我国风暴潮灾害经济损失评估

发布时间：2020-09-14 18:02

　　我国是一个海洋大国，丰富的海洋资源为我国的经济发展提供了良好的客观有利条件，并且维系着我国的诸多重大安全和发展利益。另一方面，漫长的海岸线和辽阔的海域又使得我国沿海地区成为海洋灾害的频发区，海洋灾害给沿海地区带来巨大的损失，其中尤以风暴潮灾害造成的损失最为严重。目前，对风暴潮灾害损失的研究主要集中在灾害等级划分、直接经济损失评估、灾害预警等方面。为了更加全面的评估风暴潮灾害对我国经济造成的损失情况，进行灾前准确预报、灾中适当救援、灾后合理补偿，建立巨灾保险等减灾措施，研究风暴潮经济损失中的间接经济损失，对风暴潮灾害造成的直接和间接经济损失进行合理有效的评估已经成为我国目前面临的一个紧迫且重要的现实问题。本文旨在构建我国风暴潮灾害经济损失的理论分析框架基础上，从时间和空间的角度进行分析，通过实证检验分析我国风暴潮灾害经济损失的定量评估，分别分析了我国风暴潮灾害直接经济损失数据拟合和间接经济损失的测度两个方面进行深入挖掘，检验模型及方法的可行性和适用性，进而能够对我国风暴潮灾害的经济损失评估提供参考意义。本文的具体研究内容如下：首先，文章介绍了国内外关于风暴潮灾害损失评估的相关概念,界定了文章的研究对象，即风暴潮灾害经济损失评估的范围，主要包括直接经济损失的数据拟合和间接经济损失的测算，同时也确定了文章的主要研究方法。本部分的重点在于界定了本文研究的风暴潮灾害经济损失评估的具体内容，即风暴潮直接经济损失的数据拟合和风暴潮间接经济损失的测度。其次，在理论知识了解的基础上，汲取灾害经济学、环境经济学、生物学、统计学、信息技术科学等学科对风暴潮的研究成果，对我国风暴潮灾害的经济损失从直接经济损失和间接经济损失两个维度进行分析，概括总结了两个部分的承灾因素，并给出计算公式；同时文章提出了风暴潮灾害经济损失评估所遵循的基本原则，在此基础上构建了我国风暴潮灾害经济损失评估指标体系。最后，分别从时间序列和区域划分两个角度对我国风暴潮灾害的直接经济损失和间接经济损失进行实证分析。将遗传算法引入到神经网络中，优化了神经网络，对历次台风风暴潮灾害直接经济损失进行灾害数据拟合，进行灾害等级划分，为灾害等级划分方法提出了新思路。同时针对目前较少进行测度的间接经济损失，基于海因里希直间系数法思想，运用部门投入产出法对我国风暴潮灾害的间接经济损失进行测算，文章主要以山东省风暴潮灾害的间接经济损失进行实证分析。这些方法都是对风暴潮灾害经济损失评估方法的又一有益尝试和探讨，为之后的实践提供了新的途径，同时也为提高应对风暴潮灾害的防灾减灾能力及提出损失补偿机制提供了有利的理论基础和数据保障。论文主要在以下几个方面进行了创新性探讨：（1）本文在理论分析的基础上，构建我国风暴潮灾害经济损失评估体系，具有一定的系统性和全面性。在指标体系构建中，社会损失和环境损失作为灾害损失不可或缺的一部分，在损失评估体系中起到重要作用。而目前我国对社会损失和环境损失的探讨还不够深入，本文主要从市场价值和条件估值相结合的方法进行测算，为以后的研究工作奠定了一定的基础。（2）本文将遗传算法与神经网络相结合，从直接经济损失的角度对各地区的风暴潮灾害等级进行测算，通过与实际结果的对比，该方法具有一定的可行性。
【学位单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：P731.23;F224
【部分图文】：

风暴潮灾害,直接经济损失

我国风暴潮灾害经济损失评估升趋势最明显。根据我国沿海主要验潮站的统计资料显示，渤海湾、莱州湾和海州湾沿岸的最大风暴潮值都是由温带系统引起的，其他各站则主要是台风造成的。3.1.2 物质维度根据历年的海洋灾害公报，将 2002-2012 年风暴潮灾害造成的直接经济损失绘制成图 3-1，从图中可以看到 2002-2012 年间，风暴潮灾害每年都给我国沿海城市带来不同程度的经济损失，其中 2005 年是历年之最，全年经济损失达到329.8 亿元，死亡（含失踪人口）共 137 人，其影响范围主要集中在海南、福建以及浙江省；灾害最轻的年份为 2011 年，直接经济损失为 48.81 亿元，未造成人员死亡。

海洋灾害,经济损失,直接经济损失,台风风暴潮

图 3-2 2012 年我国海洋灾害各灾种经济损失统计而在 2012 年发生的 24 次风暴潮过程中，直接经济损失最严重的是编号211 的“海葵”台风风暴潮灾害，直接经济损失为 42.38 亿元，占该年风暴害造成直接经济损失的 33.56%，风暴潮灾害主要过程的损失情况统计如表 3示。表 3-1 2102 年我国风暴潮灾害主要过程损失情况灾害过程发生时间受灾地区死亡（含失踪）人数直接经济损失（亿元）死亡（含失踪）人数合计直接经损失合（亿元号名称205“泰利”台风风暴潮6 月17-21 日福建 0 0.16广东 0 0.030 0.19206“杜苏芮”台风风暴潮6 月29-30 日广东 0 0.01 0 0.01208“韦森特”7 月广东 9 3.859 4.29

灾级,风暴潮灾害,拟合,情况

我国风暴潮灾害经济损失评估为测试样本，其余样本数据作为学习训练样本。运行 Matlab 语言程序代码（具体程序代码见附录 2），使得 BP 神经网络在经过训练之后达到精度要求。学习训练后的拟合残差为 0.000565，接下来对测试数据进行拟合，将历次风暴潮灾害的直接经济损失灾级的实际值与训练数据的拟合值绘图如下：

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