基于贝叶斯模型的辽宁省自然灾害风险评估

基于贝叶斯模型的辽宁省自然灾害风险评估

梁露花，翟玉萱，肖珅

沈阳药科大学

摘要：由于辽宁省自然灾害频发，对人民健康产生了巨大威胁。本研究从致灾因子、孕灾环境、承载体和防灾减灾能力作为风险指标综合对辽宁省自然灾害进行风险评估，构建基于贝叶斯网络的辽宁省突然自然灾害风险评估模型，求出中间节点“致灾因子”、“孕灾环境”、“承灾体”和“防灾减灾能力”以及目标节点“辽宁省自然灾害风险”发生的概率。根据风险等级法，对风险状态进行分级，从而实现风险预警。

关键词：自然灾害，风险评估，贝叶斯网络，风险预警

1.引言

近年来，由于受全球气候变化的影响，我国自然灾害频发，这对人民生命健康产生巨大威胁，也对全面建设小康社会的目标任务造成严重影响。我国自然灾害具有种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重的特点[1]。自然灾害风险评估是优化城市风险管理和构架建市空间安全格局的基础性工作。辽宁省位于我国东北地区南部，地形概貌大体是“六山一水三分田”，处于农、林、牧、渔业混合经济区，经济相对发达，人口较多，较容易受到自然灾害的侵袭。辽宁省自然灾害以干旱为主，洪涝、地质灾害、台风、风雹、地震、低温冷冻和雪灾、森林草原火灾等也有不同程度发生[1,2]。对自然灾害评估的研究是人类社会防范自然灾害，降低和控制灾害风险的一个重要研究内容，灾害风险评估的目的主要是辨别致灾的根源，减少灾害造成的影响和损失，提升抵御自然灾害的能力[1]。贝叶斯网络是贝叶斯理论于图论结合的产物，是使用数理统计知识解决复杂系统中不确定问题的有效建模方法，贝叶斯网络能够有效的融合人类的先验知识及各种客观的证据，并进行相关内容的有效推理，目前已作为风险评估的主要方式之一。

2. 辽宁省自然灾害风险评估

2.1辽宁省自然灾害风险因素分析

自然灾害风险是指在特定的时间内，在特定的区域内，由可能发生的特定自然现象所造成预期损失的程度。影响自然灾害的的风险因素众多，联合国政府间气候变化专门委员会认为致灾因子和承载体的暴露性与脆弱性是影响灾害风险的主要因素[4]，根据以往的研究理论结果，自然灾害还受孕灾环境和减灾能力的影响。近几年，自然灾害风险评估已经逐渐体现出由单灾种到多灾种的转变，单一灾种的风险评估已经无法满足防空的需求。综合自然灾害风险理论，本文将通过从致灾因子、孕灾环境、承载体和防灾减灾能力作为风险指标综合对辽宁省自然灾害进行风险评估[5]。辽宁省自然灾害风险评估指标体系如下表所示：

表1 辽宁省自然灾害风险评估指标体系

（3）基于贝叶斯网络的辽宁省突然自然灾害风险评估。由于所构建的贝叶斯网络模型的节点较多，为了方便说明各风险节点的状态，将节点的值域设置为{0，1}。当节点取值为0时，表示该节点处于正常状态，即该节点所代表的事件未发生或者风险未出现；当节点取值为1时，表示该节点处于异常状态为异常，即该节点所代表的事件已经发生或处于风险状态。在模型中输入其他证据节点的先验概率以及中间节点的条件概率表，运用 Pearl 推理算法进行计算[5,6]，可以分别求出中间节点“致灾因子”、“孕灾环境”、“承灾体”和“防灾减灾能力”以及目标节点“辽宁省自然灾害风险”发生的概率，总结下来各节点的风险概率如下表2 所示：

表2 基于贝叶斯网络的风险推理计算结果

从表2可以看出，在推算出风险发生概率之后，根据风险等级法，对风险状态进行分级，从而实现风险预警。由风险等级的划分区间可知，辽宁省自然灾害风险状态等级为风险较高[0.6-0.8],同时致灾因子和防灾减灾能力也处于较高风险；孕灾环境和承灾体的风险等级为风险一般[0.4-0.6）。

3. 辽宁省突然自然灾害风险控制

根据风险评估结果确定辽宁省突然自然灾害事件风险的重要因素，并进行针对性的控制。充分利用国务院第一次全国自然灾害综合风险普查成果，做好普查成果在重大自然灾害损失评估中应用试点，切实提升评估的科学性和有效性。可重点推动以下几个方面先行发展。一是在辽宁省法律法规修订中规范自然灾害预警，在推动自然灾害防治法立法过程中，建议建立健全辽宁省灾害风险控制制度作为一项重要内容，明确各有关部门各环节职能，明确地方政府组织落实风险控制响应行动措施的责任；二是推动辽宁省自然灾害预警与应急响应的联动衔接，建议进一步推动预案修订，建立健全灾害预警与应急响应联动衔接机制，将预报预警纳入响应启动条。第三，针对灾害损失评估“快速、全面、准确”的现实要求，用好公共安全和应急管理领域的科研成果，以技术方法和应用实践创新带动评估工作质量提升。

参考文献

[1] 李亚光、赵宏坤。《辽史》所见辽宁地区自然灾害及应对措施所见辽宁地区自然灾害及应对措施[J].辽宁工程技术大学学报（社会科学版）,2018,20(2):85-89.

[2] 李世奎,霍治国,王素艳,刘荣花,盛绍学,刘锦銮,马树庆,薛昌颖.农业气象灾害风险评估体系及模型研究[J].自然灾害学报,2004(01):77-87.

[3]叶金玉,林广发,张明峰.自然灾害风险评估研究进展[J].防灾科技学院学报,2010,12(3)∶20- 25.

[4] 哈斯 , 张继权 , 郭恩亮 , 等 . 基于贝叶斯网络的草原干旱雪灾灾害链推理模型研究 [J]. 自然灾害学报 ,2016，25（04）：20-29.

[5]谢乐.  基于贝叶斯网络的农超对接供应链风险预警模型研究[D].江西财经大学,2020

[6]王杏.  基于复杂网络的农产品供应链建模与网络风险传播研究[D].吉林大学,2017.

本文为省级辽宁省社会科学规划基金项目“基于人工智能数据挖掘技术的辽宁省重大社会突发事件的风险评估”，项目编号L21BTJ003

本文为沈阳市社会科学界联合课题＂基于社会网络的沈阳市科技型中小企业创新发展策略研究＂，课题编号SYSK2022-063