农业灾害风险评估
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农业干旱风险评估研究综述摘要:对农业干旱风险致险性、脆弱性及损失模型等方面进行了深入系统的回顾与评述,阐述了农业干旱风险研究的前沿领域和学术问题,展望了农业干旱风险未来的发展趋势:农业干旱致险性评估的尖键是构建合适的干旱指标,目前干旱评估指标很多,大致可分为水分变异程度指标、干旱发展过程指标和干旱空间差异指标三类,但多数指标对农业干旱成灾过程反映不足,在评估方法上对农业干旱灾害机理认识不深入,成为了农业致险性评估的瓶颈;农业干旱脆弱性通常决定着农业干旱风险的高低,其中,灌溉能力、技术、资金等是影响农业脆弱性高低的重要因子,而定量刻画农业干旱脆弱性对政策、技术、保险等人文因素的响应是当前研究的薄弱环节;农业干旱风险损失评估模型较多,但由于受区域、人为等因素影响,多数模型普适性较差。
因此,未来农业干旱风险评估需要深入认识农业干旱影响的机理和过程,突出研究农业干旱脆弱性对人文因素变化的响应,并通过区间合作来进一步改进风险损失模型。
尖键词:农业干旱风险;干旱致险性;承灾体脆弱性干旱是影响农业生产的主要气象因素。
据测算,全球每年因干旱造成的经济损失咼达60- 80亿美兀,且大部分损失表现在农业部门。
lPCC在其系列评估报告中指出,未来干旱风险有不断增加的趋势。
为了应对未来干旱灾害的影响,各国政府将会开展大量的工程和非工程减灾行动。
然而,减灾行动一般都涉及到巨额的资金投入或影响广泛的社会系统的调整,显然,肓目的减灾行动必然导致人力、物力和财力等的大量浪费,有悖于减灾的初衷。
只有对灾害孕育、发生、发展、可能造成的影响进行科学、系统的分析,才能避免行动的盲目f生。
灾害风险评估是科学、系统分析灾害风险的一种重要途径,是减灾政策形成的重要过程。
因此,幵展农业干旱风险评估研究十分有意义。
农业干旱风险是农业风险中最为普遍的一种自然灾害风险,它是农业干旱对农业生产、农民生活造成损失的可能性概率。
依据风险评估理论,农业干旱风险是由干旱致险性和农业承灾体的脆弱性共同构成的,其风险估算是通过一定的干旱致灾危险性模型、承灾体脆弱性评估模型进行风险定量化计算,从而确定可能的损失度或损失等级的过程。
家禽养殖企业安全风险评估报告1. 引言家禽养殖是一种重要的农业生产方式,但也存在一定的安全风险。
为了确保家禽养殖企业的顺利运营,本报告对家禽养殖企业的安全风险进行了评估,并提出了相应的风险管理措施,以保障企业的安全和可持续发展。
2. 现状分析2.1 家禽养殖企业的安全风险1. 疾病传播风险:家禽疾病的爆发可能导致大量禽畜死亡和经济损失,同时也可能会对人类健康造成威胁。
2. 病毒感染风险:某些病毒可能对禽畜造成严重影响,如禽流感等。
3. 自然灾害风险:自然灾害如地震、洪水、台风等可能对养殖环境及家禽健康造成严重影响。
4. 环境污染风险:禽畜粪便和饲料垃圾的处理不当可能导致环境污染,对水、土壤和空气质量造成破坏。
5. 人为因素风险:人为因素如未经授权的进出、不当操作和疏忽大意等可能导致事故的发生。
2.2 安全风险的潜在影响1. 经济影响:疾病传播、灾害和环境污染等风险可能导致禽畜死亡和减产,进而影响企业的经济效益。
2. 用户信任受损:若疫病或其他风险导致家禽产品出现质量问题,消费者对企业的信任和产品购买意愿都可能受到负面影响。
3. 法律责任:家禽养殖企业在违反相关法律法规或疏于安全措施时,可能面临法律责任和经济处罚。
3. 安全风险评估3.1 风险概率评估通过对历史数据和相关文献的分析,结合专家咨询和企业现状,我们对各种安全风险的发生概率进行了评估,并将其分为高、中、低三个等级。
- 高风险:疫病传播、自然灾害- 中风险:病毒感染、环境污染- 低风险:人为因素3.2 风险影响评估基于风险发生后可能带来的影响,我们将风险影响分为高、中、低三个等级。
- 高影响:经济损失严重、用户信任受损、法律责任- 中影响:经济损失一定、用户信任受损一定、法律责任- 低影响:经济损失有限、用户信任受损有限、法律责任3.3 风险评估矩阵通过将风险的概率和影响进行组合,我们得到了以下风险评估矩阵,用于帮助企业确定应对措施的优先级。
农业气象灾害成因及其风险探讨农业气象灾害是指自然灾害中的一种,其成因一般和气象因素有关。
这种灾害对农作物、农业生产及农民的生活都会造成严重影响,甚至导致经济损失。
针对农业气象灾害的成因和风险,我们有必要进行深入探讨,以便更好地应对和减轻其对农业产生的不良影响。
一、农业气象灾害的成因1. 气候变化:气候变化是导致农业气象灾害的主要原因之一。
气候变化可能会导致特定地区降雨量的增加或减少,温度的升高或降低,进而影响农作物的生长发育和产量。
2. 极端天气事件:极端天气事件如暴雨、干旱、冰雹等都会对农作物造成损害。
这种极端天气事件在一定程度上与气候变化有关,更频繁的发生也加剧了农业气象灾害的风险。
3. 气象灾害的周期性:有些气象灾害具有一定的周期性,比如干旱、洪涝等。
这种周期性导致了农业气象灾害的预警和防范难度增加。
二、农业气象灾害的风险探讨1. 影响农作物生长的风险:农业气象灾害可能导致农作物种植季节的改变,比如气温异常导致作物的提前或延迟生长,降雨过多导致播种期和收获期的错位等,都会对作物的生长和产量产生不利影响。
2. 经济损失的风险:农业气象灾害对农产品的产量和质量都会产生影响,进而对农民的收入和经济状况造成不利影响。
特别是在农作物成熟期遭受冰雹、干旱等灾害时,农民可能会遭受重大的经济损失。
3. 粮食供应的风险:农业气象灾害可能导致特定地区的粮食产量大幅下降,进而引发粮食供应紧张和价格上涨等问题,对国家粮食安全产生不利影响。
三、应对农业气象灾害的对策1. 加强气象预警和监测:及时了解气象变化和极端天气事件的发生,对农业气象灾害的预防和应对至关重要。
加强气象部门的监测和预警能力,做好气象信息的传递工作非常重要。
2. 推广抗灾品种和技术:选育和推广抗旱、抗寒、抗病虫害的作物品种,以及推广适合当地气候条件的种植技术,可以有效减轻农业气象灾害对作物的影响。
3. 建立气象保险制度:建立农业气象灾害的保险制度,可以在灾害发生后对农民进行一定程度的经济救助,减轻农民遭受的经济损失,提高农民的抗灾能力。
农场风险评估报告模板范文农场风险评估报告1. 项目概述本报告是对XX农场进行的风险评估,旨在识别潜在的风险因素,提供决策者合适的指导和建议。
2. 风险评估目标本次风险评估的主要目标是评估XX农场的风险状况,包括自然灾害、市场变化、技术风险、政策风险等,确保农场能够有效应对这些风险并保持正常运营。
3. 风险评估方法本次风险评估主要采用以下方法:- 文件和记录分析:对农场的相关文件和记录进行审查,包括种植计划、销售记录、技术报告等。
- 实地考察和观察:参观农场现场,观察农作物生长情况、设施设备状况等。
- 专家咨询:与农场管理人员和相关专家开展访谈,收集意见和建议。
- 数据分析:对农场的历史数据和市场数据进行分析,评估风险程度和潜在影响。
4. 风险评估结果根据以上方法,本次风险评估得出以下结论:- 自然灾害风险:根据历史数据分析,农场所在地区存在严重的洪涝和干旱风险,可能对农作物产量和质量造成不利影响。
- 市场风险:农产品市场受价格波动和需求变化的影响较大,农场需要制定灵活的销售策略以应对潜在的市场风险。
- 技术风险:农场目前还未采用现代化的种植技术和设施,存在生产效率较低、农作物容易受到病虫害侵袭的风险。
- 政策风险:当前的农业政策对农场的支持力度有限,政策变动可能对农场经营带来一定的不确定性。
5. 风险应对措施基于以上评估结果,建议农场采取以下措施来应对潜在的风险:- 自然灾害风险:农场应建立灾害防范和应急救援措施,例如加强排水系统的建设,购买农业保险以减轻灾害损失。
- 市场风险:农场应加强市场研究和预测,及时调整销售策略以适应市场变化,与合作伙伴建立良好的关系,多元化销售渠道。
- 技术风险:农场应引入先进的种植技术和设施,提高生产效率和农作物质量,加强病虫害防治措施。
- 政策风险:农场应积极与当地政府和农业部门沟通和合作,争取政策支持和优惠政策,降低经营风险。
6. 结论本次风险评估报告对XX农场的风险状况进行了评估,并提出了应对措施。
农业园区环境风险评估与应对策略农业园区是我国农业生产发展的重要组成部分,但随着农业生产规模不断扩大和农业生产方式转变,农业园区环境风险逐渐凸显。
如何评估农业园区环境风险并有效应对,成为当前亟需解决的问题。
本文将从概述农业园区环境风险、评估方法、主要风险因素、应对策略等方面展开讨论。
一、农业园区环境风险情况农业园区环境风险主要源自土壤、水源和空气等环境要素的污染和破坏。
随着化肥、农药、兽药等农业生产投入品的大量使用,土壤污染问题日益凸显;化学农药和兽药残留导致水源受到污染;而氮氧化物、二氧化硫等排放物则影响了空气质量。
这些环境风险严重威胁着人类健康和农业可持续发展。
二、农业园区环境风险评估方法农业园区环境风险评估是指通过系统研究、分析和评价,对农业园区环境问题的潜在风险进行全面识别和定量评价的过程。
评估方法主要包括定性评价和定量评价两种,其中定性评价是通过专家判断和经验总结,对环境风险进行主观判断;定量评价则是通过模型构建和数据分析,对环境风险进行客观分析。
三、农业园区环境风险评估指标农业园区环境风险评估指标主要包括土壤、水源和空气等多个方面。
比如土壤方面的评估指标可以包括土壤质量、土壤污染程度、土壤养分含量等;水源方面的评估指标可以包括水质、水量、水资源利用状况等;空气方面的评估指标可以包括空气质量、气体排放量等。
通过综合评估各项指标,可以更全面地评估农业园区的环境风险。
四、农业园区环境风险评估步骤农业园区环境风险评估主要包括确定评估目标、数据收集、评价指标选择、评估模型构建、评估方法选择、数据处理和结果分析等多个步骤。
在每个步骤中,都需要严格按照规范进行操作,确保评估结果的科学性和可靠性。
五、农业园区主要环境风险因素农业园区主要环境风险因素包括化肥、农药、兽药等农业投入品的过量使用、土壤退化、水源污染、农田水利设施破坏等。
这些因素直接影响着农业生产的质量和效益,而且还可能对周边生态环境产生负面影响。
农业气象灾害成因及其风险研究摘要:农业作为一种经济,从根本上来讲有一定的风险性,其上述的风险则是农业气象灾害。
气候灾害的发生对农业造成了直接的损失。
比如台风、水涝灾害、泥石流等等,对地方农业的发展产生了十分严重的影响。
本文通过阐述农业气象灾害的类型和特点,并分析了农业气象灾害的成因及风险,提出了有关于农业气象灾害的措施,降低农业经济的风险程度。
关键词:农业;气象灾害;风险性;防御措施引言:为了保证我国农业生产工作不受影响,必须对于气象因素方面展开分析,并基于其诞生的基本原因,及时采取一些针对性处理措施,进而将其带来的负面影响降至最低。
一、农业气象灾害成因1、成因的分析气候的差异使农业气象的极值出现了各种各样的发展状态,连续干日与连续湿日比较多,但水分对于农作物来说十分的重要,这就对于农作物的伤害极大,从而造成农业的生产需求得不到满足。
在实际的分析中发现,当某一地区的降水率变小时,其他地区的降水率就会有所增加,无法保证降水强度。
而对于某些洪涝灾害比较大,意味着暴雨灾害发生的次数将会大大增加,降水率形成了使农业经济受影响的原因之一。
2、灾害风险分析一般来说,常见的农业灾害主要包含干旱、洪涝、冰雹以及霜冻等等。
在这其中,干旱更多会出现在南方,其现象发生的主要原因是由于降水量不足,河流的数量较少,很容易导致农作物的水分不充足。
而霜冻、冰雹等灾害一般是在北方地区出现。
其造成农业灾害的原因是由于河水数量多,空气含水量多,当水分大部分蒸发后,很容易使土壤中的水分大面积的流失。
农业气象灾害的一旦发生,就很难以进行治理,就不能够将正常需求得以满足。
因此,我们将需要对农业灾害发生的风险进行全面的评估,相关专业工作者应做好分析的工作,基于其发生地灾害问题和所要达成的目标本身,采用合理的方法手段进行治理和预防工作。
二、农业气象灾害的防御措施1、增强气象灾害预警联动能力要确保农业气象灾害防御体系建设工作可以高效开展,要增强气象服务相关部门之间的预警联动能力,及时预警气象灾害,确保农业生产不受损失或降低损失。
农业生产农业灾害预警与应急响应机制方案第1章灾害预警与应急响应概述 (3)1.1 农业灾害类型与影响 (3)1.2 预警与应急响应的意义与目的 (3)第2章农业灾害风险评估 (4)2.1 风险评估方法与指标 (4)2.1.1 风险评估方法 (4)2.1.2 风险评估指标 (4)2.2 农业灾害风险评估流程 (4)2.2.1 数据收集与处理 (5)2.2.2 确定评估指标权重 (5)2.2.3 建立评估模型 (5)2.2.4 风险评估计算 (5)2.2.5 风险等级划分 (5)2.2.6 风险分析 (5)2.2.7 风险评估结果输出 (5)第3章预警体系构建 (5)3.1 预警体系架构设计 (5)3.1.1 数据采集层 (5)3.1.2 数据传输层 (5)3.1.3 数据处理与分析层 (6)3.1.4 预警决策层 (6)3.1.5 预警发布与传播层 (6)3.2 预警信息采集与处理 (6)3.2.1 预警信息采集 (6)3.2.2 预警信息处理 (6)第4章预警信息发布与传播 (7)4.1 预警信息发布流程 (7)4.1.1 预警信息收集与处理 (7)4.1.2 预警信息审核 (7)4.1.3 预警信息发布 (7)4.1.4 预警信息更新与撤销 (7)4.2 预警信息传播渠道 (7)4.2.1 部门传播渠道 (7)4.2.2 媒体传播渠道 (8)4.2.3 社会组织传播渠道 (8)4.2.4 其他传播渠道 (8)第5章农业灾害应急响应组织与管理 (8)5.1 应急响应组织架构 (8)5.1.1 组织原则 (8)5.1.3 岗位职责 (8)5.2 应急预案制定与实施 (9)5.2.1 制定原则 (9)5.2.2 制定流程 (9)5.2.3 实施措施 (9)5.2.4 修订与更新 (9)第6章应急资源保障 (9)6.1 应急资源分类与配置 (9)6.1.1 资源分类 (9)6.1.2 资源配置 (10)6.2 应急资源调度与协调 (10)6.2.1 资源调度 (10)6.2.2 资源协调 (10)第7章农业灾害应急救援 (11)7.1 救援队伍组织与培训 (11)7.1.1 救援队伍组建 (11)7.1.2 救援队伍培训 (11)7.1.3 救援预案制定 (11)7.2 救援技术与装备 (11)7.2.1 救援技术 (11)7.2.2 救援装备 (11)7.2.3 救援物资储备 (11)7.2.4 应急响应平台建设 (11)7.2.5 救援联动机制 (12)第8章农业灾害恢复与重建 (12)8.1 灾后恢复策略与措施 (12)8.1.1 灾害评估与监测 (12)8.1.2 灾后救援与救助 (12)8.1.3 农业基础设施修复 (12)8.1.4 恢复生产技术指导 (12)8.2 农业重建规划与实施 (12)8.2.1 农业重建规划原则 (12)8.2.2 农业产业结构调整 (12)8.2.3 农业基础设施建设 (12)8.2.4 农业科技支撑 (13)8.2.5 农业保险体系建设 (13)8.2.6 农业生态环境保护与恢复 (13)8.2.7 农业灾害预防与预警体系建设 (13)8.2.8 农业重建项目实施与监管 (13)第9章农业灾害预警与应急响应国际合作 (13)9.1 国际合作机制与模式 (13)9.1.1 机制构建 (13)9.1.2 合作模式 (13)9.2.1 美国经验 (14)9.2.2 欧洲经验 (14)9.2.3 亚洲经验 (14)第10章农业灾害预警与应急响应能力提升 (15)10.1 能力提升策略与措施 (15)10.1.1 预警能力提升 (15)10.1.2 应急响应能力提升 (15)10.2 持续改进与评估体系构建 (15)10.2.1 持续改进机制 (15)10.2.2 评估体系构建 (15)第1章灾害预警与应急响应概述1.1 农业灾害类型与影响农业灾害是指影响农业生产的一系列自然灾害和人为因素,主要包括以下几种类型:(1)气象灾害:如干旱、洪涝、台风、冰雹、霜冻等,对农作物生长、产量和品质产生严重影响。
农业分析中的风险识别与应对在农业发展的过程中,各种风险不可避免地存在。
为了确保农业生产的顺利进行,农业分析中的风险识别与应对变得尤为重要。
本文将通过以下十个方面来探讨农业分析中的风险识别与应对。
一、农业生产的基本风险农业生产面临的基本风险包括天气灾害、价格波动、市场需求不稳定等。
这些风险对农业生产的影响是不可忽视的,在农业分析中要将其纳入考虑范围。
二、市场需求风险的识别与应对识别市场需求风险的关键是了解消费者需求的趋势和变化。
通过市场调研和分析,农业生产者可以更好地预测市场需求,并采取相应的应对策略,如调整产品种类和质量,提升营销手段等。
三、气候灾害风险的识别与应对气候灾害是农业生产中的常见风险,如旱灾、洪涝等。
通过利用气象数据和灾害预警系统,农业生产者可以提前预测和应对气候灾害风险,如选择适应性更强的作物品种,改善灌溉设施等。
四、价格波动风险的识别与应对价格波动对农产品的市场定价和销售收入有着重要影响。
农业生产者应密切关注市场动态,了解市场供需关系和价格趋势,以便及时采取价格风险管理措施,如合理制定价格策略,灵活调整生产规模等。
五、生产技术风险的识别与应对生产技术风险包括种植和养殖过程中的病虫害防控、肥料和农药使用安全等方面的风险。
农业生产者应加强技术培训和学习,及时更新生产技术,做好病虫害预防和农药使用的合理管理。
六、财务风险的识别与应对财务风险是农业生产中需要高度关注的问题。
农业生产者应做好预算和核算工作,合理规划资金使用和资金流动,同时建立风险防控措施,如采取保险措施,建立应急资金等。
七、市场价格预测风险的识别与应对市场价格预测是农业生产中的一个难题,过高或过低的价格预测都会给农业生产者带来风险。
农业生产者可以利用市场分析和趋势预测的方法,结合自身生产成本和效益,来进行市场价格的预测和调整。
八、政策环境风险的识别与应对政策环境风险是指政策变化对农业生产带来的风险。
农业生产者应及时了解相关政策法规的变动,并进行分析和应对,如调整生产结构,寻找政策支持等。
农业保险风险评估与赔付优化方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的和意义 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究意义 (3)1.3 研究内容与方法 (3)1.3.1 研究内容 (3)1.3.2 研究方法 (3)第二章农业保险概述 (4)2.1 农业保险的定义与特点 (4)2.2 农业保险的发展历程 (4)2.3 农业保险的政策与法规 (5)第三章农业风险类型与识别 (5)3.1 自然灾害风险 (5)3.2 市场风险 (5)3.3 技术风险 (6)3.4 其他风险 (6)第四章农业保险风险评估方法 (6)4.1 定性评估方法 (6)4.2 定量评估方法 (6)4.3 综合评估方法 (7)第五章农业保险赔付现状分析 (7)5.1 赔付率分析 (7)5.2 赔付周期分析 (7)5.3 赔付结构分析 (8)第六章农业保险赔付优化方案设计 (8)6.1 赔付流程优化 (8)6.1.1 赔付申请流程简化 (8)6.1.2 赔付审批流程优化 (8)6.1.3 赔付发放流程优化 (8)6.2 赔付标准优化 (8)6.2.1 赔付标准制定 (8)6.2.2 赔付标准调整 (9)6.3 赔付方式优化 (9)6.3.1 赔付方式多样化 (9)6.3.2 赔付方式选择 (9)6.3.3 赔付方式实施 (9)第七章农业保险风险防范与控制 (9)7.1 风险防范措施 (9)7.1.1 完善农业保险法规体系 (9)7.1.2 加强农业保险宣传教育 (9)7.1.3 建立健全风险监测预警体系 (10)7.1.4 提升农业保险产品创新 (10)7.2 风险控制策略 (10)7.2.1 制定合理的保险费率 (10)7.2.2 建立风险分散机制 (10)7.2.3 实施风险隔离措施 (10)7.2.4 加强保险公司的风险管理和内部控制 (10)7.3 风险转移与分散 (10)7.3.1 发展农业再保险市场 (10)7.3.2 建立农业风险基金 (10)7.3.3 推广农业保险互助合作 (10)7.3.4 加强国际合作与交流 (11)第八章农业保险产品创新与推广 (11)8.1 产品创新方向 (11)8.1.1 个性化保险产品 (11)8.1.2 跨界融合产品 (11)8.1.3 环保型保险产品 (11)8.2 产品推广策略 (11)8.2.1 加强政策宣传 (11)8.2.2 建立健全销售网络 (11)8.2.3 创新营销模式 (12)8.3 产品创新与推广的协同发展 (12)8.3.1 建立紧密的产研合作机制 (12)8.3.2 完善产品创新与推广的激励机制 (12)8.3.3 强化产品创新与推广的监管 (12)第九章农业保险政策支持与监管 (12)9.1 政策支持体系 (12)9.1.1 政策支持概述 (12)9.1.2 政策支持内容 (12)9.2 监管机制建设 (13)9.2.1 监管概述 (13)9.2.2 监管内容 (13)9.3 政策与监管的协同作用 (13)9.3.1 政策与监管协同的必要性 (13)9.3.2 政策与监管协同的实践 (13)第十章研究结论与展望 (14)10.1 研究结论 (14)10.2 研究局限与展望 (14)第一章绪论1.1 研究背景我国农业现代化的推进,农业保险在保障农业生产、促进农业发展方面发挥着越来越重要的作用。
灾害风险评估引言:灾害是指由自然因素或人为因素所引起的对人类、财产和环境造成严重破坏或威胁的事件,如地震、洪水、暴风雨等。
灾害的发生给人们的生命财产安全带来了巨大威胁,因此,灾害风险评估的重要性不言而喻。
本文将就灾害风险评估的定义、方法和实施过程进行阐述,并且介绍一些常见灾害的风险评估案例。
一、灾害风险评估的定义:灾害风险评估是指对潜在灾害事件的发生概率和带来的威胁进行评估,从而确定灾害风险的程度和类型。
其目的是为了提供决策者和政策制定者在减少灾害风险方面的依据,制定相应的应对措施,提高社会的抵御能力。
二、灾害风险评估的方法:灾害风险评估主要的方法包括量化方法和定性方法。
量化方法:量化方法是通过收集和分析大量的数据,运用统计学和模型等方法来评估灾害风险。
主要包括以下几个步骤:1. 确定潜在的灾害事件类型和可能发生的区域;2. 收集相关的历史数据和现场观察数据;3. 运用统计学和数学模型进行数据分析;4. 计算出潜在的灾害事件的发生概率和对人类、财产和环境的威胁;5. 根据评估结果,制定相应的应对措施。
定性方法:定性方法是通过专家的意见和经验来评估灾害风险。
主要包括以下几个步骤:1. 确定潜在的灾害事件类型和可能发生的区域;2. 邀请相关领域的专家进行讨论和意见交流;3. 从专家那里获取关于潜在灾害事件发生概率和威胁的意见和判断;4. 综合专家意见,确定灾害风险的程度和类型;5. 根据评估结果,制定相应的应对措施。
三、灾害风险评估的实施过程:灾害风险评估的实施过程包括以下几个步骤:1. 确定评估的目标和范围;2. 收集、整理和分析相关的数据和信息;3. 根据评估目标选择合适的评估方法;4. 进行评估,计算出灾害事件的发生概率和威胁;5. 分析评估结果,确定灾害风险的程度和类型;6. 制定相应的应对措施;7. 监测和评估实施效果,不断优化和改进应对措施。
四、常见灾害的风险评估案例:1. 地震风险评估:地震是一种具有突发性和不可预测性的灾害事件。
农业气象灾害风险分析及区划研究进展作者:陈丹张青来源:《乡村科技》 2018年第3期农业气象灾害是人们无法避免的一种自然现象,经过风险分析及有效规划可以大大减少农作物及农业生产受到农业气象灾害影响的经济损失。
近期因为受到人类活动及气候改变的影响,多种农业气象灾害频发,且危害性逐步增加,灾害程度加深[1]。
例如,我国青海省比较严重的农业气象灾害有干旱、冰雹、霜冻等,下面就针对青海省部分农业气象灾害风险分析和区划展开论述。
1 农业霜冻灾害风险分析及区划分析1.1 霜冻灾害的危险性评估在青海省,在最低温度的不相同等级霜冻产生的频率和次数基础上表示致灾因子危险性高低的指数就是风险性评估。
把青海省各个县市产生霜冻气象灾害的年份根据霜冻的轻度、中度、重度进行划分,计算出各组霜冻产生的频数,接着依据以下公式计算出该指标:1.2 霜冻灾害的暴露性及灾损敏感性评估所谓霜冻灾害暴露性评估,实际上是探索与研究风险源在区域内和风险受体相互之间的接触暴露关系。
霜冻灾害的受体就是农作物。
农作物栽种的规模越大,暴露性越高,灾害风险越大。
将每个县市农作物栽种的总体规模和整个青海省整体栽种规模比值作为暴露性指标,级别划分方式和危险性是一样的。
暴露性较高的区域大致分布于门源东部区域和互助大部、大通东北区域,而暴露性居中的区域为门源与大通中西部区域、湟中与西宁地区、湟源西北地区与贵南东北地区、民和地区,其他区域的暴露性很低。
再者,对于农业霜冻灾害灾损敏感性的评估。
将青海省每年各地区霜冻灾害产生的受灾规模作为农作物灾损敏感指数的指标。
经过极差标准处理,得到霜冻灾损敏感指数。
接着采用10 登记方式划分成几个级别,从而可以发现农业霜冻灾害的灾损敏感性高值区域大致是在青海省东部农业地区一级柴达木盆地区域。
1.3 霜冻灾害的风险区划根据公式计算出各个评估单元霜冻灾害风险指数Rd,接着扩大到100 倍,把研究与分析区域划分成3 个风险级别区,结果见图2。
农业气象灾害评估现状和发展趋势作者:刘东超张忠波来源:《城市建设理论研究》2014年第10期摘要:对于农业气象灾害风险进行分析最早起源于国外,分析主要集中领域是重大自然灾害与经济方面,而对于农业气象灾害风险分析却相对较少。
农业气象灾害评估是对灾害规律进行研究对灾害区划、灾害管理以及灾害风险进行预测的重要基础。
本文对农业气象灾害评估现状和发展趋势进行了探讨。
关键词:农业;气象灾害;评估;现状;发展趋势中图分类号:DF413文献标识码: A引言:农业气象灾害是对农作物产量与质量产生影响的重要因素。
在我国每1年因为各种气象灾害所导致的农作物受灾面积相等庞大,所造成的经济损失也非常巨大。
特别是近年来,极端气候天气增多,使得农业气象灾害发生的频率与强度都呈现上升趋势,对国家粮食安全产生巨大威胁。
因此,需要加强农业气象灾害评估。
一、农业气象灾害评估的现状分析农业上的气象灾害,是当前中国农业产生严重破坏的一个重要的因素。
农业气象灾害所对农业所产生破坏程度,主要是根据农业灾害性气象的量化体系进行评估的。
而当前我国学者通过多种变量的控制方式,经过多次试验以及对农业气象灾害数据进行整合与分析,渐渐形成一种以农业为主要的对象的灾害性气象的量化指标结构,并且以此作为整个评估的基础,建设起一些与农业气象性灾害评估相关的数学模型,促进了我国气象性灾害问题的评估的发展。
我国的农业气象性灾害的评估已经从定性评估逐渐转化成为量化的评估。
而其中对于主要的农业气象性灾害,比如寒潮、暴雨、台风、干旱以及洪涝等,都被列入到我国农业气象灾害的评估体系之中。
当前国内以及国外主要评估农业气象灾害的程度的指标,主要是人类的社会所造成的各项财产以及物件的损失,折算后的经济损失,以及有关农作物的产量损耗等。
而我国流行的评估方式主要有综合模型式的评估、作物模型式的评估以及灾害风险式的评估。
1、农业气象性灾害的综合模型评估综合模型式的评估,主要所考虑到的因素比较多,包括了受到农业气象性灾害的地区生产力水平状况,以及所种植的相关农作物的抵御气象性灾害的能力、农作物对于农业气象灾害的敏感程度,以及农业气象性灾害的强度、受到气象性灾害的农作物面积等。
自然灾害保险评估 摘 要:以小麦为保险标的主要研究对象,分析数据因子,建立模型计算出干旱、洪涝、霜冻、倒伏、冰雹影响指数,并构建小麦单种灾害风险指数影响定量评价风险模型。利用层次分析模型判断保险方案的合理性。
关键词:保险风险评估;定量评价模型;气象产量分离;层次分析模型 一、单种灾种定量评价模型自然灾害风险是危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力R相互综合作用的结果。危险性( )是指造成灾害的自然变异的程度指数;暴露性( )是指可能受到灾害威胁的农作物规模;脆弱性( )是指所有财产因为灾害可能造成的损失程度;防灾减灾能力是受灾区预防灾害和从灾害中恢复的程度。则在不同的生长时期分别计算出不同灾害的定量评价模型 式中,i表示小麦生长的不同时期,j表示不同的灾害。 二、危险性、暴露性、脆弱性防灾减灾能力评估计算(一)危险性的评估计算 1.干旱危险性指数 分各个发育阶段建立相对湿润度指数来反映降水和农田蒸散量之间的平衡关系。其表达式如下: 式中, 为计算时段内的相对湿润指数; 为相应时段的降水量; 为相应时段的作物潜在蒸散量。 式中 表示相应发育阶段的作物系数,受产量水平、作物本身的生物学特性、土壤条件等因素影响。 表示特定作物特定阶段的农田需水量其中 的计算采用一下公式,进行逐日可能蒸散量的计算。 表示可能蒸散量; 和G分别表示地表净辐射和土壤热通量;r表示干湿表常数 分别表示饱和水汽压和实际水汽压, 表示日平均气温, 表示2米高处风速, 表示饱和水汽压曲线斜率。 2.洪涝危险性指数笔者选择各生长阶段降水量 50mm( )和降水量 100mm( )的平均天数的两个指标作为评价暴雨洪灾致灾因子危险性指标,分别赋予 和 这两个指标0.4和0.6的权重,构建大雨洪灾因子综合危险度(H),表达式为: 式中:H——大雨洪灾致灾因子危险度; ——生长阶段中降水量 50mm的日次; ——生长阶段中降水量 100mm的日次。 三、层次模型评判农业灾害保险风险度 将影响农业灾害保险风险度的因素问题分为三个层次,最上层为目标层,即农业灾害保险风险度;中间层为准则层,危险性、暴露性、脆弱性、防灾减灾能力四个因素;最下层为指标层,即返青期、抽穗期、灌浆期、成熟期。 (一)计算权向量并做一致性检验 对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量,利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过,特征向量(归一化后)即为权向量:若不通过,需重新构追成对比较阵。根据所得到的正互反矩阵,计算对于上一层因素而言的本层次各因素间相关重要性的权重方法有特征值法、方根法、和法等,采用和法计算。 a.将 的每一列向量归一化得: b.对 按行求和得: c.将 归一化: , ,即为近似特征向量. d.计算 ,作为最大特征根的近似值。(二)计算组合权向量并做组合一致性检验计算最下层对目标的组合权向量,并根据公式做组合一致性检验,若检验通过,则可按照组合权向量表示的结果进行决策,否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。 建立模型如下: (三)层次分析模型的求解根据之前求得的准则层的个性指标,构造准则层对指标值的正互反矩阵。 1.计算正互反矩阵 权向量采用层次分析法中的和法.对数据进行进一步的处理、运算,得到该矩阵的特征向量 ,且 ,(其中 为 的第 个分量, ). 2.对正互反矩阵 进行一致性检验因为, 其中 .则对于 的表一的矩阵数据,我们可以得到: ,所以,一致性检验通过。由此可知正互反矩阵 的特征向量 可以称为权向量. 3.构造方案层C对准则层B的正互反矩阵,计算权向量并做一致性检验 , 同理对于暴露性 ,脆弱性 ,防灾减灾能力 的权向量,并作一致性分析。 整理数据,一致性检验均通过。 4.计算方案层C对目标层A的权向量 由计算得: 这个结果可解释为,在返青期、抽穗期、灌浆期、成熟期在农业自然灾害保险的风险评估中中占得权重分 别为47.0%,27.0%,26.0%,31.5%。经过综合分析和计算得出自然灾害的总风险为0.086。参考文献: [1]林雪松,周婧,林德新.MATLAB7.0应用
农村经济发展的风险评估与防控近年来,农村经济发展成为促进农村全面建设和脱贫致富的重要手段。
然而,由于农村经济发展涉及到多个方面和因素,各种风险也随之而来。
因此,进行农村经济发展的风险评估与防控显得尤为重要。
本文将从多个角度探讨农村经济发展的风险,并提出相应的防控措施。
一、自然灾害风险农村地区常常面临自然灾害的威胁,如山洪、旱涝、冰雪等。
这些自然灾害给农村经济带来巨大损失。
针对这一风险,我们需要加强基础设施建设,提高灾害防范能力,同时建立有效的应急机制。
二、市场需求风险市场需求的波动性给农村经济带来了制约和风险。
由于市场需求的不确定性,农产品的价格波动较大,农民的收益也随之波动。
因此,我们需要加大市场调研力度,优化农产品结构,提升农产品附加值,以应对市场需求的风险。
三、技术创新风险随着科技的进步,新技术在农村经济发展中扮演着重要角色。
然而,技术创新也带来了一定的风险。
农民的技术水平和创新意识相对较弱,面对新技术的应用和推广,存在一定的风险。
为此,我们应鼓励农村人才培养和科技人员到农村开展技术指导,帮助农民转变观念,提高技术应用能力。
四、资金缺乏风险农村经济发展需要大量的资金支持,但农村地区的资金主要来源于政府财政和农民的自筹资金,这使得资金缺乏成为制约农村经济发展的风险之一。
为解决这一问题,我们应加强农村金融体系建设,鼓励金融机构提供贷款支持,并制定相关政策和措施,鼓励农民进行自主创业。
五、劳动力流失风险随着城市化进程的加快,农村劳动力的流失已成为制约农村经济发展的一大风险。
劳动力的流失导致了农业生产的减少,影响了农村经济的稳定发展。
为应对劳动力流失风险,我们应加大农村人才培养力度,提高农民的技能水平和创业意识,并通过政策引导和就业扶持,吸引农民留在农村发展。
六、环境污染风险农村经济发展不可避免地伴随着环境污染的问题。
农村地区存在着农药、化肥和畜禽养殖污染等问题,给环境和农民健康带来威胁。
为防控环境污染风险,我们应加强环境保护意识的培养,推动农业生产的绿色化和可持续发展。
农业灾害风险评估 1.1北京市农业灾害风险评估 1.1.1北京市农业灾害风险概率密度
图1.1 北京市大类作物农业灾害风险概率密度 图1.2 北京市小类作物农业灾害风险概率密度 图1.1和图1.2为根据北京市的农业以及各类作物的单产资料,利用概率密 度函数解析式,构建的北京市各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出,粮食的增减产区间集中在-20%10%之间,且增产概率略大;夏粮和秋粮的增减产区间集中在-20%20%之间,增减产概率相当;稻谷、小麦和薯类的增减产区间集中在-20%20%之间,增减产概率相当;玉米和油料的增减产区间集中在-30%30%之间,增减产概率相当。
1.1.2北京市农业灾害风险水平 表1.1 北京市农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.5 2.1 0.0 0.1 0.0 -20%~-10% 6.8 3.4 3.5 4.0 4.5 -10%~-5% 5.4 1.8 13.2 6.6 14.7 -5%~0 32.4 34.6 32.7 31.0 31.6 0~5% 39.8 35.5 34.4 41.8 30.7 5%~10% 11.5 12.4 13.2 1.8 14.2 10%~20% 3.5 4.0 3.1 2.7 4.2 20%~30% 0.2 0.2 0.0 0.1 0.0
在对北京市的主要农作物进行了概率密度估算后,采用风险水平计算方法,估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.1中可以看出,小麦整体的风险水平较高,显著高于其他作物种类,在减产30%20%之间的概率达到了2.1%。稻谷的增减产区间主要分布在-20%20%之间,小麦的增减产区间主要分布在-30%20%之间,玉米、薯类和油料的增减产区间主要分布在-20%20%之间。其中稻谷在-30%-20%之间的概率略高,为0.5%。 1.2辽宁省农业灾害风险评估 1.2.1辽宁省农业灾害风险概率密度
图1.3 辽宁省大类作物农业灾害风险概率密度 图1.4 辽宁省小类作物农业灾害风险概率密度 图1.3和图1.4为根据辽宁省的农业以及各类作物的单产资料,利用概率密度函数解析式,构建的辽宁省各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出,粮食和秋粮的增减产区间集中在-30%20%之间,且增产概率略大;稻谷和玉米的增减产区间集中在-40%20%之间,且增产概率略大;小麦的增减产区间集中在-40%40%之间,增减产概率相当;薯类的增减产区间集中在-40%30%之间,增减产概率相当;油料的增减产区间 集中在-40%30%之间,且增产概率略大。 1.2.2辽宁省农业灾害风险水平 表1.2 辽宁省农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.4 0.9 0.4 0.1 2.5 -20%~-10% 8.1 6.2 8.9 4.6 8.4 -10%~-5% 8.9 16.1 1.6 12.8 13.0 -5%~0 21.2 30.1 26.8 33.8 23.6 0~5% 31.9 25.9 31.8 31.6 26.8 5%~10% 15.4 12.0 16.1 12.1 18.1 10%~20% 0.8 8.3 2.4 5.2 1.8 20%~30% 1.4 0.6 0.0 0.0 -0.2
在对辽宁省的主要农作物进行了概率密度估算后,采用风险水平计算方法,估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.2中可以看出,油料整体的风险水平较高,显著高于其他作物种类,其在减产30%20%之间的概率达到了2.5%;而稻谷在增产20%30%之间的概率达到了1.4%。稻谷的增减产区间主要分布在-20%30%之间,小麦、玉米和薯类的增减产区间主要分布在-20%20%之间,油料的增减产区间主要分布在-30%20%之间。其中小麦在-30%-20%和20%30%之间的概率略高,分别为0.9%,0.6%。
1.3江苏省农业灾害风险评估 1.3.1江苏省农业灾害风险概率密度 图1.5 江苏省大类作物农业灾害风险概率密度 图1.6 江苏省小类作物农业灾害风险概率密度 图1.5和图1.6为根据江苏省的农业以及各类作物的单产资料,利用概率密度函数解析式,构建的江苏省各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出,粮食的增减产区间集中在-10%10%之间,增减产概率相当;夏粮的增减产区间集中在-35%20%之间,增减产概率相当;秋粮、稻谷和薯类的增减产区间集中在-20%20%之间,增减产概率相当;小麦、玉米和油料的增减产区间集中在-30%20%之间,增减产概率相当。
1.3.2江苏省农业灾害风险水平 表1.3 江苏省农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -20%~-10% 0.1 4.3 2.9 2.1 3.5 -10%~-5% 5.8 8.7 4.9 9.7 9.3 -5%~0 44.1 34.9 41.2 35.1 35.9 0~5% 44.5 39.6 42.3 44.4 40.1 5%~10% 5.4 10.3 1.1 1.8 9.2 10%~20% -0.1 2.1 1.6 0.9 2.0 20%~30% 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
在对江苏省的主要农作物进行了概率密度估算后,采用风险水平计算方法,估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.3中可以看出,江苏省各类作物在受到自然灾害后,总体减产风险较小,在受到农业灾害后,减产幅度基本不超过20%。稻谷的增减产区间主要分布在-10%10%之间,小麦、玉米和油料的增减产区间主要分布在-20%20%之间,薯类的增减产区间主要分布在-20%10%之间。其中薯类在10%20%之间的概率略高,为0.9%。
1.4湖北省农业灾害风险评估 1.4.1湖北省农业灾害风险概率密度
图1.7 湖北省大类作物农业灾害风险概率密度 图1.8 湖北省小类作物农业灾害风险概率密度 图1.7和图1.8为根据湖北省的农业以及各类作物的单产资料,利用概率密度函数解析式,构建的湖北省各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出,粮食、秋粮和稻谷的增减产区间集中在-20%10%之间,增减产概率相当;夏粮和小麦的增减产区间集中在-20%20%之间,增减产概率相当;玉米和油料的增减产区间集中在-30%20%之间,增减产概率相当;薯类的增减产区间集中在-30%30%之间,增减产概率相当。
1.4.2湖北省农业灾害风险水平 表1.4 湖北省农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -20%~-10% 0.5 2.0 2.2 3.1 5.5 -10%~-5% 6.7 9.8 4.8 3.6 1.7 -5%~0 39.8 34.5 41.0 40.3 32.7 0~5% 50.1 44.3 45.7 46.9 40.5 5%~10% 3.0 8.9 6.2 3.6 11.7 10%~20% -0.1 0.5 0.2 2.4 1.9 20%~30% 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
在对湖北省的主要农作物进行了概率密度估算后,采用风险水平计算方法,估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.4中可以看出,湖北省各类作物在受到自然灾害后,总体减产风险较小,在受到农业灾害后,减产幅度基本不超过20%。稻谷的增减产区间主要分布在-10%10%之间,小麦和玉米的增减产区间主要分布在-20%10%之间,薯类和油料的增减产区间主要分布在-20%20%之间。其中稻谷在 -20%-10%之间的概率和小麦在10%20%之间的概率略高,均为0.5%。 1.5广西壮族自治区农业灾害风险评估 1.5.1广西壮族自治区农业灾害风险概率密度
图1.9 广西壮族自治区大类作物农业灾害风险概率密度 图1.10 广西壮族自治区小类作物农业灾害风险概率密度 图1.9和图1.10为根据广西壮族自治区的农业以及各类作物的单产资料,利用概率密度函数解析式,构建的广西壮族自治区各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出,粮食的增减产区间集中在-15%10%之间,增减产概 率相当;夏粮的增减产区间集中在-50%40%之间,增减产概率相当;秋粮的增减产区间集中在-20%20%之间,增减产概率相当;稻谷的增减产区间集中在-10%10%之间,增减产概率相当;小麦的增减产区间集中在-40%60%之间,且增产概率略大;玉米的增减产区间集中在-40%30%之间,增减产概率相当;薯类的增减产区间集中在-40%20%之间,增减产概率相当;油料的增减产区间集中在-50%40%之间,且减产概率略大。
1.5.2广西壮族自治区农业灾害风险水平 表1.5 广西壮族自治区农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.0 0.4 0.0 0.0 1.8 -20%~-10% 0.0 1.3 4.0 3.8 -1.2 -10%~-5% 3.5 11.5 3.5 5.0 11.6 -5%~0 41.6 29.0 41.2 41.8 43.7 0~5% 54.2 34.8 44.7 39.2 29.9 5%~10% 0.7 13.6 4.1 8.4 8.0 10%~20% 0.0 1.2 2.4 1.8 5.8 20%~30% 0.0 2.2 0.0 0.0 0.3
在对广西壮族自治区的主要农作物进行了概率密度估算后,采用风险水平计算方法,估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.5中可以看出,夏粮和油料整体的风险水平较高,显著高于其他作物种类,两者在减产30%20%之间的概率分别达到了2.5%,1.8%。稻谷的增减产区间主要分布在-10%5%之间,小麦的增减产区间主要分布在-10%30%之间,玉米和薯类的增减产区间主要分布在-20%20%之间,油料的增减产区间主要分布在-30%20%之间。其中稻谷在5%10%之间的概率略高,为0.7%。
1.6四川省农业灾害风险评估 1.6.1四川省农业灾害风险概率密度