基于模糊信息粒化方法的耦合型多灾种综合风险评估模型的研究

针对单一灾种简单相加的综合风险评估结果缺乏可靠性，本项目将从风险评估的机理分析入手，探讨耦合型多灾种综合风险评估的基本方法。在此耦合系统中，致险因子相互独立地作用于承灾体，但由于灾害发生的不确定性和承灾体反复遭受灾害的耦合作用，风险并非简单相加。本项目基于灾害风险系统理论，提出从机理上分析多灾种风险的相互作用关系，确定耦合型多灾种综合风险评估的指标体系；为提高评估的可靠性，本项目将针对评估中由数据不精确而导致的模糊不确定性问题，引入模糊信息粒化方法提取更多的信息，以减少数据本身的模糊不确定性；针对评估中不同灾种的量纲转化问题，引入模糊转化函数，建立一个耦合型多灾种综合风险评估模型。最后，以云南省的地震和洪水两种灾害为例，进行实例分析，并将其模型与已有模型进行对比分析，讨论本项目所建模型的特点和优势。此研究不仅可以丰富多灾种风险分析理论和方法，还可为防灾减灾、控制和降低灾害风险提供决策依据。

在耦合灾害风险系统中，针对单一灾种简单相加的综合风险评估结果缺乏可靠性问题，本项目基于灾害系统理论，从风险评估的机理分析入手，引入了模糊信息粒化方法和模糊转化函数，利用了模糊近似推理理论和方法，构建了多因素自然灾害综合风险评估模型和多灾种综合风险评估软层次模型，进而基于模糊排序理论和方法建立了多个风险源模糊风险决策模型，最后进行了实例验证。重要结果为：（1）基于灾害系统理论和灾害风险评估理论，对耦合灾害风险进行了界定和分类，从相关性、力的合成和风险矩阵三个角度讨论了耦合效应，借助物理学中的触发器探讨了耦合灾害风险形成机理，并分别举例说明了耦合效应及形成机理。（2）所建多因素自然灾害综合风险评估模型和多灾种综合风险评估软层次模型的优势：① 不仅考虑了灾害风险系统中的确定性，而且还包括了随机不确定性和模糊不确定性；② 利用模糊信息粒化方法不仅减少了数据的不确定性，而且还包括了一些主观信息，使得评估结果更加接近实际，理论与实际紧密结合，更有利于风险管理者和决策者为减少损失规避风险提供依据；③ 通过模糊转化函数将不同灾种得到的不同量纲的量转化同一量纲的量，以便于综合分析和模糊近似推理，获得多灾种综合风险。（3）将模糊排序理论和方法与（2）中的模型结合构建了多个风险源的模糊风险决策模型，在保持原有结果的不确定性条件下给管理者或决策者提供了一个合理的序关系作为决策依据，从而搭起理论与实际的桥梁。（4）进行了实例研究：① 以云南省丽江市为例，选取了1989-2008年云南省震级为5.0及5.0以上、烈度为VI度及VI度以上的地震目录为数据资料验证了（2）中多因素耦合型综合风险评估模型的实用性，将其结果分别与国家第四代地震区划图和软风险区划图的结果进行了比较分析。在此基础上，增加丽江市降雨量30mm以上的洪水目录，对（2）中多灾种综合风险评估的实用性进行了验证，并将其结果与世界银行灾害管理中心和哥伦比亚大学灾害和风险研究中心所建议的风险评估模型（HMU－CHRR模型）的结果进行了比较分析；② 分别以云南省丽江市、楚雄州和思茅市的地震灾害和地震-洪水灾害为例，验证了多个风险源模糊风险决策模型的实用型，给决策者提供了能够保持原有结果的不确定性一个合理的序关系，有利于理论与实践相结合，此研究不仅可以丰富多灾种风险分析理论和方法，还可为防灾减灾、控制和降低灾害风险提供决策依据。