重大气象灾害应急防御能力实时评估方法研究*

康邵钧

(河南省商丘市气象局，河南 商丘476000)

近半个世纪以来，全球气候不断发生变化，极端天气事件发生的概率急剧上升，我国也时常发生气候灾害，灾害所带来的损失也让我们意识到应急救援工作的紧迫性与重要性。从这样的现象可以看出，当地各部门对于重大气象灾害的预警信息不够重视，防御措施准确不足，导致我国的基本设施的防灾水平低[1]。在评估方面，只是单纯的对道路、阴雨相关数据进行采集、监测及预警，对通信、电力等易受环境干扰的点，未进行足够的重视，相关部门也并未对其进行数据相关的监测和预警信号发布，这也反应出各部门缺少及时、有效的沟通，协调能力差[2-3]。此外，在灾害发生前期，各部门并未及时把灾害程度及所导致的各种损失作出准确的估计，在灾害中缺失应急物资这就说明我国对灾害应急所做的准备还不够充分，容易造成被动受灾。

目前，我国的应急救援服务仍然存有众多问题，因此提高我国应急救援服务能力已经成为社会重点关注的问题。对此，提出基于时空差异的重大气象灾害应急防御能力实时评估方法。通过重大气象灾害风险理论分析，采用时空差异法提取气候灾害风险特征，并以此为基础，建立重大气象灾害应急防御模型，引入分布函数求取应急防御时变率，实时评估重大气象灾害应急防御能力。实验结果表明，采用改进方法进行重大气象灾害应急防御能力评估时，其评估准确率较高，且不易受外界影响，具有一定优势。

1 重大气象灾害风险分析

1.1 重大气象灾害风险理论分析

目前对于重大气象灾害风险的分析，多为洛伦斯(Loweance)提出的，对事件不利干扰因素可能性和后果严重程度的一种综合计量[4]，而气象造成灾害的概率以及由此产生灾害损失的乘积指的是重大气象风险，可表示为：

R=f(p,h)=p×h。

(1)

式中：R表示重大气象灾害风险值，p表示重大气象灾害发生概率，h表示灾害损失值。

据分析可知，在造成重大气象灾害风险时，灾害应急防御功率变化频繁[5]，因此重大气象灾害风险多为时变，可表示为：

R(t)=p(t)×h(t)。

(2)

式中：R(t)表示气象灾害的时变风险值，p(t)表示气象灾害的时变概率，h(t)为重大气象灾害损失值。则在固定一段时间里形成的重大气象灾害风险表示为：

(3)

式中：RT表示在时间区间T=[t1，t2]内发生重大气象灾害的风险。

1.2 基于时空差异的气候灾害风险特征分析

对此，在分析重大气象灾害风险理论的基础上，采用时空差异法，对气候灾害风险特征进行分析。通过得出重大气象灾害风险后，进一步按气象灾害类型计算发生灾害的概率，表达式为：

(4)

式中：nx为发生x类气象灾害的次数，x∈{雷电，台风，大风，冰雪，高温，暴雨，山火等}；T为灾害单位时间；Tx为x类气象灾害所连续时间，∂x为x类气象灾害的维持时间在研究时间内所占比例；βx是x类气象灾害发生次数在研究时间内所占出现灾害次数的比例，λave为气象灾害严重等级。

将x类型气象灾害的持续时间计入研究时间区间内，则各风险因子在确定不同等级灾害程度的贡献率为：

(5)

式中：μx为x类气象灾后修复的概率；λx为不同类型的灾害等级；px为不同等级灾害程度的贡献率。

气象风险计算多采用气象造成线路故障概率乘以输送能力损失值的形式，所以，使用时空差异法，对某一时间区间里的重大气象风险进行计算[6-7]，同时需要注意不同气象灾害类型对计算结果的影响。得到气候灾害风险特征，表示为：

(6)

式中：RTx(t)表示第x气象灾害在时间区间T=[t1，t2]内的风险值，px(t)表示第x类气象造成灾害的概率，h(t)表示时变的重大气象灾害损失值。

2 重大气象灾害应急预防能力评估

2.1 重大气象灾害应急防御模型

在对重大气象灾害特征进行分析的基础上，对应急防御情况进行分析，构建重大气象灾害应急防御模型，并进行重大气象灾害应急防御能力的评估分析。

(7)

式中：对应的气象灾害元素局部权重向量为每一行的数值；当某一行数值均为0时，对应局部权重是1。将局部权重按元素顺序排列得局部权重向量：Q=[q11,…,q1n1,q21,…,q2n2,…,qN1,…,qNnn]T。对重大气象灾害元素进行权重分析，并进行应急防御体系[10-11]，采用如下公式进行对重大气象灾害应急防御能力归一化处理：

(8)

式中:Dij为重大气象灾害元素i的第j个指标归一化值，重大气象灾害元素j的第i个指标值可表示为Aji，mini、maxi分别是第i个指标的最小值和最大值。

当发生重大气象灾害后，修复时间r和灾害发生频率f的数值较小[12]。可以近似认为λ=f，所以长期统计计算气象灾害应急防御率可表示为：

(9)

式中：n为在研究时间区间内重大气象灾害发生的总次数。对此，对气象灾害进行分状态考分析，其基本思想是将常规的年统计气象灾害发生概率按相应气象条件比例系数进行计算，则重大气象灾害防御模型表达式为：

(10)

式中：λad为重大气象灾害防御模型；λave为多年统计评估准确率；Fad分别重大气象灾害应急预防失败次数；Uad为重大气象灾害发生的比例。

2.2 重大气象灾害应急防御能力评估模型

在对气象灾害应急能力进行评估时，有三个干扰因素，分别是承灾体易损性、防灾减灾能力、致灾因子危险性[13]。

将整体重大气候灾害导致的损害描述为气象灾害作用下的应急防御能力，采用分布函数求取应急防御时变率，这样能更好的分析应急防御能力随时间变化特征对重大气象灾害的评估结果。则以月为事件尺度，重大气象灾害应急防御能力可表示为：

(11)

式中：λ(m)为历史同期第m月对重大气象灾害应急防御的概率(次/月)：λave为多年平均需要应急防御的概率(次/(100 km·年))；λave为月平均需要应急防御的概率(次/(100 km·月))；f(m)为月应急防御概率分布函数，其中m=1,2,…,12。

用马尔科夫过程表示重大气象灾害应急防御能力的评估模型时，主要分为两个状态，分别为不可防御状态与可防御状态，不可防御状态在一个月内出现次数可评估概率为：

(12)

式中：λ(m)为第m月评估概率用；μ为修复率；MTTR为平均修复时间(h)；评估失效频率表示为f；当失效频率f和平均修复时间r取值较小时，失效频率f用评估率λ进行代替。考虑不同影响因素对整体的影响，建立重大气象灾害应急防御能力实时评估模型，表达式为:

FDRI=(VEwe)(VHwh)(VSws)(10-VR)wr。

(13)

式中：致灾因子危险性指数用VH表示；防灾减灾能力指数用VR表示；各种灾害指数用FDRI表示；孕灾环境敏感性指数用VE表示；承灾体易损性指数用VS表示；wh，we，ws，wr均为各评价因子权重。则时间分布特性的重大气象灾害应急防御能力实时评估流程如图1所示。

图1 重大气象灾害应急防御能力实时评估流程

3 实验结果分析

3.1 实验指标分析

①评估正确率ACR(Accurate Classification Rate)：可表示为评估正确的次数占有可能情况的比例，计算式为:

(14)

式中：NAW表示实现评估的次数；NMW表示漏评估次数。

②漏评率MWR(Missed Assessment Rate)：表示为漏评次数与实际评估总次数的百分比，计算式为

(15)

3.2 实验结果分析

为了验证改进方法在重大气象灾害应急防御能力评估方面的有效性及可行性，采用传统的基于风险评价元素的评估方法，进行实验对比分析(图2、图3)。由图2、图3可知，采用改进方法时，实验结果图毛刺较少，中间的准确率输出部分平滑，变化幅度非常小这说明该方法不易受到外界干扰，能够一直保持较高的准确率。相比之下，传统的风险评估方法结果输出图出现大量波动，虽然其准确率出现了几个较高点，但是准确率的变化幅度较大，这说明该方法缺乏稳定性，易受到外界干扰，稳定性较差，不能在实际中得以应用。改进方法相比传统方法，充分考虑了多种气象因素的影响，将时变的气象灾害作用导致灾害应急防御能力评估准确率降低，应急防御能力评估时变概率用分布函数分析得到，用以评估重大气象灾害应急防御能力时变的规律。能够更好的反映出，在评估准确率随时间变化及气象灾害因素多样情况下，重大气象灾害应急防御能力评估的时变特征。

图2 改进方法

图3 传统基于风险评价元素的评估方法

4 结论

针对重大气象灾害应急防御能力评估一直存在评估精度低，误差大的问题，提出基于时空差异的重大气象灾害应急防御能力实时评估方法。通过重大气象灾害风险理论分析，采用时空差异法提取气候灾害风险特征，并以此为基础，建立重大气象灾害应急防御模型，引入分布函数求取应急防御时变率，实时评估重大气象灾害应急防御能力。实验结果表明，采用改进方法进行重大气象灾害应急防御能力评估时，其评估准确率较高，且不易受外界影响，具有一定优势。