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基于Copula理論的多維致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究

包郵 基于Copula理論的多維致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究

作者：劉雪琴 等
出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2023-01-01
開(kāi)本： 其他 頁(yè)數(shù)： 160
中 圖 價(jià):¥69.6(7.1折) 定價(jià)  ¥98.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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基于Copula理論的多維致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究 版權(quán)信息

  • ISBN：9787030543448
  • 條形碼：9787030543448 ; 978-7-03-054344-8
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
  • 重量：暫無(wú)
  • 所屬分類(lèi)：>

基于Copula理論的多維致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)理論和應(yīng)用研究?jī)?nèi)容包含三個(gè)方面：（1）基于我國(guó)氣象災(zāi)害的特點(diǎn)，針對(duì)當(dāng)前我國(guó)氣象災(zāi)害管理的現(xiàn)狀，在運(yùn)用災(zāi)害綜合防范理論、危機(jī)管理理論和系統(tǒng)科學(xué)理論等理論基礎(chǔ)上，借鑒世界主要國(guó)家或機(jī)構(gòu)氣象災(zāi)害恢復(fù)能力評(píng)估理論與方法基礎(chǔ)上，建立氣象災(zāi)害恢復(fù)能力五要素評(píng)估模型。（2）以氣象災(zāi)害恢復(fù)能力五要素評(píng)估模型理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建氣象災(zāi)害恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，從省域尺度對(duì)我國(guó)氣象災(zāi)害恢復(fù)能力進(jìn)行實(shí)證研究。（3）針對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)氣象災(zāi)害管理的要求與能力現(xiàn)狀提出氣象災(zāi)害恢復(fù)能力提升政策體系。

基于Copula理論的多維致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究 目錄

目錄
第1部分 基本理論和方法
1 緒論 003
1.1 研究背景與意義 003
1.2 自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析及發(fā)展歷程 007
1.3 致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性分析 018
1.4 本書(shū)的研究?jī)?nèi)容 019
2 單變量的概率風(fēng)險(xiǎn)分析方法 023
2.1 概率風(fēng)險(xiǎn) 023
2.2 風(fēng)險(xiǎn)分析中常用的單變量分布 025
2.3 單變量分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 028
3 多維的概率風(fēng)險(xiǎn)分析方法 030
3.1 多維分析方法及評(píng)述 030
3.2 聯(lián)合分布理論及聯(lián)結(jié)函數(shù) 034
3.3 Copula聯(lián)結(jié)函數(shù)的分類(lèi) 039
3.4 變量間相關(guān)性度量指標(biāo) 040
3.5 *優(yōu)聯(lián)結(jié)函數(shù)的識(shí)別和模型檢驗(yàn) 042
3.6 聯(lián)合概率分布和重現(xiàn)期 045
3.7 本章小結(jié) 048
第2部分 實(shí)例研究
4 沙塵暴致災(zāi)因子選擇及二維變量分析法的比較 053
4.1 沙塵暴的定義和分級(jí)標(biāo)準(zhǔn) 053
4.2 沙塵暴災(zāi)害發(fā)生機(jī)理分析 054
4.3 基于致災(zāi)機(jī)理的致災(zāi)因子分析 064
4.4 二維致災(zāi)變量的選取 074
4.5 基于線性回歸的二維變量分析方法 077
4.6 基于Copula函數(shù)的二維聯(lián)合分布 080
4.7 兩種二維變量分析法計(jì)算結(jié)果的比較 091
4.8 本章小結(jié) 092
5 基于預(yù)警指標(biāo)的強(qiáng)沙塵暴二維聯(lián)合重現(xiàn)期研究 094
5.1 變量選取 095
5.2 構(gòu)建聯(lián)合分布 096
5.3 聯(lián)合重現(xiàn)期 099
5.4 基于聯(lián)合重現(xiàn)期的風(fēng)險(xiǎn)分析 104
5.5 本章小結(jié) 106
6 基于發(fā)生機(jī)理的強(qiáng)沙塵暴三維聯(lián)合重現(xiàn)期研究 108
6.1 三維Archimedean Copula函數(shù) 108
6.2 因子選取與資料來(lái)源 110
6.3 邊緣分布模型的確定 112
6.4 聯(lián)合分布和重現(xiàn)期 114
6.5 本章小結(jié) 118
7 基于聯(lián)合重現(xiàn)期的洪水遭遇風(fēng)險(xiǎn)分析 120
7.1 洪水遭遇風(fēng)險(xiǎn)分析 121
7.2 研究區(qū)域與資料來(lái)源 121
7.3 模型構(gòu)建和計(jì)算 122
7.4 本章小結(jié) 125
8 基于預(yù)警指標(biāo)的海冰災(zāi)害聯(lián)合重現(xiàn)期研究 126
8.1 海冰災(zāi)害致災(zāi)要素分析 127
8.2 研究區(qū)域與資料來(lái)源 128
8.3 模型構(gòu)建和計(jì)算 129
8.4 結(jié)論與討論 135
9 總結(jié)與展望 137
9.1 主要研究成果總結(jié) 137
9.2 討論與展望 139
參考文獻(xiàn) 142
展開(kāi)全部

基于Copula理論的多維致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究 節(jié)選

第1部分 基本理論和方法 1 緒論 1.1 研究背景與意義 1.1.1 研究背景 隨著人與自然之間的關(guān)系越來(lái)越密切，人類(lèi)改造自然的強(qiáng)度越來(lái)越大。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IPCC）第四次評(píng)估報(bào)告（AR4）——綜合報(bào)告指出，全球氣候系統(tǒng)的變暖已經(jīng)是不爭(zhēng)的事實(shí)，來(lái)自所有的大陸和多數(shù)的海洋觀測(cè)證據(jù)表明，許多自然系統(tǒng)正在或已經(jīng)受到區(qū)域氣候變化的影響。根據(jù)聯(lián)合國(guó)國(guó)際減災(zāi)戰(zhàn)略（UNISDR）的統(tǒng)計(jì)，在此背景下，氣象水文災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害等幾乎所有類(lèi)型的自然災(zāi)害的發(fā)生頻次都出現(xiàn)增多趨勢(shì)。據(jù)聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)，在20世紀(jì)70年代，每年平均發(fā)生自然災(zāi)害78次，但是在21世紀(jì)前8年，每年平均發(fā)生的自然災(zāi)害次數(shù)增加到了351次，其中以氣象水文災(zāi)害發(fā)生的頻次增加更快。同時(shí)自然災(zāi)害也呈現(xiàn)出極端災(zāi)害事件頻率增高，同一時(shí)期多災(zāi)并發(fā)等許多新的特點(diǎn)。自然災(zāi)害的致災(zāi)因子和發(fā)生規(guī)律也更加復(fù)雜化和多樣化。 隨著自然環(huán)境演變和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)面臨自然災(zāi)害的脆弱性日益增大，自然災(zāi)害造成的損失也越來(lái)越大。災(zāi)害及其內(nèi)部各因子之間總是存在著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，小災(zāi)如果不加以重視，很容易發(fā)展變化成大災(zāi)。面對(duì)超出當(dāng)前應(yīng)對(duì)能力的大規(guī)模災(zāi)難持續(xù)不斷的增加，目前*重要的挑戰(zhàn)之一就是尋找一種能夠準(zhǔn)確描述多項(xiàng)致災(zāi)因子共同影響下的災(zāi)害發(fā)生發(fā)展特征，并準(zhǔn)確評(píng)估重大自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的方法，以便及早采取預(yù)防措施，減輕自然災(zāi)害帶來(lái)的損失，為改變自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)提供可能性。自然災(zāi)害因?yàn)槠鋵?duì)人類(lèi)的危害性，成災(zāi)機(jī)理和災(zāi)害過(guò)程的復(fù)雜性，成為世界性的研究難題和關(guān)注熱點(diǎn)。 1.1.2 研究意義 隨著全球氣候變化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人口和財(cái)產(chǎn)高度密集分布，新的安全隱患和風(fēng)險(xiǎn)在加速擴(kuò)張。近年來(lái)極端天氣氣候事件發(fā)生頻率明顯增加，由此導(dǎo)致的超出當(dāng)前應(yīng)對(duì)能力的重大自然災(zāi)害也在持續(xù)不斷地增加（羅亞麗，2012）。2007年聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)發(fā)布的第四次評(píng)估報(bào)告《氣候變化2007》（AR4）顯示，過(guò)去50年中，極端天氣氣候事件（如強(qiáng)降水、高溫?zé)崂说龋┏尸F(xiàn)不斷增多增強(qiáng)的趨勢(shì)，預(yù)計(jì)今后將更加頻繁。2011年年底發(fā)布的《管理極端氣候事件和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，推進(jìn)氣候變化適應(yīng)特別報(bào)告》（SREX）的決策者摘要指出，由極端氣候事件導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失總體將呈逐漸增加趨勢(shì)，未來(lái)極端事件將對(duì)與氣候有密切相關(guān)的行業(yè)，如水利、農(nóng)業(yè)、林業(yè)和旅游業(yè)等有更大的影響。發(fā)達(dá)國(guó)家因?yàn)?zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失總量大，而發(fā)展中國(guó)家與災(zāi)害有關(guān)的經(jīng)濟(jì)損失占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重高。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前由于各類(lèi)自然災(zāi)害導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失占年平均GDP的3%~5%，而因極端天氣氣候事件導(dǎo)致的災(zāi)害損失約占其中的65%（史培軍等，2009）。有關(guān)研究表明，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，重大災(zāi)害事件造成的損失將會(huì)呈指數(shù)上升趨勢(shì)，并將成為制約社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)重要因素。因此，當(dāng)前的挑戰(zhàn)之一就是扭轉(zhuǎn)或減緩重大災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。而如何明確重大災(zāi)害事件多維致災(zāi)因子綜合作用的致災(zāi)機(jī)理，準(zhǔn)確描述多因子間不同相關(guān)結(jié)構(gòu)下的概率特征，從而更加準(zhǔn)確地評(píng)估重大災(zāi)害事件的發(fā)生概率和風(fēng)險(xiǎn)大小，是解決這一重要挑戰(zhàn)的前提基礎(chǔ)。 極端天氣氣候事件是指天氣（氣候）的狀態(tài)嚴(yán)重偏離其平均態(tài)，可能導(dǎo)致某種災(zāi)害事件的發(fā)生，如暴雨、洪水、干旱等。從單個(gè)觀測(cè)點(diǎn)來(lái)看，極端氣候事件可用該站某種氣象要素或變量（如氣溫、降水量等）的異常記錄或超過(guò)特定界限值的天數(shù)等指數(shù)來(lái)表述（任國(guó)玉，2010）。風(fēng)險(xiǎn)研究的基本理論表明，極端天氣氣候事件并不必然導(dǎo)致災(zāi)害，極端天氣要素（致災(zāi)因子）與承災(zāi)體的脆弱性和暴露程度疊加決定著災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的大小（IPCC第五次評(píng)估報(bào)告）。重大自然災(zāi)害是指以自然要素異常為誘因造成的人員傷亡多、財(cái)產(chǎn)損失大、影響范圍廣的災(zāi)害。定量的衡量為死亡人口在1000~9999人、成災(zāi)面積在10000~99999km2、直接經(jīng)濟(jì)損失在100億~999億元三項(xiàng)指標(biāo)滿足其中任意兩項(xiàng)就可以定義為重大自然災(zāi)害。其中，極端天氣氣候要素為重大自然災(zāi)害發(fā)生的主要誘因（史培軍，2011）。近年來(lái)，極端天氣氣候事件誘發(fā)的重大自然災(zāi)害逐漸呈現(xiàn)出不均勻性、多樣性、差異性、隨機(jī)性、突發(fā)性、動(dòng)態(tài)性及無(wú)序性等復(fù)雜的特點(diǎn)，使“簡(jiǎn)單”的理論和手段已不適應(yīng)日趨復(fù)雜化的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究（任振球，2003；吳紹宏等，2011）。多致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性評(píng)估是災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中非常關(guān)鍵的一步，它的準(zhǔn)確性較大地影響著災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度。當(dāng)前，在提高多致災(zāi)因子危險(xiǎn)性分析和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度上，仍存在一些問(wèn)題亟待考慮和解決。 1）災(zāi)害中多變量綜合作用的問(wèn)題 作為隨機(jī)事件，自然災(zāi)害的發(fā)生機(jī)理非常復(fù)雜，主要的致災(zāi)因子往往不止一個(gè)，并且具有多方面的特征屬性。為了全面了解其統(tǒng)計(jì)規(guī)律，需要從多個(gè)角度對(duì)其進(jìn)行定義和描述。但是由于全面分析災(zāi)害事件需要大量的數(shù)據(jù)資料和復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，在實(shí)踐中很難實(shí)行，往往只能挑選某個(gè)*重要的特征屬性進(jìn)行分析。例如，在干旱等災(zāi)害的頻率分析中，干旱的特征屬性變量往往包括干旱歷時(shí)、發(fā)生次數(shù)、干旱烈度、干旱強(qiáng)度等，但在實(shí)際應(yīng)用中，常見(jiàn)的卻是對(duì)各個(gè)特征要素單獨(dú)進(jìn)行發(fā)生頻率分析，很少甚至沒(méi)有考慮這些特征變量之間的內(nèi)部聯(lián)系。 多維聯(lián)合分布的研究將成為自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析的必然選擇。風(fēng)險(xiǎn)是指損失的不確定性（Rosenbloom，1972），這個(gè)不確定性的研究與災(zāi)害事件的概率分布形態(tài)有密切關(guān)系。引發(fā)災(zāi)害事件的多個(gè)隨機(jī)變量之間往往存在各種相依關(guān)系，事件屬性越多就越復(fù)雜，需要從多方面進(jìn)行描述及分析。以前的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多考慮單一風(fēng)險(xiǎn)源，即使后來(lái)增加到多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)源，也是在對(duì)多個(gè)要素進(jìn)行加權(quán)綜合的基礎(chǔ)上，計(jì)算成一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。其中需要專(zhuān)家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷各項(xiàng)因素的影響大小來(lái)打分，這樣就難免會(huì)隨帶一些主觀因素，并且經(jīng)過(guò)中間對(duì)數(shù)據(jù)的多次處理和變換，難免會(huì)使數(shù)據(jù)信息偏離真實(shí)情況。如何尋找多個(gè)變量之間的相互聯(lián)系及對(duì)災(zāi)害的作用機(jī)制，如何從變量本身真實(shí)分布形態(tài)出發(fā)，更加精確地描述其邊緣分布及它們之間的聯(lián)合分布，如何拓展重大自然災(zāi)害的外延預(yù)測(cè)能力，直接影響著災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精確度和深度。 2）災(zāi)害多要素間的非線性非對(duì)稱(chēng)相關(guān)結(jié)構(gòu) 自20世紀(jì)90年代中期以來(lái)，多位學(xué)者曾指出自然災(zāi)害，尤其是重大自然災(zāi)害，都具有一些鮮明的共同特點(diǎn)，其中一個(gè)便是兩個(gè)或兩個(gè)以上的作用源和其間的非線性關(guān)系（王順義和羅祖德，1992；魏一鳴，1998；任振球，2003；劉文方等，2006；Grzegorz，2008；Liu et al.，2011）。自然災(zāi)害的極端復(fù)雜及多要素的隨機(jī)性、突變性，必然表現(xiàn)為典型而復(fù)雜的非線性問(wèn)題，為數(shù)學(xué)處理帶來(lái)巨大困難。災(zāi)害的發(fā)生是由多個(gè)要素共同作用的，這多個(gè)要素之間的相關(guān)關(guān)系并不是一成不變的。當(dāng)某個(gè)變量趨向于極端值并導(dǎo)致災(zāi)害發(fā)生的過(guò)程中，各要素之間的共同作用會(huì)增強(qiáng)，它們之間的相關(guān)性也會(huì)增強(qiáng)，這種相關(guān)性通常是非線性、非對(duì)稱(chēng)的，這就導(dǎo)致了相關(guān)結(jié)構(gòu)描述的復(fù)雜性（崔妍等，2010）。Boyer等（2000）認(rèn)為，在建立風(fēng)險(xiǎn)管理模型時(shí)，僅僅考慮變量間的相關(guān)度（degree of dependence）是不夠的，還必須考慮變量間的相關(guān)結(jié)構(gòu)（dependence structure）。長(zhǎng)期以來(lái)人們普遍注重自然災(zāi)害要素間的線性、連續(xù)、均勻、平均與距平、平滑、數(shù)量分析等科學(xué)問(wèn)題，對(duì)非線性、不連續(xù)、非均勻、奇異、相關(guān)結(jié)構(gòu)等信息的提取和分析注意不夠。近來(lái)非線性理論研究有了重要進(jìn)展，但有的研究仍主要停留在數(shù)學(xué)處理上，至于特大自然災(zāi)害的非線性科學(xué)問(wèn)題尚待開(kāi)展。為了使多維聯(lián)合概率更加準(zhǔn)確，變量間的非線性及非對(duì)稱(chēng)相關(guān)結(jié)構(gòu)研究是不可回避的問(wèn)題。 3）目前多維聯(lián)合分布研究方法存在諸多不足 目前常用的多維聯(lián)合分布方法主要有多元線性回歸法、正態(tài)變換的Moran法、將多維轉(zhuǎn)化成一維的費(fèi)永法（FEI）法、經(jīng)驗(yàn)頻率法和非參數(shù)法。對(duì)非正態(tài)分布的變量，Moran法運(yùn)用起來(lái)比較復(fù)雜，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，且在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中難免會(huì)造成一些信息失真；FEI法要求聯(lián)合分布模型中各變量的邊緣分布屬于同一種類(lèi)型；經(jīng)驗(yàn)頻率法僅能根據(jù)實(shí)測(cè)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不具備外延預(yù)測(cè)能力；非參數(shù)法構(gòu)造的聯(lián)合分布能夠很好地?cái)M合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，但預(yù)測(cè)能力相對(duì)不足，且構(gòu)造的聯(lián)合分布的邊緣分布類(lèi)型未知。Copula函數(shù)模型在金融學(xué)中的應(yīng)用已有十幾年，其能夠靈活方便地構(gòu)造多維聯(lián)合分布，使得Copula函數(shù)模型在其他領(lǐng)域中具有非常大的應(yīng)用潛力，必將成為未來(lái)多變量研究的選擇。 4）Copula函數(shù)模型的優(yōu)勢(shì)與自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究的需求吻合 Copula函數(shù)模型在金融、保險(xiǎn)等領(lǐng)域的相關(guān)分析、投資組合分析、保險(xiǎn)定價(jià)等方面的應(yīng)用已經(jīng)十分成熟，由于它具有多項(xiàng)傳統(tǒng)多維分析方法不具備的優(yōu)良特性，20世紀(jì)90年代后得到了迅猛的發(fā)展。**，它不限制邊緣分布的選擇，不需要對(duì)邊緣分布作任何假設(shè)和變換。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)實(shí)際情況選擇各種邊緣分布和Copula函數(shù)構(gòu)造靈活的多元分布，并且變量間的相關(guān)性能

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