1、“.....人工神经网络以历史灾情自然地理社会经济统计数据为数据源。选定典型评估单元训练样本,将经过处理后的风险影响因子的数值作为输入,通过训练获得权值和阀值作为标杆然后将其余单元的数据输入训练后的神经网络进行仿真,进而获得各个单元的风险度。其特点和优势是基于数据驱动,可较好地避免评估过程中主观性引起的误差,但因收敛速度对学习速率的影响会导致训练结果存在差异,且其黑匣子般的通常脆弱性是指承灾体对致灾因子的打击的反应和承受能力,但学术界目前对于脆弱性的认识并不统。孕灾环境主要包括自然环境与人文环境,位于地球表层,是由大气圈水圈岩石圈等自然要素所构成的系统。孕灾环境时时刻刻都在进行着物质和能量的转化,当转化达到定条件时会对人类社会环境造成定影响,称之为灾变,这种灾变即为致灾因子,基于致灾因子的相关研究称之为风险的危险性分析,故危险性其实是表达了致灾因子的强度频率等因素......”。

2、“.....在对孕灾环境和历史灾情的分析研究后以超越概率的形式给出地表加速度来表达地区或场地的致灾因子危险性。相比于孕灾环境和承灾体之间的复杂关系,影响致灾因子的危险性大地区或场地的致灾因子危险性。相比于孕灾环境和承灾体之间的复杂关系,影响致灾因子的危险性大小的来源相对单,完全由孕灾环境决定。因此,由孕灾环境承灾体致灾因子等要素组成的自然灾害系统,是个相互作用的有机整体,揭示的是人类社会与自然的相互关系,承灾体可以影响孕灾环境,孕灾环境通过致灾因子影响承灾体,者不仅存在因果关联,在时间空间上也相互关联,密不可分。而关于自然灾害风险机理的表达,世纪年代以来,年提出自然灾害风险是危险性与易损性之代数和年联合国提出自然灾害风险是危险性与易损性之乘积,此观点的认同度较高,并有广泛的运用等认为自然灾害风险是由危险性暴露性和脆弱性这个因评估法等......”。

3、“.....但总体而言,数学方法应用及风险定量化表达已成趋势概率统计以历史数据为基础,考虑自然灾害的随机性,估计灾害发生的概率,应用多种统计方法极大似然估计经验贝叶斯估计直方图估计等拟合概率分布函数。由于小样本分析结果稳定不好,为避免与实际相差过大,故要求历史样本容量较大,常应用于台风暴雨洪灾泥石流地震等灾害的风险评估。社会综合论文风险评估自然灾害论文。自然灾害风险系统要素和风险形成机理自然灾害风险系统主要由承灾体孕灾环境致灾因子等要素组成。承灾体系自然灾害系统的社会经济主体要素,是指人类及其活动所组成的社会经济系统。承灾体受致灾因子的破坏后社会综合论文风险评估自然灾害论文产生的结果,同时,还需认识到,不同自然灾害之间相互也会产生定的影响,因此,对于这样的情况做单灾种自然灾害风险评估显然是不合适的,自然灾害综合风险的评估就显得更有现实意义。综合自然灾害评估是风险和灾害领域的研究热点和难点......”。

4、“.....学术界的研究方向才逐渐转向多灾种的风险评估。高庆华等认为,自然灾害综合风险评估是在各单类灾害风险评估基础上进行的,它的内容与单类灾害风险分析基本致,所以采用的调查统计评估方法与单类灾害风险评估中用的方法基本相同,与单类灾害风险评估的根本区别是把动力来源不同特征各异的多种自然灾害放到个系统中进行综合而系统的评价,以此来反映综合风险程度和基性和社会属性的理解,狭义上的自然灾害风险评估难以准确评估和表达自然灾害的内涵和意义。总的来说,经过数十年的发展,自然灾害风险评估从无到有,并逐渐发展至今有了可喜的进展,但在评估模型自然灾害风险系统的作用机制和些重要概念的认识等方面仍未达成完全共识,对于灾害系统中各要素的相互作用机制还有不同的理解,但是从综合角度认识灾情认识风险形成机制的根源已经成为共识。同时还应看到,对于不同的自然灾害种类,其评估方法数学工具也应有所不同......”。

5、“.....尽管在些方法上理论上仍有定的困扰,但更加贴近现实情况的自然灾害风险综合评估也是个十分明显的趋势。伴随着越来越多的其他学科诸如数学决综合比较参考叶金玉等总结各种数学工具的引入不仅为自然灾害评估方法注入了新的活力,同时也让人看到各具特色的数学方法是对应着不同的自然灾害种类,这也是种提示针对不同的自然灾害可以且应当有不尽相同的评估方法和研究途径,但这并不影响自然灾害风险评估走向定量化的步伐。多灾种综合风险评估简单的说,自然灾害具有群发链发的特点,单种自然灾害往往伴随或者引发其他伴生或次生的灾害,对灾害链的研究,马宗晋等组成的研究小组曾给予高度的关注,史培军将其定义为种致灾因子或正态环境变化引起的系列灾害现象,并将其划分为群发灾害链与并发灾害链两种,而群发的灾害或灾害链所引发的灾情必然是几种不同灾害与承灾体脆弱性共同作用种的简单相加的研究成果提出质疑,认为其缺乏可靠性......”。

6、“.....建立了多灾种风险评估层次模型,对云南丽江地区的地震洪水灾害风险进行了综合评估。国内自然灾害综合风险评估研究成果不多,且模型也相对较简单,更好的评估方法也还有待探索,有待更多数学方法的引入。此外,在建立评估模型的同时,也要考虑到自然灾害风险的时空特性,即时间和空间上的分辨率,赵思健认为,同任何事物样,风险也存在着时空差异,不同的灾种在不同时间空间尺度上评估的方法和内容应有所区别,这个问题直接影响到该评估的时间有效性和适用范围。因此,由于在确定的评估方法下各单灾种在同时间空间尺度上的时间有效性并不定致,如何考虑这灾害种类,这也是种提示针对不同的自然灾害可以且应当有不尽相同的评估方法和研究途径,但这并不影响自然灾害风险评估走向定量化的步伐。多灾种综合风险评估简单的说,自然灾害具有群发链发的特点,单种自然灾害往往伴随或者引发其他伴生或次生的灾害,对灾害链的研究......”。

7、“.....史培军将其定义为种致灾因子或正态环境变化引起的系列灾害现象,并将其划分为群发灾害链与并发灾害链两种,而群发的灾害或灾害链所引发的灾情必然是几种不同灾害与承灾体脆弱性共同作用所产生的结果,同时,还需认识到,不同自然灾害之间相互也会产生定的影响,因此,对于这样的情况做单灾种自然灾害风险评估显然是不合适的,不致对评估结果所造成的影响是多灾种综合风险评估中亟待解决的难题之。尽管有诸多问题困扰着多灾种自然灾害风险评估的发展,但相比单灾种的风险评估,多灾种风险评估更符合实际生活中灾害群发的特点,其发展是防灾减灾工作的现实需要,决定了多灾种风险评估是风险学科发展的必然趋势。小结展望作为灾害科学的个分支,史培军认为,自然灾害风险评估科划分为广义与狭义两种理解,广义的灾害风险评估,是对灾害系统进行风险评估,在对孕灾环境致灾因子承灾体分别进行风险评估的基础上......”。

8、“.....通常是对致灾因子及可能造成的灾情之超越概率的估算。显然,根据上文自然灾害具有自然灰色系统以历史灾情自然地理等数据为数据源,以灰色系统理论为基础,应用灰色聚类法划分灾害风险等级。算法思路清晰,过程简便快捷而易于程序化,但争议较大,故在国外研究中运用较少,在国内综合地质灾害风暴潮洪灾等灾害的风险评估中有所应用。人工神经网络以历史灾情自然地理社会经济统计数据为数据源。选定典型评估单元训练样本,将经过处理后的风险影响因子的数值作为输入,通过训练获得权值和阀值作为标杆然后将其余单元的数据输入训练后的神经网络进行仿真,进而获得各个单元的风险度。其特点和优势是基于数据驱动,可较好地避免评估过程中主观性引起的误差,但因收敛速度对学习速率的影响会导致训练结果存在差异,且其黑匣子般的赋值而得到个判断矩阵,计算得到各因子的权值并进行致性检验,为评估模型的确定提供依据......”。

9、“.....对问题本质分析得较透彻,操作性强。该方法已经应用于综合地质灾害洪灾滑坡草原火灾等灾害的风险评估中。期望损失类定义。概念公式类定义。并指出此类风险定义均不能或无法表达风险的内涵,又进而提出了以情景为基础的自然灾害风险的定义,即自然灾害风险是种未来不利事件的情景,而该情景是由自然事件或力量为主因所导致的。倪长健认为该定义仍有未能充分揭示自然灾害风险和自然灾害系统之间的关系未能充分表征自然灾害风险的基本内涵不便于为定量风险评估提供明确依据等不足之处,并提出了自然灾害风险直接影响到该评估的时间有效性和适用范围。因此,由于在确定的评估方法下各单灾种在同时间空间尺度上的时间有效性并不定致,如何考虑这种不致对评估结果所造成的影响是多灾种综合风险评估中亟待解决的难题之。尽管有诸多问题困扰着多灾种自然灾害风险评估的发展,但相比单灾种的风险评估......”。