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多灾种综合风险评估软层次模型被引量：16: 2012年; 在复杂的灾害风险系统中,风险并非简单相加,但目前的研究成果基本是单一灾种简单相加得到的综合风险,缺乏可靠性。因此,此研究基于灾害风险系统理论,引入模糊信息粒化方法和模糊转化函数,利用模糊近似推理理论和方法,建立一个多灾种综合风险评估软层次模型。研究表明该模型的优势:1)不仅考虑了灾害风险系统中的确定性,而且还包括了随机不确定性和模糊不确定性;2)利用模糊信息粒化方法不仅减少了数据的不确定性,而且还包括了一些主观信息,使得评估结果更加接近实际,理论与实际紧密结合,更有利于风险管理者和决策者为减少损失规避风险提供依据;3)通过模糊转化函数将不同灾种得到的不同量纲的量转化同一量纲的量,以便于综合分析和模糊近似推理,获得多灾种综合风险。以云南省丽江地区(市)的地震-洪水灾害为例,验证多灾种综合风险评估软层次模型的实用性,并将其结果与世界银行灾害管理中心和哥伦比亚大学灾害和风险研究中心所建议的风险评估模型(HMU-CHRR模型)的结果进行比较分析,讨论了本研究所建模型在多灾种综合风险评估中的特点。; 薛晔陈报章黄崇福严建武; 关键词：地震风险洪水风险

大气反演模型模拟的CO_2浓度与GOSAT卫星观测值的对比被引量：1: 2015年; 大气CO2反演法是碳浓度/源汇估算的重要方法,其估算精度一直受观测数据的制约（如观测数据不足、分布不匀和观测方法不统一等）,而CO2卫星观测数据的出现将改变反演模型的这一现状.本文将中国大气碳同化反演模型（Carbon Tracker-China,CAS）模拟的CO2浓度与GOSAT-ACOS3.3卫星观测值（version 3.3 Atmospheric CO2 Observations from Space retrievals of the Greenhouse Gases Observing SATel-lite,L2 data products）作对比,分析了观测与模拟浓度间的误差分布特征,进而为CT-China同化GOSAT数据作前期技术储备．; 张慧芳陈报章许光严建武车明亮陈婧房世峰林晓凤孙少波; 关键词：CO_2浓度反演模型 GOSAT 观测值碳同化卫星观测

植被指数对旱灾的响应研究——以中国西南地区2009年—2010年特大干旱为例被引量：41: 2012年; 基于中国西南地区5个省(市)2001年—2010年期间由中分辨率成像光谱仪MODIS影像资料反演得到的归一化植被指数NDVI产品数据和区内气象站点的连续观测资料,提取了研究区内各气象站点印迹区的NDVI值,计算了降水距平百分率Pa和D指数(降水量与潜在蒸散量之差)这两种气象干旱指数。依据全国植被类型图(2000年版),对研究区内的主要植被类型在季节时间尺度上开展了这两种气象干旱指数与距平NDVI的相关性分析。研究结果表明:距平NDVI对D指数的最大响应滞后约一个月,在此尺度上表现出明显的线性相关性,所选取的6个季度的相关系数均接近或大于0.7,显著性水平小于0.01;对干旱敏感的植被类型如旱地和草地等,表现出更显著的相关性,其相关系数分别达到了0.83和0.71(平均);在干旱季节,D指数与距平NDVI表现出较为一致的空间分异规律,而Pa指数仅在旱情比较严重的情况下或对干旱比较敏感的植被类型区与距平NDVI表现出一致性分布。; 严建武陈报章房世峰张慧芳付东杰薛晔; 关键词：干旱 NDVI

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严建武