沿海地区风暴潮灾害风险评估与区划——基于混合算法优化的PPDC模型

发布时间：2018-04-25 08:41

  本文选题：风暴潮灾害 + 风险评估与区划　； 参考：《统计与信息论坛》2016年02期

【摘要】：以沿海11省市的风暴潮灾害风险为研究对象,采用遗传与粒子群混合算法对投影寻踪动态聚类(PPDC)模型进行优化,将粗糙集理论(RST)与修正的PPDC模型组合运用,对中国沿海地区风暴潮灾害的风险进行综合评估与区域等级划分。实证结果表明:广东和福建两省是中国风暴潮灾害的高风险区,风险评估值超过2.5,山东、浙江、海南和广西属于风暴潮灾害的中风险区,风险评估值处于[1.8,2.2]之间,江苏、天津、辽宁、河北和上海属于风暴潮灾害的低风险区,风险评估值低于1.5。研究结论为国家实施差异化的灾害风险管理战略提供了思路与参考。
[Abstract]:Taking storm surge disaster risk in coastal 11 provinces as the research object, the projection pursuit dynamic clustering model is optimized by using genetic and particle swarm optimization algorithm, and the rough set theory is combined with the modified PPDC model. The risk of storm surge disaster in coastal areas of China is comprehensively assessed and regional classification is carried out. The empirical results show that Guangdong and Fujian provinces are high risk areas for storm surge disasters in China. The risk assessment values exceed 2.5. Shandong, Zhejiang, Hainan and Guangxi are middle risk areas of storm surge disasters. The risk assessment values are between [1.82.2], Jiangsu and Tianjin. Liaoning, Hebei and Shanghai are low risk areas for storm surges, with a risk assessment below 1. 5. The conclusion of the study provides the thinking and reference for the implementation of differentiated disaster risk management strategy.
【作者单位】： 中国海洋大学经济学院;
【基金】：国家自然科学基金项目《风暴潮灾害脆弱性测度及损失补偿对策研究》(71373247);国家自然科学基金项目《不对称PPP模式下风暴潮灾害保险合作机制研究》(71503238)
【分类号】：P731.23

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