风暴潮灾害经济损失评估分析——以山东省为例

风暴潮灾害已成为目前致灾最严重的海洋灾害,合理评估风暴潮灾害经济损失是灾害管理的重要方面,对于防灾减灾及规划建设具有重要的研究意义。考虑到灾害系统的复杂性,间接经济损失往往难以统计,本文运用投入产出方法,采用山东省沿海受灾城市2003—2007的统计数据,对风暴潮灾害造成的间接损失进行科学评估,在此基础上测算了历年受灾城市的总损失,并制定出山东省风暴潮灾害综合损失分布的区划图。评估结果按综合损失程度排序依次是：威海、烟台、青岛、潍坊、东营、滨州、日照。     

风暴潮灾害综合损失等级划分标准的研究

为了减轻风暴潮灾害带来的经济损失和社会影响,需要进行灾害损失评估并确定灾害损失等级。论文应用计量经济学中的联立方程模型,综合考虑灾害损失性特征和承灾体脆弱性特征,建立经济损失等级和人口损失等级的联立方程组,对1998～2009年风暴潮灾害数据进行拟合和验证。参数估计及检验结果显示,直接经济损失、地区经济密度与风暴潮的经济损失等级存在正相关关系,受灾人口数、人口密度与风暴潮的人口损失等级存在正相关关系,经济密度与人口损失等级呈负相关关系。论文认为,在综合损失等级划分依据和标准下提出的微灾、小灾、中灾、重灾、巨灾五个等级可较为准确地刻画风暴潮灾害造成的损失。     

我国风暴潮灾害造成的渔业损失评价

我国风暴潮灾害频发,严重威胁着经济与社会持续发展。论文以受到风暴潮灾害影响的省区为研究对象,在总结有关风暴潮灾害研究成果的基础上,对其在渔业方面造成的损失进行了评估。首先从捕捞损失、水产养殖损失、渔业设施损失和社会损失四个方面科学地选取了渔业损失评价指标体系。其次,用因子分析法对我国不同省区风暴潮灾害所造成的渔业损失进行了评价,得出虽然山东、广东等沿海省区损失整体偏高,但是受风暴潮影响的湖南、江西和湖北等内陆省区由于防灾减灾机制薄弱,渔业损失更为严重的结论。最后,提出了完善风暴潮灾害预警体系、加强渔业养殖区防护、提高防台风工程质量等防灾减灾建议。     

青岛近海地区风暴潮灾害风险区划研究

风暴潮灾害风险区划是在风暴潮灾害风险评价基础上的宏观分区,有助于更清晰的把握灾害风险的空间格局与内在规律。文章首先对风暴潮灾害风险相关概念进行了阐述,试图达到理清和规范的目的,然后根据风暴潮灾害风险因素建立了风暴潮灾害风险评价指标体系,采用聚类分析、熵值法及灰色关联分析方法,构建了青岛近海地区风暴潮灾害风险区划,将青岛9区市划分为4个不同风险等级,揭示了青岛近海地区风暴潮灾害风险的地域差异性,为因地制宜地制定防灾减灾措施与规划提供了科学依据。     

风暴潮灾害风险转移研究

我国沿海地区不同程度地遭受着风暴潮海洋灾害,对其经济可持续发展带来了严重的影响。为了降低风暴潮灾害所带来的损失,论文从市场效应、社会效应以及两者相结合三个角度对风暴潮灾害风险进行了可保性分析,通过借鉴自然灾害风险转移机制的经验,将个体,风暴潮灾害保险市场、再保险市场、资本市场以及政府作为风暴潮灾害风险损失的分散主体,构建了风暴潮灾害风险的整体性分散机制。从而得出了风暴潮灾害风险的转移需要个体、政府以及保险公司三者相互作用,即:风暴潮灾害风险由个体转移到保险公司,再由保险公司进行风险分散以及政府干预,在最大程度上分散风暴潮灾害风险,以降低风暴潮灾害所引起的损失。     

海洋灾害经济损失的模糊测定——以风暴潮为例

本文以灾害经济学、海洋经济学为理论依据,在分析海洋灾害损失构成要素的基础上,构建了海洋灾害——风暴潮灾害损失评价指标体系;以数量级为灾害损失定级标准,建立风暴潮灾害模糊灾度5级分类表,简化了现有的损失单一因子模糊灾度计算公式,并利用模糊数学原理对风暴潮灾害损失进行定级分类,给出了实用性较强的海洋灾害——风暴潮灾害损失等级模糊定级测度法。     

风暴潮灾害损失和经济增长的耦合关系研究

风暴潮灾害给沿海地区人们的生活和发展带来很大影响,如何协调经济增长系统和风暴潮灾害系统的关系对区域社会发展意义重大。本文通过分析风暴潮灾害损失与区域经济增长系统之间的相互作用机制,以2000～2008年沿海5个省份的风暴潮灾害损失及区域经济增长系统共14个指标进行了两者的耦合分析。分析表明,要提高我国沿海区域经济增长与风暴潮灾害损失的耦合协调发展程度,各个区域需要依据各自的经济增长程度,及时采取相应的政策措施进行宏观调控,以实现区域经济增长与风暴潮灾害损失向良性的、可持续的耦合协调方向发展。     

山东省沿海地区风暴潮灾害的脆弱性分析

山东省沿海地区风暴潮灾害的脆弱性会因各地区社会和经济水平不同呈现一定差异性。本文在明晰风暴潮灾害脆弱性定义乊后,建立了关于风暴潮灾害脆弱性评价的指标体系,分别使用层次分析法和熵值法测算各地区风暴潮灾害的脆弱性得分,幵对两种方法下测算结果迚行Kendall一致性检验。研究结果表明,两种方法下的测算结果具有较高一致性,威海、烟台脆弱性得分较高,潍坊、青岛的脆弱性得分相对较低。最后,在分析影响各市脆弱性得分差异的基础上,提出了降低风暴潮灾害脆弱性的应对对策。     

山东省沿海七市风暴潮脆弱性分析

论文通过对风暴潮脆弱性的指标体系构建,运用层次分析法来确定山东省沿海七市的风暴潮脆弱性排名,以及结合聚类分析将沿海七市的脆弱性进行分类。结果表明,威海市的风暴潮脆弱性最强,烟台市和青岛市脆弱性较强,日照市、东营市、滨州市和潍坊市的风暴潮脆弱性较弱。最后,在风暴潮脆弱性区划的基础上,论文提出一些应对风暴潮的灾害政策建议。     

风暴潮灾害自然等级预报联立方程模型研究

准确定位风暴潮灾强弱,有助于开展防灾减灾工作。论文运用多指标分级方法将风暴潮自然等级强度划分为超警戒水位强度和浪高强度两个方面,并依据超警戒水位强度和浪高强度建立风暴潮等级预报联立方程。最后对比分析了基于国家划分标准和本文划分标准的风暴潮自然等级与灾情等级结果,发现0601台风自然等级由蓝色变为黄色,0505号台风由橙色警报变为黄色警报,两次台风的灾情等级均由一般海洋灾害变为较大海洋灾害;得出风速、浪高、增水、超警戒水位对于风暴潮的自然综合等级是正相关的关系。     

山东省风暴潮灾害风险区划研究

近年来,风暴潮灾害的频发已成为制约山东省沿海地区经济与社会发展的重要因素。本文在汇总相关研究的基础上,结合多元决策与统计学方法,从实证分析的角度,对山东省风暴潮灾害风险进行区划研究。研究结果表明：山东省沿海城市按风暴潮灾害风险等级可划分为四类,并针对不同风险等级提出相关政策建议。     

风暴潮灾害防灾减灾能力评价——以山东省沿海城市为例

本文对山东省沿海城市风暴潮灾害防灾减灾能力进行评价。首先,建立风暴潮灾害防灾减灾能力评价指标体系,分别考虑自然防护能力、监测预警能力、社会防灾能力和恢复重建能力。其次,运用层次分析和Critic法相结合的方法确定各项指标的权重,进而引入模糊综合评价法计算出各市的综合得分。根据各城市得分得出结论：青岛、烟台和潍坊防灾减灾能力较好,威海和东营防灾减灾能力居中,滨州和日照防灾减灾能力较差。最后,针对风暴潮灾害防灾减灾能力的评价结果提出相关政策建议。     

基于补偿结构调整的风暴潮灾害损失最小化研究

我国是世界上遭受自然灾害最为严重的国家之一,每年遭受的损失不计其数,但目前我国对灾害损失的补偿机制存在很大缺失。除了对灾害进行准确的预报和采取一定的防范措施之外,损失补偿是实现灾害损失最小化的主要途径之一。本文在充分研究发达国家灾害损失补偿机制工作机理的前提下,针对不同补偿主体的效率水平,提出了构建我国风暴潮灾害损失补偿机制不同补偿主体的合理比例结构,并对该结构的合理性和可能性进行了充分的论证说明。     

集体林区灾后恢复重建配套政策调研报告

安徽省是我国重要的集体林区。安徽省林业受灾情况主要呈现以下特点:灾害程度深,受灾面积大,林业重点工程受灾严重,潜在影响、隐性损失将逐渐显现。此次灾害对林权制度改革造成严重影响,具体表现在:直接造成林农经济损失,挫伤了林农生产的积极性,对林权抵押信贷业务造成不利影响。抗灾救灾及灾后重建工作具体措施建议:确保救灾政策到位,坚定推进林权制度改革步伐,建立政策性森林保险制度,呼吁林业应享有与农业同等待遇政策。     

做好灾后调查评估 科学组织灾后重建——广西壮族自治区灾后林业恢复重建调研报告

广西壮族自治区这次雨雪冰冻灾害造成林业直接经济损失215.75亿元。其恢复重建面临的主要困难是资金和政策两个方面,需政府进行扶持。目前急需在深化对灾情认识、组织实施灾情调查评估、做好灾害竹林清理、编制恢复重建规划等方面做好工作。     

重庆市林业灾后重建的若干问题与建议

这次雨雪冰冻天气给重庆市林业造成巨大损失。天保工程公益林损失4.7万hm2,退耕还林受损面积12万hm2,受灾林业职工3607人,基础设施毁损严重。林业直接经济损失8.3亿元。灾后重建工作面临进一步核灾林业灾情、受灾林木清理、林业基础设施恢复重建等问题,并提出相应建议。     

Public support effect on natural disaster management: A case study of ice storms in forests in Slovenia

In the last decade Slovenia has experienced more frequent natural disasters in forests. The most severe and widespread one that affected Slovenian forests, which cover more than a half of Slovenian territory, was a large-scale ice storm in early February 2014. This study aims to investigate the effect of the public support on the recovery of forest farms affected by the 2014 ice storm. Analyses focus particularly on the ability of Slovenian forest farms’ income recovery in a short-time period. The economic resilience of forest farms in the absence of forest disaster payments due to the absence of legal certainty for disaster aid in 2014 and 2015 provides an interesting framework for identifying the income effect of Common Agricultural Policy (CAP) payments. The Farm Accountancy Data Network has been used with applied statistical and regression methods to estimate the public support effect on selected woodland area size samples. Results suggest a positive effect of CAP payments on farm income recovery. The magnitude of the effect is high and significant for the less favoured area and disaster payments that were given for farm production loss in the 2013 drought. Although the magnitude of the effect is weak, investment payments show a significant positive effect on farm income recovery for all studied forest farm samples.