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一種震后災(zāi)害評(píng)價(jià)的新方法

2010-09-15 08:49:30韓景倜顧雨佳張譯云
統(tǒng)計(jì)與決策 2010年18期
關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)模型

韓景倜,顧雨佳,張譯云

(上海財(cái)經(jīng)大學(xué)a.信息管理與工程學(xué)院;b.金融學(xué)院,上海 200433)

一種震后災(zāi)害評(píng)價(jià)的新方法

韓景倜a,顧雨佳a(bǔ),張譯云b

(上海財(cái)經(jīng)大學(xué)a.信息管理與工程學(xué)院;b.金融學(xué)院,上海 200433)

大面積地震發(fā)生后,決策部門需要快速地獲取各個(gè)應(yīng)急點(diǎn)的震后災(zāi)害評(píng)價(jià)排名,以便及時(shí)分發(fā)和提供應(yīng)急救援物資,這是應(yīng)急決策支持與管理的重要問(wèn)題。文章根據(jù)地震中主震及其余震的詳細(xì)記錄,使用就近度、頻繁度、能量度提出了RFE評(píng)價(jià)體系,完成對(duì)震后的災(zāi)害評(píng)價(jià),并對(duì)RFE的擴(kuò)展使用進(jìn)行了探討。

震后災(zāi)害評(píng)價(jià);RFE方法;就近度;頻繁度;能量度

0 引言

地震災(zāi)害產(chǎn)生之后,決策部門要依托震后災(zāi)害評(píng)價(jià)體系,對(duì)各個(gè)應(yīng)急點(diǎn)的受災(zāi)程度給出準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果,以便科學(xué)合理地安排救援物資的輸送和受災(zāi)人員的轉(zhuǎn)移。

震后災(zāi)害評(píng)價(jià)體系需要有運(yùn)算收斂速度快,能較快得到穩(wěn)定而正確的預(yù)測(cè)結(jié)果,同時(shí)要由操作簡(jiǎn)便,輸入輸出數(shù)據(jù)易于理解的特點(diǎn)。

目前,各類研究大多局限于地質(zhì)學(xué)研究范疇內(nèi)的傳統(tǒng)評(píng)價(jià),尚無(wú)通過(guò)交叉學(xué)科將其他領(lǐng)域的知識(shí)運(yùn)用在震后災(zāi)害評(píng)價(jià)的先例;并且震后災(zāi)害評(píng)價(jià)的注意力集中在災(zāi)前的預(yù)測(cè)評(píng)估上,在災(zāi)后的評(píng)估上研究相對(duì)較少,而災(zāi)后評(píng)估往往是各級(jí)政府、企事業(yè)團(tuán)體決策的重要依據(jù)。

地震記錄體現(xiàn)了地震的信息,從中可能能夠挖掘出震后災(zāi)害評(píng)價(jià)的結(jié)果。從地震記錄中可以得到各類信息,如地震的頻次及級(jí)數(shù)等。用于營(yíng)銷的RFM模型基于現(xiàn)實(shí)的銷售明細(xì)數(shù)據(jù),它的客戶評(píng)價(jià)分析簡(jiǎn)便高效,是很有實(shí)用價(jià)值的模型。RFM模型通過(guò)一定的修改,可以較好地挖掘出地震記錄中的信息,并用于震后災(zāi)害評(píng)價(jià)。

1 RFM模型

1.1 RFM模型的提出

RFM模型是一種客戶分類方法,廣泛用于客戶關(guān)系管理領(lǐng)域當(dāng)中,目的是提高客戶再次購(gòu)買行為的發(fā)生以及對(duì)客戶的評(píng)價(jià)監(jiān)測(cè)。

1.2 RFM模型的使用方法

在統(tǒng)計(jì)的時(shí)間段內(nèi),RFM分別代表Recency(最近一次購(gòu)買)、Frequency(購(gòu)買頻率)、Monetary(購(gòu)買價(jià)值總量)。

進(jìn)行每個(gè)客戶R、F、M值的計(jì)算是RFM的核心。R、F、M值算法相似,本文以R為例[1]:

(1)對(duì)A數(shù)據(jù)庫(kù)以Recency為關(guān)鍵字降序排序;

(2)將客戶5等分;

(3)5 等分中各部分 R 值由上到下分別賦值為 5、4、3、2、1;

(4)同理算得 F、M 值;

(5)對(duì)B數(shù)據(jù)庫(kù)使用降序排序,排序依據(jù):R,F(xiàn),M。 這時(shí)得到的客戶排序即RFM排序。

RFM模型對(duì)購(gòu)買行為的隨機(jī)性評(píng)測(cè)具有科學(xué)的意義[1],在購(gòu)買行為與地震發(fā)生的內(nèi)在原因一定的條件下,兩者面版數(shù)據(jù)的隨機(jī)性具有相同的屬性,依此構(gòu)建與購(gòu)買行為相近的評(píng)價(jià)模型是可行的。

2 RFE體系的運(yùn)用

RFE(Recency,Frequency,Energy)是通過(guò)使用數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷中的RFM概念,并對(duì)其加以適當(dāng)?shù)男拚玫降哪軌蚩焖佟⒄_、簡(jiǎn)便地進(jìn)行災(zāi)后評(píng)價(jià)的理論體系,可廣泛應(yīng)用于諸如地震,泥石流等發(fā)生頻率較高,危害性較大的地質(zhì)災(zāi)害。其中各個(gè)因素意義如下:

R:就近度。對(duì)距今發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害較近的應(yīng)急點(diǎn),救援部門將傾向?qū)ζ鋬?yōu)先援助。

F:頻繁度。對(duì)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害較為頻繁的應(yīng)急點(diǎn),救援部門將傾向?qū)ζ鋬?yōu)先援助。

E:能量度。對(duì)地質(zhì)災(zāi)害產(chǎn)生能量總量較大的應(yīng)急點(diǎn),救援部門將傾向?qū)ζ鋬?yōu)先援助。

本文采用國(guó)家地震科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心記錄發(fā)布的汶川地震數(shù)據(jù)集[2],時(shí)間區(qū)間為2008年5月12日8.0級(jí)地震至今的全部余震,并經(jīng)適當(dāng)預(yù)處理成為本文的源數(shù)據(jù)。

2.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

2.1.1 初始數(shù)據(jù)的格式

(1)序號(hào):對(duì)每一時(shí)刻每一地點(diǎn)發(fā)生的地震進(jìn)行編號(hào)。

(2)發(fā)震時(shí)刻:該次地震發(fā)生的具體時(shí)間。

(3)緯度:地震點(diǎn)所在緯度。

(4)經(jīng)度:地震點(diǎn)所在經(jīng)度。

(5)深度:地震震源距地表的距離。

(6)震級(jí):該次地震的震級(jí)。

(7)參考地名:發(fā)生該次地震的地點(diǎn)。

2.1.2 處理方法

(1)將無(wú)關(guān)列去掉

根據(jù)RFE的需要,不再考慮緯度、經(jīng)度、深度等屬性的影響。

(2)將次要行去掉

根據(jù)震級(jí)大小可把地震劃分為以下幾類:

馬略卡島(Mallorca)位于地中海,面積3640平方公里(南北75公里、東西100公里),馬略卡島首府帕爾馬。馬略卡島上到處是砂質(zhì)的海灘、陡峭的懸崖、種植著橄欖或是杏樹(shù)的田野等自然風(fēng)光。

①弱震震級(jí)小于3級(jí)。如果震源不是很淺,這種地震人們一般不易覺(jué)察。

②有感地震震級(jí)等于或大于3級(jí)、小于或等于4.5級(jí)。這種地震人們能夠感覺(jué)到,但一般不會(huì)造成破壞。

③中強(qiáng)震震級(jí)大于4.5級(jí)、小于6級(jí)。屬于可造成破壞的地震,但破壞程度還與震源深度、震中距等多種因素有關(guān)。

④強(qiáng)震震級(jí)等于或大于6級(jí)。其中震級(jí)大于等于8級(jí)的又稱為巨大地震。

震后災(zāi)害評(píng)價(jià)旨在為需要援助的應(yīng)急點(diǎn)評(píng)級(jí)。為凸顯地震受災(zāi)程度評(píng)價(jià)的主體,本文將震級(jí)中小于4.5的記錄去除。

(3)去除地名重復(fù)

數(shù)據(jù)集中的同一地名存在不同的表示方法。本文將地名統(tǒng)一,使研究更加準(zhǔn)確。

(4)去除行政規(guī)劃的包含關(guān)系

經(jīng)過(guò)預(yù)處理,得到如表1所示的數(shù)據(jù)集,共154條記錄。

2.2 RFE的應(yīng)用過(guò)程

通過(guò)matlab編程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,將客戶屬性5等分,5等分產(chǎn)生的多余記錄統(tǒng)一賦值為1。

表1 初始數(shù)據(jù)集

表2 RFE運(yùn)算結(jié)果

表3 2008年5月12日-5月18日傷亡數(shù)據(jù)

算法的基本思路如下:

(1)生成計(jì) 算 R,F(xiàn),E的初始表;

(2)分別計(jì)算各個(gè)應(yīng)急點(diǎn)的R,F(xiàn),E值,特別注意的是,Energy需首先通過(guò)下式計(jì)算,之后方可排序,并計(jì)算E值:

(3)按照R,F(xiàn),E的順序進(jìn)行應(yīng)急點(diǎn)的排序。

按照該算法得到的結(jié)果如表2所示。

表4 各個(gè)地區(qū)的Death-ratio值

2.3 與實(shí)際結(jié)果對(duì)比

2.3.1 實(shí)際結(jié)果的產(chǎn)生

本文采用Death-ratio作為對(duì)比RFE結(jié)果的實(shí)際結(jié)果。

Death-radio:傷亡人數(shù)與總?cè)丝诘谋戎担词転?zāi)傷亡率。

本文采用新華社提供的汶川地震2008年5月12日~5月18日傷亡人數(shù)數(shù)據(jù),如表3所示。

由于沒(méi)有給出茂縣的受傷人數(shù),本文對(duì)其做了缺失值的填充。通過(guò)線性回歸得到該值為2090。各個(gè)地區(qū)的Deathradio如表4所示。

2.3.2 RFE與實(shí)際結(jié)果的比較

表5 嚴(yán)酷度排名:RFE與Death-ratio的比較

通過(guò)RFE運(yùn)算的結(jié)果與實(shí)際結(jié)果存在一定的差距,如表5所示。各個(gè)應(yīng)急點(diǎn)嚴(yán)酷度排名誤差值期望為2.75,方差為1.49。下文對(duì)本模型進(jìn)行部分修正。

下文使用的差距度量方法:

(1)歐式距離

(2)明氏距離

3 RFE的擴(kuò)展

RFE模型擁有較好的應(yīng)用前景,但在震后災(zāi)害評(píng)價(jià)依舊有一定的局限性。它的n值大多固定為5,并且在RFE的因子順序固定。本文對(duì)其進(jìn)行一定的拓展,作為對(duì)RFE模型的擴(kuò)充。

3.1 對(duì)n定值的松動(dòng)

3.1.1 n值的意義

圖1 n值對(duì)歐氏距離的影響

圖2 mm值變動(dòng)對(duì)明氏距離的影響

表6 RFE順序變動(dòng)對(duì)最小歐氏距離的影響

n值的大小代表應(yīng)急點(diǎn)分塊的粒度。n值越大,各個(gè)應(yīng)急點(diǎn)之間的區(qū)分度將提高,但n值提高的將會(huì)帶來(lái)偶然性的增強(qiáng);n值越小,各個(gè)應(yīng)急點(diǎn)之間的區(qū)分度將降低,但n值的降低將會(huì)帶來(lái)偶然性的降低。因此,n值不宜過(guò)大,也不宜過(guò)小,下面的研究旨在找出對(duì)本案例最適合的n值。

3.1.2 本案例中n值的確定

如圖1所示,通過(guò)程序計(jì)算得到n=6或7時(shí),RFE與實(shí)際結(jié)果的歐式距離達(dá)到最小,歐氏距離=8.2462。應(yīng)急點(diǎn)嚴(yán)酷度排名誤差值期望為2.5,方差為1.6。

3.2 對(duì)RFE因子順序的變動(dòng)

RFM體系中三個(gè)因素順序固定,這在數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷中是正確的。RFE應(yīng)用在震后災(zāi)害評(píng)價(jià)中,本文則對(duì)其順序進(jìn)行了一定的改進(jìn)。

由表6可知,當(dāng)RFE順序?yàn)镋RF時(shí),歐氏距離達(dá)到最小。應(yīng)急點(diǎn)嚴(yán)酷度排名誤差值期望為1.75,方差為1.58。

3.3 明氏指數(shù)的變動(dòng)

明氏指數(shù)mm是明氏距離的度量指數(shù),特別地,當(dāng)mm=2時(shí)明氏距離即歐氏距離。

由圖2可知,mm越大,明氏距離越大,并且逐漸趨向平穩(wěn)。

mm代表個(gè)別評(píng)價(jià)差距對(duì)總差距的貢獻(xiàn)程度,mm越大,總差距對(duì)個(gè)別差距越敏感。實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)根據(jù)總差距對(duì)個(gè)別較大差異的敏感程度,合理選用mm值。

5 結(jié)束語(yǔ)

RFE的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià),其算法簡(jiǎn)便,且收斂速度較快,兼具了動(dòng)態(tài)性和有效性兩大特征,給震后災(zāi)害評(píng)價(jià)提供了重要的決策方法。由于該方法是對(duì)震后災(zāi)害評(píng)價(jià)體系的新嘗試,在相關(guān)因素的考慮方面尚不健全,為了給出RFE參數(shù)選定的詳盡方案,需要進(jìn)一步研究RFE與完備的地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)的融合使用問(wèn)題。

[1]Arthur M,Hughes.數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷策略與案例[M].勞幗齡等譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2004.

[2]國(guó)家地震科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心.四川汶川8.0級(jí)地震和4.0級(jí)以上余震統(tǒng)計(jì)[EB/OL].http://data.earthquake.cn,2009-7-13.

[3]張春山等.區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)要素權(quán)值計(jì)算方法及應(yīng)用[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì),2006,(6).

[4]Iyengar,R N,Prodhan,K C.Classification and Rating of Strong-Motion Earthquake Records[J].Earthquake Engineering&Structural Dynamics,1983,11(3).

[5]范修海,陸能枝.基于WebGIS的震后重建決策選址模型研究[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī),2009,(3).

(責(zé)任編輯/亦 民)

F224.9

A

1002-6487(2010)18-0017-03

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(07AJY024);上海財(cái)經(jīng)大學(xué)“211”工程重點(diǎn)資助項(xiàng)目(211-6-44)

韓景倜(1959-),男,陜西西安人,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:應(yīng)急管理。

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