地震灾害经济损失评估技术的发展与思考

地震灾害具有突发性和不可预测性,且极易产生严重次生灾害,给人民群众生命财产和社会经济发展造成严重损失。快速、全面、准确地评估地震灾害的经济损失,不仅是科学制定应急响应和恢复重建决策的重要依据,也是应急管理能力现代化的内在要求。

基于机器学习算法的热带气旋灾害县级直接经济损失等级评估:以福建省为例

为了探索机器学习模型在热带气旋灾害损失评估中的作用,基于2009—2020年福建省县级热带气旋灾害损失数据,分别采用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)、随机森林(Random Forest,RF)、极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BP)等5种算法,优化了直接经济损失等级评估模型参数,并用不同的热带气旋事件进行验证。结果表明:基于LightGBM算法性能最佳,其准确率、精确率、召回率和F1分数(精确率和召回率的调和平均值)均在79%以上,具有较好的泛化能力;最大小时降雨量、3 s极值风速是最重要的2个致灾指标,固定资本存量是比GDP更重要的指标;通过4种登陆点/路径和2种风雨强度的热带气旋事件的对比,发现评估结果与实际结果较为一致,模型具有较好的适用性。

地质灾害风险评估和经济损失预测模型的构建与应用——以湖北省武汉市为例

我国地质灾害种类繁多,分布广泛,突发性、破坏性强,对人民的生命财产和生态环境构成严重威胁。实施有效的地质灾害风险评估与经济损失预测至关重要。构建科学合理的模型方法和指标体系,全面识别和评价地质灾害风险,可以为地质灾害防治与风险管理提供数据参考。本文以湖北省武汉市为例,介绍地质灾害风险评估与经济损失预测模型的建立、设计与优化过程,以及在武汉市地质灾害风险评估中的应用情况,并以此提出相关灾害防治建议。

基于人工神经网络的地震经济损失评估

地震经济损失估计是涉及多方面、多级次的复杂指标体系的非线性动力问题。其指标体系的选取以具有代表性、可靠、易获取、易于定量化为原则。应用MATLAB6.5神经网络工具箱,建立了适用于震后经济损失快速评估的三层BP神经网络地震灾害经济评估模型。

四川芦山7.0级地震直接经济损失快速评估

2013年4月20日8时02分,四川省雅安市芦山县发生了7.0级地震,震中位于30.3°N,103.0°E,震源深度13 km。基于最新的四川省公里格网地震应急基础数据库,结合中国地震局地球物理研究所震后第2天提供的地震动预测图ShakeMap,对芦山7.0级地震的直接经济损失进行了快速评估。给出了不同破坏等级的建筑物面积分布图和直接经济损失分布图,并计算了地震动图6度区以上范围内受灾人口、各破坏等级建筑物破坏面积和损失情况,取得了良好的效果。建议建立全国基于公里格网的地震应急基础数据库,并在今后的地震应急工作中推广使用这一震害损失快速评估方法。

四川汶川8.0级地震间接经济损失评估方法

国内生产总值(GDP)是衡量该地区经济总量和经济发展水平的重要指标。灾区内各评估子区震害程度、企业服务业恢复生产营业时间以及地震对企业服务业生产营业影响时间与地震间接经济损失有直接的关系。在研究了国内外有关地震间接经济损失评估研究成果的基础上,根据现场灾害调查结果,结合灾区实际,提出利用灾区各市(县)国内生产总值GDP(第二、三产业)数据、各评估子区震害系数、企业服务业生产营业恢复时间以及地震对企业服务业生产营业影响时间,进行地震灾害间接经济损失评估方法。

森林病虫害灾害经济损失评估指标体系的研究

文章从森林病虫害灾害的自然属性出发 ,对森林病虫害灾害的经济损失评估指标体系的建立进行了探索。在分析森林生态系统所发挥的功能与效益的基础上 。

汶川地震四川灾区水土流失经济损失评估及恢复对策

受"5.12"汶川特大地震的影响,地震灾区水土流失面积加大,侵蚀强度加剧,新增流失量增大,经济损失巨大。将水土流失造成的经济损失与经济建设主要指标形成对比,可形象直观地反映生态经济负效值,从而为灾后生态重建和水土保持管理决策者提供科学的依据。文中首先对四川地震灾区的水土流失危害和土壤侵蚀破坏量进行综合分析,然后利用环境经济学的基本原理和方法对水土流失危害造成的经济损失进行评估和货币化计量,得出四川省土壤侵蚀总经济损失503.22亿元。提出了灾后水土保持恢复重建对策。

云南地区地震受灾人口与经济损失评估

地震灾害损失评估标准实施以来 ,云南地区共发生过 4 6次破坏性地震。以 4 6次破坏性地震的灾害损失评估资料为基础 ,分析了受灾人口与地震灾害经济损失的相关性 ,结果为两者呈非线性关系。提出利用受灾人口数据进行地震灾害损失快速预估的简便方法 ,并应用所提的方法对 2 0 0 1年云南地区

基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失快速评估方法研究

在综合考虑地震致灾因子、抗震设防因子、经济指标因子的基础上,选取地震震级、震源深度、受灾面积、受灾人口、设计基本地震加速度、人均GDP和产业机构比例等7个因素作为主要评价指标,运用神经网络分析方法,建立了基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失评估模型。从历史地震事件中提取相关数据作为样本,并使用该样本对网络进行训练。最后对模型输出结果的误差率和模型的泛化能力进行分析,认为该模型可以有效评估地震直接经济损失,并具有较高的稳定性。

关于地震监测站点评估指标体系的分析与思考

本研究旨在探讨地震监测站网评估指标体系,以提高地震监测效率和准确性。通过系统性地审视现有地震监测站网评估指标,并结合地震监测的实际需求和技术发展趋势,建立了一套综合性的评估指标体系。本研究将关注地震监测站网的技术设备、数据传输和处理能力、人员培训及应急响应等关键领域,并提出了相应的评估方法和标准。该指标体系旨在为地震监测站网的建设、管理和运行提供科学依据和指导,以应对地震活动带来的挑战,并为地震防灾工作提供有力支撑。

基于Elman神经网络算法的地震经济损失快速评估研究

地震经济损失快速评估是应急救灾的重要决策依据。本文选取了震级、极震区烈度、极震区烈度和抗震设防烈度之差ΔI、人口密度、人均GDP等5个指标作为输入层节点,将地震灾害的直接经济损失作为输出层节点,通过对1996—2013年的地震灾害损失资料进行训练和仿真分析,构建了Elman神经网络地震经济损失快速估计模型。运用该模型,对近年来的7个破坏性地震的直接经济损失进行评估分析,评估结果和实际直接经济损失有较好的一致性,该方法为地震经济损失快速评估提供了一种新思路。

汶川8.0级地震四川灾区间接经济损失评估初探

介绍了地震间接经济损失的组成和国内外地震间接经济损失的研究概况,提出了一种地震间接经济损失中的停减产短期影响损失的计算方法,该方法基于国内生产总值(GDP)、考虑了灾区各评估区震害程度。并运用该方法对5.12汶川大地震四川震区地震间接经济损失中的停减产短期影响损失进行了估算。

汶川特大地震对四川水土流失的影响及其经济损失评估

在对"5.12"汶川特大地震震后四川灾区水土流失面积、强度及土壤侵蚀量变化规律进行分析的基础上,预测了当地的水土流失发展趋势。利用环境经济学的基本原理和方法,估算了土壤侵蚀的货币化经济损失,得出四川省土壤侵蚀总经济损失503.22亿元。基于震后水土流失的分析结果,对灾后重建水土保持工作提出一些合理化建议。

基于随机权神经网络的地震灾害经济损失评估与预测

地震灾害损失的评估和预测是地震风险管理的重要环节。利用随机权神经网络(NNRW)对我国2008-2014年地震灾害直接经济损失进行了评估和预测,并将其与传统的BP神经网络进行了比较。研究结果表明,在训练时间、训练精度和预测精度上随机权神经网络都优于BP神经网络,并且随机权神经网络不易发生过拟合现象。因此,随机权神经网络为地震灾害直接经济损失的快速而精准评估和预测提供了一种新方法。

从多侧面评估地震灾害的产业关联间接经济损失

以投入产出分析方法作为基本数学分析工具，从机会损失的角度，对地震灾害产业关联间接经济损失从四个不同的侧面进行评估，并提出了相应的评估模型．

计及城市房屋建筑装修破坏的地震经济损失评估方法研究

本文通过对比、分析我国目前地震经济损失评估中存在的一些问题，提出了城市房屋计及装修费用的地震损失评估方法。通过汶川地震现场调查、收集造价资料和问卷调查的形式给出了几个关键参数的合理取值，如：装修破坏损失比、中高档装修重置单价、中高档装修房屋在不同发达水平城市中所占比例及修正系数等。利用本文方法对内蒙古包头西6．4级地震、汶川8．0级地震及深圳经济特区的房屋建筑地震损失进行了评估和预测，并与实际统计结果进行了对比分析，结果表明考虑装修费用损失后的损失评估结果增加了10％-30％。

包头西6.4级地震震害及经济损失评估

介绍了１９９６年包头西６．４级地震震害并对地震经济损失作出了评估；根据包头市的震害评估经验，提出了大工业城市震害评估和工业设备、仪器仪表地震经济损失评定的基本原则和方法；此外，对大工业城市震害评估中有待解决的问题进行了探讨。

基于灰色关联分析与SA-PSO-Elman结合的地震直接经济损失评估

对地震灾害造成的损失进行评估是国家采取应急救援和灾后援建工作的重要依据。为快速评估地震灾害引起的直接经济损失,提出一种基于灰色关联分析与模拟退火-粒子群-Elman神经网络(SA-PSO-Elman)结合的地震灾害直接经济损失评估模型。该模型先采用灰色关联分析方法客观地选出地震灾害直接经济损失的主要影响因素,即为Elman神经网络的输入,然后将全局寻优能力强及收敛速度快的粒子群算法与能跳出局部极值的模拟退火算法相结合来优化Elman神经网络的权值和阀值,最后将训练好的Elman神经网络运用到地震灾害直接经济损失评估中。通过仿真试验结果表明:该混合算法优化的Elman神经网络模型比Elman神经网络模型和PSOElman神经网络模型具有更高的预测精度和收敛速度。

风暴潮灾害经济损失评估指标体系研究

文章对风暴潮灾害经济损失评估从直接经济损失和间接经济损失两方面进行了界定,在综述国内外风暴潮灾害经济损失评估研究的基础上,遵循科学与整体性、全面性、可操作性、可比性原则,采用主客观综合分析法并结合解释结构模型方法,构建了风暴潮灾害经济损失评估指标体系,旨在为风暴潮灾害经济损失评估的具体实施和灾害补偿提供参考依据。