考虑长周期台风规律的浙江省县级经济损失风险区划

摘要

台风灾害风险区划对防灾减灾决策至关重要。该文首先通过建立台风全路径模型与风雨场模型，对西北太平洋区域的灾害场进行了一万年的模拟，并进一步提取得到了各区县的风雨致灾因子(最大风速和过程累积降雨量)数据集。其次，通过拟合风雨致灾因子的最优边缘概率分布，并基于Copula函数拟合风雨联合概率分布，得到不同回归周期的台风事件集。最后，建立基于神经网络的县级台风灾害直接经济损失评估模型，并以此计算各回归周期下台风事件集的直接经济损失，从而获得浙江省直接经济损失风险区划图。研究结果表明，台风灾害风险从西部内陆地区向东部沿海地区逐渐递增，其中衢州市各区县的风险相对较低，而舟山市各区县的风险显著较高。该文通过模拟和量化风雨联合致灾因子的不确定性，提高了长周期尺度下的县级风险评估在灾场端的可靠性。因此该方法较于传统的风险区划方法，可以为决策者提供更加可靠和科学的风险区划结果。

关键词

台风 / 长周期 / 灾害风险区划 / 情景模拟法 / 回归周期 / 机器学习