中国黑龙江省气象灾害风险综合评价与区划研究外文翻译资料

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中国黑龙江省气象灾害风险综合评价与区划研究

WenLiang Li, LiJuan Zhang, Hong Chen,YuHong Gao, JinFeng Zhang

摘要：本文利用信息扩散理论和聚类法，对1971年至2005年74个气象站的35年夏季气温和降水资料进行了研究，对中国东北黑龙江省气象灾害综合风险评估和区划进行了研究。信息扩散理论已广泛应用于风险评估中，然而，几乎没有人对基于气象灾害标准的信息扩散理论进行风险评估研究。研究结果如下：北方地区低温和冷害的风险概率高于南部地区；西南地区普遍低温和冷害的风险概率最高；北部地区严重低温和寒冷危害的风险概率最高，其次是中部和东南部地区；黑龙江省干旱灾害高风险地区主要分布在该省的西南部，中部和南部;高强度干旱灾害发生在东南地区；黑龙江省高风险洪水区主要分布在黑龙江省西南部，中部以及黑龙江省西部；高强度洪涝灾害几乎遍布黑龙江省各地。我们可以从综合气象灾害风险区划得出结论，气象灾害的高风险地区主要位于该省的南部和北部，中等风险地区分布在中南部地区和西部地区，低风险区位于东部，轻度风险区位于黑龙江省中西部。

关键词：信息扩散；聚类法；气象灾害；风险评估；分区

1 引言

自然灾害是一种随机发生的风险事件；它可以被测量，但它具有不确定的特征。自20世纪80年代以来，在自然灾害分析方面取得了一些成就（Petak等，1993）。农业是一个风险很大的行业;对农业有害的最关键的自然灾害是农业气象灾害（Li et al，1999；Jiao et al，2004； Li et al，2004；Wang et al，2005）。黑龙江省是其中之一，中国最重要的商业粮食生产基地，也是国家出口的农业生产基地。由于农业气象灾害频发，农作物生产不稳定，质量低下。这直接影响了国家粮食市场的稳定性和中国粮食在世界市场上竞争的能力（Ma等，2003；Liu等，2003； Xie等，2004；Yuan等，2007a，b）。低温和寒冷，干旱和洪涝灾害是黑龙江省的主要农业气象灾害，在一个灾害年份，作物产量可减少20％。以往关于低温，冷害，干旱和洪涝灾害的研究主要集中在原因和分布，对策和对策上对农业的危害（Zhang et al，1991）。从风险评估的角度，没有利用信息扩散理论和聚类方法对黑龙江省各县市的低温，冷害，干旱和洪涝灾害风险评估和区划进行研究。本文采用地理信息系统（GIS）技术绘制了风险评估空间分布图；这个可以为防灾减灾提供依据。

2 数据来源和方法

2.1 数据来源

在本研究中，我们收集了1971年到2005年黑龙江省气象站6月份夏季气温数据。所有数据均来自黑龙江省气象站。

2.2 灾害指标

6月至8月平均温度的相对均方误差用作低温和土壤破坏的评价指标；该指标如下（Liu et al，1981）：

（1）

其中Delta;T6-8是6月到8月的平均温度异常，n = 3。当一年的平均温度低于-2°C时，那一年是严重的低温和寒冷年份；当-2°Cle;I_lowle;-1°C时，年份是一般的低温和冷害年；当I_lowge;-1°C时，年份被视为正常年份。干旱和洪水灾害的指标如下（Zhang and Li，2007）：

（2）

其中Ri是5月到9月的降水异常;sigma;是标准偏差。

2.3 信息扩散理论

信息扩散是一种模糊数学方法，它可以抵消小样本事件中信息的缺失。它可以将观察样本转换为模糊集（Huang，2005）。如果灾难的指标领域可以表示为：

（3）

然后，单值观测样本x携带的信息可以根据以下等式扩散到场U中的每个点：

（4）

其中h是扩散系数，j=1, 2, hellip;, m。可以根据样本的最大值和最小值（b和a）以及样本集中的样本数（x）来确定。方程式如下：

（5）

如果我们令：

（6）

那么模糊子集的相关附加函数可以表示如下：

（7）

mu;_xi（u_j）的功能可称为归一化信息。

通过对mu;_xi（u_j）的功能进行处理，可以获得良好的风险分析结果。 如果我们让x₁，x₂，...，x_n为n个指定的观测值，那么该函数可以表示如下：

（8）

它可以被称为从{x₁，x₂，...，x_n}的样本扩散到mu;_i的观察点的信息量子 上述函数的物理意义是，如果灾难的观测值只能选择为u₁，u₂，...，u_m系列中的一个值，那么可以确定具有u_j观测值的样本数。q（u_j）通过{x₁，x₂，...，x_n}观察集的信息扩散关于作为样本代表的xi的所有值。很明显，q（u_j）的值通常不是正整数，但肯定是一个不小于零的数字。此外，如果我们让

（9）

实际上，Q应该是u_j每个点上的样本数的总和。很容易知道这个函数，可以表示如下：

（10）

应该是出现在u_j点上的样本的频率值，该值可以作为概率的估计值。很明显，超越u_j的概率值应该如下：

（11）

P（u_j）的值应该是风险评估的必要值。

3 分析结果

3.1 黑龙江省低温冷害风险评估与分区

我们使用前面描述的模型来计算黑龙江省低温和冷害的风险指数。例如，在哈尔滨市，1971,1972,1983和1993年发生了严重的低温和冷害。1974年，1976年，1977年发生了普遍的低温和冷害。1974年，1976年，1977年，1979年，1981年，1984年，1985年，1986年，1987年，1989年，1992年和2002年。从1971年到2002年，按年排序的低温和冷害指数为-2.58747，-2.56213，-1.18958，-1.18818，-1.20741 ，-1.78647，-1.04978，-2.08939，-1.68585，-1.31278，-1.17294，-1.94189，-1.61245，-1.91180，-2.57949和-1.26025。

考虑到计算精度的要求，选择了16个点来形成离散场，可以表示如下：

（12）

由等式（5）计算得：h = 2.6851times; (minus;0.1419 2.57949)/(19 minus;1)= 0.363621。

然后利用（6）~（11）中的方程，得到黑龙江省低温和冷害的风险概率值。由于低温和冷害指数应包括在离散场{ 3， 2.5，...，- 2.5，-3}中，计算结果应除以2。

利用所提出的方法计算低温和冷害的风险概率值，黑龙江省各县市的一般和严重的低温和冷害，我们将概率分为四个风险概率排序的风险等级（ 表格1）; 然后，我们结合GIS绘制了风险空间分布数据（图1至图3）。

表1低温和冷害的风险等级

图1 黑龙江省低温冷害风险区划

图2 黑龙江省一般低温冷害风险区划

图3黑龙江省严重低温冷害的风险区划

从图1到图3可以得出以下结论：

北部和南部地区低温和冷害的风险概率值高于中部地区；西南地区一般低温和冷害的风险概率值高于其他任何地区；严重低温和冷害的风险概率值在北部地区；即大兴安岭地区是最高的，中部和东南部地区紧随其后。大兴安岭地区，横跨伊春地区和牡丹江地区是黑龙江省低温冷害的高危地区。齐齐哈尔西南部地区，然后穿越大庆地区，哈尔滨地区是黑龙江省一般低温冷害最严重的地区；大兴安岭地区，宜春地区，七台河地区和牡丹江地区是黑龙江省严重低温冷害的高危地区。

3.2 黑龙江省干旱灾害风险评估与分区

R_i由公式（2）计算，值域在0到plusmn;10之间，离散场不能用信息扩散理论定义。本文修改了干旱和洪水标准，使用Ri /Ri，干旱和洪水的标准被Ri除以。本文定义了洪水灾害的离散场如下：

干旱灾害的离散领域定义如下：

因此，利用（6）至（11）中的方程可以得到黑龙江省干旱和洪涝灾害的风险概率值。干旱和洪水指数应在离散场中，因此计算结果应除以2。

利用所提出的方法计算黑龙江省各县市的干旱和洪涝灾害风险概率值，我们将该概率划分为按风险概率排序的四个风险等级（表2），然后绘制风险空间分布数据与GIS结合（图4至图7）。

表2 干旱和洪水灾害的风险等级

图4 黑龙江省干旱灾害风险区划

图5黑龙江省严重干旱灾害风险区划

图6黑龙江省洪涝灾害风险区划

图7 黑龙江省严重洪涝灾害风险区划

从图4到图7可以得出以下结论：干旱灾害的高风险主要分布在黑龙江省的西南部，中部和南部; 北部和东南部地区是低风险部分。 然而，严重干旱风险区域主要分布在东南地区;东北部是低风险区域。洪水灾害高发区主要分布在黑龙江省西南部和南部; 中北部和东南部是低风险地区。黑龙江省的干旱风险高于洪水风险。

3.3 黑龙江省气象灾害综合风险评估与区划

聚类分析是研究事物多元素分类的一种方法。 基本原则是根据一些指标的性质，相似性或差异，以及样本之间亲和力的定量确定，根据关系程度对样本进行聚类。利用欧氏距离聚类法将黑龙江省74个县市划分为4类，选择低温、干旱、洪涝灾害风险概率值。该划分的结果如表3所示。

表3 黑龙江省县市级划分

从气象灾害风险水平可以得出结论，汤原，巴彦，肇州等A类县属于轻度风险区; 佳木斯，华川，华南等B类县属于低风险地区; 双鸭山，武昌，尚志等C类县属于中度风险区; 双城，阿城，同和等D类县属于高风险地区。使用GIS技术在图8中显示了聚类结果。

图8 黑龙江省气象灾害综合风险区划

从图8可以看出，黑龙江省的高风险地区气象灾害分布在南部和北部地区;中南部和西部地区属于中等风险区域，东部地区属于低风险区域。 风险区域;中西部是黑龙江省的轻度风险区域。

4 讨论和结论

本文在GIS技术，信息扩散理论和聚类方法的支持下，对黑龙江省各县市气象灾害风险评估和区划进行了研究，主要结论如下：

北方地区低温冷害风险概率值高于黑龙江省南部地区；西南地区一般低温冷害的风险概率值高于其他任何地区；北部地区严重低温和寒冷危害的风险概率值是其他地区最高的，中部和东南部地区紧随其后；研究结果与Ma等人对中国东北地区低温冷害的方差系数和概率分布函数的研究结果相同（2003年）。

黑龙江省干旱灾害高风险区域分布在该省的西南部，中部和南部；严重干旱灾害的高风险地区主要位于东南部；洪水灾害的高风险地区位于西南和中部地区，东西走向；黑龙江省几乎每个地区都分布着洪水灾害风险区。

本文通过聚类方法分析对黑龙江省综合区划进行了研究。结果表明，气象灾害的高风险主要集中在南部和北部地区；等风险区域位于中南部、西部、东部是低风险地区；中西部是轻度风险区域。

致谢：
该项目得到了黑龙江省科技厅（GC06C10302 S8），哈尔滨市科技局（2007RFXXS029）的资助和黑龙江省研究生创新研究项目（YJSCX2009-258HLJ）的支持。

参考文献：

Huang CF, 2005. The Risk Assessment of Natural Disaster. The Science Press, Beijing.

Jiao J, Xu XB, Meng Y, 2004. Countermeasures research of rice of low-temperature and cold damage in Heilongjiang Province.Agro-meteorological of China, 25(2): 26–28.

Li K, Huo ZG, Wang SY, Liu RH, Sheng SX, Liu JL, Ma SQ, Xue CY,2004. The research of risk evaluationsystem and model of agro-meteorological disaster. Journal of Natural Disaster, 13(1):

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Li SK, Huo ZG, Wang DL, 1999. The Risk Assessment and Countermeasures of Agriculture in China. The Meteorological Press, Beijing.

Liu BC, Wang SL, Zhuang LW, Lu ZG, Shi XL, Song YJ, 2003. Study of low-temperature damage-prediction applications in northeastern,China based on a scaling-up maize dynamic model. Journal of Applied Meteoro

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