基于Copula理论的多维致灾因子风险评估技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘雪琴等 著

图书标签:

• Copula理论
• 风险评估
• 致灾因子
• 多维分析
• 自然灾害
• 灾害风险管理
• 空间统计
• 概率模型
• 地理信息系统
• 风险评估技术

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030543448

版次：1

商品编码：12214641

包装：平装

丛书名： 自然灾害损失恢复力风险评估理论与实践丛书

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：152

字数：240000

正文语种：中文

内容简介

　　《基于Copula理论的多维致灾因子风险评估技术研究》以多维致灾因子风险评估技术为主题，重点阐述了自然灾害风险评估中多维风险评估方法的研究进展和Copula理论在多致灾因子风险评估中的应用。主要内容分为两大部分，“第1部分：基本理论和方法”系统介绍了自然灾害风险评估的发展历程，Copula联结函数的构建方法、参数估计和检验方法等；“第2部分：实例研究”针对多个灾害案例，建立了基于成灾机理的主要致灾要素序列，构建相应的多维联合概率模型，进行了多维联合分布理论和方法在不同灾种风险评估中的应用研究。

内页插图

目录

目录
第1部分 基本理论和方法
1 绪论 003
1.1 研究背景与意义 003
1.2 自然灾害风险分析及发展历程 007
1.3 致灾因子的危险性分析 018
1.4 本书的研究内容 019
2 单变量的概率风险分析方法 023
2.1 概率风险 023
2.2 风险分析中常用的单变量分布 025
2.3 单变量分布的拟合优度检验 028
3 多维的概率风险分析方法 030
3.1 多维分析方法及评述 030
3.2 联合分布理论及联结函数 034
3.3 Copula联结函数的分类 039
3.4 变量间相关性度量指标 040
3.5 最优联结函数的识别和模型检验 042
3.6 联合概率分布和重现期 045
3.7 本章小结 048
第2部分 实例研究
4 沙尘暴致灾因子选择及二维变量分析法的比较 053
4.1 沙尘暴的定义和分级标准 053
4.2 沙尘暴灾害发生机理分析 054
4.3 基于致灾机理的致灾因子分析 064
4.4 二维致灾变量的选取 074
4.5 基于线性回归的二维变量分析方法 077
4.6 基于Copula函数的二维联合分布 080
4.7 两种二维变量分析法计算结果的比较 091
4.8 本章小结 092
5 基于预警指标的强沙尘暴二维联合重现期研究 094
5.1 变量选取 095
5.2 构建联合分布 096
5.3 联合重现期 099
5.4 基于联合重现期的风险分析 104
5.5 本章小结 106
6 基于发生机理的强沙尘暴三维联合重现期研究 108
6.1 三维Archimedean Copula函数 108
6.2 因子选取与资料来源 110
6.3 边缘分布模型的确定 112
6.4 联合分布和重现期 114
6.5 本章小结 118
7 基于联合重现期的洪水遭遇风险分析 120
7.1 洪水遭遇风险分析 121
7.2 研究区域与资料来源 121
7.3 模型构建和计算 122
7.4 本章小结 125
8 基于预警指标的海冰灾害联合重现期研究 126
8.1 海冰灾害致灾要素分析 127
8.2 研究区域与资料来源 128
8.3 模型构建和计算 129
8.4 结论与讨论 135
9 总结与展望 137
9.1 主要研究成果总结 137
9.2 讨论与展望 139
参考文献 142

前言/序言

　　近年来，我国自然灾害发生频率、相应损失均明显增加，成为制约区域经济可持续发展的一个重要因素。作为随机事件，自然灾害的发生机理非常复杂，主要的致灾因子往往不止一个，并且具有多方面的特征属性。在自然灾害防范中，多个致灾因子联合、叠加出现的概率，是各类工程在风险防范中正确选定设防标准的关键问题。
　　如何准确、客观、高效地评估多致灾因子协同作用下的自然灾害发生概率和风险大小，是减缓或扭转灾害风险持续增长趋势的前提基础。目前的单变量分析方法无法全面客观地反映灾害的真实特征，常用的多维联合分布的研究方法又受诸多不足的限制，尚不能很好解决这一问题。
　　本书结合国家重大科学计划、自然科学基金、海洋公益性行业科研专项等项目，系统地介绍基于致灾因子的风险评估研究进展、多变量联合概率方法研究现状和金融保险领域常用的Copula联合分布理论方法，探讨自然灾害风险评估中多维计量方法的改进和Copula联合分布理论方法在多维致灾因子风险评估中的应用。本书的主要研究成果如下：
　　（1）综述了自然灾害风险评估研究进展、单变量致灾因子分析方法、多维致灾因子联合概率分析方法研究的进展。概述了多维风险评估方法的发展历程和Copula联合函数理论在自然灾害风险评估中的应用。
　　（2）系统介绍了Copula联结函数的构建方法、参数估计和检验方法；阐述了Copula函数方法在多维致灾因子风险评估中的优势和局限性。
　　（3）进行了Copula联结函数在自然灾害风险分析中的多维构建。
　　（4）进行了多要素变量的观测及协同致灾机理分析；建立了不同灾种基于成灾机理的主要致灾要素序列。
　　（5）构建了不同灾种下小样本离散型分布和多要素连续型联合分布特征的多维联合概率分布模型。基于灾害出现频次和强度的分布特征，首先构建致灾要素的边缘分布，然后结合多维致灾要素的联合概率分布特征和灾害要素间非线性非对称性的相关结构研究，通过敏感性分析，综合灾害事件发生频次，建立能够描述灾害变量间不同相关结构的多维复合联合分布模型。
　　（6）基于多个实际灾害案例，进行了多维联合分布理论和方法在自然灾害风险评估中的应用研究。
　　本书的创新性表现在以下几个方面：
　　（1）基于自然灾害发生机理，将金融领域应用成熟的联合函数理论和方法引入自然灾害风险评估中。
　　（2）通过致灾因子影响机理和Copula函数模型联合分布相结合的研究，有效减少了灾害风险评估中的假设和主观性，提高定量化程度，使风险评估结果更加精确。
　　（3）拓展了Copula联结函数理论和方法在多维自然灾害风险分析中的应用。
　　在本书撰写过程中，作者力求科学、系统地阐述基于Copula理论的多致灾因子风险评估技术，但受作者的时间、能力等诸多因素的限制，本书难免存在缺失，乃至错误之处，敬请广大读者不吝批评和指正。

好的，这是一份图书简介，严格按照您的要求撰写，旨在介绍一本与“基于Copula理论的多维致灾因子风险评估技术研究”主题无关的图书内容。 --- 图书名称：气候变化背景下北方地区农业水资源可持续利用与管理策略 内容简介 本书深入探讨了在全球气候变化背景下，中国北方地区农业生产所面临的水资源短缺与利用效率低下等严峻挑战。全书聚焦于构建适应未来气候情景的农业水资源可持续管理体系，旨在为区域水资源规划、农作物品种选择及灌溉技术优化提供科学依据和决策支持。 第一部分：气候变化对北方农业水资源系统的影响评估 本部分首先梳理了近几十年来中国北方地区气候要素（气温、降水、蒸发等）的变化趋势及其不确定性。重点分析了气候变暖、降水格局改变以及极端天气事件（如干旱、洪涝）频发对区域农业需水量的动态影响。研究引入了多种气候模型情景（如RCPs和SSP），对未来不同时间段（短期、中期、长期）的农业水资源承载力进行了定量评估。 章节内容涵盖： 1. 北方地区气候变化特征分析： 基于气象观测数据和再分析资料，揭示北方地区气候变暖速率、季风降水波动及极端事件频率的统计学规律。 2. 农业需水过程模拟与修正： 采用改进的作物系数（Kc）和蒸散量模型，结合遥感反演的植被指数，精确计算不同土地利用类型和主要作物的实际需水负荷。 3. 水资源平衡与短缺风险预警： 构建了区域尺度的水资源供需平衡模型，识别了主要灌区和生态脆弱区的潜在缺水临界点，并建立了基于多指标的水资源安全预警指标体系。 第二部分：农业用水效率提升与节水灌溉技术集成 面对日益紧张的水资源供需矛盾，本部分着力于提升现有农业灌溉体系的用水效率。研究内容横跨农艺措施、工程技术与管理模式创新三大领域。 详细阐述了先进的节水灌溉技术在北方干旱、半干旱地区的适应性。包括精准滴灌、地下滴灌（SDI）技术的优化布局与运行参数标定；压力补偿式微喷灌系统在丘陵果园和经济作物区应用的技术瓶颈突破。特别关注了水肥一体化（Fertigation）在提高作物养分吸收效率和减少水肥流失方面的集成效益。 农艺措施方面，本书深入探讨了土壤保墒技术（如覆盖栽培、秸秆还田）对减少土壤水分蒸发的作用机制。同时，结合北方特色作物（如玉米、小麦、马铃薯）的需水特性，提出了基于水分胁迫指数的灌溉决策模型，实现了从“看天灌溉”向“精准灌溉”的转变。 第三部分：水资源优化配置与可持续管理模式创新 本部分将目光投向宏观管理层面，旨在建立适应气候变化和水资源约束的跨区域、跨部门优化配置框架。 研究提出了多目标决策分析方法，以期平衡农业生产、生态用水和城乡生活用水之间的需求冲突。引入了水权交易和水权市场机制在农业节水激励中的潜力分析。侧重于构建流域尺度的水资源管理方案，特别是针对跨省界河流和地下水超采区的综合治理策略。 创新性地探讨了“气候智能型农业”（CSA）框架在北方地区的落地实践。这包括： 1. 耐旱作物品种筛选与推广： 基于分子标记和环境适应性测试，推荐在不同气候区具有高水分利用效率的作物品种组合。 2. 信息技术赋能的水资源管理： 整合物联网（IoT）、遥感监测和大数据分析，建立“天空地”一体化的农业水文信息服务平台，为灌区管理者提供实时、高精度的决策支持。 3. 制度创新与激励机制： 评估了水价形成机制、用水定额管理以及政府补贴政策对农民节水行为转变的长期驱动效应。 第四部分：北方地区农业水资源可持续发展的政策建议与未来展望 最后一部分总结了研究成果，并面向政策制定者提出了切实可行的建议。探讨了在资源环境约束日益收紧的未来，如何通过体制改革、技术升级和公众参与，保障北方地区农业的长期粮食安全和水资源的可持续利用。本书展望了智慧农业、再生水回用等前沿技术在未来农业水管理中的应用前景。 本书内容详实，数据可靠，理论分析严谨，结合了大量的北方地区实地调研数据和模型模拟结果，是水利工程、农业经济、资源环境科学领域研究人员、规划设计人员以及政府管理部门的重要参考读物。 ---

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据建模和统计分析有着浓厚兴趣的在校学生，在学术研究的道路上，我一直渴望找到能将理论知识与实际问题紧密结合的工具和方法。这本书的书名，尤其是“Copula理论”，瞬间抓住了我的注意力。Copula函数在多元统计分析中，以其能够独立刻画边缘分布和联合分布的优势，在风险耦合、依赖关系建模方面展现出巨大的潜力。我对书中所述的“多维致灾因子风险评估技术”充满了期待，希望它能够提供一套清晰、系统化的方法论，指导如何运用Copula理论来构建多维致灾因子的联合风险模型。我非常想知道，书中是如何处理不同类型、不同量纲的致灾因子的？是否会涉及降雨量、地震烈度、经济波动、社会不稳定等多种异质性因素的耦合分析？更重要的是，我希望这本书能够给出具体的算法实现步骤，或者至少提供一些可供参考的开源代码，这样我才能将理论付诸实践，在我的研究项目中使用这些技术。

评分☆☆☆☆☆

我对自然灾害的成因和影响一直保持着极大的关注，尤其是在当前气候变化日益加剧的背景下，极端天气事件频发，给我们的社会带来了巨大的挑战。这本书的书名，“基于Copula理论的多维致灾因子风险评估技术研究”，虽然听起来比较偏向技术理论，但我相信它背后所蕴含的研究成果，能够为我们理解和应对自然灾害提供新的视角。我非常好奇，书中是如何将Copula理论这种统计工具，应用于分析如台风、地震、洪水、干旱等多种自然灾害因子之间的相互作用的。是可以通过分析它们发生的时空相关性，还是它们对同一地理区域造成影响的耦合效应？我希望这本书能够提供一些具体的模型构建思路，以及对不同致灾因子耦合强度进行量化的方法。如果书中能够结合实际的地理区域，比如某个易受多种灾害影响的地区，进行案例分析，展示如何通过这本书中的技术来评估该区域的多维致灾风险，并提出相应的减灾对策，那将对我了解如何更科学地进行防灾减灾工作非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名虽然略显学术，但光是“多维致灾因子”和“风险评估”几个词，就已经勾起了我对现实生活中各种不确定性风险的好奇心。我一直觉得，很多灾难的发生并非单一因素的孤立作用，而是多种因素交织、叠加的结果。比如，一场突如其来的洪水，可能源于持续的暴雨，也可能伴随着上游水库的泄洪，甚至还可能因为地质结构不稳定而加剧了土壤侵蚀，最终导致大规模的山体滑坡。这本书如果能深入探讨这些复杂的多维联动机制，并在此基础上提供一套严谨的评估方法，那对我这样的普通读者来说，无疑是极具启发性的。我尤其期待书中能在案例分析部分，选取一些广为人知的典型灾难事件，用书中的理论框架进行剖析，让我能更直观地理解抽象的理论是如何应用于实际的。如果书中还能触及一些前沿的风险管理策略，或者对未来潜在的、新兴的致灾因子进行预测和预警，那就更值得我深入研究了。毕竟，了解风险的根源，才能更好地规避风险，保护自己和家人。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对跨学科研究充满热情的独立学者，我的研究领域涉及社会学、经济学和环境科学的交叉。我一直在寻找能够将看似无关的社会经济因素与自然环境因素相结合，以更全面地理解复杂系统风险的理论框架。这本书的书名，“基于Copula理论的多维致灾因子风险评估技术研究”，引起了我极大的兴趣。Copula理论所能捕捉到的变量间非线性依赖关系，恰恰是我在研究社会经济脆弱性与环境灾害相互作用时常常遇到的难题。我希望这本书能够展示如何将社会指标（如人口密度、贫困率、基础设施建设水平）、经济指标（如GDP、产业结构、贸易开放度）与环境指标（如气候变化参数、土地利用方式、生物多样性）等“多维致灾因子”纳入Copula模型进行联合风险评估。我特别想知道，书中是如何处理这些异质性数据的，以及如何解释Copula模型所揭示的致灾因子之间的复杂耦合机制。如果书中还能探讨如何将这种风险评估结果，转化为政策建议，以指导可持续发展和风险治理，那将是对我研究的巨大推动。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融领域工作的风险管理从业者，我每天都在与各种风险打交道，其中最令人头疼的就是风险之间的相互影响和传染。单一风险的评估相对容易，但当多个风险同时发生，或者一个风险的出现引发其他风险时，情况就会变得异常复杂。这本书的书名，“多维致灾因子风险评估技术”，听起来就像是为我量身定做的。我迫切希望这本书能够深入剖析不同金融风险（如信用风险、市场风险、操作风险等）之间的内在联系，并提出有效的量化方法。特别是“Copula理论”，我了解到它在刻画非线性、高阶的依赖关系方面表现出色，这正是传统线性相关性分析所无法比拟的。我希望书中能通过实际的金融案例，演示如何利用Copula模型来构建多维风险场景，并评估其对资产组合的整体影响。如果书中还能提供一些关于如何基于Copula理论进行压力测试和情景分析的指导，那将对我更好地理解和应对系统性风险提供宝贵的参考。