【风险管理】自然灾害与风险管理(PPT 72页)

不确定性（小样本情况下）。
1.3 发展趋势
软计算
风险
模糊风险
风险区划
软风险区划
2 基于信息扩散技术的模糊风险 理论与方法综述
2.1 自然灾害风险系统中的不确定性 2.2 提高风险估计精度的信息扩散技术 2.3 自然灾害模糊风险 2.4 内集－外集模型
2.1 自然灾害风险系统中的不确定性
自然灾害系 统中的不确 定性
自然灾害风险区划
• 随着对自然灾害研究的深入，逐步将灾 害的量级概念引入区划图，以某一地区 可能发生的灾害最大等级划分区划等级.
• 进一步的研究，又将概率概念引入区划 图，以某一地区可能发生的灾害最大等
级的概率或超越某一概率的灾害最大等 级为基础编制灾害区划图。
1.2 现有风险区划图及其不足
图4 某个研究区
极值风险区划
图5 极值风险分析及极值风险区划示意图
※
①令
X i { x 1 ,x 2 ,L x n } ,i 1 ,2 ,3 ,4;②
Y
' i
是
y
的估计值。
不足： 极值风险区划对风险的描述采用确定性的 方法，没有顾及到灾害发生的不确定性。
概率风险区划
图6 超越概率风险分析及超越概率风险区划示意图 不足：表达了风险的随机不确定性，而忽视了模糊
令 Qj+=def [qi1,j, qi2,j, qi3,j, qk1,j, ... ] sort(Qj) = [q+i3,j, qk1,j, qi2,j, qi1,j, ... ]
_ |Qj | = nj
|Q+j | = n - nj
2.4 内集－外集模型
令 pk = k/n , k = 0, 1, ..., n
[0，,1]然后将隶属度 x(p)的元素即 p i 挑选出 来。令
p(x)min{p| pP,x(p)},
p(x)max{p| pP,x(p)}.
(4-2)
称有限闭区间
p(x)@ [p(x),p(x)]
(4-3)
是 p ( x ) 关于 x 的 水平截集。
%
可能性－概率分布的模糊集截集示意图
令
I2
0 0 .25 .5 .75 1 .75 .5 .25 0 0
I3
0 0 0 0 0 0 .25 .5 .75 1 1
模糊风险相对于概率风险的主要区别在于：对超越概 率引入可能性分布，指明了风险事件以某概率出现的 可能性，从而既体现了超越概率估算并不精确这一事 实，又为模型容纳模糊信息提供了一条途径。
p % (x)p (x)/ p (x)d x , 或 p % (x)p (x)/ p (x)d x ,
随机不确定性 模糊不确定性
概率论 信息扩散技术
2.2 提高风险估计精度的信息扩散技术
♫信息扩散技术原理：令X是一个给定的样本，
假定用它可以估计一个在论域U 上的关系。 当且仅当X不完备时，必定存在一个适当的扩 散函数和相应的算子，使得扩散估计比非扩 散估计更靠近真实关系。
♫目的：挖掘出尽可能多的有用信息，提高系
——以地震灾害为例
选题原因
❖国内外的减灾实践表明，用风险的理念认识和管理灾 害，才能在最大程度减轻灾害影响的同时，谋求社会经 济的持续发展。
❖人们永远不可能准确估计任何自然灾害的风险。“风 险值估计不准”是自然灾害风险区划的一大难题。如何 在风险区划图中将“风险值估计不准”这一信息揭示出 来，让用户在决策分析时清楚何处数据有质量问题及其 严重程度，是新的风险区划图图型设计时应关注的问题。
j(p) =
_
1st
(smallest)
element _
of
Qj
2nd element of Qj
... _
last (largest) element of Qj
1
2 1st (largest) elementQo+jf
3
1
2nd
element
Qo+fj
2
4 ...
Q+j
5 last element of
北京师范大学资源学院
College of Resources Science and Technology,Beijing Normal University
博士学位论文答辩报告
作者：张俊香 导师：黄崇福 教授 专业：自然地理学
自然灾害与风险管理
2005年5月26日
论文题目
新一代自然灾害风险区划 原理与方法研究
主要内容
1 风险区划研究现状与展望 2 基于信息扩散技术的模糊风险理论与方法综
述 3 软风险区划图模型设计 4 应用实例 5 软风险区划图与概率风险区划图的比较 6 结论和讨论
1 风险区划研究现状与展望
1.1 研究现状 1.2 存在问题 1.3 发展趋势
1.1 研究现状
• 自然灾害区划:
自然灾害区划图，实际上是自然灾害分布图， 以自然灾害分布的空间特点进行区划。
2.4 内集－外集模型
1-qj1,j
uh
ui xi1
uj
uk
ul
xi2 xj1 xj2 xj3 xk1 xk2 ...
D
xi3
_
_
令 Qj =def [(1-qj1,j), (1-qj2,j), (1-qj3,j)] sort(Qj) = [(1-qj2,j), (1-qj3,j), (1-qj1,j)]
3 软风险区划图模型设计
3.1 不确定性可视化的相关技术分析 3.2 可能性－概率分布的模糊期望值 3.3 软风险区划图的总思路和技术途径 3.4 软风险区划图模型
3.1 不确定性可视化的相关技术分析
超越概率区划图技术 GIS制图技术 模糊集截集技术
3.2 可能性－概率分布的模糊期望值
图8 可能性－概率分布图
统识别精度。
♫最简单的方法是信息分配方法，最简单的扩
散函数是正态扩散函数。
2.3 自然灾害模糊风险
设I={Ij}是自然灾害论域，P={pk}是概率 论域，为Ij的概率是pk的可能性分布，
I,P {IJ(p )|Ij I,p P } .
是一个可能性－概率分布（PossibilityProbability Distribution, PPD），称作I的 模糊风险（Fuzzy Risk）。
p = p0 p = p1
p = pnj – 1 p = pnj
p = pnj + p = pnj +
p = pn
表4 可能性－概率分布表达的模糊风险
概 率
Ij (p)
p0 p1
p2 p3
p4 p5 p6 p7 p8
p9
p10
0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1
I1
1 1 .75 .5 .25 0 0 0 0 0 0