自然災害動態風險評估的一種基本模式

龐西磊，黃崇福，張英菊

(1.大連行政學院，遼寧 大連110613；2.深圳市民太安風險管理研究院，廣東 深圳518034；3.北京師范大學(民政部/教育部)減災與應急管理研究院，北京 100075)

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自然災害動態風險評估的一種基本模式

龐西磊1,2，黃崇福3，張英菊1

(1.大連行政學院，遼寧 大連110613；2.深圳市民太安風險管理研究院，廣東 深圳518034；3.北京師范大學(民政部/教育部)減災與應急管理研究院，北京 100075)

摘要:作為不利事件在未來可能發生的情景，自然災害風險的不確定性主要體現在系統性和動態變化性上。從自然災害風險的系統性和動態變化性出發，總結了自然災害動態風險評估的基本內容，包括災害風險評估的時間約束、致災因子的動態分析、承災體的動態分析、自然災害動態風險的耦合以及自然災害動態風險的情景輸出等五部分，給出了一種狹義上的自然災害動態風險評估基本模式。

關鍵詞:自然災害；動態風險評估；致災因子；承災體；情景分析

自然災害系統論的提出和不斷深入，使災害學研究愈加關注災害系統的多物理、多維度、多尺度的耦合效應。既然自然災害是“地球表層的孕災環境、致災因子和承災體綜合作用的產物”[1]，那么從系統論角度看，自然災害風險就是“由風險源、風險載體和人類社會的防減災措施等三方面因素相互作用而形成的、人們不能確切把握且不愿接受的、一種具有不確定性特征的災害系統狀態”[2]。從情景角度講，自然災害風險又是“由自然事件為主因導致的未來不利事件可能發生的情景”[3]。也可以說，自然災害風險是“由自然災害系統自身演化而導致未來損失的不確定性”[4]。

從眾多學者的研究觀點中不難看出，自然災害風險是致災因子、孕災環境和承災體等組成部分各自的發展變化以及它們相互作用影響的復雜過程，很難用固定的數值或概率分布來精確表達其系統性和復雜性，其發展一定是在時間、空間和強度上發生著動態變化的。自然災害風險這種明顯的系統復雜性和動態變化性，告訴我們必須學會使用有限的知識和資料開展動態風險評估。自然災害風險評估不能一勞永逸地依賴專家經驗，也不能將統計數據和數學模型進行一次性的拼接組合。作為災害風險管理的基礎性工作，研究自然災害動態風險評估的基本模式不僅是災害風險管理研究領域最為緊要的內容之一，也是關乎當下災害應急管理工作能否科學實踐的重要任務。

基于此，本文在相關研究的基礎上，嘗試性地總結了一種自然災害動態風險評估的基本模式，以期為災害風險管理理論和實踐研究提供參考。

1自然災害風險評估研究進展簡評

風險評估的對象多是紛繁復雜的系統，其評估方法也是多種多樣。有學者通過對工程、工業、生產、醫藥、化工、資源、經濟、安全和管理等領域風險評估方法和理論的總結，將傳統領域的風險評估方法分為定性評估法、定量評估法和綜合性評估法等三大類[5](表1)。

表1　傳統風險評估方法分類

表1中列出的這些風險評估方法發展的已經比較成熟，而人們早期進行自然災害風險評估研究時一般也是以歷史資料為基礎，利用數理統計方法對樣本數據進行挖掘、分析和提煉，用計算得出的災害發生概率表達自然災害風險。這種基于數理統計的風險評估研究大致經歷了從確定性評估→隨機不確定性評估→模糊不確定性評估的發展歷程。

(1)確定性評估。最初人們主要依據離散的單一值對某一災害風險進行描述，一般采用極值估計，常常以歷史上遭受的最大災度為標準，采用的模型稱為“極值風險評估模型”，包括線性回歸模型、最大最小值模型等。采用極值風險評估模型對自然災害風險進行評估，簡單明了、通俗易懂，但其評估結果與實際情形往往存在較大差異，大多數情況下會高估研究對象的風險，有時也會出人預料地低估了風險。這種方法忽略了自然災害風險的不確定性。

(2)隨機不確定性評估。在此階段，人們主要依據歷史資料和經驗假設，模擬推算災害發生的概率，然后根據區域自然和社會經濟條件，對災害造成的可能性后果進行預測。該階段采用的模型稱為概率風險評估模型，包括Cornell模型、McGuire數值模型、Bayes模型、Monte Carlo模型、Markov模型等。概率風險評估模型將災害的發生視為隨機過程，可以較全面地反映災害事件的隨機不確定性，以理論上比較成熟的概率統計為數學工具，應用起來也較為方便。概率風險評估研究的主要內容是在系統參數的概率分布已知的前提下，計算災害發生的概率。然而，由于現實研究中，會經常出現信息不完備的現象，當給定的樣本容量很小時，建立在大數定律之上的統計模型給出的結果就很不可靠。

(3)模糊不確定性評估。模糊不確定性風險評估主要依靠歷史災情數據，對災害風險中的模糊不確定性因素用模糊集的形式表述，并采用模糊近似推理計算出用模糊集或模糊關系表示的災害風險，其采用的模型稱為模糊風險評估模型，包括模糊層次分析模型、模糊聚類分析模型、模糊邏輯模型、模糊綜合評判模型和內集-外集模型等。模糊風險評估模型的優點是考慮了災害風險描述中的模糊不確定性，并且不需知道參數的概率分布，這樣在不排除客觀信息的基礎上還包括了來自復雜系統的主觀信息。但是，模糊風險評估模型的評估結果是模糊關系或模糊集，很難直接進行比較并作為決策依據。另外，當災害風險評估涉及的參數比較多時，計算就比較復雜，且很可能會產生模糊規則爆炸現象。

(4)動態風險評估。1980年代末到1990年代初，最早開發出來的兩個動態風險評估系統為PRISM[6]和ESSM[7]，分別用于美國和英國的核管網安全管理。由于動態風險評估系統的作用重大和應用前景廣闊，世界各國都開始傾注大量精力，探索和發展適合于高風險行業的動態風險評估系統。目前，在信息網絡領域、金融領域、工程建設與項目管理等領域，已有較多的動態風險評估研究。自然災害領域的動態風險研究相對較少，主要停留在概念模型和理論探討階段。例如，有學者用后續轉換函數和仿真模擬，建立了多災種、多承災體狀況下自然災害的動態風險評估概念模型[8]。有研究指出災害風險的時空分布既包括空間上的分析，也應包括時間上的分析，未來的風險評估應該更多地考慮風險的時間分布及動態風險評估[9]。也有學者將政策變化、人口增長、全球化等動態變化總結為“動態壓力”，利用“壓力-釋放”模型分析了根源因素、動態壓力和不確定條件對易損性的作用及其在時間軸上的變化[10]。還有人研究了區域颶風風險的動態變化同建筑物在數量、類型、位置、易損性和價值上的變化之間的關系[11]。

綜上，自然災害風險評估方法的研究最初是從確定性分析到隨機不確定性分析再到模糊不確定性分析，在一定程度上逐步解決了自然災害風險的不確定性和系統性問題，但是還沒有考慮自然災害風險的動態變化問題。后期，隨著對風險科學認識的不斷加深，人們才開始逐漸重視動態風險問題的研究。

2自然災害動態風險評估的概念模型

為了清晰地刻畫獨立事件或復雜系統的發展變化，人們通常首先采用數學模型進行計算，然后用分布函數、分布曲線或者具體數量值描述的方式表達。那么，針對動態變化的災害風險，自然也需要采取定性或定量的表達方式來實現其科學評估。當然，對自然災害風險的描述，并非必須用具體的數值和嚴謹的函數來表示，我們可以根據風險系統的復雜程度和解決問題時的具體需求，采用定性、定量或者定性定量結合的綜合方法開展研究。

2.1　災害風險的動態表達

風險的動態變化是指影響風險產生的各因素會因時間和空間的不同而呈現出差異，同一地區的同一種風險也會隨著時間的變化而變化，這些變化有時候可能在量上表現的不夠明顯，但是其對社會發展的影響可能是深遠的。

動態模型就是將時間的變動作為模型關鍵條件約束的、模型計算的結果也能夠體現出隨時間約束變化而產生明顯變化的一種數學表達。利用動態模型進行數學分析時，首先要根據數據的多少和性質選擇分析方法，然后獲得其函數分布類型，最后經過估計判斷進而確定數學模型。人們一般會通過參數估計和非參數估計兩種方法函數分布類型的判定。簡單地講，參數估計就是先假定研究對象具有某種分布特征，再用已知樣本估計該分布的參數，常見的參數估計方法有矩法、最小二乘法、極大似然法等。而非參數估計則是不假定樣本數據的分布類型，直接用已知樣本的先驗知識估計分布類型，常見的非參數估計方法有直方圖估計、核密度估計和K近鄰估計等。由于很多情況下難以獲得足夠的數據，且需要假定分布特征前提的參數估計往往會錯判樣本的真正函數分布類型，因此在不完備信息條件下，人們更傾向于利用非參數估計。

用來描述動態事件或動態系統的表現形式一般包括連續時間、離散時間或離散事件等形式。例如，洪水致災過程、毒氣擴散等災害現象的發生與發展是時間的連續函數，對這些現象可以用連續時間系統來描述；而地震等災害現象則發生在離散不規則的時間，并且很難預測，類似這樣的時間用離散事件系統來刻畫。

圖1　情景的動態表達

2.2　災害風險的情景表達

“情景分析(Scenario Analysis)”是一種通過對事物未來發展各種態勢的基本特征、發生的概率以及后果的表現形式和程度分別進行定性描述或定量計算的一種綜合研究方法。情景分析方法一經提出，特別是從殼牌公司運用情景分析成功躲過石油危機以來，其應用和研究迅速流行，眾多大型企業和專業機構屢試不爽地用該方法準確地預見了未來變化，使它逐漸被認為是應對風險的有效工具，并被廣泛應用于經濟、環境、能源、軍事和社會等領域。

情景分析方法一般具備四個特性(圖1)。①多維性：未來的發展是多樣的，有多種可能的發展趨勢，因而其預測結果也將是多維的。②系統性：從全面分析影響未來發展的各種因素出發，對事態的發展做出有聯系的、有層次的、有組合的描述，去把握與預測未來。③動態性：一個事件在長期發展過程中往往表現出復雜、波動的變化過程，情景分析可以密切跟蹤這一動態過程的時變性，并進行調整，達到動態調整的目的。④決策性：最終目的是為決策提供支持，情景分析常常將不同的決策行為放入情景中進行分析，使決策者可以進行比較直觀的選擇，最后判斷確定最優的決策方案。

由以上可知，情景分析方法非常適用于解決“曾經或可能會有突發性現象出現并造成較大損失，未來有可能出現新的機遇、挑戰和波動性的等不確定性”等問題，自然災害風險恰恰屬于這類問題。

2.3　概念模型

自然災害風險是由致災因子、孕災環境和承災體等因素的發展變化以及它們相互作用影響產生的結果。相對于致災因子和承災體，孕災環境的變化周期相對較大，界限定義相對比較模糊，用目前的方法和技術很難將其量化。本研究暫且忽略孕災環境因素的影響，結合災害風險的動態表達和情景表達理念，提出了狹義上的用四元組形式表達的自然災害動態風險的概念模型，即：

Risk(T)= 。

(1)

式中：T表示自然災害風險發生的時間(時間點或時間段)；Risk(T)代表動態風險；P(T)表示隨時間變化的致災因子變量；V(T)表示隨時間變化的承災體變量；*(T)是指致災因子變量與承災體變量之間的耦合關系；S(T)表示未來的災害情景。

3自然災害動態風險評估的基本內容

自然災害風險評估的目的在于評估未來某災害發生的可能性及其可能造成的破壞與損失，以便人們采取規避、分散和控制等方式來降低未來災害對人類生命安全和財產可能造成的損失和影響。通俗地講，進行自然災害風險評估研究時，我們應該研究某個區域什么時候最有可能遭受什么樣的災害，災害發生的可能性和強度有多大，暴露在災害中的哪些承災體將會受到哪些影響，這些影響的具體表現形式又是什么(人員傷亡、經濟和財產損失、建筑物和其他基礎設施的破壞損毀等)。

基于上文給出的自然災害動態風險的概念模型，認為狹義上的以系統量化為核心的自然災害動態風險評估的基本內容包括：災害風險評估的時間約束、致災因子的動態分析、承災體的動態分析、自然災害動態風險的耦合以及自然災害動態風險的情景輸出等五個部分(圖2)。其中，致災因子動態分析的步驟包括：致災因子識別、致災過程模擬和災害發生的可能性評估等；承災體動態分析的步驟包括：承災體識別、脆弱性指標選取和承災體脆弱性評估等。

圖2　自然災害動態風險評估的基本內容

3.1　災害風險評估的時間約束

研究與時間有關的問題時，往往會把時間分為連續時間和離散時間，實際上也就是時間尺度問題。在界定自然災害動態變化的時間尺度時，必須要全面分析孕災環境、致災因子和承災體三者隨時間動態變化的規律問題。

(1)孕災環境是孕育災害發生的自然與人文環境，一般以自然環境為主，人類對自然環境的影響后果一般有較長的反應時間。例如，孕育洪澇災害產生的自然環境，其相對穩定、不易發生變化，諸如區域地貌和區域氣候的通常要經過數十年、數百年甚至更長時間才能發生較明顯的變化。我們在進行自然災害風險評估時，一般只將孕災環境發生變化的時間周期作為分析計算的一個參考。

(2)致災因子是導致災害發生的觸發因素，一般通過大量的樣本統計，粗略地估計出區域某種致災因子的發生周期，當我們得不到足夠的統計數據時，則可以采用信息擴散等不完備信息處理方法去計算短期內該致災因子的發生概率。不同致災因子發生的周期不一樣，其持續發生時間也不一樣。例如，我國部分沿海城市的臺風基本上會一年一遇，一些地方還會在一年內遭遇數次臺風襲擊，每次臺風過境時帶來的大風或者暴雨的持續時間可能是幾個小時、一天或者數天；我國中部、西南等省份城市遭遇的干旱和洪澇也可能會呈1、2或3年等不同年限的周期發生，一個地區在1年內也可能發生數次干旱和暴雨洪澇事件，一次干旱可能是持續發生1個月、數月甚至1年；地震的發生周期可能是幾年、幾十年或數百年等等，不同等級的地震發生周期也會相差很多，一次地震(而非地震災害)的持續發生時間可能是數十秒，或者數天(考慮余震)，甚至是數月(考慮災害鏈)。

(3)承災體是災害要素中最重要也是最靈活的要素，沒有承災體，致災因子導致的災變就構不成災害，更談不上災害風險，而且承災體種類與特質的不同還會導致災害風險時間尺度的多樣性。承災體的狀態會隨自然界和社會系統的發展而發生規模、行為和價值上的顯著變化，主要表現為土地利用、人口分布、GDP、建筑物分布、基礎設施分布等會隨著區域社會和經濟發展規劃的更新而發生較大規模的變化，而社會和經濟發展規劃的更新周期多以數年為主(例如：國民經濟“五年規劃”)。

總之，明確災害風險的時間尺度是自然災害動態風險評估工作的基本前提。自然災害風險的有效時間尺度是判斷自然災害風險評估結果有效期的一個重要指標，并非一次自然災害風險評估就能永久生效，自然災害風險評估必須隨著數據的更新、理論和技術的改進等而與時俱進。

3.2　致災因子的動態分析

對于自然災害風險而言，如果提前框定其發展規律是在某種分布函數約束下的平穩馬爾科夫過程顯得很不合理。傳統的用歷史預測未來的各種時間序列類預測方法，運行基礎是大量的統計數據和合理的參數假設，這些方法很少考慮研究對象的系統性和不確定性。

針對自然災害，人們往往很難獲得足夠有用的信息或者經驗公式，“沒有或少有數據，只有先驗經驗”、“只有數據，但沒有先驗經驗”等情況時有發生。在此情況下，貝葉斯方法又不得不回到假設某事件的發展屬于某種分布的狀態了。總之，馬爾科夫過程預測、蒙特卡洛模擬和貝葉斯等方法都有各自的動態分析優勢，可以作為人們用于分析致災因子動態變化的方法，它們的分析原理也為致災因子以及承災體的動態分析提供了思路(圖3)。

圖3　致災因子可能性動態分析的三維示意圖

如果將致災因子的出現視為隨機事件的發生，則致災因子動態分析的關鍵內容就是災害發生的可能性評估，計算致災因子發生概率的數學前提是首先要確定致災因子的定義域(測度空間)，致災因子的定義域可以是連續的也可以是離散的。如果我們用H代表致災因子隨機變量，則致災因子定義域中的元素(致災因子變量)可記作h。設T是致災因子的時間變量，則致災因子定義域中的時間元素可記作t。那么，在給定的地理單元中，進行災害發生可能性評估的任務就是計算某致災因子變量h的條件概率P(h|t)。

通常來講，災害發生的可能性結果可以由歷史統計分析手段計算得到，或用致災過程的物理分析推理或專家經驗實現，有時也可結合兩者綜合給出，不同災種可以采用不同的計算模型和分析方法。

用于動態預測的各種數學方法或者數據本身都具有局限性，只能近似地反映客觀事物的數量關系或變化趨勢，不可能把所有影響預測目標的因素都包括在內。因此，我們在選用計算災害發生可能性的方法和模型時，必須考慮數據與方法的匹配問題。例如：當數據足夠多的時候，可以采用傳統的統計方法；當沒有數據時，可以在正確的經驗指導下，采用蒙特卡洛或貝葉斯方法等；當數據過少時，可以采用模糊算法進行分析計算。

3.3　承災體的動態分析

承災體一般是指社會經濟系統中的GDP、人口、居民地、建筑物、道路、機場、地下管線等一切與人類活動有關的客觀存在。人們一般會用城市形態結構、人口結構、基礎設施結構，或是人口密度、人口年齡結構、經濟密度、建筑物密度、生命線工程密度、道路敏感度等作為承災體脆弱性的評價指標[12]。

承災體動態分析的基本內容包括以下幾個方面：①根據研究需求，在給定的地理單元內，識別該單元內在未來不同時段或時間點可能遭受致災因子影響的承災體，即承災體識別；②確定用于分析承災體脆弱性的評價指標，即脆弱性指標選取；③通過歷史統計、經驗公式和物理模擬等手段得到的結果，給出不同時間段內的承災體脆弱性曲線，即承災體脆弱性的動態評估。承災體的脆弱性直接反映了社會經濟系統中不同層次的承災體遭遇過或有可能在未來遭遇災害時所表現的某種性質，但是由于不同承災體的度量單位不一樣，往往會造成脆弱性的評估量綱難以統一和標準化。由此建議用經濟損失率、受影響人口比例等表示承災體的脆弱性指標，即災情與相應社會經濟發展指標的比值。若用DC表示災情，SE表示社會經濟發展指標，VI表示承災體的脆弱性指標，則有：VI=DC/SE。

如果用VI表示承災體脆弱性指標，用h代表致災因子變量，T為承災體變化的時間變量。那么，參考“劑量-反應曲線”[13]，我們可以把承災體脆弱性動態評估的基本模式用示意圖的形式表達(圖4)。

圖4　承災體脆弱性動態評估的三維示意圖

進行承災體脆弱性評估時，也需要考慮承災體的“時、空、度”等因素。其中，“時”指承災體遭受災害影響的時間，此時間可以是時間點，也可以是時間段；“空”指承災體所處的空間地理位置；“度”指承災體的受影響程度，比如財產的損失量、建筑物的倒塌數量和破損程度、人員傷亡的數量等等。

3.4　自然災害動態風險的耦合

從某種意義上講，自然災害風險評估屬于系統預測的研究范疇，即如何利用科學的方法對不利事件的未來發展趨勢進行推測，并計算未來情景的相關參數。從理論上講，或許存在描述風險系統的確定性狀態方程或隨機狀態方程，但存在和能夠找到并不是一回事，大多數風險系統都太過復雜，不易建立相關的狀態方程。即使我們高度簡化抽象地獲得了狀態方程，要確定合適的邊界條件并求解之將是一項難以達成預期效果的碩大工程。自然災害風險評估并非是研究狀態方程，更不是對現有統計資料的簡單回歸。倘若研究人員能夠真正搞清楚災害發生和發展的機理，并確定出與災害風險有關各種元素的函數，那自然是最好。但是，在現有條件下，要想確切給出這樣的函數并非易事。

鑒于上述情況，有學者提出了一種綜合風險評估的基本模式，該模式認為：數學量化意義上的自然災害風險評估，事實上就是要找出一系列能展示自然災害系統發展變化的代表函數，例如找出致災因子的概率密度函數和承災體脆弱性的“劑量-反應”函數，然后將兩者合成來顯示風險[14]。

基于致災因子的動態分析結果、承災體脆弱性的動態評估結果，自然災害動態風險的耦合方式是：在統一的時間約束下，進行致災因子發生的可能性分析，并找出承災體脆弱性的變化曲線，最后將兩者合成為時間軸上的風險值序列(圖5)。

圖5　自然災害動態風險耦合模式的三維示意圖

自然災害動態風險耦合的形式化模型可表示為：Risk=P(h/t)。VI。模型公式中的Risk代表風險，P(h/t)是指致災因子發生的可能性，“。”是耦合規則，VI是隨時間變化的承載體的脆弱性指標。當Risk用數值等進行度量時，P(h/t)就是概率值，VI也可以表示為損失率，而“。”可以是乘法運算、積分運算或者模糊合成算子等。

3.5　自然災害動態風險的情景輸出

從情景分析的角度開展災害風險評估，可以彌補傳統方法僅從致災因子角度或單從承災體角度進行分析的不足，利用“情景”連接所有參與要素，真正實現“風險”的系統分析，且該方法考慮了風險發展變化的時間參量，注意到了動態分析的必要性，輸出成果更具易懂性和多樣性，為風險管理的決策工作提供了一種更為直觀高效的參考。

綜上，通過對致災因子動態分析、承災體的動態分析以及自然災害動態風險的耦合建模，借鑒情景分析理論，我們可以借助各種模擬仿真技術，用情景表達的形式顯示動態風險評估結果的系統性、不確定性和時間動態性(圖6)。

圖6　自然災害動態風險情景輸出的三維示意圖

圖6中，自然災害動態風險評估的輸出結果是由風險值Risk、時間T和情景S共同組成的。其中，T是串聯自然災害風險動態變化的時間軸，T0、T1、T2、…、Tn等是未來某自然災害可能發生的時間；情景S也可被稱作情景集，由S0、S1、S2、…、Sn等組成，S是同一種致災因子同一時刻在不同概率下造成不同損失結果的組合，這種可能性結果可以是一個，也可以是多個。曲線F(risk)和點f(risk)分別表示呈連續分布和離散分布形式出現的風險值，風險值的高低起伏，顯示了風險值在不同情景和不同時間約束情況下的差異，充分體現了自然災害風險的動態性和不確定性。為了區別風險在情景和時間軸上的多維表達，將某一時間發生的風險組合稱作風險情景集，由時間軸T串聯的風險情景序列為動態風險暮景。

4結論與展望

4.1　結論

自然災害動態風險評估面對的是瞬息萬變的自然系統和社會系統，大多數情況下的災害數據是不具備統計意義的，歷史記錄與社會發展信息也沒有權重高低可言，因此很難精確地尋找災害風險的狀態方程，更不可能在犧牲人們生命安全的前提下、通過屢次統計災害發生后的數據資料，再計算災害可能發生的概率。自然災害風險是災害事件在未來的一種表現形式，如果其隨著時間的推移而不發生任何變化，未來的樣子就是今天的樣子，也就不存在自然災害的“風險”問題了，我們完全可以按照一個標準來防災減災。

因此，既尊重過去又正視未來的自然災害風險評估，需要通過統計、模擬、耦合等綜合手段，開展致災因子動態分析和承災體動態分析，并結合致災過程的動態模擬，形成一套動態風險的情景分析方法。本研究認為自然災害動態風險評估的基本模式為：正視自然災害風險本身所固有的系統性、不確定性和動態變化性，以框定時間尺度為基本前提，從影響致災因子和承災體動態發展變化的基本元素著手分析，然后對其分析結果進行耦合，最后結合物理仿真模擬技術，輸出時間軸上的動態風險情景結果。

4.2　展望

自然災害動態風險評估需要自然科學和社會科學領域的多學科交叉理論、方法和技術的全面支持，其評估結果的有效性和科學性取決于對致災因子、承災體和孕災環境等各要素分析的合理性。我們不僅需要提高定量計算方法對災害風險模擬和預測的精度和可信度[15]，更需要從認知角度研究綜合環境和內在屬性變化對風險源和風險受體的影響[16]，從而使風險評估結果在經過人們的主觀分析后，更能貼近災害風險轉化為災害事件的真實效果。

科技進步和管理方法的更新雖然可以提高人們的認知水平，但是作為發生在未來的具有顯著不確定性和復雜性的災害風險，基本不可能被人們精確刻畫，災害風險動態評估研究首要追求的應該是合理性。為了讓其成果更好地服務于防災減災和應急管理工作，今后的自然災害動態風險評估研究需要應該關注以下幾個方面的問題：

(1)不同類型災害動態風險評估的時間尺度選擇問題；

(2)災害風險評估研究所需的基礎性數據的動態統計和共享以及管理標準化問題；

(3)災害仿真模擬技術與數學分析方法的合理利用問題。

參考文獻：

[1]史培軍. 災害研究的理論與實踐[J]. 南京大學學報:自然科學版，1991(自然災害研究專輯)：37-42.

[2]蘇桂武，高慶華. 自然災害風險的分析要素[J]. 地學前緣，2003，10 (Supp.1)：272-279.

[3]黃崇福. 災害風險基本定義的探討[J]. 自然災害學報，2010，19(6)：8-16.

[4]倪長健，王杰. 再論自然災害風險的定義[J]. 災害學，2012，27(3)：1-5.

[5]Marhavilas P K, Koulouriotis D, Gemeni V. Risk analysis and assessment methodologies in the work sites: On a review, classification and comparative study of the scientific literature of the period 2000-2009[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2011, 24(5)：477-523.

[6]Campbell D J. User’s Guide for PRISM At Arkansas Nuclear One-Unit 1[M]. Volume 1：Program for Inspectors. NUREG/CR25021，1988.

[7]Gordon R. Moir On-line Use of PSA for Risk-Based Configuration Control [C]// IAEA Technical. Committee Meeting on “Procedures for Use of PSA for Optimizing NPP Operational Limits and Conditions”. Barcelona，Spain，1993.

[8]王飛，尹占娥，溫家洪. 基于多智能體的自然災害動態風險評估模型[J]. 地理與地理信息科學，2009，25(2)：85-88.

[9]黃蕙，溫家洪，司瑞潔，等. 自然災害風險評估國際計劃述評Ⅱ-評估方法[J]. 災害學，2008，23(3)：96-101.

[10]Piers Blaikie, Terry Cannon, Ian Davis, et al. At Risk: Natural hazards, people’s vulnerability and disasters[M]. London: Routledge，2005.

[11]Kumar V, Rachel A D, David Rosowsky. Modeling Changes in Hurricane Risk over Time [J]. Natural Hazards Review，2005，6(2)：88-96.

[12]張斌，趙前勝，姜瑜君. 區域承災體脆弱性指標體系與精細量化模型研究[J]. 災害學，2010，25(2)：36-40.

[13]Covello V T, Merkhoff er M W. Risk assessment methods, approaches for assessing health and environmental risks[M]. New York:Plenum Press，1993.

[14]黃崇福. 自然災害風險分析與管理[M]. 北京：科學出版社，2012.

[15]巫麗蕓，何東進，洪偉，等. 自然災害風險評估與災害易損性研究進展[J]. 災害學，2014，29(4)：129-135.

[16]黃崇福. 自然災害動態風險分析基本原理的探討[J]. 災害學，2015，30(2)：1-7.

饒運章，張學焱，李雪珍，等. 滑坡概率在邊坡穩定性分析中的應用[J].災害學, 2016,31(1):7-10,16.[ Rao Yunzhang，Zhang Xueyan and Li Xuezhen,et al. Probability of Landslide in the Application of Slope Stability Analysis[J].Journal of Catastrophology, 2016,31(1)：7-10,16.]

龐西磊，黃崇福，張英菊. 自然災害動態風險評估的一種基本模式[J].災害學, 2016,31(1):1-6.[ Pang Xilei, Huang Chongfu and Zhang Yingju. A Basic Mode for Dynamic Risk Assessment of Natural Disaster[J].Journal of Catastrophology, 2015,31(1)：1-6.]

A Basic Mode for Dynamic Risk Assessment of Natural Disaster

Pang Xilei1, 2, Huang Chongfu3and Zhang Yingju1

(1.DalianAdministrativeCollege,Dalian116013,China;

2.ShenzhenMINTAIANRiskManagementResearchInstitute,Shenzhen518034,China;

3.AcademyofDisasterReductionandEmergencyManagement,BeijingNormalUniversity,Beijing100075,China)

Abstract:As scenarios of adverse events might occur in the future, the uncertainty of natural disaster risk is mainly reflected in its systematic and dynamic changing features. From the view of systemic and temporal dynamic, it summarizes the basic content for dynamic risk assessment of natural disasters, which refer five parts including time constrained conditions for disaster risk assessment, dynamic analysis on hazard, dynamic analysis on disaster bearing-body, risk coupling calculating and scenario output etc. It gives a basic mode for dynamic risk assessment of natural disaster.

Key words:natural disaster; dynamic risk assessment; disaster causing factor; disaster bearing-body; scenario analysis

作者簡介：龐西磊(1983-)，男，河南洛陽人，博士，主要研究方向為災害風險評估、公共安全風險管理、GIS應用.E-mail:pxlbang@163.com

基金項目：國家社科基金青年項目“生態文明視角下環境突發事件應急管理問題研究”(13CGL134)；大連行政學院學科建設項目“地方政府應急管理體系建設研究——以大連市政府為視角”

收稿日期：2015-05-04修回日期：2015-06-10

中圖分類號：X43

文獻標志碼：A

文章編號：1000-811X(2016)01-0001-06

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2016.01.001