基于Copula理论的多维致灾因子风险评估技术研究

作者：刘雪琴 等

页数：160

出版社：科学出版社

出版日期：2023

ISBN：9787030543448

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内容简介

本书理论和应用研究内容包含三个方面：（1）基于我国气象灾害的特点，针对当前我国气象灾害管理的现状，在运用灾害综合防范理论、危机管理理论和系统科学理论等理论基础上，借鉴世界主要国家或机构气象灾害恢复能力评估理论与方法基础上，建立气象灾害恢复能力五要素评估模型。（2）以气象灾害恢复能力五要素评估模型理论为基础，构建气象灾害恢复能力评价指标体系，从省域尺度对我国气象灾害恢复能力进行实证研究。（3）针对社会和经济发展对气象灾害管理的要求与能力现状提出气象灾害恢复能力提升政策体系。

目录

节选

第1部分 基本理论和方法 1 绪论 1.1 研究背景与意义 1.1.1 研究背景 随着人与自然之间的关系越来越密切，人类改造自然的强度越来越大。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告（AR4）——综合报告指出，全球气候系统的变暖已经是不争的事实，来自所有的大陆和多数的海洋观测证据表明，许多自然系统正在或已经受到区域气候变化的影响。根据联合国国际减灾战略（UNISDR）的统计，在此背景下，气象水文灾害、地质灾害等几乎所有类型的自然灾害的发生频次都出现增多趋势。据联合国统计，在20世纪70年代，每年平均发生自然灾害78次，但是在21世纪前8年，每年平均发生的自然灾害次数增加到了351次，其中以气象水文灾害发生的频次增加更快。同时自然灾害也呈现出极端灾害事件频率增高，同一时期多灾并发等许多新的特点。自然灾害的致灾因子和发生规律也更加复杂化和多样化。 随着自然环境演变和社会经济的快速发展，生态环境和社会经济面临自然灾害的脆弱性日益增大，自然灾害造成的损失也越来越大。灾害及其内部各因子之间总是存在着千丝万缕的联系，小灾如果不加以重视，很容易发展变化成大灾。面对超出当前应对能力的大规模灾难持续不断的增加，目前最重要的挑战之一就是寻找一种能够准确描述多项致灾因子共同影响下的灾害发生发展特征，并准确评估重大自然灾害风险的方法，以便及早采取预防措施，减轻自然灾害带来的损失，为改变自然灾害风险持续增长的趋势提供可能性。自然灾害因为其对人类的危害性，成灾机理和灾害过程的复杂性，成为世界性的研究难题和关注热点。 1.1.2 研究意义 随着全球气候变化和社会经济的快速发展，人口和财产高度密集分布，新的安全隐患和风险在加速扩张。近年来极端天气气候事件发生频率明显增加，由此导致的超出当前应对能力的重大自然灾害也在持续不断地增加（罗亚丽，2012）。2007年联合国政府间气候变化专门委员会发布的第四次评估报告《气候变化2007》（AR4）显示，过去50年中，极端天气气候事件（如强降水、高温热浪等）呈现不断增多增强的趋势，预计今后将更加频繁。2011年年底发布的《管理极端气候事件和灾害风险，推进气候变化适应特别报告》（SREX）的决策者摘要指出，由极端气候事件导致的经济损失总体将呈逐渐增加趋势，未来极端事件将对与气候有密切相关的行业，如水利、农业、林业和旅游业等有更大的影响。发达国家因灾害造成的经济损失总量大，而发展中国家与灾害有关的经济损失占国内生产总值的比重高。据统计，目前由于各类自然灾害导致的经济损失占年平均GDP的3%~5%，而因极端天气气候事件导致的灾害损失约占其中的65%（史培军等，2009）。有关研究表明，随着经济的发展，重大灾害事件造成的损失将会呈指数上升趋势，并将成为制约社会经济可持续发展的一个重要因素。因此，当前的挑战之一就是扭转或减缓重大灾害风险持续增长的趋势。而如何明确重大灾害事件多维致灾因子综合作用的致灾机理，准确描述多因子间不同相关结构下的概率特征，从而更加准确地评估重大灾害事件的发生概率和风险大小，是解决这一重要挑战的前提基础。 极端天气气候事件是指天气（气候）的状态严重偏离其平均态，可能导致某种灾害事件的发生，如暴雨、洪水、干旱等。从单个观测点来看，极端气候事件可用该站某种气象要素或变量（如气温、降水量等）的异常记录或超过特定界限值的天数等指数来表述（任国玉，2010）。风险研究的基本理论表明，极端天气气候事件并不必然导致灾害，极端天气要素（致灾因子）与承灾体的脆弱性和暴露程度叠加决定着灾害风险的大小（IPCC第五次评估报告）。重大自然灾害是指以自然要素异常为诱因造成的人员伤亡多、财产损失大、影响范围广的灾害。定量的衡量为死亡人口在1000~9999人、成灾面积在10000~99999km2、直接经济损失在100亿~999亿元三项指标满足其中任意两项就可以定义为重大自然灾害。其中，极端天气气候要素为重大自然灾害发生的主要诱因（史培军，2011）。近年来，极端天气气候事件诱发的重大自然灾害逐渐呈现出不均匀性、多样性、差异性、随机性、突发性、动态性及无序性等复杂的特点，使“简单”的理论和手段已不适应日趋复杂化的灾害风险研究（任振球，2003；吴绍宏等，2011）。多致灾因子的危险性评估是灾害风险评估中非常关键的一步，它的准确性较大地影响着灾害风险评估的精度。当前，在提高多致灾因子危险性分析和灾害风险评估精度上，仍存在一些问题亟待考虑和解决。 1）灾害中多变量综合作用的问题 作为随机事件，自然灾害的发生机理非常复杂，主要的致灾因子往往不止一个，并且具有多方面的特征属性。为了全面了解其统计规律，需要从多个角度对其进行定义和描述。但是由于全面分析灾害事件需要大量的数据资料和复杂的数学计算，在实践中很难实行，往往只能挑选某个最重要的特征属性进行分析。例如，在干旱等灾害的频率分析中，干旱的特征属性变量往往包括干旱历时、发生次数、干旱烈度、干旱强度等，但在实际应用中，常见的却是对各个特征要素单独进行发生频率分析，很少甚至没有考虑这些特征变量之间的内部联系。 多维联合分布的研究将成为自然灾害风险分析的必然选择。风险是指损失的不确定性（Rosenbloom，1972），这个不确定性的研究与灾害事件的概率分布形态有密切关系。引发灾害事件的多个随机变量之间往往存在各种相依关系，事件属性越多就越复杂，需要从多方面进行描述及分析。以前的风险评估多考虑单一风险源，即使后来增加到多个风险源，也是在对多个要素进行加权综合的基础上，计算成一个指标进行评估。其中需要专家根据经验判断各项因素的影响大小来打分，这样就难免会随带一些主观因素，并且经过中间对数据的多次处理和变换，难免会使数据信息偏离真实情况。如何寻找多个变量之间的相互联系及对灾害的作用机制，如何从变量本身真实分布形态出发，更加精确地描述其边缘分布及它们之间的联合分布，如何拓展重大自然灾害的外延预测能力，直接影响着灾害风险评估的精确度和深度。 2）灾害多要素间的非线性非对称相关结构 自20世纪90年代中期以来，多位学者曾指出自然灾害，尤其是重大自然灾害，都具有一些鲜明的共同特点，其中一个便是两个或两个以上的作用源和其间的非线性关系（王顺义和罗祖德，1992；魏一鸣，1998；任振球，2003；刘文方等，2006；Grzegorz，2008；Liu et al.，2011）。自然灾害的极端复杂及多要素的随机性、突变性，必然表现为典型而复杂的非线性问题，为数学处理带来巨大困难。灾害的发生是由多个要素共同作用的，这多个要素之间的相关关系并不是一成不变的。当某个变量趋向于极端值并导致灾害发生的过程中，各要素之间的共同作用会增强，它们之间的相关性也会增强，这种相关性通常是非线性、非对称的，这就导致了相关结构描述的复杂性（崔妍等，2010）。Boyer等（2000）认为，在建立风险管理模型时，仅仅考虑变量间的相关度（degree of dependence）是不够的，还必须考虑变量间的相关结构（dependence structure）。长期以来人们普遍注重自然灾害要素间的线性、连续、均匀、平均与距平、平滑、数量分析等科学问题，对非线性、不连续、非均匀、奇异、相关结构等信息的提取和分析注意不够。近来非线性理论研究有了重要进展，但有的研究仍主要停留在数学处理上，至于特大自然灾害的非线性科学问题尚待开展。为了使多维联合概率更加准确，变量间的非线性及非对称相关结构研究是不可回避的问题。 3）目前多维联合分布研究方法存在诸多不足 目前常用的多维联合分布方法主要有多元线性回归法、正态变换的Moran法、将多维转化成一维的费永法（FEI）法、经验频率法和非参数法。对非正态分布的变量，Moran法运用起来比较复杂，需要对数据进行转换处理，且在数据转换过程中难免会造成一些信息失真；FEI法要求联合分布模型中各变量的边缘分布属于同一种类型；经验频率法仅能根据实测资料进行统计，不具备外延预测能力；非参数法构造的联合分布能够很好地拟合实测数据，但预测能力相对不足，且构造的联合分布的边缘分布类型未知。Copula函数模型在金融学中的应用已有十几年，其能够灵活方便地构造多维联合分布，使得Copula函数模型在其他领域中具有非常大的应用潜力，必将成为未来多变量研究的选择。 4）Copula函数模型的优势与自然灾害风险研究的需求吻合 Copula函数模型在金融、保险等领域的相关分析、投资组合分析、保险定价等方面的应用已经十分成熟，由于它具有多项传统多维分析方法不具备的优良特性，20世纪90年代后得到了迅猛的发展。第一，它不限制边缘分布的选择，不需要对边缘分布作任何假设和变换。在实际应用中，可以根据实际情况选择各种边缘分布和Copula函数构造灵活的多元分布，并且变量间的相关性能