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基于破產(chǎn)理論的氣象災(zāi)害風(fēng)險評估方法研究

發(fā)布時間:2020-03-31 11:22
【摘要】:氣象災(zāi)害一直困擾著社會的健康發(fā)展,給全世界人民帶來了巨大的經(jīng)濟損失。而受全球氣候變暖影響,未來全球極端氣象災(zāi)害可能出現(xiàn)多發(fā)、頻發(fā)、重發(fā)趨勢,給全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全帶來極大風(fēng)險,同時伴隨著經(jīng)濟發(fā)展帶來的暴露度擴大,未來氣象災(zāi)害造成經(jīng)濟損失的可能性將增加。而我國人口基數(shù)大,人均耕地面積少,水資源匱乏,同時又存在水污染嚴重,荒漠化和水土流失嚴重,草原生態(tài)、海洋生態(tài)嚴峻,大氣環(huán)境惡化等一系列問題。因此,探討災(zāi)害風(fēng)險形成機制、評價災(zāi)害風(fēng)險,進而對風(fēng)險進行管理已成為經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要科學(xué)基礎(chǔ)。目前有關(guān)災(zāi)害風(fēng)險的研究已有一定的基礎(chǔ),但此類研究多從風(fēng)險要素即致災(zāi)因子、脆弱性、暴露度等角度出發(fā)進行風(fēng)險評估,同時這些研究多是從風(fēng)險厭惡的角度對氣象風(fēng)險進行審視,而忽略了風(fēng)險承受體的差異,即無法區(qū)分風(fēng)險厭惡和風(fēng)險追逐群體的差異性。“風(fēng)險”本源于經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域,經(jīng)濟中有關(guān)風(fēng)險的研究已有數(shù)百年的發(fā)展歷史,而目前氣象災(zāi)害的評估工作從數(shù)理經(jīng)濟的角度開展相關(guān)災(zāi)害風(fēng)險評估的研究卻十分稀少。因此,本論文嘗試從數(shù)理經(jīng)濟學(xué)的角度開展中長期氣象災(zāi)害風(fēng)險評估方法的研究。本文首先利用經(jīng)濟學(xué)中的效用定義,將以往評估的焦點由損失大小的評估轉(zhuǎn)變?yōu)樾в么笮〉脑u估,從而使模型體現(xiàn)出風(fēng)險承受體的特征,同時也更能接近承受體的風(fēng)險感知大小。在總結(jié)以往風(fēng)險定義的基礎(chǔ)上,本文從效用的角度重新給出了風(fēng)險的定義,即未來某一時段內(nèi)風(fēng)險承受體對未來可能出現(xiàn)的損失表現(xiàn)出的擔(dān)憂程度。進而利用效用的特性將中長期的風(fēng)險過程視為效用圍繞一線性增長趨勢下的波動過程,波動的歸因即為氣象因子的變化。從而可利用隨機數(shù)學(xué)方程對該波動過程進行描述。基于破產(chǎn)理論的知識給出了本文風(fēng)險的數(shù)學(xué)表達,即求解該隨機過程中效用低于給定效用閾值的概率大小。進而利用復(fù)合Poisson過程的假設(shè),首先討論風(fēng)險三要素(致災(zāi)因子、脆弱性、暴露度)的風(fēng)險模型,并推導(dǎo)出了該過程的風(fēng)險概率表達式。另外在氣象災(zāi)害風(fēng)險評估中,防災(zāi)、減災(zāi)能力是風(fēng)險評估中的重要因子,因此本文利用相依風(fēng)險模型重新討論了在復(fù)合Poisson過程假設(shè)下風(fēng)險概率的解形式。但考慮到現(xiàn)實中的隨機過程未必能很好地符合復(fù)合Poisson過程的假設(shè),并且效用損失大小也難滿足指數(shù)分布的要求,因此基于上述復(fù)合Poisson過程的假設(shè)給出的風(fēng)險概率解形式很難直接用于實際問題的分析。為此,本文討論利用最大熵原理給出的概率分布函數(shù)將一般過程轉(zhuǎn)變?yōu)闈M足復(fù)合Poisson過程的可能性,并利用計算機模擬方法進行驗證。最后論文以干旱為例,對比分析了常規(guī)的copula方法和本文提出的風(fēng)險分析方法得到的干旱風(fēng)險結(jié)果。本文的主要結(jié)果有:(1)對于中長期的風(fēng)險過程可以利用隨機方程進行描述,根據(jù)初始效用與效用閾值的大小差異,可將該風(fēng)險過程劃分為兩類:一類為正風(fēng)險過程,另一類為負風(fēng)險過程。并得到了兩類隨機過程在復(fù)合Poisson過程假設(shè)下風(fēng)險概率的一般表達式,同時給出了效用損失滿足指數(shù)分布時的特解形式。(2)將防災(zāi)、減災(zāi)項視為效用損失的相依過程,得到了復(fù)合Poisson過程假設(shè)下兩類風(fēng)險過程的風(fēng)險概率的一般表達式和Lundberg不等式。(3)基于最大熵原理給出的分布函數(shù)能很好的擬合干旱歷時和干旱強度的分布,并且基于該分布建立的二維概率分析模型優(yōu)于常規(guī)利用指數(shù)分布和Gamma分布分別擬合干旱歷時和干旱強度得到的結(jié)果。(4)計算機模擬驗證表明,基于最大熵原理給出的分布函數(shù)能將等待間隔符合Gamma分布的樣本轉(zhuǎn)變?yōu)榉现笖?shù)分布的等待間隔,使得一般過程轉(zhuǎn)變?yōu)闈M足復(fù)合Poisson過程成為可能,并且計算機模擬得到的風(fēng)險概率與理論計算得到風(fēng)險概率有很好的一致性。(5)利用月尺度的SPI數(shù)據(jù)和Copula方法分析顯示我國的干旱中心有著明顯的周期特征,從1961-2015年每隔10年,干旱中心的位置依次處于華北—東北—西南—華北—東北—西南;谙嗤腟PI數(shù)據(jù)分離得到干旱等待間隔和各次干旱的強度大小,并將該強度視為每次干旱導(dǎo)致的效用損失大小,經(jīng)驗證:干旱等待間隔滿足指數(shù)分布而效用損失也可用指數(shù)分布進行表達。利用復(fù)合Poisson過程的風(fēng)險概率結(jié)論,計算了1961-2015年的整體干旱風(fēng)險和每10年的干旱風(fēng)險大小,結(jié)果顯示,1961-2015年整體的干旱風(fēng)險特征為我國南方尤其是長江以南地區(qū),東北地區(qū)和新疆北部地區(qū)的風(fēng)險高于其它地區(qū)的風(fēng)險。而每10年的干旱風(fēng)險概率計算表明,干旱風(fēng)險的空間分布與利用Copula方法得到的風(fēng)險結(jié)果有著高度的空間一致性。
【圖文】:

受災(zāi)面,成災(zāi)面積,積和,農(nóng)業(yè)


逡逑當(dāng)高的比例。同時從圖1.1中也能看出,近年來的受災(zāi)和成災(zāi)面積有顯著的減少趨勢。圖逡逑1.2中各災(zāi)害導(dǎo)致的受災(zāi)面積可清晰的表明,旱災(zāi)和水災(zāi)是我國最主要的災(zāi)害,二者造成逡逑的受災(zāi)面積之和占總受災(zāi)面積的近75%,根據(jù)成災(zāi)面積數(shù)據(jù)分析得到各災(zāi)害導(dǎo)致的受災(zāi)面逡逑積占比相近。另外,分別以2016年和2015年災(zāi)情為例細化災(zāi)情特征,2016年我國受災(zāi)人逡逑口邋1.9億人次,死亡失蹤人口邋1706人,緊急轉(zhuǎn)移安置人口邋910.1萬人次,直接經(jīng)濟損失達逡逑5032.9億元,房屋倒塌52.1萬間,農(nóng)作物受災(zāi)面積26220.7千公頃,農(nóng)作物絕收面積達2902.2逡逑千公頃[1G]。2015年受災(zāi)人口邋18620.3萬人次,819人因災(zāi)死亡,148人因災(zāi)失蹤,緊急轉(zhuǎn)逡逑移安置人口邋644.4萬人次,倒塌房屋24.8萬間,損壞房屋250.5萬間,,農(nóng)作物受災(zāi)面積21769.8逡逑千公頃

受災(zāi)面,直接經(jīng)濟損失,災(zāi)害,農(nóng)作物


我國地域遼闊,南北跨度大,具有熱帶、亞熱帶和溫帶等多種熱量帶,這是致使我國逡逑氣候類型復(fù)雜多樣。我國位于世界最大的大陸一亞歐大陸的東部,同時又瀕臨世界最大的逡逑大洋一太平洋,海陸熱力差異突出,對我國氣候產(chǎn)生了深刻的影響。從東南沿海往西北內(nèi)逡逑陸,氣候的大陸性特征逐漸增加,依次出現(xiàn)濕潤、半濕潤、半干旱、干旱的氣候區(qū)。同時,逡逑我國是世界上季風(fēng)氣候最發(fā)達的區(qū)域之一。冬季受亞洲高壓的控制,盛行寒冷、千燥的偏逡逑北離陸風(fēng),夏季則受西北太平洋副熱帶高壓的控制,盛行由海上來的潮濕、溫暖的偏南氣逡逑流,溫濕多雨。因此由于氣候復(fù)雜多樣,因此也造成了我國災(zāi)害種類多,分布廣,同時災(zāi)逡逑害又表現(xiàn)出區(qū)域特征性,洪澇多集中在長江中下游平原和黃淮海平原;旱災(zāi)多發(fā)于黃淮海逡逑
【學(xué)位授予單位】:揚州大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:O211.67;F842.64

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6 記者 徐U

本文編號:2609011


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