区域水灾风险评估模型研究的理论与实践

首先立足于风险研究这个大背景下，在理论上对风险的概念进行了比较分析。然后针对水灾的风险， 根据其研究与实践中的侧重点不同，分为“损失可能性”学派、“未来损失”学派以及“损失不确定性”三 个学派。在此基础上，分析了水灾风险的不确定性，从而提出了基于概率论和可能性理论的水灾风险定义， 并将此定义应用于区域水灾风险评估的模型中。最后，探讨了水灾风险评估研究的问题与对其未来的展望。

区域水灾风险的相关分析与因子分析——以湖南省为例

水灾是我国发生频率最高,对国民经济造成损失最大的自然灾害,进行水灾风险因素的定量分析,是建立适合我国国情的水灾风险管理制度的重要基础。本文以我国典型的水灾高风险区,湖南省为例,选取十余个风险因素指标,首先,基于县市单元的数据进行相关分析,得到不同年份各风险因素与水灾损失的相关性;其次,将县市按照不同的地形分类,比较不同成灾地形的区域中风险因素影响的变化;第三,说明了加入因子分析后的结果有助于去除风险因素之间的相互作用可能给结果带来的影响。

基于风险形成过程的区域水灾风险因素分析

整合风险管理是当今风险管理的主流思想。而在整合风险管理的整个过程中 ,全面的风险因素分析是风险管理成败的关键。中国是一个水灾频发国家 ,每年因灾造成大量财产损失与人员伤亡 ,因此 ,研究区域水灾的风险因素具有重要的理论与现实意义。本文按照区域水灾形成过程的顺序进行了区域水灾风险因素分析 ,提出了水灾风险因子、水灾风险空间、水灾风险承受体等一系列概念 ,研究了这些概念对水灾风险形成的作用以及其中的关键影响因素。

区域水灾史中的制度成因分析——以安徽省凤阳县为例

区域水灾的形成原因复杂多样,其中自然和制度因素是重要原因。自然地理因素是空间区域的天然特征,而制度因素则是政府出于经济布局需要而对自然灾害进行风险再分配,从而导致空间区域内水灾发生的不平衡。文章通过分析安徽省凤阳县水灾案例,力图说明区域水灾的发生不仅是自然因素使然,更是由政府制度性安排所造就。

基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究

分析了矿井水灾视频图像特征,提出了基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法,包括水灾视频动态识别、区域分割、面积估算及趋势预测,并通过了试验验证,得出如下主要结论:①阈值像素灰度统计法和像素灰度值统计法均可监测和识别水灾,阈值像素灰度统计法不但可抑制低于灰度阈值的噪声,提高识别的准确性,还可减少像素灰度统计数,增强特定像素灰度范围的对比度。②阈值分割法和视频差分分割法均可分割水灾区域图像,前者整体性较好,后者细节刻画更强。③根据分割出的水灾区域图像可估算突水区域面积及进行趋势预测。