出现的可能性，从而既体现了超越概率估算并不精确这一事实，又为模型容纳模糊信息提供了一条途径。3软风险区划图模型设计3.1不确定性可视化的相关技术分析3.2可能性－概率分布的模糊期望值3.3软风险区划图的总思路和技术途径3.4软风险区划图模型3.1不确定性可视化的相关技术分析超越概率区划图技术GIS制图技术模糊集截集技术3.2可能性－概率分布的模糊期望值图8可能性－概率分布图，然后将隶属度的元素即挑选出来。令[0,1]()xpip()min{|,()},()max{|,()}.xxpxppPppxppPp称有限闭区间()[(),()]pxpxpx是关于的水平截集。()pxx(4-2)(4-3)可能性－概率分布的模糊集截集示意图令()()/(),()()/(),()()/().()()/().pxpxpxdxpxpxpxdxpxpxpxdxpxpxpxdx或称和分别是和的归一化。()px()px()px()px令()(),()(),()().()().ExxpxdxExxpxdxExxpxdxExxpxdx或称()[(),()]ExExEx是关于的水平截集的期望区间。()pxx(4-5)(4-6)(4-7)表5某一地区的灾害模糊风险值水平CRRR11()Ex1()Ex22()Ex2()Exn()nEx()nEx3.3软风险区划图的总思路和技术途径总思路：以自然灾害模糊风险为约束条件，综合模糊集截集技术、GIS技术和超越概率区划图技术在表达不确定性方面的优势，给出既能指明风险值可信度的信息，又包含传统风险图的信息的风险图图型模式。软风险区划图编制技术方案历史灾情分析建立历史灾害数据库灾情分布图灾害强度分析孕灾环境分析风险区划基本单元编制软风险区划图用户需求空间叠加模糊风险计算设防标准研究现有风险图基础数据区划图应用政策研究选取研究区图10可能性－概率风险分析与软风险区划图3.4软风险区划图模型4应用实例4.1研究区概况4.2地震模糊风险计算4.3模糊期望值的计算4.4软风险区划图的绘制4.1研究区概况﹡斜线表示的区域为新生代印度板块与欧亚板块碰撞构造应力场影响的主要区域图11云南所处的区域构造环境图12云南区域的活动构造与块体划分图13云南地区M≥5.0级地震的震中分布图14研究区示意图资料来源基础资料：（1）历史地震目录资料（包括发生时间、空间（地表坐标、震中位置）和强度（震级）三个基本参数）。（2）地质资料：活动构造分布图。来源：《中国历史强震目录》（国家地震局震害防御司，1995）、《中国近代地震目录》（中国地震局震害防御司，1999）和《中国地震年鉴》（1992～2001）（国家地震局，1992～2001）。（由云南省地震局提供）图15研究区M≥5.0地震震中分布与地震活动带（区）划分表7各地震带（区）历史强震震级记录样本地震带（区）样本名称样本数地震震级记录（M）Ⅰ1X145.7，5.0，6.5，6.2，5.0，6.0，6.1，5.2，5.2，6.5，5.2，5.3，6.5，5.1Ⅱ2X75.0，6.0，5.3，6.5，5.6，6.2，5.6Ⅲ3X136.4，7.0，5.0，5.3，6.7，6.4，5.3，5.1，5.0，5.2，5.0，6.2，5.5Ⅳ4X116.2，5.3，6.2，5.0，5.5，5.3，5.0，6.5，7.0，5.4，5.3Ⅴ5X65.3，6.0，5.2，5.0，5.3，5.84.2地震模糊风险计算由于我们不知道该地区强震震级所服从概率分布的函数形式（例如，是正态分布还是指数分布），而且各地震带（区）强震记录样本的容量都很小，分别为14、7、13、11、6。因此，依据所给样本进行的概率估计必然很不精确，我们将用可能性－概率分布来表达该地区的强震风险。计算地震模糊风险的基本步骤地震区Ⅰ的样本容量仅为14，是小样本，我们考虑用可能性－概率来表达该地区的强震风险。考虑区间12344.5,5.1,[5.1,5.7),[5.7,6.3),[6.3,6.9]IIII相应的离散论域为：{1,2,3,4}{4.8,5.4,6.0,6.6}jUuj此处控制点步长为=0.6。D第1步：由式（3-4）计算各样本点的分配信息，列于表8中。表8各样本点的分配信息x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14ijq5.75.06.56.25.06.06.15.25.26.55.25.36.55.1u1=4.800.67000.67000.330.3300.330.1700.5u2=5.40.50.33000.33000.670.6700.670.8300.5u3=6.00.500.170.67010.83000.17000.170u4=6.6000.830.33000.17000.83000.830第2步：由式（3-6）计算游离信息量，由表9所示。对给定的j，升序排列，得游离信息升序，如表10所示。ijqijqjQ表9游离信息x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14ijq5.75.06.56.25.06.06.15.25.26.55.25.36.55.11Q0.330.332Q0.330.330.330.170.53Q0.50.3300.174Q0.170.170.171Q0.33，0.332Q0.17，0.33,0.33,0.33,0.53Q0,0.17,0.33,0.54Q0.17,0.17,0.17表10游离信息升序第3步：由式（3-7）计算漂入信息量，由表11所示。对给定的j，降序排列，得漂入信息降序，如表12所示。ijqijqjQ表11漂入信息x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14ijq5.75.06.56.25.06.06.15.25.26.55.25.36.55.11Q000000.330.3300.330.1700.52Q0.50.33000.3300003Q00.170000.17000.1704Q000.33000.1700000表12漂入信息降序1Q0.5,0.33,0.33,0.33,0.17,0,0,0,0,0,0,02Q0.5,0.33,0.33,0,0,0,0,0,03Q0.17,0.17,0.17,0,0,0,0,0,0,04Q0.33,0.17,0,0,0,0,0,0,0,0,0第4步：令：{/140,1,2,...,14}kPpkk将表10和表12的有关数值代入式（3-9），可得由可能性—概率分布表达的地震模糊风险如表13所示。表13可能性—概率分布表达的地震区Ⅰ的地震灾害模糊风险()jIkp0p1p2p3p4p5p6p7p8p9p10p11p12p13p14pI1I2I3I400.330.1700.170.070.330.330.170.170.1410.330.330.170.210.50.330.510.290.330.510.330.360.3310.170.170.430.330.50.1700.500.170.330.1700.5700.33000.6400000.7100000.7900000.8600000.9300001.00000()