發布時間：2023-08-20 14:58:02
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關鍵詞：高寒山區 地質災害 危險性評估
中圖分類號： P624 文獻標識碼： A 文章編號：
隨著中國西部大開發工作的全面展開，西部公路交通改建項目越來越多。公路項目的建設，必然會對周圍生態環境和地質環境產生一定的影響。對于西部高原地區公路改建項目，由于其特殊的地形地貌和地質特點，如海拔達數千米、多年凍土比較發育，工程地質條件普遍較差。公路工程改造擴建活動將極大地改變地質環境，并可能誘發地質災害，因此，公路改建工程必須進行地質災害危險性評估，對地質環境和地質災害的影響進行重點評價，并制定切實可行的環境保護措施。
一、地質災害評估工作的特點
地質災害評估不同于一般的地質災害調查，其特點包括以下方面：
（1）地質災害評估工作一般是在項目選址階段進行，可理解為在項目的可行性研究報告完成時，即應進行地質災害評估工作，為后續的工程地質勘察和項目的設計提供必要的依據。
（2）地質災害評估工作是一項責任重大的工作，直接為建設項目服務，預測結果將直接對建設項目產生影響。因此，科學合理的做出評估結論，并對結論負責是評估工作鮮明的特點。
（3）地質災害評估工作對象的重點，一是地質災害對工程建設造成危害的可能性，二是工程建設可能誘發地質災害的可能性。
（4）地質災害評估工作是與工程建設緊密結合的，相對與區域地質災害調查來說，地質災害評估與工程建設本身的關系更為密切，是為工程建設服務的。
（5）地質災害評估具有風險性評價的特征。由于地質災害評估工作往往是先于工程勘察展開，一般享有的資料較少，同時擬建工程對環境的影響表現在工程建設過程中或建成后，因此從該角度看，地質災害危險性評估實際就是一種風險評估。
（6）評估工作更加重視區域地質環境的研究，并從區域環境條件中分析地質災害體的演化過程和主要控制及誘發因素。
（7）重視已有工程積累的經驗。己有的同類型工程在建設過程中誘發或遭受的地質災害狀況會給在建工程的地質災害評估提供有效的信息，為地質災害的預測評估提供可靠的依據，減少預測的風險性。
（8）重視典型地質災害點的研究。典型地質災害點的研究對于新建項目地質災害評估是非常重要的手段，特別是在沒有同類型建設項目對比的前提下，更要重視典型地質災害點的結構、規模、變形跡象與發展趨勢的研究，為預測工作打下良好的基礎。
（9）地質災害評估工作對從事評估工作的地質工作者具有很高的要求，必須具有良好的職業素質和強烈的責任心。地質災害評估的結果往往具有不確定性，具備一定工程知識和經驗的地質人員在地學方面的造詣和豐富的勘察經驗可使得出的結論更為可靠。提高從業者的技能和經驗是保證評估結果可靠而有效途徑。
二、地質災害危險性綜合評估
地質環境綜合評價是一個比較新的課題，目前還沒有一個統一的評價標準和評價方法。國土資源部僅規定了地質災害危險性評估的基本原則，而具體的評價方法措施并無具體規定，可見這是一項具有探索性的研究課題。地質災害綜合評估(地質災害危險性分區方法)的方法目前大多數評估單位在建設用地地質災害危險性評估中采用的是災損率（Zs）法和風險區劃法:
（1）災損率（Zs）法
該方法是地質災害危險性分級采用地質災害的災損率（Zs）的大小來表示。
災損率(Zs)的求取方法:首先將現狀評估、預測評估所確定的各災害點危險性等級賦予0.3、0.2、0.1的系數(相對應危險性等級大、中、小)，用此系數乘以實地量測和預計災損長度，即得災害點的災損長度。由于實際危害程度不同的災害點其防治措施的難易程度、工程規模也有差異，因此，在計算災損率時需考慮防治措施等因素而將災損率乘以一定的系數。之后以一定的間距對評估區進行分割，統計每個分割區間的災損長度之和即得每個單元的災損率。每個單元根據地質災害現狀評估和預測評估定性、定量分析結果，計算其災損率，對于具體某一單元災損率具體分析過高或過低以及它的合理性。
綜合評估分區的原則是綜合考慮地質環境和地質災害的發育分布情況，劃分的區段不跨越差異大的兩種地貌單元，定量分區的級別應與野外調查以及綜合分析結果基本一致。每個區段綜合評估災損率值為區段內各個單元災損率值的平均值，即:區段綜合評估災損率平均值=區段內剖分單元災損率值總和令區段內剖分單元數。這樣可按災損率(25)的大小劃分地質災害危險性綜合評估大、中等、小三級。
（2）風險區劃法
該方法是建立在張業成等所介紹的“中國自然災害風險區劃”方法基礎之上，首先分析地質災害危險性構成，建立地質災害危險性分析結構模型，地質災害危險性分為歷史災害危險性和潛在災害危險性。歷史災害危險性是指已經發生的地質災害的活動程度，要素有:災害活動強度或規模、災害活動頻次、災害分布密度、災害危害強度。地質災害潛在危險性評估是指未來時期將在什么地方可能發生什么類型的地質災害，其災害活動的強度、規模以及危害的范圍、危害強度的一種分析、預測。地質災害潛在危險性的最重要因素，包括地質條件、地形地貌條件、氣候條件、水文條件、植被條件、人為活動條件等。之后劃分評估范圍和單元，分析單元劃分子區，以每一子區作為研究對象，分析每個子區影響地質災害潛在活動強度的各種控制條件(影響因素)，在此基礎上建立地質災害危險性指數計算模型。計算中每項指標評分標準采用張業成等人的研究成果，各類地質災害形成條件的權重使用的是張業成先生等采用專家問卷調查的方法并對調查結果采用層次分析后獲得的，依據充分，結果可信。
以上兩種方法各有優缺點，災損率法將現狀評估、預測評估所確定的各災害點危險性等級賦予一定的系數，在計算災損率時需考慮防治措施等因素而再乘一定的系數，是一種定性與定量相結合的方法，不過計算過程中單元劃分和分區有一定的隨機性，不同評估人員由于經驗不同往往會得出不同的結果，可對比性較差;岡;險區劃法雖然不失為一種較好的定量評估方法，但其中指標評分標準及各種災種的權重取值具有一定的普適性，對某個具體的區域來說適用性有限，因此也需要在實踐中逐步改進。
參考文獻：
關鍵詞：滑坡；支持向量機； GIS
1 引言
滑坡危險性分區的研究方法可大致分為三類，分別是統計方法、軟計算方法和解析法。當研究區范圍較大時，解析法通常不能應用，因此統計法和軟計算方法的應用變得越來越廣泛。同時，在GIS平臺上實現這些方法相對容易。像證據權模型、人工神經網絡模型、模糊邏輯模型等一些新方法不斷提出。也有很多研究將不同方法得到的結果進行比較研究。支持向量機模型等一些進行滑坡危險性評價和分區的新方法被提出，并對其結果進行了評價。顯然，危險性分區中方法的選擇是至關重要的。
2 數據準備
研究區在最近幾年發生了較多滑坡地質災害。研究區中的大多數的滑坡發生在道路、高速公路和堤壩附近或由削坡引起。這些滑坡大多為淺層滑坡且發生在殘積土層中，降雨和暴雨是誘發滑坡的最為主要的危險因素。本文采用了遙感信息技術獲得關于滑坡的有價值的重要信息。通過航片上滑坡存在的證據來確定滑坡，如雨林的覆蓋間斷、的土壤和其他典型的地理特征。基于現場描述、已獲得的數據庫和航片解譯。確定一系列合適的與滑坡破壞有關的不確定因素首先需要得到關于導致滑坡發生的主要的先驗信息。這些不確定因素包括基巖巖性、結構、坡面產狀、幾何形態、滲流條件、地下水條件、氣候、植被覆蓋、土地利用和人類活動等。在本文的研究中以10m×10m的網格作為最小單元對研究區進行剖分，選擇10m×10m是因為其尺寸既可以將滑坡危險性的信息包含在內，又可以降低計算的復雜度。為了獲取研究區的地理信息參數，本文依據DEM圖并利用等高線和高程點繪制了地形圖。建立了輸入數據模型。
3 滑坡危險性分區
在本次研究中，把來源于ArcGIS的數據采用相同的方法進行處理。在對數據進行劃分時，沒有經驗法則可以借鑒。研究區包含254034個網格，其中有5988個網格含有滑坡。換句話說，包含滑坡的網格占研究區總面積的2.36%。由于數據分布的不均一性，本文選擇一個典型的滑坡的參數作為典型樣本，以此產生訓練數據系列。為了減小數據分布的不均一性對結果產生的影響，本文將滑坡數據隨機的分成兩組，一組用于模型的訓練，另一組用于模型的預測。第一組中的滑坡網格單元都表示滑坡的存在并被賦值。如果用于訓練的數據可以反映整個研究區的特征，那么支持向量機這種方法就會運行的非常有效。支持向量機實質是統計學習理論，基于統計學習思想在實際工程應用中得以實現。與傳統的統計理論方法相比，支持向量機方法可以有效地解決小樣本、非線性及高維模式識別問題。由于該方法優良的學習特性，受到大量研究學者關注，并在很多相關領域都有廣泛的應用。支持向量機的基本思想是通過用內積函數定義的非線性變換將輸入空間變換到一個高維空間，在所建的高維空間中尋找輸入變量與輸出變量之間的復雜非線性關系。巖土工程中所遇到的問題，多數都是小樣本、非線性問題，并且巖土問題作用機理非常復雜，無法建立與問題相關的準確數學函數或力學模型。而支持向量機方法可以通過對有限數目樣本的學習，可較為理想的反映出輸入因素和輸出結果之間復雜的非線性映射關系。支持向量機得到的結果很大程度上依賴于核函數的選擇。在以往的研究中，共有4種核函數被廣泛應用，分別為線性核函數；Sigmoid核函數；多項式核函數；高斯徑向基核函數（支持向量機應用最廣泛的核函數），基于該核函數，支持向量機可實現包含隱層的多層感知器，隱層節點數是由算法自動確定，不存在局部極小點問題。對于該核函數，有兩個主要的參數需要確定，分別是規則化參數和核函數寬度。支持向量機算法基本步驟如下所述：首先初步建立模型，需要選取與目標類別相關的影響因子，提取因子數據，對所獲得的數據進行預處理，主要進行標準化處理，根據數據要求選擇核函數、懲罰因子，然后根據分類，形成分類所需的二次優化問題，從而獲得初步的支持向量機模型。接下來是模型測試，選取測試樣本數據，進行數據預處理，用滿足模型的數據格式，代入第一步建立的初步模型。如果滿足測試要求，即可成為判別目標的支持向量模型，否則從頭重新進行模型建立。最后是模型預測，根據獲取的預測樣本數據，先進行數據預處理，建立滿足模型的數據格式，基于支持向量機模型，將所得的模型預測結果進行判別預測判別結果，否則從頭重新進行新模型建立。
4 危險性分區結果
本文利用成功率的方法對滑坡危險性分區圖進行確認。成功率的數據通過訓練數據中滑坡網格的比較來獲得，成功率表明了滑坡預測結果和訓練數據的相似程度。這種方法按照從高到低的危險性指數將滑坡危險性分區圖劃分成不同的等級。然后，計算每一個滑坡網格在每一個危險性等級分區中的數目。通過成功率方法利用訓練數據用于模型進行訓練。結果表明支持向量機模型成功率為73.06%，具有很好的預測能力。
5 結論
由于滑坡危險性評價較為困難且用到了復雜的非線性方法，滑坡危險性評價的研究逐漸成為熱點。大量的方法被應用于滑坡危險性分區。在建立模型的過程中一般經歷三個階段，滑坡詳細數據采集，危險性分析，危險性確定。第一階段，通過勘查研究區已發生滑動的滑坡采集數據，以此產生訓練數據系列。并將滑坡數據隨機的分成模型訓練組和模型預測組。第二階段，確定了滑坡條件參數用于滑坡危險性評價。以10m×10m的網格作為最小單元對研究區進行剖分，經計算支持向量機模型成功率為73.06%，具有很好的預測能力，模型得到了較為理想的結果。但是結果的優劣不僅取決于方法的選擇，獲取數據的質量也至關重要。因此，如果數據準確性增加，該模型得到的結果也會更加可信。
參考文獻
[1]譚立霞. GIS支持下基于支持向量機的滑坡災害危險性評價研究[D].中南大學，2008.
[2]鄭向東. 滑坡遙感信息提取及危險性評價研究[D].成都理工大學，2013.
[3]何原榮，傅文杰. 模糊支持向量機在滑坡危險性評價中的應用[J]. 自然災害學報，2009，05：107-112.
關鍵詞：地下公共建筑 火災危險性
地下公共建筑中的商場、超市、住宿的模式出現的較為常見，而這些場所一旦發生火災，則極易造成群死群傷和重大財產損失的惡性火災事故。探討地下公共建筑特性、地下建筑火災發生的一般原理，從防火安全角度出發，探討地下公共建筑中容易產生火災危險性的因素，對地下公共建筑的使用及預防火災的工作提供參考。
一、地下公共建筑火災危險性研究意義
隨著經濟的發展和社會進步，城市建設發展呈現出多元化、國際化和快速化。在城市化發展的過程中，土地資源的稀缺、城市的可持續發展，使得高層及地下建筑成為發展的必然趨勢。對于高層化的建筑，國家已制訂了《高層民用建筑防火規范》，使防火設計和消防監督有章可循，有法可依。但對于深層化的建筑，目前國家尚無規范。然而，形勢的發展需要我們對深層化的建筑，特別是地下公共建筑的火災危險性進行認真的研究，提出切實可行的防火設計對策，以保障地下公共建筑的消防安全。在研究地下公共建筑的過程中，對火災危險性的研究迫在眉睫、意義重大。
根據我國的火災統計，從 1997 年到 1999 年，每年地下建筑火災發生次數約為高層建筑的 3-4 倍，火災中死亡人數約為高層建筑的 5-6 倍，造成的直接經濟損失約為高層建筑的 1-3 倍。由此可見，地下建筑比高層建筑的火災發生次數更多，造成人員傷亡和財產損失更大。因此，地下公共建筑的火災危險性分析及火災預防更為重要。
二、地下公共建筑火災危險性分析
（一）地下公共建筑火災特點
地下公共建筑往往是自身形成一個封閉的循環空間，對自然災害有較強的抵御能力，可是當內部發生災害事故時，卻要比地上的公共建筑有更大的危險性。一旦發生災害，將造成極大的損失。建筑自身在設計的過程中必定會注意到其防火性能，但是不結合地下公共建筑自身的防災復雜性及困難性，便會忽略很多防火細則進而造成了更大的火災危險性，在發生火災后不利于人員安全疏散和火災撲救，從而造成更嚴重的人員傷亡和財產損失。
1、地下公共建筑火災發生率較高
地下公共建筑以其自身的特點，形成了起火空間大且密閉、服務對象多且不確定、裝修復雜且特殊，有別于其它民用建筑火災。存在的問題主要體現在地下公共建筑因其缺少自然光而不得不使用大量的電器照明設備。在內部建筑中大量使用安裝照明的燈具，其中的鎮流器是屬于易發熱起火設備。
2、易產生的較大煙氣且排煙困難
通過大量的火災實例告訴我們，煙氣是致人傷亡的第一殺手，人員在濃煙中停留一二分鐘就可能昏倒，四五分鐘即有死亡的危險。地下公共建筑形成的封閉空間，沒有自然采光及通風條件，一旦發生火災，易產生大量煙氣，受巖土隔絕和地面建筑布置的限制，沒有條件與大氣相通，造成供氣排煙不足。
3、火場火勢蔓延快、溫度高、持續時間長
因其地下公共建筑的孔口面積小，排煙散熱性能差，因此發生火災時熱煙積聚不散，散熱緩慢，內部空間溫度驟升，可以達到 800℃～900℃，甚至 1000℃以上；室內空氣體積也增大 1～2 倍，壓力相應增加。
（二）地下公共建筑火災危害性
地下公共建筑以商場、超市、地鐵、住宿等模式出現的較為平常。通常在一個城市中處于中心區域。根據火災發生的統計數據分析，地下公共建筑發生火災的次數較多，這樣一旦發生火災則容易造成大量的人員傷亡及財產損失。在分析地下公共建筑的火災危險性是，其主要有以下幾個方面：
1、易造成大量人員傷亡
地下公共建筑以其公共性和社會性，使其人員較為積聚。而有因其建筑特性造成安全通道及安全出口設置狹窄及數量較少。這就造成了大量的人員流動與安全通道狹小之間的矛盾。同時，地下公共建筑中的人員對安全通道及安全出口的設置和位置不熟悉，在發生火災的情況下，從人的心理反應中就會產生驚慌、混亂，安全疏散極為困難?；馂陌l生時，日常生活用電往往被損壞，因缺乏自然照明，在大量的有毒、高溫煙氣中僅僅依靠應急照明進行逃生，困難重重。同時加之人員之間的擁擠，若在疏散通道有障礙物阻塞的情況，不僅疏散受到嚴重影響，還有可能產生人員踩踏事故的發生。
2、易造成重大經濟損失
地下公共建筑的使用性質，及商業、文化區域特性，從內部的裝修、設備的配置、較多的物品，在發生火災時，高溫、煙熏、火烤、炭化伴隨而至，搶搬和疏散這些物品幾乎不可能。因此，在火災發生的地下公共建筑中的物品，就算是沒有被火直接燒過，也因為高溫及煙熏等也基本失去了其應有的價值。
隨著城市規模的不斷擴大，地下公共建筑也是節省、高效利用土地資源的一項重要途徑。在處理高效與安全的問題是，我們還應該牢記安全為先的原則，認識與了解地下公共建筑的火災危險性，讓人們在將來的設計、使用與火災預防上有一個良性參考，更好的為維護社會公共消防安全作出自己的一份力量。
參考文獻：
[1]中國人民共和國國家標準．建筑設計防火規范 GBJ16-87
本文針對風力發電場存在的危險有害因素辨識分析如下：
一、主要生產建(構)筑物、設備事故危險因素辨識分析
1、地震危險性分析
地震對風力發電設施設備產生一定的影響，生產過程中的安全隱患之一，地震烈度不同影響程度不同。因此，進行危險有害因素辨識過程中應依據地區地震烈度等級進行辨識。
2、坍塌危險性分析
場址選區時須嚴格考察地基土層的地質構造，如果地基承載力不能滿足要求可能會發生以下幾種方式的坍塌事故：
樁基設計不合理，未按設計要求回填土方、施工中存在問題，如：野蠻施工等，發生坍塌事故。
樁基設計載荷不符合安全要求，未達到最大風機載荷要求，造成基礎缺陷事故。
基礎設計不合理，基礎質量不良，混凝土標號未按設計配比，造成坍塌事故。
基礎設計強度不夠，不能承受風機的動、靜載荷、基礎發生明顯沉降甚至造成坍塌、地基缺陷事故。
地面基礎周圍未采取防風固沙措施，風沙對風機基礎的潛蝕和淘蝕造成基礎坍塌事故。
3、主要建筑物缺陷危險性分析
（1）升壓站的建筑物危險有害因素分析：
升壓站的主要建筑物在設計過程中若未嚴格按照國家標準規范進行設計，建筑基礎在凍土層未考慮防凍措施；施工期間未嚴格按照施工作業規程進行施工等造成主要建筑物有缺陷，從而造成各種事故的發生。
（2）風力發電機組的基礎與塔架危險有害因素分析：
風力發電機組的安裝選址不當，安裝地點可能發生滑坡、塌方等。
因基礎設計不當、基礎質量不良、基礎載荷不正確等或地震、極端天氣下超過風機安全風速的大風等自然災害造成風力發電機組倒塔事故。
基礎發生明顯沉降或沉降不均可能引起風力發電機組運行振動、傾斜，嚴重的可能造成倒桿塔。
塔架設計不良，造成風機運行中產生共振，發生倒塔事故。
塔架產生振動或頻繁晃動，造成風力發電機組減少發電量或停機，甚至可能引起倒塔事故。
鋼制塔筒制造不良或防護不當造成腐蝕。
鋼結構焊接不合格、鋼制塔架制造不良或防護不當造成腐蝕嚴重，遭遇極端惡劣天氣造成倒塔、折塔等事故。
在颶風、沙塵暴、風雪、雷電等條件下登高作業，易發生高處墜落、物體打擊的危險。
鋼結構高強度的螺栓連接設計不合理、施工偷工減料，造成緊固件松落、脫落、緊固件螺栓強度不夠，長期運行可能發生倒塔、折塔等事故。
風輪設計不當，造成運行過程不平衡，引起塔架晃動，遭遇大風時有發生倒塔、折塔的可能性。
4、風電機組等主要設備缺陷危險性分析
風電機組的主要設備決定著風電機組內在的本質安全，風電機組的安裝工作同時又決定著風電機組運行過程的安全，下面從以下幾個方面進行危險性分析。
（1）風輪系統(槳葉)危險有害因素分析:
葉片材料的性能指標不符合運行環境溫度技術條件要求，在低溫環境下易發生葉片斷裂事故。
風力發電機組容易遭受強烈的旋風和切變風速的破壞；風速和風向的劇烈變化，不僅使風力發電機組運行不穩定，而且會使機組葉片承受強烈的振動和應力，輕則極大地降低風力發電機組的使用壽命，重則毀壞機器。
大雪和冰凍可能影響葉片和機械部件的正常運行。
接地網設計不合理及接地電阻不合格，風輪葉片和發電機組有可能遭受雷擊損壞的可能。
槳葉設計制造不合理，制造工藝質量不良，運行嚴重振動或易損壞。
風輪和槳葉運行中因材料疲勞問題發生損壞；極端天氣造成折槳、斷槳事故。
安裝過程中未按照廠家技術人員進行組裝，安裝不合格，發生安全事故。
（2）機械傳動系統（齒輪箱）危險有害因素分析:
設備制造不良、設備安裝質量差，可發生風電發電機組傳動機械損壞或人身傷害事故。
設備使用劑(脂)不符合要求，不良、造成轉動設備機械磨損嚴重。
齒輪箱安裝不良，運行中損壞，保護不起作用，油溫高、漏油可能引起火災。
（3）液壓系統危險有害因素分析:
液壓系統漏油，發現不及時，遇明火或高溫可能造成火災事故。
液壓系統失靈可造成發電機組剎車保護失靈、運行失控、飛車等。
（4）偏航系統危險有害因素分析：
偏航系統機械故障、偏航系統失效引起發電效益低或風力發電機運行中晃動損壞發電機組。
偏航系統漏油可能造成火災。
偏航定位系統失效可能造成電纜紐結、斷裂、短路等事故。
偏航系統設計不合理或制造質量不良，遇有極端天氣可能導致機艙墜落。
（5）風力發電機控制系統危險有害因素分析：
風機發電機組實行現場、遠程監控系統，如果設計不合理、工程施工不規范、控制系統質量不合格、操作人員不按照操作規程進行安全操作等情況下，容易造成控制系統失靈、控制接地系統故障、保護系統失靈、控制系統電源失電故障和壓力、溫度等測量裝置故障等安全生產事故。
5、風電機組對電網的影響分析
正常運行工況對電網的影響：
(1) 對電網調峰的影響
由于風力發電存在隨機性，風電場功率預測尚未全面展開、風電機組出力基本不具備在線控制功能、還沒有配套建設與風電相對應的隨機用電負荷的情況下，大規模風電并入電網，電力系統中風電以外的其他電源除需隨負荷用電變化進行調節外，還需為適應風電的隨機性進行出力調節，即對這些機組的調峰性能提出了更高要求。
(2) 風電場的無功功率的影響
風力的波動引起風機吸收無功的變化時，如風電場容量較大，系統電壓水平降低時，無功補償量下降。此時風電場本身缺乏無功支持，而補償無功又大大減少，導致風電場對電網的無功凈需求反而上升，進一步惡化電壓水平，造成電網電壓崩潰，風電機組由于自身的低電壓保護停機，停機后風電場有功輸出減少，需求無功相應減少，系統失去這部分無功負荷又容易導致電壓水平偏高。
(3) 風電場對電能質量的有如下影響：電壓偏差、電壓變動、閃變和諧波。
風速變化、湍流以及風力機尾流效應造成的紊流會引起風電功率的波動和風電機組的頻繁啟停；風機的桿塔遮蔽效應使風電機組輸出功率存在周期性的脈動。風電功率的波動勢必會引起電壓的變化，主要表現為：電壓波動、電壓閃變、電壓跌落以及周期性電壓脈動等。
此外，風電機組中的電力電子控制裝置如果設計不當，將會向電網注入諧波電流，引起電壓波形發生不可接受的畸變，可能因諧波造成電力設備損壞并可能引發由諧振帶來的潛在問題。
發生故障時電網的影響：
風電機組在電網頻率偏離下應有一定的運行和控制能力。如果在電網頻率偏低時切機，將由于有功功率的缺失造成電網頻率進一步下降。在電網頻率偏高時風電機組無法高周切機或控制出力甚至停止狀態的風機自動并網將進一步惡化電網頻率的偏離。在東北吉林電網曾發生類似情況。
二、生產過程中的主要危險因素辨識分析
1、火災危險性分析
風電場的火災危險主要潛在于貯存或可燃介質通過的設施或地方，如發電機組絕緣冷卻系統失效，發生著火；變壓器繞組絕緣損壞、老化、變質引起主絕緣擊穿造成短路；變壓器套管閃絡；鐵芯故障發熱等引起變壓器爆炸著火。電纜密集區域可能因電纜散熱或隔熱情況不好引起電纜燃燒火災；對電纜未采取隔離防火、阻燃措施；檢修、施工、運行未嚴格遵守質量標準和規程；對易引起電纜著火的場所沒有設置火災自動報警和滅火裝置。在挖掘施工中，疏于現場管理，野蠻施工等使電纜受到外力破壞，由于電纜絕緣損壞造成短路引燃電纜起火。
發電機組的冷卻設備失效，不能及時冷卻發電機組，造成發電機組過熱產生火災；發電機組的軸承因油不合適，油脂過多或過少，油失效，有異物進入滾道，軸電流電蝕滾道，軸承磨損，軸彎曲、 變形等原因，造成軸承過熱從而發生火災。斷路器連接部分接觸不良發熱、閃弧，使其相間、對地短路，甚至爆炸著火。液壓系統漏油，發現不及時，遇明火或高溫可能造成火災事故。配電裝置的容量較大，存在短路、接地的危險因素，一旦發生短路、接地故障，雖然有良好的電氣保護，如果保護失靈，事故的后果將十分嚴重，導致發生火災爆炸事故。
如果風力發電機組處于山林地區，如發生山林火災將引發風力發電機組及升壓站火災事故。
2、爆炸危險性分析
運行維修期間使用的油漆、汽油、柴油等，氣焊、切割用的乙炔鋼瓶等屬于易燃易爆物品，以上物品由于管理、使用不當，就有發生爆炸的危險性。
氣焊、切割用的氧氣鋼瓶和乙炔鋼瓶應使用檢驗合格且在允許使用期限內的鋼瓶，并且鋼瓶安全附件。
繼保室蓄電池間內的電氣設備不防爆、防爆級別選型錯誤、防爆電器設備損壞、通風不暢等情況下，有發生爆炸可能性。
風電場主變壓器及電容補償裝置均為帶油設備，變壓器及電容補償裝置內部故障時會引起電弧加溫，有燃燒和爆炸的可能。
3、電傷害危險性分析
電傷害包括雷電、靜電、觸電等事故。
這些問題主要表現為：
電氣系統產生過電壓(包括操作過電壓、雷電過電壓等)引起電力、電氣設備絕緣擊穿，發生短路故障，引起人員傷亡。
電氣設備缺相運行或機械設備卡住引起電氣設備過載，引起絕緣層擊穿短路，造成觸電事故。
電纜選型，電壓等級或截面設計不當或敷設不合理，可造成火災事故。
人為誤操作、違章操作。如帶負荷斷開隔離刀閘，將會引起兩相或三相弧光短路，造成設備事故和人身傷害等事故。
操作人員與帶電電氣設備的部分安全距離不足，可造成觸電或短路弧光燒傷，造成人員傷亡。
事故油池及易燃材料庫未設置在直擊雷保護范圍內，或其建筑物、設備上裝設避雷針，未采取防止感應雷和靜電的措施。
風力發電機的防雷長時間未進行檢測、檢修其防雷系統失效，在雷雨季節，風力發電機有受到雷擊的危險。
冬季取暖期使用電暖氣取暖，在違章操作，安全管理不到位，長時間疲勞工作等情況下，有造成觸電等危險事故。
引起電氣傷害的部位主要是戶內的電氣設備以及高壓配電設備，有造成觸電傷害事故的可能。
4、機械傷害危險性分析
生產場所和修配場等的機械設備外露機械部件沒有安全防護罩或安全防護罩不規范，機械設備沒有必要的閉鎖裝置或失靈，機械設備維護不當和操作工人在違章作業時，容易造成機械傷害事故。
當風力發電機組出現超速和過載時，風力發電機組的控制與安全系統不能啟動大風脫網控制時，可能發生風電機組飛車事故，導致設備損壞。
5、物體打擊危險性分析
如果風力發電機組的輪轂高度為60m，葉輪直徑為50m，且處于北方，冬季溫度在零下二三十度左右，溫度較低，雨雪較多，風力發電機葉輪容易結冰，在運行過程中或緊急制動的情況下冰塊下落將造成物體打擊傷害，如風力發電機底部有工作人員進行工作或非工作人員經過將造成人員傷亡。
6、高處墜落危險性分析
風力發電機組塔筒一般高于地面60m，工作人員在頂部檢修過程中有從風力發電機頂部墜落的可能，工作人員在攀爬風電機過程中如未佩戴安全帶或安全帶失效將造成工作人員墜落。
7、自然災害(暴風雨雪、極端風、冰雹等)危險性分析
根據當地自然條件，暴風雨和洪水對本建設項目的影響不會很大，但在雨水季節要注意暴風雨的侵襲，防止電氣設備受潮造成事故發生。
暴風雨對風電機組的基礎有一定影響，在風機基礎施工過程中，要嚴格按照國家標準規范進行核算，把暴風雨對風電機組影響降低到最小。
風力災害：
風向、風速具有不確定性、隨機性，本身具有不可控不可調的特征，風速的變化會導致風機處理的波動，如果對風電場風力預測達不到工程使用的程度，風機發電機脫網，造成電網電壓下降，風機頻繁波動和啟停對風電機組本身和電網都有較大影響。 當風速達到風力發電機的切出風速時，如風力發電機制動系統損壞將造成風力發電機飛車的危險。
雷暴災害：
如果風電場場址所在區域為多雷暴區，而風電場處于山區的頂部，風力發電機組遭受雷擊的可能性相對較大。風電機組遭受雷擊的過程就是帶電雷云與風電機組間的放電。在所有雷擊放電形式中，雷云對大地的正極性放電或大地對雷云的負極性放電具有較大的電流和較高的能量。
峰值電流的影響，當雷電流流過被擊物時，會導致風電機組葉片溫度而發生損壞。當雷電流流過葉片還可能產生很大的電磁力，電磁力的作用也有可能使其彎曲甚至斷裂。
風電機組遭受雷擊的過程中經常發生控制系統或電子器件的損壞。
其他自然危險、有害因素：
特殊氣候：如冬、夏溫度對油的影響，復雜地形產生的氣流會造成偏航力矩導致部件疲勞。
風力機常規測風儀中的風杯如被結成冰球，導致測風數據不準，將影響風力機正常發電；如風標被凍結則將影響風力機主動偏航；葉片表面結冰，也會影響風力機發電量；架空線因“霧凇”結冰，電線負重增加，可能導致斷線，影響電力負荷送出。
極端大風可導致風機停機，同時大風夾帶的的沙礫不僅會使葉片表面嚴重磨損，甚至會造成葉面凹凸不平，影響風機出力；另外還會破壞葉片的強度和韌性，影響風機的性能。
風為自然能源，風向、風速具有不確定性、隨機性，本身具有不可控不可調的特征，風速的變化會導致風機出力的波動，如果對風電場風力預測達不到工程使用程度，風力發電機脫網，風力機組頻繁波動和啟停對電網的影響較大。
該地區大雪和冰凍可能影響葉片和機械部件的正常運行，引起機組發生振動，會使機械部件很快疲勞或磨損，嚴重的會導致風力機故障或飛車；當激振力與某些部件產生共振時，對機組運行會十分危險。
在霜、雪、冰凍等條件下登高檢修作業，易發生高處墜落事故；同時，冰雪天極易發生污閃事故以及接地短路故障，絕緣子融雪閃絡；冰雪天路面不好(如路面有陷坑、障礙物、冰雪等)施工過程中易發生車輛傷害事故。
8、人的不安全行為危害因素分析
管理缺陷危險性分析：
風電場工程風機分布范圍較廣，在工程運行期間，未建立健全安全生產責任制、未組織制定本單位安生產規章制度和操作規程、未及時督促和檢查本單位的安全生產工作并及時消除生產安全過程中的事故隱患等管理缺陷，均有可能造成安全事故的發生。
行為缺陷危險性分析：
風電場工程運行、檢修期間，從業人員個人安全意識薄弱，作業期間進行違章指揮、冒險作業、誤操作或未正確使用勞動防護用品等行為缺陷，均會造成安全事故的發生。
三、生產作業場所有害因素辨識分析
1、噪聲及振動危害因素分析
該工程噪聲主要來自于運行期間的風電機組發電過程中葉輪擾動空氣產生的空氣動力性噪聲和電磁噪聲(因電磁作用引起振動產生)。噪聲超過約80dB(A)作業人員有可能受到噪聲的危害。
振動的部位主要在風電機組，由于機組運行而引起的微弱振動。
2、高溫、低溫危害因素分析
高溫作業人員受環境熱負荷的影響，作業能力隨溫度的升高而明顯下降。高溫使勞動效率降低，增加操作失誤率。
低溫作業人員受環境低溫影響，操作功能隨溫度的下降而明顯下降。
3、潮濕危害因素分析
辦公室、電氣配電室等場所，應保持環境與電子設備一定的濕度，不能超過國家標準規范等要求的濕度，防止電子設備因空氣濕度過大發生故障，從而造成安全生產事故。
4、采光照明不良危害因素分析
作業場所采光、照明不良，易造成標識不清、人員的跌絆和誤操作率增加的現象，特別是應急照明不良，安全出口指示標識不清，在發生事故時，不能正確的為作業人員指明逃生路線和方向，進一步造成事故擴大。
5、電磁輻射危害因素分析
就風力發電機而言，輻射源有發電機、變電站、輸電線路三部分。
風電場有高壓輸變電線路、計算機網絡、移動電話、視聽設備等，都能產生電磁輻射。
可能產生電磁輻射的場所主要是66kV升壓站設備對地面靜電感應場強。
關鍵詞:石油行業;重大損失風險;風險分析
一、引言
風險一詞來源于英文“risk”的中文翻譯。學術界對風險始終沒有得出統一的定義,通常情況下,風險是指損失發生的可能性。
國際保險業界趨向于把由于自然力或人為因素導致偶發事件出現的結果的風險,通常被定義為重大自然災害風險,當重大災害風險甚至造成了巨大的災難,可以稱為巨災風險,然而針對石油行業風險特點,本文提出重大損失風險的概念,從不可抗自然力造成的重大損失風險和可以通過人為加以管理控制的重大安全事故風險兩方面,分別對重大損失風險進行討論。
二、石油行業重大損失風險分類和特點
1、重大損失風險分類
重大損失風險的發生往往是由于自然因素或非自然因素導致偶發事件出現的結果。下面將石油行業重大損失風險分為重大自然災害風險、重大安全事故風險和環境責任風險三方面進行分類說明。
(1)重大自然災害風險
根據自然災害的成因和我國災害管理現狀,國家科委、國家計委、國家經貿委自然災害綜合研究組將自然災害分為七大類:氣象災害、海洋災害、洪水災害、地質災害、地震災害、農作物生物災害以及森林生物災害和森林火災。
(2)重大安全事故風險
石油行業日常生產風險高,極易發生重大安全事故,按照事故發生的原因,石油行業重大事故又可分為重大火災事故、重大交通事故、重大生產事故、重大設備事故以及重大人員傷亡事故5類。
(3)重大環境責任風險
石油行業的原料的特殊性,一旦發生了突發性事件或事故引起有毒有害、易燃易爆等物質泄漏,或突發事件產生的有毒有害物質,對周圍人員造成重大人身傷亡及對周圍環境產生重大污染和破壞。企業所應承擔的責任風險必須引起行業的關注。
2、石油行業重大損失風險特點
重大損失風險造成的重大財產損失和嚴重人員傷亡,以及環境破壞引發的社會責任問題,對石油行業的相關企業產生了巨大的影響。相對于普通風險來說,重大損失風險具有:風險損失程度巨大、風險的不確定性、風險影響范圍廣,相關性高、責任風險巨大等風險特點。
石油石化行業是國家重點監控的六大高風險行業之一,生產工藝具有連續化、自動化的特點,一旦發生災害,不僅會引起連鎖反應,而且涉及面大,易形成次生災害,導致嚴重損失,在造成巨額經濟損失和人員傷亡的同時,對周圍地區的人員、生態環境也造成了巨大的影響,嚴重影響石油企業的聲譽。
對于石油行業的建設和日常生產經營來說,盡管采取了嚴格的安全管理措施,但是從安全理論上來說,絕對的安全是不可能的,一些偶然的、意外的、甚至有意的人為破壞事件必然會發生,這就導致了石油行業一些重大的災害損失發生。
三、重大損失風險分析
引發重大損失的因素大致可以分為兩大類:自然因素和非自然因素。自然因素造成的重大損失風險包括地震、洪水和其他嚴重的暴風雨、龍卷風等。而對于非自然因素包括人為因素、設備因素、物料因素、管理因素等多方面,具體表現為:人為的誤操作(人為安全事故),人為有意的行為,設備故障或意外事故等。
1、自然因素風險分析
從技術層面上講,自然災害風險分析是通過自然因子發生時、空、強的可能性數值和各種破壞的可能性數值,推測各種損失的可能性數值,最后,將3個可能性數值組合起來,得出損失風險。以地震災害進行致災因子風險分析為例。
2.非自然因素風險分析
石油行業的原料、成品、半成品、中間體和雜質等,很多都是易燃易爆品;很多物質還含硫等腐蝕性物質;在生產和儲存過程中極易由于人為原因、設備等非自然原因引起火災、爆炸、化學品泄露、放射性污染、環境污染等重大損失事故。通過對石油行業的勘探與開發、油氣儲運及銷售、煉油化工三個不同板塊的危害性分析,以便采取控制措施有效降低損失。
(1)石油勘探與開發
石油勘探與開發屬于石油行業上游過程,其大損失風險因素包括:火災爆炸風險、物理性爆破風險、中毒風險、井噴風險、環境污染風險。
(2)油氣儲運與銷售
在這個過程中最嚴重的危險是火災爆炸,以及壓力容器的物理爆炸和運輸過程的重大交通事故;其次危險是排放的有毒廢水、廢氣等引起的環境風險事故。
(3)煉油化工風險
對于石化裝置而言,火災爆炸是煉油化工生產中最顯見的,也是破壞程度較大的危險,其次是中毒風險和環境污染風險。煉油化工廢氣以及石油化工廢水是造成重大災害損失的主要原因。
結束語
通過對重大損失風險的特點和分類的闡述,以及在自然因素和非自然因素兩個方面對石油行業重大損失風險的研究,進一步對引發重大損失的風險進行分析表明石油行業重大損失風險研究至關重要。
通過對國內外歷年來石油板塊重大損失事故原因進行統計分析,石油板塊事故比例為
煉油化工:儲運與銷售:勘探開發:其他=62%:29%:7%:2%。
從統計數字來看,煉油化工板塊事故比例最高,這也進一步印證了在重大損失風險理論分析和實際情況的一致性。
參考文獻:
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近年來極端氣象災害頻發，對水產養殖業造成極大影響，開展針對水產養殖業的主要氣象災害風險評估及管理系統研究，基于GIS技術將各類災情數據進行直觀表達，通過各類專題圖對災情信息進行直觀分析，為開展災害風險評估以及應急救災行到提供了直觀數據支持。
【關鍵詞】水產養殖 GIS 氣象災害
隨著我國水產養殖業規模的不斷擴大，養殖行業遭受各種自然災害的風險也越來越高，比較典型的就有低溫寒災、臺風、赤潮、暴雨等。廣東作為我國的海洋漁業大省，水產養殖產量多年居全國首位。近年來臺風、低溫等災害性天氣頻發，且災害發生范圍廣，危害面積大，對水產養殖業造成的損失也越來越嚴重。本文針對廣東水產養殖業應對氣象災害方面的現狀，開展主要氣象災害風險評估及管理系統研究，建立基于GIS的災情信息管理和風險評估系統，通過對各類統計數據進行空間維度的直觀表現，為水產養殖業的防災減災工作提供了主要的數據源支持。
1 系統主要功能
廣東水產養殖大多分布于沿海地區，而沿海地區又是臺風、暴雨等重大氣象災害頻發的地區，頻繁的氣象災害對水產養殖業往往造成難以挽回的重大的經濟損失。隨著養殖業規模的不斷擴大，養殖行業遭受各種氣象災害的風險也越來越高。本系統在多年氣象災害數據采集的基礎上，通過數據處理、二次加工，建立水產養殖氣象災害風險評估與管理系統，通過系統分析，將災情數據進行多為直觀展現，為災前準備、災時應急、災后評估提供詳細的全方位的信息資源。
結合目前水產養殖業氣象災害的特點，本系統研究重點內容是以臺風、暴雨、低溫寒潮等災害為主要對象，建立這些氣象災害的時空分布模型，以GIS空間地圖為基礎，分析這類災害的時空分布格局及其特點；建立主要氣象災害風險評估指標，包括對養殖水體、養殖品種、養殖設施等指標的風險評估；建立氣象災害風險評估方法模型，對過往重大災害進行科學分析和評估；提示，結合基層防災減災實際情況，設計應對氣象災害的防災減災應急管理體系，建立相應的應急系統。系統主要模塊如圖1所示。
1.1 氣象災害時空分布
根據已有資料和漁業部門、氣象部門提供的歷史數據，研究水產養殖業主要氣象災害發生發展規律、變化趨勢及時空分布情況，建立水產養殖業主要氣象災害時空分布格局專題圖。
1.2 氣象災害評估指標體系
利用歷史氣象災害統計數據，采用模糊數學法、灰色系統法分析技術建立主要氣象災害對水產養殖業造成損失的評估指標體系，重點是對養殖水體、養殖品種、養殖設施的評估指標，并在此基礎上建立主要氣象災害災情評估模型。
1.3 氣象災害風險評估
借助GIS可視化技術開展氣象災害在沿海不同地區的危險性分析，以及各個區域遭受災害的暴露性、脆弱性分析，開展沿海地區防災減災能力評估，并在此基礎上開發災害風險評估系統軟件，實現對災害的風險指數評估以及風險等級評估。
1.4 氣象災害風險管理研究
開展水產養殖業氣象災害風險決策分析方法研究，在研究國內外有關災害應急管理體制的基礎上，分析廣東沿海水產養殖災害風險管理的實際情況，集合沿海地區防災減災能力水平，建立適用性較強的氣象災害應急預案。
2 技術方法
系統研究的基本流程分為：災情數據收集、整理、加工；信息入庫與管理；災情指標體系建設；災情風險分析評估；應急管理研究等幾部分。
系統在技術實現方面采用PHP+MySQL+Baidu地圖開發，基于B/S模式和多層框架結構，以瀏覽器為操作界面，建立安全、可靠、易于維護的信息系統。
3 災情專題圖實現
專題圖能夠將多種屬性要素在地理空間上進行多尺度表達，具有較強的直觀性，在空間數據分析領域廣泛。本系統可將各類災情數據按照不同的參數要求自動生成各類專題圖，如圖2所示，通過設定災害類型、專題圖類型、災害區域以及災害起止日期，可生成相應的專題圖。
系統支持的專題圖類型有點密度、柱狀、餅圖等6種。通過頁面腳本調用百度地圖API接口，可以實現相關專題圖操作，以下給出部分示例代碼：
// 百度地圖API功能
var map = null；
function SquareOverlay（center， length ， width ， x ， y ， color）{
this._center = center；
this._length = length；
this._width = width；
this._color = color；
this._x = x；
this._y = y；
}
//百度地圖API異步功能
function loadMapJs（） {
var script = document.createElement（"script"）；
script.type = "text/javascript"；
script.src = "http：///api？v=2.0&ak=UPjLWesAvHLvpjeTGkXMbUk7&callback=init"；
document.body.appendChild（script）；
}
varlabel_map = new Map（）； //地址 - 覆蓋物（標簽）列表映射
//加載地圖
map = new BMap.Map（"allmap"）； // 創建Map實例
// map.centerAndZoom（"城市"， 9）；
map.enableScrollWheelZoom（）； //啟用滾輪放大縮小
//限制縮放等級
map.setMinZoom（8）；
map.setMaxZoom（13）；
var city = "**市"；
map.centerAndZoom（city， 9）；
4 結束語
目前，已經出現了不少關于水產養殖以及氣象災害方面的信息系統，這些系統普遍偏重于信息監測、信息采集與、氣象預報預警等方面，缺少有關氣象災害危險性分析、評估等方面的研究。本文開展了針對水產養殖業的氣象災害風險評估及管理系統研究，通過災情數據采集、加工處理、指標庫建設、以及風險評估模型建立，將各類屬性數據以空間直觀方式進行多維展現，提高了數據可視化能力，對加強災害風險評估，提高應急能力具有一定的促進作用。
參考文獻
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作者簡介
吳衛祖（1959-），男，現為廣東海洋大學數學與計算機學院副教授。研究方向為軟件工程、智能信息處理。
一、開展地震保險的必要性
（一）地震風險對人類造成的危害
長期以來，地震對人類的生存造成了極大的威脅。我國是一個地震多發的國家。世界上地震主要集中在兩個地帶：一是環太平洋地震帶（占全球67%的地震能量），二是喜馬拉雅-地中海地震帶（占全球22%的地震能量），這兩條地震帶均經過我國，并且發生了幾次大的地震，帶來了巨大損失。地震活動的主要特點是：分布廣、頻率高、震源淺、強度大。我國有60%的國土、50%的城市、67%的大城市位于7度及以上烈度區，而且震中區內大中城市居多，建筑物的抗震能力大多較弱，一旦災害性地震發生，其損失將是巨大的。據統計，上世紀以來，我國發生8級以上地震9次，7-7.9級地震100余次。1995年就發生了5級以上地震30多次，上世紀中國死于地震災害的人數就達61萬之多，占全世界地震死亡人數的50%以上。由以上數據可見，地震風險給我們造成的損失之大，我們必須采取行之有效的措施加以應對。
目前我國大災之后損失的恢復基本上是靠國家財政和民間捐助，這給國家財政帶來了巨額負擔。而且由于國家財力和民間捐助非常有限，對損害的補償也只能是低層次和小范圍的，地震巨災給人民生活造成的傷痛往往難以在短期內消除。如果開展地震保險，地震損失主要由保險業承擔，不但減輕了地震災害對國家財政的帶來的沖擊，而且逐年積累的地震保險基金可在震災發生后起到及時、充分的補償作用，能有效地支援救災和重建家園，迅速恢復生產與生活，保證社會生產的正常運行，促進社會穩定。
（二）開展地震保險是我國保險公司提高競爭力的要求
由于地震事件的大災難、大范圍、小概率特性，地震保險成為一種特殊的財險險種，世界各國對開展與地震責任有關的保險業務都十分謹慎。經過多年的經驗積累和完善的國家地震保險機制的建立，國外許多發達國家（如美國、日本、新西蘭等）早已開展了此項業務。隨著我國積極加入WTO，外資保險公司紛紛在中國搶灘登陸，外資與中資保險公司在各個層面上的競爭都日趨劇烈。在傳統保險險種的競爭上，我國保險公司也在過去二十多年的發展過程中也積累了豐富的經驗，具有與外資保險公司抗衡的基本條件。然而在地震保險這個領域，由于技術的缺乏和經驗的不足，中資保險公司至今都沒有全面地開拓這一市場，地震巨災保險市場的供給遠遠不能滿足日益增長需求，形成了地震保險市場巨大的供需缺口。外資保險公司進入之后，正好可憑借其豐富的經驗、成熟的技術以及強大的資金實力，迅速的占領該市場。
二、借鑒日本地震保險制度，建立我國的地震保險風險分散機制
首先，我們來看看日本家庭財產地震風險的保險與再保險。日本的家庭財產的地震風險，是由一個由民間保險公司和政府作為承保人共同參與其中的再保險體系。具體做法是：家庭財產的地震保險業務先由民間保險公司承保，然后再全部分給日本各保險公司參股成立的地震再保險公司，該公司自留一部分，其他保險公司按一定比例進行分配，對于超出再保險公司和直接承保限額的部分由國家來承擔。見圖一：（借鑒日本地震保險）
從日本家庭財產地震保險的做法我們可以得到一些啟示：我們可以設立類似于日本地震再保險股份有限公司這樣的機構，承擔地震保險的再保險業務，通過再保險機構將地震保險風險在整個保險市場上進行分散。根據我國保險市場目前的情況，筆者認為可由中國人民再保險公司來承擔地震保險的再保險業務。這不僅有利于地震風險在各保險公司的公平、合理分擔，而且很大程度上緩解了入世以后法定再保險逐步取消給中國人民再保險公司造成的沖擊。
第二，鑒于地震保險的特殊性，國家財政應該給予一定的扶持。在日本，政府的財政補償基金是納入保險補償基金的運行系統，并按保險的原則和方式加以運用的。這不僅有利于提高財政補償基金的使用效率，壯大地震保險基金的規模，而且還有利于弱化或消除人們對財政補償的依賴心理。我國目前地震保險的財政補償與保險補償兩條渠道是并列的。這不僅大大降低了財政資金的使用效率，而且還導致了人們對財政補償的依賴性。因此我們應該借鑒日本的經驗，將財政補償納入保險補償的渠道，按照保險補償的原則加以運用，提高財政補償資金的使用效率，壯大我國地震保險基金的規模。
三、發行地震巨災債券，轉移地震風險
以上分散地震巨災風險的方法通過再保險的方式來完成，有一定的局限性，風險分散的范圍最終還是局限在保險行業之內。90年代初期發生在美國境內的安德魯颶風和北里奇地震，使世界63家財產和傷害保險公司破產，至此人們開始注意到了在自然災害給人類生命財產帶來的巨大損失。由此看出，在發生地震巨災之后僅靠保險公司的保險基金來補償是不足以保障保險及再保險公司的風險的。我們必須尋求新的風險分攤方法來規避地震風險，那就是通過發行地震巨災證券將地震風險在資本市場上進一步分散。
從保險業的角度來看，通過發行地震風險證券，既可從資本市場上獲得了大量的資金，又通過將保險市場風險分散到資本市場上去，有效地提高了保險業的承保能力和抵御風險的能力。具體的操作方式簡要說明如下：
筆者認為可以讓中國人民再保險公司充當保險公司與資本市場上投資大眾的中介。首先，由保險公司與再保險公司簽訂再保險合同，將部分地震保險費交給再保險公司，這部分保險費就是未來發生地震巨災時，獲得來自于再保險公司的賠償支出的代價。之后由再保險公司在資本市場上發行地震保險證券，由廣大的投資者來認購，當然初始投資者在認購證券后可在資本市場上任意買賣（即是地震風險保險證券可以在資本市場上任意流通。）再保險公司取得資金后可以進行投資，購買一些低風險且流動性高的債券，從而獲取投資收益。相應的再保險公司分散風險所付出的代價就是按期支付利息給投資者，該利息率的大小可在市場利率的基礎上結合再保險公司經營狀況來決定。債券到期時，再保險公司將本金支付給債券持有人，但若是不幸發生了地震風險，再保險公司就將由投資人投出的本金形成的保險基金按比例賠償給保險公司，然后將扣除損失后的余額償還給債券持有人。如圖二：
四、關于地震保險的費率制定
長期以來，地震保險費率的合理制定一直是困擾保險公司的一大難題，從某種意義上也限制了我國地震保險業的發展。地震保險的費率制定必須從兩個方面著手分析:一是地震的危險性強弱，二是保險標的(建筑物)的抗震程度。
近幾年，隨著地震工程技術對信息化要求的逐步提高，地理信息系統（簡稱GIS）技術逐漸在地震災害預測與應急系統中得到廣泛應用。特別是近年來，基于GIS技術的震災預測方法在各大中城市的震災預測及防震減災對策中發揮了不容忽視的作用。因此，對于第一個方面的問題，我們完全可以利用地理信息系統技術提供全國各地的地震危險性分析情況。通過地震危險性的分析，我們可以按地震危險的程度將國土劃分為幾個區域，不同的區域采取不同的保險費率承保，這樣才能使費率的制定趨于公平化，避免保險逆選擇的產生。
對地震危險性的分析不僅可以給保險公司制定費率提供理論依據，而且給各地的防震抗災工作提供了技術指導。因為通過地震危險性大小的分區，國家可以對不同區域的建筑物制定不同的防震標準，要求各地的建筑物在新建時必須達到基于當地地震危險性和烈度大小的防震標準，對于未到標準的建筑物應盡快實行改造，增強其抗震能力，避免在地震發生之時造成巨大的損失。
對于第二個問題，就某個區域而言，地震風險的危險性都是一致的，但由于保險標的本身的建筑結構的不同，導致在面臨同樣的地震災害中造成的損失也是不同的，因此我們在承保地震風險時，必須考慮保險標的的抗震能力。鑒于此，我們可對現有的各類結構形式的建筑物進行經濟損失評估，并將評估結果用直觀的方法給出，以指導保險部門合理地制定不同區域、不同破壞程度下、不同建筑群體保費。建筑結構損失可以參照以下方法計算：
1資料與方法
1．1資料來源及處理東北三省共86個氣象臺站(黑龍江省31個站點，吉林省28個站點，遼寧省27個站點)的1961－2012年逐日平均氣溫數據和農氣觀測站1991－2012年水稻生長發育期資料由中國氣象數據共享網提供。單季稻實際總產及播種面積資料來自各省歷年統計年鑒。研究區范圍及氣象站點分布如圖1所示。
1．2東北水稻冷害指標及其辨別東北三省1961－2012年水稻冷害的辨別主要依據氣象行業標準《水稻、玉米冷害等級》(QX/T101－2009)。表1和表2分別列出東北水稻延遲型冷害和障礙型冷害等級指標。逐年逐站點將日平均氣溫按月份合成月平均氣溫，再累加成5－9月月平均氣溫總和∑T5－9。計算∑T5－9與距平基準年T5－9(1981－2010年∑T5－9平均值)之差，得到各站點1961－2012各年5－9月月平均氣溫總和距平ΔT5－9，并根據指標表判斷每個站點發生一般和嚴重延遲型冷害的年份，并統計各類延遲型冷害發生頻率。對農氣站觀測的水稻生長發育期資料進行統計，得出東北三省水稻普遍孕穗期范圍和普遍抽穗開花期范圍分別在儒略日(DOY)189－207(7月中旬至下旬)和DOY209－227(7月下旬至8月上中旬)。分生育期范圍按障礙型冷害指標，逐年逐站點地分析DOY189－207和DOY209－227間的日平均氣溫數據，判別每個站點水稻孕穗期、抽穗開花期輕度、中度及中度障礙型冷害發生的年份，并統計各類障礙型冷害發生頻率。
1．3產量分離作物產量的形成是自然環境因素和社會生產力綜合作用的結果。通常把長時序產量數據分解為趨勢產量、氣象產量及隨機“噪聲”3部分，一般情況下可假設忽略“噪聲”的影響。趨勢產量可由多種方法進行模擬和預報［13］，本文選擇不損失樣本且模擬效果較好的直線滑動平均法，設滑動步長為11，具體步驟參見文獻［14］。按QX/T101－2009行業標準，定義水稻減產率為實際產量與其趨勢產量的差值占趨勢產量的百分比(即相對氣象產量)的負值。
1．4綜合風險評估及區劃方法在GIS平臺下利用反距離權重插值法(inversedistanceweighting，IDW)對各單項評價指標進行空間化表達。采用熵值法(entropymethod，EM)和層次分析法(analytichierarchyprocess，AHP)相結合的綜合賦權法和加權綜合評分法(weightedcomprehensiveanalysis，WCA)構建水稻冷害風險綜合評估模型。對空間分布的單項風險要素評價指標疊加計算，并利用ArcGIS中自然斷點分類法NaturalBreaks(Jenks)對綜合風險評價指標進行區劃。熵值法和層次分析法原理及操作步驟可參見文獻［12］。
2東北三省水稻低溫冷害綜合評估指標的構建
2．1致災因子危險性評估指標致災因子危險性評估是以農業氣象災害的自然屬性為基本出發點，通過分析致災因子歷史活動的頻繁程度和強度，來確定致災因子的危險性大小及其發生的可能性。本文選擇從水稻生育期熱量條件變異系數、延遲型冷害氣候風險概率、障礙型冷害發生頻率及冷害氣候風險指數4方面來綜合體現致災因子危險性。
2．1．1∑T5－9的變異系數有研究表明5－9月的熱量條件與東北地區水稻產量呈顯著正相關［15］，且年際間熱量條件的穩定性直接關系到水稻低溫冷害發生的風險大?。?］。因此本文通過計算∑T5－9的變異系數CVh來表明各地水稻生長季內熱量條件穩定程度大小，即評估致災因子風險強度大小。
2．1．2冷害氣候風險概率同冷害發生頻率相比，當統計樣本足夠大時，冷害概率值不隨統計年份的增加而改變，更具有客觀性和穩定性。計算概率前，需采用偏度－峰度檢驗法對氣候樣本序列進行正態分布檢驗，不滿足檢驗的序列需要進行偏態分布正態化處理［14］。經檢驗，東北地區所有站點∑T5－9和ΔT5－9歷年序列分布曲線均滿足正態性。因此，可以引入冷害氣候風險概率的概念，用正態分布密度函數揭示各地發生延遲型冷害的風險性大小。概率密度函數公式為:式中，一般冷害指標ΔT1和嚴重冷害指標ΔT2可參見表1。分別計算各站點的一般冷害和嚴重冷害的風險概率(F1和F2)，其值越大，表明發生延遲型冷害的風險性越大;反之，發生低溫冷害的風險越小。
2．1．3冷害氣候風險指數冷害氣候風險指數是冷害強度和冷害發生頻率的綜合指標［16］，能較客觀地反映冷害的風險程度。將每個臺站出現冷害的年份按一般冷害和嚴重冷害分為兩組，求出每組達到相應冷害等級的ΔT5－9的頻數Di和組中值Hi，再按式(5)計算冷害氣候風險指數RI，其中n為總年數:
2．1．4障礙型冷害頻率以上3類指標都只能反映延遲型冷害風險大小。但用于判斷障礙型冷害發生與否的數據序列是非連貫的，因此無法利用概率密度函數求解風險概率。由于本研究數據屬大樣本時序(超過30)，故可用歷史發生頻率反映障礙型冷害風險程度。分孕穗期和抽穗開花期分別統計不同等級障礙型冷害頻率，即發生相應冷害的年份總頻數占總年數的百分率(同時發生不同程度同種障礙型冷害時不重復統計)。孕穗期和抽穗開花期水稻障礙型冷害綜合頻率由相應的輕度、中度和重度障礙型冷害分別賦予0．2，0．3和0．5權重加權平均求和得到，分別記為scdf1和scdf2。
2．2承災體脆弱性評估指標某地區水稻對低溫冷害反應的脆弱性不僅取決于當地水稻生產布局，還與當地水稻生產水平占整個研究區水平的比例有關。因此本文的承災體脆弱性評估模型從承災體物理暴露性和區域抗災性能兩指標來構建。
2．2．1水稻物理暴露性(Ve)物理暴露性的評估指標可分數量型和價值量型兩種［8］。本文采用相對水稻面積作為承災體物理暴露性指標，定義相對水稻面積為各縣(市)水稻種植面積與其行政范圍國土面積之比。水稻種植密度越大，暴露性越大，一旦遭遇生育期的低溫，則水稻產量損失的可能性也就越大。
2．2．2抗災性能指數(Vd)抗災性能反映的是區域人類社會為保障承災體免受、少受某種災害威脅而采取的基礎的及專項的防備措施力度大?。?］。目前對抗災性能指數的定義多以產量為基礎，有的用實際單產與理論極大單產的比值(K)來表示，其中理論極大單產可用歷史最高單產或光溫產量替代［17－19］;有的是為作物歷年趨勢產量序列隨時間的一元線性回歸方程斜率，即生產趨勢指數(PT)［20］;有的為區域單產占全研究區單產總和的平均值所代表的區域農業水平指數(AL)［21］;還有利用歉年受災率與相對波動產量樣本序列的相關性來比較各地區間抗災性能的強弱［22］，其中受災率與受災面積與作物播種面積有關。由于單獨的水稻冷害受災面積資料相對缺乏，本文僅對比計算了K，PT和AL這3種指數與各地區多年平均單產的相關系數，結果分別為0．597，0．899和0．138。AL能代表某一地區相對于全區域的生產實力，當發生全域性嚴重氣象災害導致普遍減產時，區域農業水平越高表明當地防災抗災能力越強。因此本研究選擇AL作為區域抗災性能指數。
2．3承災體災損度評估指標
作物產量受到光、溫、水等氣象要素及其他生態環境影響。對于農業氣象風險損失度的評估方法，國內多以建立作物產量災損風險評估指標和模型為主。以前人研究為基礎，本文選擇歷年平均減產率、災年減產率變異系數、不同減產率范圍出現的概率和災損減產風險指數四方面指標綜合評估水稻災損度風險大小。
2．3．1平均減產率災年的水稻減產率可以反映某地區水稻受災導致的產量損失的平均水平。參照表1，定義減產率大于5%的年份為災年，減產率5%～15%的為一般減產年，減產率大于15%的為嚴重減產率。按式(6)－(7)計算研究區各縣(市)不同減產程度的平均減產率。
2．3．2災年減產率變異系數減產率變異系數大的地區說明水稻輕度減產或重度減產的年份均很多，生長環境相對脆弱，受到外界條件影響而減產的風險更大。本文定義減產率大于5%的年份為災年，按式(1)計算災年水稻減產率變異系數CVl，以描述災年中歷年水稻產量損失的波動程度。
2．3．3減產風險概率作物產量形成過程的不確定部分主要由氣候因素的波動所造成。由此推斷，分解得到的相對氣象產量(即減產率)序列也可能具有正態性分布的特點，因此可計算減產率風險概率。按式(2)，(8)－(9)求算東北三省各縣(市)減產率風險概率。
2．3．4災損風險指數與冷害氣候風險指數相似，災損風險指數也是減產幅度和減產頻率的綜合反映，因而可以較客觀全面的反映低溫冷害的災損風險程度。按式(5)對一般減產率和嚴重減產率出現頻率及組中值乘積求和，得到冷害災損風險指數RIl。
2．4東北水稻低溫冷害風險綜合評估模型
2．4．1冷害風險綜合評估模型建立綜合評估模型之前，需按式(10)對各單項評價指標進行標準化處理以消除量綱差異。其中xi和xi''''分別為標準化前后的評價指標值。
2．4．2指標權重的確定熵值法和層次分析法分別為應用較廣的客觀賦權和主觀賦權方法，兩者各有利弊。為融合兩者優點、避免其不足，本文采用基于這兩種方法的綜合賦權法確定各評價指標權重，使得權重的確定更加科學合理。熵值法得到的權重(wE)由指標數值直接通過數學模型得到，本文重點說明AHP確定權重(wA)的打分原則。在參考專家經驗［3，25］的基礎上，本文認為重要性致災因子危險性＞水稻脆弱性＞水稻災損度。因為致災因子危險性的低溫冷害針對性強，而水稻災損度無法實際指代低溫冷害這單一災種造成的損失。在對單項評價指標的重要性判定上基本保持等權重原則，但需要體現出嚴重冷害重要性大于一般冷害，障礙型冷害重要性大于延遲型冷害;風險指數(RIh和RIl)因綜合考慮了致災強度和頻率兩方面，故打分相對較高。賦權過程在AHP分析軟件yaahpV6．0中實現。經檢驗，Risk，Hazard，Vulnerability和Losses的判斷矩陣的隨機一致性比率分別為0．0088，0．0653，0．0000和0．0257，均滿足小于0．1的一致性要求，表明權重分配是合理的(風險評估判斷矩陣表略)。令綜合權重W=λwA+(1－λ)wE，其中λ為主觀偏好系數;1－λ為客觀偏好系數，且0≤λ≤1。本文確定λ=0．6。由此得到的評估指標熵值法權重、AHP權重及綜合權重值如表3所示。
3東北三省水稻低溫冷害綜合風險區劃
3．1基于不同冷害風險要素的風險區劃
對計算得到的致災因子危險性、承災體脆弱性及承災體災損度綜合評估指標值分別通過自然斷點法進行等級劃分，得到基于不同要素的冷害風險區劃圖(圖2(a)－(c))。從空間分布(圖2(a))來看，冷害致災因子危險性風險具有從東北向西南方向逐漸減弱的顯著趨勢。黑龍江省黑河、牡丹江和吉林省延邊州、通化地區的水稻生長季內熱量條件較少且穩定性較差，在氣候條件上具有較高的發生冷害風險的可能。除西南部地區以外，黑龍江省其他地區水稻也可能有中等程度遭受低溫冷害影響的風險。吉林省中西部地區及遼寧全省熱量條件充足，發生冷害的氣候風險概率很低。黑龍江省虎林、雙鴨山、寶清、佳木斯北部及哈爾濱中部地區，吉林省白城及吉林地區和遼寧省盤錦、沈陽和營口地區的水稻物理暴露性相對較大，而區域抗災性能由北致南大體逐漸加強(圖略)。綜合起來，如圖2(b)所示，水稻脆弱性較強風險區主要集中在水稻物理暴露性較大的東北平原地區。從圖2(c)可知，東北地區水稻災損度風險也存在明顯的地域性差異。黑龍江省東北及西部地區受災后水稻產量穩定性較差，減產風險概率較高。遼寧大部分地區及吉林省中部地區水稻災損度風險較低。東北西部部分地區的中等災損度風險可能來源于農業干旱的影響。
3．2綜合風險區劃
由綜合風險評估指標等級區劃圖(圖4)可知，東北水稻冷害高風險區位于黑龍江黑河北部、佳木斯北部、牡丹江東南部以及吉林延邊州東部地區。黑龍江北部及吉林東部大范圍地區都因冷涼的氣候具有較高的水稻冷害風險。吉林省西部及遼寧省大部分地區熱量條件充足且穩定，冷害風險較低，僅在水稻暴露性較高的大洼和營口地區可能存在一定冷害風險。3．3冷害綜合風險評估及區劃驗證根據先前對研究區1961－2012年各地不同程度延遲性冷害和障礙性冷害的辨識結果，選擇1964，1965，1966，1969，1972，1976，1977，1981，1986，1987，1989，1995，2002，2003及2009年作為典型冷害年，統計各地冷害年平均減產率，并對各縣(市)災年平均減產率與冷害綜合風險指數Risk平均值的相關性進行分析，以驗證冷害綜合風險指數的數值科學性。由圖3可知，冷害綜合風險指數與典型冷害年水稻單產平均減產率的回歸關系顯著，決定系數R2為0．483，達0．01極顯著相關水平(n=133)。因此，由致災因子危險性、承災體脆弱性和災損度構建的冷害綜合風險評估模型在數值上可靠，可一定程度反映冷害造成的水稻減產程度。除此以外，本文還利用災害頻率分布法對冷害綜合風險區劃進行空間分布的合理性驗證。統計1961－2012年辨識有任意類型冷害發生的地點和年份。如同年某一地區同時發生不同程度或不同生育期障礙型冷害，或發生混合型冷害(延遲型和障礙型冷害并發)，均記為一次任意冷害。求算研究區各地任意冷害頻次占總年份的百分比，利用IDW插值法得到1961－2012年水稻任意冷害年發生頻率分布(圖5)。對比圖4和圖5可知，任意冷害發生頻率超過60%的區域與冷害綜合風險區劃中較高以上風險區域基本一致，從空間尺度證明了本文冷害綜合風險評估模型的準確性，體現了其應用價值。
4結論與討論
