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21.
本文通过对新疆天山东部地区一次罕见的大暴雨洪水的特征分析,应用水箱模型法和最大熵原理等方法推算出本次大暴雨的中心最大雨量和流域面平均降水量. 相似文献
22.
干旱历时和干旱强度是影响干旱灾害风险的主要因素。根据干旱灾害发生的极端过程特点,用极值理论刻画干旱灾害风险两个特征变量的边缘分布,用Archimedes Copula函数捕捉旱灾风险两个特征变量之间的极值相依结构,本文构建的基于Copula-EVT的旱灾风险评估模型较好地反映了旱灾形成的极端过程和影响因子。实证分析以淮河流域蚌埠站为例,证实了ClaytonCopula-EVT模型能较好地拟合蚌埠站干旱灾害风险的历史经验分布,计算得出:蚌埠站干旱历时大于5个月,干旱强度超过7.45的极端干旱灾害风险概率为3%,重现期T_∩(t,d)为32.4年,对干旱历时和干旱强度的条件重现期研究得出干旱强度的取值对干旱灾害风险重现期的影响较大。 相似文献
23.
传统的保险市场难以满足日益频发的巨灾风险分散需求,巨灾债券作为一种非传统金融创新工具提供了一种新的分散机制,而精准定价则对巨灾债券的成功发行与交易起着关键作用。本文基于风险中性测度技术,在Longstaff随机利率且巨灾风险累积损失服从复合泊松损失条件下,得到了零息票巨灾债券价格公式;进一步结合广东省1989~2015年台风风暴潮灾害损失数据进行实证分析;最后,针对定价公式复杂性,本文利用快速傅里叶变换方法进行数值求解,结果验证了本文所构模型的可行性。本文的研究是希望能为我国发行巨灾债券与风险测度提供一定的理论基础与技术支持。 相似文献
24.
厍向阳 《数学的实践与认识》2010,40(20)
分析目前灾情巡视问题求解方法存在的缺陷,归纳出灾情巡视问题两目标优化模型.针对灾情巡视问题模型特点,引入蚁群算法和多目标优化理论,提出两个灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法:算法1将灾情巡视问题的道路网络转化为完全图,增加m-1个(m为巡视组数)虚拟巡视起点,将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,然后使用蚁群算法和多目标优化理论进行迭代求解.算法2使用一只蚂蚁寻找一个子回路,m个子回路构成一个灾情巡视可行方案,采用罚函数法和多目标优化理论构建增广两目标优化评价函数,使用g组,共g×m只蚂蚁共同协作来发现灾情巡视问题的最优解.算法特点:①算法1将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,可以充分利用已有蚁群算法求解单旅行商问题的研究成果;②两个算法引入蚁群算法,提高了算法效率;③两个算法克服目前灾情巡视问题的求解方法不严密性缺陷;④两目标优化算法可以为用户提供多个满足约束条件的Pareto组合解,扩大了用户选择范围,增强了算法的适用性.算法测试表明:灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法是完全可行和有效的. 相似文献
25.
利用1981-2014年华南台风灾情数据,选取受灾人口、农作物受灾面积和直接经济损失,应用Copula函数理论,计算灾情重现期,分析台风灾害的灾情.首先,借助Clayton Copula函数构造三变量的联合分布,计算单变量重现期、联合重现期及同现重现期,并求出该重现期下的设计值.计算结果表明联合重现期的设计值要优于单变量重现期和同现重现期的设计值.因此,选取联合重现期的设计值作为防灾标准的最优参考,并将联合重现期记为灾情重现期.然后,计算2015-2017年登陆华南台风灾害的灾情重现期,并对台风灾害的灾情进行分析.发现台风灾情重现期越长的台风造成的灾情越严重.最后,利用灾情重现期与致灾重现期对台风灾害的发生频率作综合性分析,可以为台风灾害的风险评估提供一种新思路. 相似文献
26.
27.
针对关键生命线系统,如电网、供水网、供气网、交通网、通信网等的一些共性特征,建立一个普适性的灾害蔓延动力学模型. 这个模型考虑网络结点的自修复功能、灾害蔓延机制和内部随机噪声,并研究自修复因子、延迟时间因子和噪声强度三个重要特征参数对三种网络(随机网络、无标度网络和小世界网络)结点修复率和崩溃结点数的影响. 模拟结果与这些实际生命线系统的特征一致,表明所建立的模型可以有效地模拟生命线系统的灾害演化动力学.
关键词:
复杂网络
生命线系统
灾害蔓延 相似文献
28.
文章介绍了预测洪峰流量的两种概率统计方法,指出了它们的不足之处,进而提出了综合使用两种方法可以相互取长补短,从而提高预测的精确度。应用实例表明:其方法是可行的。 相似文献
29.
30.
科学选取灾情评价指标,构造基于组合权重的洪涝灾情指数序列,利用样本的模糊信息,通过集值化的模糊数学处理,建立灾情指数的超概率评估模型。同时,采用粒子群算法以及两阶段寻优方法求解模型中的参数r,以构造基于粒子群的灾情指数与灾变年的非线性伯努利预测模型,并将预测模型运用于广西洪涝灾情指数和灾变年预测中.结果表明,广西发生中灾以上洪涝灾害年份的超越概率是0.3175.从2013年起五年内,发生中灾以上年份是2014年和2017年,与实际灾情拟合较好;此外,将构造的伯努利模型与GM(1,1)模型和Verhulst模型进行对比分析后发现,非线性伯努利模型更适合做洪涝灾情指数预测和灾变年预测. 相似文献