基于模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理策略分析

1、答辯人 白海玲目目 錄錄1.引言2.自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理研究進(jìn)展3.自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理4.模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法 4.1模糊風(fēng)險(xiǎn)研究現(xiàn)狀 4.2可能性概率風(fēng)險(xiǎn) 4.3基于信息分配方法的模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 4.4基于可能性概率風(fēng)險(xiǎn)的決策目目 錄錄5.自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)例分析 5.1研究區(qū)域簡介 5.2風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 5.3模糊風(fēng)險(xiǎn)估算 5.4減災(zāi)方案設(shè)計(jì) 5.5風(fēng)險(xiǎn)決策 5.6與基于傳統(tǒng)概率的風(fēng)險(xiǎn)決策的比較6.結(jié)論與討論1、自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理風(fēng)險(xiǎn)分析風(fēng)險(xiǎn)辯識(shí)風(fēng)險(xiǎn)估算風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)控制方案設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)方案實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)管理2、可能性概率風(fēng)險(xiǎn)2.1 定義定義 令X = x為不利事件空間，P = p為概率論域，x (p)為x發(fā)生的概率

2、是p的可能性。 = x (p) | xX , pP 稱為可能性概率風(fēng)險(xiǎn)。2.2基于信息分配方法的可能性概率風(fēng)險(xiǎn)算法)2(|0|1huxhuxhuxqjijijiij0.001.002.003.000.000.100.200.300.400.50 xp0.501.502.500.000.200.400.600.801.00Iu直方圖的區(qū)間中點(diǎn)值形成離散論域U = uj | j=1, 2, , m。uj稱為控制點(diǎn)。P = pk | k=0, 1, , n= 0/n, 1/n, , n/n為概率論域。對(duì)區(qū)間Ij = x0+(j-1)h, x0+jh，可能性概率分布可寫為Ij (pk)，k=0, 1,

3、 , n。對(duì)區(qū)間Ij，可方便地將X分成兩部分X1和X2。xX1則xIj，稱X1為Ij的內(nèi)集。xX2則xIj，稱X2為Ij的外集。令S為X1的指標(biāo)集，sS則xsX1，且 xs | sS = X1。令T為X2的指標(biāo)集，即 xt | tT = X2。S和T分別稱為內(nèi)指標(biāo)集和外指標(biāo)集。一般地，xiX，若xiX1，我們說它將丟失信息，量值為1qij。顯然，qij越大，丟失的信息越少?；蛘哒f，xi越是靠近Ij的中點(diǎn)ui，信息越不易丟失。丟失的信息跑到Ij以外的區(qū)間里去了。我們用qij =1qij代表丟失信息量；若xiX2，雖然xi不落入?yún)^(qū)間Ij，但它將會(huì)給Ij補(bǔ)充信息，量值恰好為qij。顯然，如果xi與I

4、j中點(diǎn)ui之距離超過區(qū)間Ij的長度h，qij將為零。用q+ij代表此信息增量。因?yàn)橛?n1個(gè)樣本點(diǎn)屬于第j個(gè)區(qū)間Ij，n1/n可被認(rèn)為是不利事件x在Ij中出現(xiàn)的概率的估計(jì)值。出現(xiàn)概率的可能性可被定義為1，即然而，如果xiX1，當(dāng)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)有擾動(dòng)時(shí)，xi可能離開區(qū)間Ij，信息量qij可被視為xi離開Ij的可能性。當(dāng)X1中一個(gè)樣本點(diǎn)離開Ij后，PxIj = (n1-1)/n。而X1中的任何一個(gè)樣本點(diǎn)都可能離開。因此，PxIj = (n1-1)/n的可能性如式（4）所示：若有兩個(gè)樣本點(diǎn)離開，可得PxIj = (n1-2)/n。根據(jù)可能性的特性，xs1和xs2都離開Ij的可能性為qs1j qs2j?？紤]

5、Ij中所有樣本點(diǎn)對(duì)，可以得到不利事件的概率為(n1-2)/n的可能性如式（5）：)3(1)/1(nnjI)4()11(sjSsIqnnj) 5 ()()21(212121,jsjsssSssIqqnnj另一方面，X2中的樣本點(diǎn)在隨機(jī)實(shí)驗(yàn)有擾動(dòng)時(shí)也可能進(jìn)入Ij。xt X2，進(jìn)入Ij的可能性為q+tj。因此，PxIj = (n1+1)/n的可能性如式（6）：若X2中有兩個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)入Ij，可得PxIj = (n1+2)/n。其可能性如式（7）：)6()11(tjTtIqnnj) 7 ()()21(212121,jtjtttTttIqqnnj) 8 (/ ) 31(/ ) 21(/ ) 11(/ 1/

6、 ) 11(/ ) 21(/ ) 31()()(1)()(/0)(321321321212121212121321321321,nnpnnpnnpnnpnnpnnpnnpnnpqqqqqqqqqqqqqnpqpkkkkkkkktjTtjtjtjttttTtttjtjtttTtttjTtsjSsjsjsssSssjsjsjssssSsssksjSskIj3、實(shí)例分析3.1華容縣概述洞 庭 湖洞 庭 湖洞 庭 湖洞 庭 湖洞 庭 湖洞 庭 湖洞 庭 湖洞 庭 湖洞 庭 湖江江江江江江江江江江長長長長長長長長長長常常常常常常常常常東湖東湖東湖東湖東湖東湖東湖東湖東湖西湖西湖西湖西湖西湖西湖西湖西湖西

7、湖平巨巨巨巨巨巨巨巨巨湖湖湖湖湖湖湖湖湖德德德德德德德德德田湖田湖田湖田湖田湖田湖田湖田湖田湖洪湖市岳陽市華容南縣石首市洞庭湖洞庭湖洞庭湖洞庭湖洞庭湖洞庭湖洞庭湖洞庭湖洞庭湖行政區(qū)邊界湖泊河流城市華容縣19791991年農(nóng)作物水災(zāi)受災(zāi)、成災(zāi)面積圖1978198019821984198619881990199204000008000001200000華容縣水災(zāi)成災(zāi)面積曲線華容縣水災(zāi)受災(zāi)面積曲線華容縣水災(zāi)成災(zāi)變化趨勢(shì)曲線畝年份3.2農(nóng)作物水災(zāi)災(zāi)情災(zāi)情指標(biāo)定義：水災(zāi)成災(zāi)指數(shù)=水災(zāi)成災(zāi)面積/播種面積表1 華容縣農(nóng)作物災(zāi)情狀況 年份 成災(zāi)面積（畝） 播種面積（萬畝） 成災(zāi)指數(shù) 1980 199738 2

8、33.80 0.0854 1985 40000 237.50 0.0168 1987 195000 228.40 0.0854 1988 673000 233.20 0.2886 1989 88005 245.55 0.0358 1990 181995 247.79 0.0734 1991 525000 249.06 0.2108 1993 612000 228.51 0.2678水災(zāi)成災(zāi)指數(shù)樣本點(diǎn)集為X= xi | i=1，2，8 =0.0854，0.0168，0.0854，0.2886，0.0358，0.0734，0.2108，0.2678把樣本X劃分為三個(gè)區(qū)間：I1=0, 0.10)，I

9、2=0.10, 0.20)，I3=0.20, 0.30)各區(qū)間的中點(diǎn)值形成離散基礎(chǔ)論域U=uj | j=1, 2, 3=0.05, 0.15, 0.25 （10） 令 P=pk | k=0, 2, , 8=0/8, 1/8, 2/8, 3/8, 4/8, 5/8, 6/8, 7/8, 8/8 =0, 0.125, 0.25, 0.375, 0.50, 0.625, 0.75, 0.875, 1 （11） 為概率論域。3.3農(nóng)作物水災(zāi)的可能性概率風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算出的農(nóng)作物水災(zāi)的可能性概率風(fēng)險(xiǎn)如表2所示：表2 農(nóng)作物水災(zāi)可能性概率風(fēng)險(xiǎn)Ij (pk) p0 p1 p2 p3p4 p5 p6 p7 p8 I1

10、 0.142 0.2340.3320.3540.3541 0 0 0 I2 1 0.3920.3540.3540.2340 0 0 0 I3 0.178 0.3860.392 1 00 0 0 03.4可能性概率風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)概率風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)比在傳統(tǒng)的概率統(tǒng)計(jì)方法中，成災(zāi)指數(shù)在區(qū)間Ij（j=1, 2, 3）中出現(xiàn)的概率由下式來計(jì)算：p (x Ij ) = (Ij中xi的個(gè)數(shù)) / n 用式（9）中的X，可得災(zāi)情指數(shù)在三個(gè)區(qū)間中出現(xiàn)的概率分別為：p (x I1 ) =0.625 p (x I2 ) =0 p (x I3 ) =0.375而從表2中可以看出，可能性概率風(fēng)險(xiǎn)不是一個(gè)確定的數(shù)值，而是一個(gè)模糊集

11、，如對(duì)應(yīng)區(qū)間I1的可能性概率風(fēng)險(xiǎn)為625. 015 . 0354. 0375. 0354. 025. 0332. 0125. 0234. 00142. 0)(1Ixp3.4可能性概率風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)概率風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)比0.050.150.250.000.250.500.75xp0.000.250.500.750.000.200.400.600.801.00pposs圖4 用直方圖計(jì)算出的災(zāi)情指數(shù)概率值圖5（a）災(zāi)情指數(shù)在0，0.1內(nèi)出現(xiàn)的各種概率的可能程度示意圖3.4可能性概率風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)概率風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)比0.000.250.500.000.200.400.600.801.00pposs0.000.250.50

12、0.000.200.400.600.801.00pposs圖5（b）災(zāi)情指數(shù)在0.1，0.2內(nèi)出現(xiàn)的各種概率的可能程度示意圖圖5（c）災(zāi)情指數(shù)在0.2，0.3內(nèi)出現(xiàn)的各種概率的可能程度示意圖3.5 減災(zāi)方案設(shè)計(jì)表3 不同方案作物品種及特性方案 種植模式 作物品種 耐漬性 稻田等級(jí) 理想單產(chǎn)（kg/畝）A0 普通三熟 油菜湘油13號(hào) 中 高產(chǎn)田 100 早稻湘早燦7號(hào) 中 中產(chǎn)田 420 晚稻汕優(yōu)63 強(qiáng) 低產(chǎn)田 530A1 三雜搭配1 油菜華雜3號(hào) 強(qiáng) 高產(chǎn)田 120 早稻威優(yōu)1126 強(qiáng) 中產(chǎn)田 480 晚稻汕優(yōu)63 強(qiáng) 低產(chǎn)田 530A2 三雜搭配2 油菜華雜3號(hào) 強(qiáng) 高產(chǎn)田 120 早稻

13、威優(yōu)402 中 中產(chǎn)田 520 晚稻汕優(yōu)63 強(qiáng) 低產(chǎn)田 530A3 二雜搭配 油菜華雜3號(hào) 強(qiáng) 高產(chǎn)田 120 晚稻汕優(yōu)63 強(qiáng) 中產(chǎn)田 580 3.6 減災(zāi)方案效果評(píng)價(jià)表4 不同種植方案在不同自然狀態(tài)下的產(chǎn)值（1990年不變價(jià)，單位：元/畝） I1=0, 0.10) I2=0.10, 0.20) I3=0.20, 0.30A0 586.5 523.5 460.5A1 642 594 546A2 647 569 491A3 456 456 456表5 不同種植方案下的成本（1990年不變價(jià)，單位：元/畝）方案物質(zhì)費(fèi)用 人工費(fèi)用 總成本A0 214.51 131.78 346.29A1 214

14、.51 131.78 346.29A2 214.51 131.78 346.29A3 128.01 85.24 213.25表6 不同種植方案在不同自然狀態(tài)的種植收益（1990年不變價(jià)，單位：元/畝） I1=0, 0.10) I2=0.10, 0.20) I3=0.20, 0.30 A0 240.21 177.21 114.21 A1 295.71 247.71 199.71 A2 300.71 222.71 144.71 A3 242.75 242.75 242.753.7 風(fēng)險(xiǎn)決策減災(zāi)效益減災(zāi)效益在特定自然狀態(tài)Ij（j = 1, 2, 3）下，假設(shè)不采取任何減災(zāi)措施（即按方案A0種植）的種

15、植收益為V0j，而采取方案Ai（i = 1, 2, 3）后的種植收益為Vij，則方案Ai的減災(zāi)效益可定義為Eij = Vij - V0j。表7 不同種植方案在不同自然狀態(tài)下的減災(zāi)效益（1990年不變價(jià)，單位：元/畝） I1=0, 0.10)I2=0.10, 0.20)I3=0.20, 0.30) A1 55.50 70.50 85.50 A2 60.50 45.50 30.50 A3 2.54 65.54 128.54決策準(zhǔn)則決策準(zhǔn)則期望值準(zhǔn)則：把每個(gè)方案的效益值看成為離散型的隨機(jī)變量，求出每個(gè)方案效益值的數(shù)學(xué)期望，加以比較，選取一個(gè)效益值的數(shù)學(xué)期望最大的減災(zāi)方案為最優(yōu)方案。基于可能性基于可能

16、性概率風(fēng)險(xiǎn)的決策概率風(fēng)險(xiǎn)的決策期望值計(jì)算公式：E(Ai)= Ei1 c (I1 )+ Ei2 c (I2 )+ Ei3 c (I3 )表8 基于可能性概率風(fēng)險(xiǎn)的決策 （1990年不變價(jià)，單位：元/畝） 減災(zāi)方案 I1=0, 0.10) I1=0.10, 0.20) I3=020, 0.30 期望效益 c (I1 )=0.50c (I2 )=0.19c (I3 )=0.31E(Ai) A1 55.50 70.50 85.50 67.65 A2 60.50 45.50 30.50 48.35 A3 2.54 65.54 128.54 53.57基于傳統(tǒng)概率的風(fēng)險(xiǎn)決策減災(zāi)效益期望值的計(jì)算公式：E(A

17、i)= Ei1 p (I1)+ Ei2 p (I2 )+ Ei3 p (I3 )表9 基于傳統(tǒng)概率的風(fēng)險(xiǎn)決策 （1990年不變價(jià)，單位：元/畝） 減災(zāi)方案 I1=0, 0.10) I2=0.10, 0.20) I3=0.20, 0.30 期望效益 p (I1)=0.625 p (I2)=0 p (I3)=0.375 E(Ai) A1 55.50 70.50 85.50 66.75 A2 60.50 45.50 30.50 49.25 A3 2.54 65.54 128.54 49.79E(A1) = 55.500.625+70.50 0+85.50 0.375 = 66.75結(jié)果對(duì)比 基于可能

18、性概率風(fēng)險(xiǎn)的決策和基于傳統(tǒng)概率的風(fēng)險(xiǎn)決策結(jié)果是相同的，最優(yōu)方案都是A1，三種方案期望效益的排序也都是E(A1) E(A3) E(A2)。 但是，在基于傳統(tǒng)概率的風(fēng)險(xiǎn)決策中，方案A2和A3的期望值差異很小，僅為0.54，各種自然狀態(tài)的概率值稍有變化，E(A3)和E(A2)的排序就可能發(fā)生變化。如將 p (I1)，p (I2)，p (I3)由原來的0.625，0，0.375變?yōu)?.63，0，0.37時(shí)，即，計(jì)算概率的精度取得稍微低一點(diǎn)，會(huì)出現(xiàn)E(A3) = 49.16 E(A2) = 49.4。在這種情況下，很難判定方案A3與A2優(yōu)劣。 而在基于可能性概率風(fēng)險(xiǎn)的決策中，方案A2和A3的期望值差異就比較明顯了，各種自然狀態(tài)的概率值發(fā)生微小變化時(shí)，不會(huì)影響三種減災(zāi)方案的期望值的排序。因此，基于可能性概率風(fēng)險(xiǎn)