CN102741895A - 自动进行位置相关的自然灾害预报的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自动进行的与位置相关的自然灾害影响预报的预报系统(5)和方法,其中,通过设置的测量站(401,……,422)来测量自然灾害事件。确定与自然灾害相关联的具体地壳构造、地形或气象条件的位置相关的测量参数,并且触发测量参数的临界值,以针对关注区域内的预报的灾害事件的影响生成专用事件信号(31/32)。具体地,信号生成基于关注区域内的受影响人口或对象。
Description
技术领域
本发明涉及一种自动进行位置相关的自然灾害和灾害影响预报的系统和方法,其中,通过设置的测量站来测量自然灾害事件,确定与自然灾害相关联的具体地壳构造、地形或气象条件的位置相关的测量参数,并且触发测量参数的临界值,以针对与灾害事件相关联的具体灾害情况或者针对关注区域内的预报的灾害事件的影响生成专用事件信号。具体地,本发明涉及各种类型的热带气旋、地震、洪水、火山爆发和地震海啸。此外,专用事件信号具体地针对各种类型的自动报警系统和破坏保护系统生成,如保险行业和再保险行业。
背景技术
每年,自然灾害(也称为热带气旋(例如,飓风、台风、热带风暴)、地震、洪水、火山爆发和地震海啸等)给世界上各个地方带来了严重破坏。大多数这样的灾害事件的发生几乎都不能长期预测。甚至时间上很近的事件的漂移点的精确位置(或者,移动事件如正在发生的气旋的精确跟踪)都通常难以在几个小时和几天的时间内预测。2008年,自然灾害在全世界范围内夺去了234800条人的性命,并且造成了总计大约2590亿美元的损失。然而,保险仅覆盖由于自然灾害而产生的总损失的很小一部分(2008年为447亿美元),这是由于对于很多大的损失可能性,未投保的部分很大——即使在发达的保险市场中也是如此。很多资金差额由公共部门来承担,包括(i)支付紧急花费(避难所、紧急供电、关键供给等),(ii)支付关键资产/基础设施的重建,(iii)提供税收刺激以恢复经济。然而,这些关键行为增加了政府的赤字和困境:应当如何为这些紧急花费提供资金?可能的解决方案可以通过以下措施来实现:预算资源、缩减其他需要、内部财政措施(即,更高的税收)、外部财政措施(即,新的市政债务)。很明显,对于具有巨大影响的自然灾害事件,所有这些措施都会带来新的问题。
因此,由于经济损失与保险损失之间的巨大缺口,急需要有新的风险转移方案。使用参数风险转移系统可以提供这些问题的解决方案。参数保险使用透明触发来给购买者交付大量非可收回资金。优点在于,资金的快速交付提供了流动性和资金,固定的保险费使得能够对必然性进行预算,合同可以是多年的,以辅助立法过程,并且,不同于债务,合同没有偿还并且对信用没有负面影响。参数赔偿能够根据州政府的需要来定制也很重要。
具体地,本文档中给出的示例具体描述了热带气旋和地震,这是因为这些类型的自然灾害每年给人身和财产造成最大的破坏。飓风是被称为“热带气旋”的气象现象中最严重的种类。飓风,如所有热带气旋,包括预先存在的天气扰动、暖热带海洋、湿气和在高处的相对较轻的风。如果合适的情况持续足够长时间,则它们可以组合以产生与该现象相关联的烈风、难以置信的波、倾盆大雨以及洪水。因此,热带气旋的形成及其生长成如飓风要求:1)预先存在的天气扰动;2)大约45m深、至少26℃的海洋温度;以及3)遍及大气的整个深度的相对较轻的风(低空风切变)。通常,当热带风暴和飓风的热和湿气来源被切断(如,当它们在陆地上移动时发生)或者它们遇到强的风切变时,热带风暴和飓风被削弱。然而,如果被削弱的飓风移动到更有利的区域中,则被削弱的飓风可能会重新增强。陆地下降飓风的残留部分仍然可能产生巨大的破坏。每年,大西洋、加勒比海和墨西哥湾上平均形成十个热带风暴。其中,很多热带风暴都保持在海洋上。每年,这些风暴中的六个风暴变成飓风。以平均3年为周期,大约五个飓风袭击例如美国海岸线,从德克萨斯到缅因的任何地方,夺去大约50至100人的性命。其中,通常,两个是主要飓风(大于110mph的风)。热带气旋的强度通常是相对术语,因为较低类别的风暴有时可能比较高类别的风暴造成更大的破坏,这取决于它们袭击的是哪里、它们与什么其他天气特征相互作用、它们带来的具体危害以及它们移动地多慢。实际上,热带风暴还可能产生严重的破坏和生命丧失,这主要是由于洪水。通常,如果来自这些风暴的风达到34kt,则会给气旋命名。在现有技术中,可以找到不同的系统来预报热带气旋风。M.Demaria在“EstimatingProbabilities of Tropical Cyclone Surface Winds”(X-002297474 EPO)或者M.Demaria和J.Kaplan在“An Updated Statistical Hurricane IntensityPrediction Scheme(SHIPS)for Atlantic and Eastern North PacificBasins”(XP-008035846)中示出了一种可能性。两个系统都描述了气旋路径和强度的蒙特卡罗生成,得到了给定位置和时间的特定风强度的出现概率。
类似于气旋预报系统,地震预报系统或地震影响预报系统应当是能够生成如下预测的系统,分别预测特定量级的地震是否会在特定时间(或其范围)在特定地点发生以及地震会对什么种类的对象产生什么破坏。地震是地球表面(包括海洋底部)的振动,随后是随时间建立的地壳内的地震应力能量的突然释放。应力能量的这种释放通常通过大质量岩石的沿着地球内的裂缝(“断层”)的位移产生。对于较大的地震,有较大量的能量释放,因此有断层的较大的破裂。具体位置的地面摇动取决于地震的大小、距离地震源的距离和该位置处的局部土壤情况。地震可能导致大量的生命损失、对建筑物及其内部的摇动破坏、商业的中断、山崩、液化和点燃大火。MMI强度测量标准是十二级等级,总体上描述了地震在具体位置处的影响。等级的较低级通常涉及人感觉地震的方式。等级的较高级基于观察到的结构破坏和地面破坏。为此,仅使用MMI等级VII和更高等级,其通常可以描述为非常强(VII)、破坏性的(VIII)、毁坏性的(IX)、惨重的(X)、非常惨重的(XI)和灾难性的(XII)。为此,使用公布的经验关系根据谱加速度和PGV来计算MMI。
不管最近几年在现有技术的系统中的任何进步,科学地可再现的预测难以进行,并且还不能具体到小时、天或月做出。仅对于很好地理解的地质学断层,地震灾害评估地图可以估计给定大小的地震可能在若干年内影响给定位置的可能性以及它会给该位置处的不同结构的对象带来哪种破坏。一旦地震已经开始,现有技术中有早期预警设备,其可以在主摇动到达给定位置之前提供几秒钟的报警。该技术利用了产生的各种类型的振动的不同速度的传播。在主地震之后,余震也是很可能的,并且通常在地震灾害响应规程中对其有计划。因此,专家的确建议一般的地震准备,尤其是在已知经历频繁或大型震动的区域,以防止在有或没有预警的情况下出现地震而带来受伤、死亡和财产损失。需要预测发生的地震或可能的地震对放置在该位置处的对象或居住在区域中的人的影响。一旦发生地震,需要借助于合适的信号传输来激活和控制警报系统和破坏修复系统。一旦可能发生地震,预报需要有正确的准备。在现有技术中,仅基于地震现象本身的物理测量的参数和公共可用的参数,系统使用所谓的地震影响(或破坏)指数来在数量上近似由地震对与不同的地理位置相关联的预定人口或对象造成的影响或破坏,例如,与建筑物、桥梁、高速公路、电力线、通信线路、工厂或发电厂有关的破坏,并且甚至近似非物理值,例如,商业中断、附随的商业中断值或受影响的人口。因而,可以使用作为预报系统的信号生成的一部分的影响参数来通过电子手段生成适当的警报或激励信号,其可以被发送给相关的模块和警报设备。关于另外的示例,可以参考专利文档JP60014316、GR1003604、GR96100433、CN1547044、JP2008165327、JP2008077299、US 2009/0164256或US 2009/0177500。然而,在现有技术中,高效的地震破坏预测和预防系统在技术上很难实现。它们可以包括例如地震检测单元或与单元一起的方法,以用于生成地震震源或震中的传播值。即使在震中区域内,通常也很难分别适当地衡量局部影响和影响值,这归因于不同的地质组成、受影响的对象到地面的通路以及受影响的对象的内部结构和组件。然而,很快地知道地震对区域内的受影响的对象的影响对于生成和向例如自动的紧急装置或破坏干预装置或系统和/或一般操作故障干预装置(如用于受影响的对象处的直接技术干预的监视装置、警报装置或系统)发送正确的激励信号或警报信号而言是很重要的。此外,现有技术的地震破坏预测和预防系统不是非常可靠,并且通常很慢。现有技术的其中一个问题是,由于在与地质组成相关联的地震领域中的低统计值、即大数定理,几乎不能正确地衡量系统的信号。最后,现有技术的这些系统的实现很昂贵并且极其耗费人力。
技术目的
本发明的目的是提供一种新的且更好的自然灾害预报系统和方法,其没有上述现有技术的缺点。具体地,本发明的目的是提供自然灾害预报和影响预报,以预测自然灾害的发生以及由自然灾害造成的对与不同地理位置相关联的人和对象的影响。此外,目的是生成可以很容易衡量的可靠的自然灾害预报和影响信号。适当的信号或值的生成应当在时间上是正确的,充分在发生自然灾害之前,或者由自然灾害的发生触发。在理想情况下,系统应当在操作期间是自适应的。影响值或信号应当表示由自然灾害给与不同的地理位置相关联的某些人口或对象造成的影响。具体地,本发明的目的是,提供一种用于在考虑到人口或对象的地理分布的情况下生成影响信号的自然灾害预报系统。
发明内容
具体地,这些目的通过本发明来实现,其中,借助于预报系统,通过设置的测量站来测量自然灾害事件,确定与自然灾害相关联的具体地壳构造、地形或气象条件的位置相关的值,并且触发临界值,以针对关注区域内的预报的灾害事件的影响生成专用事件信号,通过预报系统来收集历史灾害事件,并且,生成表示所述历史自然灾害事件的发生的时空图,并且将时空图保存在计算单元的存储模块中,所述时空图包括表示关注区域内的事件的地理位置和/或强度的多个点,针对关注的地理区域,借助于计算单元,基于所述时空图来确定地壳构造、地形或气象条件数据,所述条件数据给出了自然灾害事件依赖于距具体漂移点或漂移轨迹的距离沿着具体传播线路的传播,该具体漂移点或漂移轨迹依赖于地壳构造、地形或气象结构,通过设置的测量站测量关注区域内的自然灾害的漂移点或漂移轨迹的事件参数,并且将所述事件参数发送给预报系统来检测所述灾害事件的发生,其中,基于所发送的事件参数和条件数据生成覆盖区记录,所述覆盖区记录包括事件在关注区域上的传播,借助于计算单元来在关注的地理区域上建立网格,针对每个网格单元,基于覆盖区记录来生成所检测的自然灾害事件的量级值,其中,针对每个网格单元,通过系统来确定具体人群的人口,并且,基于所述人口,借助于插值模块来生成受损曲线的曲线因子,所述受损曲线反映与自然灾害事件的量级相关的受影响人口,其中,借助于覆盖区记录和所生成的受损曲线,针对每个网格单元生成受影响人口值,并且将受影响人口值分配给查找表,以给出自然灾害事件的受影响人口,并且,其中,如果借助于触发模块将在网格单元内的查找表的至少一个受影响人口因子触发为高于可限定阈值,则借助于触发模块来生成信号脉冲,通过自然灾害预报系统将所述信号脉冲作为控制信号发送给一个或更多个警报系统。作为实施方式的变体,借助于触发模块生成总的受影响人口信号,所述总的受影响人口信号包括累积的受影响人口因子,所述触发模块基于累积的总的受影响人口信号而触发。
在本发明的另一种实施方式中,针对每个历史事件,借助于第一蒙特卡罗模块来生成表示自然灾害事件的发生的多个新的时空图,其中,通过相关采样处理,根据来自漂移中心或者沿着历史轨迹的所述点来生成所述新的时空图的点,并且,借助于计算单元,基于所述时空图和所述新的时空图来确定所述地壳构造、地形或气象条件数据。所述相关采样处理可以是例如定向随机游走处理。在实施方式的变体中,多个新的自然灾害事件中的至少某些新的自然灾害事件可以例如具有与所述新的自然灾害事件的生成所基于的历史自然灾害事件的起始点不同的起始点。
在本发明的另外的一种实施方式中,针对所述时空图,借助于第二蒙特卡罗模块来生成一个或更多个覆盖区记录,其中,通过蒙特卡罗采样处理来生成新的覆盖区记录,并且,基于覆盖区记录和新的覆盖区记录来生成所检测的自然灾害事件的量级值。
在一种实施方式中,借助于灾害事件的覆盖区记录,针对网格中的所选单元中的每个单元,生成灾害强度分布或强度气候学数据,基于此,针对所选网格单元的每个单元,生成所检测的自然灾害事件的量级值。
在另一种实施方式中,针对历史自然灾害事件的时空图的可限定时间段,借助于按照发生的强度和/或年份对灾害事件进行分类的等级表来生成分布,并且,根据它们的分配年份,在新的时空图内,通过过滤模块来重新产生所述历史自然灾害事件的所述分布,根据它们发生的可能性,基于地壳构造、地形或气象条件数据来选择新的时空图的子集。
在另外的一种实施方式中,基于可限定的自然灾害事件分布图来生成每个所测量的事件参数的覆盖区记录,并且,通过插值模块给所述网格中的每个点分配概率,以给出给定地理位置和时间处的具体强度的发生概率。
在一种实施方式中,根据自然灾害事件的类型,通过预报系统的过滤模块来对所收集的历史自然灾害事件进行过滤,并且,基于所选类型的自然灾害事件来生成信号脉冲。可选类型的自然灾害事件可以包括例如地震、洪水、热带气旋、火山爆发和地震海啸。
在另一种实施方式中,表示灾害事件的强度的覆盖区记录包括与所收集的历史自然灾害事件中的至少某些历史自然灾害事件相关联的大气、地震或地形数据,所述大气、地震或地形数据限定历史自然灾害事件的历史覆盖区记录。
在另外的一种实施方式中,网格中的所选单元的量级值是根据与所选单元相关联的覆盖区记录数据和与相邻于所选单元的一个或更多个单元相关联的覆盖区记录数据中的至少一个来建立的。所选单元的量级值可以根据例如与所选单元相关联的覆盖区记录数据和与相邻于所选单元的一个或更多个单元相关联的覆盖区记录数据的加权平均来建立。
应当注意,除了根据本发明的方法,本发明还涉及一种用于执行该方法的预报系统和计算机程序产品。
根据本发明,这些目的具体是通过独立权利要求的特征来实现的。考虑到例示了当前认为是执行该方法的最佳方式的示意性实施方式的以下详细描述,本领域技术人员会很清楚另外的特征和优点。
附图说明
下文中,将参照附图对本公开内容进行描述,附图被给出仅作为非限制性示例,其中:
图1是示出了本发明的方法的一种实施方式的整体操作的示意图。
图2是示出了从1980年到2008年的自然灾难损失的图表。
图3是示出了最近的重大的自然灾害事件的经济损失的表格。
图4是示出了预报系统和方法使用的地震覆盖区(MMI)的图表。此外,还示出了由自然灾害覆盖区给出的所选城市方位。
图5是还示出了预报系统和方法使用的来自飓风Ike的风速登陆覆盖区和覆盖区内的相应人口分布的图表。
图6是示出了预报系统和方法使用的与人口密度有关的洪水覆盖区的图表。
具体实施方式
图1是示意性概述,示出了本发明的主题方法的一种实施方式的总体操作。用于自动进行位置相关的自然灾害预报和灾害影响预报的预报系统5借助于设置的测量站401、……、422来测量自然灾害事件,设置的测量站401、……、422测量与自然灾害相关联的具体地壳构造、地形或气象条件的位置相关的测量参数。如下所述,预报系统5触发测量参数的临界值,以针对关注区域4内的预报的灾害事件和灾害事件的影响生成31、32专用事件信号。自然灾害预报系统5包括受影响人口触发器,借助于该受影响人口触发器,可以触发和/或预报在关注的具体区域内有多少人口受到了自然灾害的影响。在附图标记11处,借助于预报系统5将覆盖区域分成网格,并且,在附图标记12处,借助于计算单元来确定每个网格单元内的人口。基于例如设置的测量站401、……、422的具体测量参数的地壳构造、地形或气象条件,可以在预报系统5内动态确定或静态限定网格单元。人口密度可以使用例如人口普查数据或其他适当的可得到的数据源由预报系统5来获得。在附图标记13处,借助于预报系统5生成受损曲线,其使事件的某个量级与受影响人口的百分比等同。可以在预报系统5中线性实现技术逼近,以使得检测到的事件越强,受影响人口的百分比越大。基于网格单元的具体地形或人口统计学或地质等结构,其他逼近也是可能的。如果通过预报系统5检测到了自然灾害事件,则在附图标记21处产生事件的覆盖区,表示在覆盖区域上事件的量级。
在附图标记22处,使用覆盖区来识别每个网格单元中的事件的具体量级是多少。为了获得灾害事件或即将到来的灾害事件的覆盖区,预报系统5收集历史灾害事件,并且,生成表示所述历史自然灾害事件的发生的时空图,并且将其存储在计算单元的存储模块中。所述时空图包括表示关注区域内的事件的地理位置和/或强度的多个点。针对关注的地理区域,借助于计算单元,基于所述时空图来确定地壳构造、地形或气象条件数据。所述条件数据给出了自然灾害事件依赖于距具体漂移点或漂移轨迹的距离沿着具体传播线的传播,该具体漂移点或漂移轨迹依赖于地壳构造、地形或气象结构。
通过预报系统5的设置的测量站401、……、422来检测关注区域内的自然灾害的发生或者即将发生,设置的测量站401、……、422测量所述灾害事件的漂移点或漂移轨迹的事件参数,并且将事件参数发送回预测系统5。基于所发送的事件参数和条件数据生成21覆盖区记录,所述覆盖区记录包括事件在关注区域4上的传播,其中,借助于计算单元来在关注的地理区域4上建立11网格。预报系统5针对每个网格单元基于覆盖区记录来生成所检测的自然灾害事件的量级值。
在附图标记23处,使用来自附图标记13的受损曲线和具体量级来估计每个网格单元中的受影响人口。在附图标记24处,确定所有网格单元中的受影响人口的总和。这被称为受事件影响的总人口。在附图标记25处,用值触发预报系统,并且,如果总的受影响人口大于252所选起始点,则生成事件信号。事件信号可以包括用于自动警报系统和破坏恢复系统的激励信号。这可以是现有技术中可用的各种系统,如自动泵、水闸、锁或闸门,如水闸门。具体警报信号装置专门激励辅助力或自动装置。其还可以包括用于基于财务的破坏保护或破坏掩护的激励信号,如在保险行业中,一旦出现该信号,则破坏的覆盖范围开始支付。作为实施方式的变体,触发器可以以如下方式来实现,该方式使得如果总的受影响人口高于商定的终点,则保险完全支付。否则,不生成用于激励保险的适当的事件信号。包括有受影响人口触发器的预报系统5被首先开发用于使用受损曲线的地震灾害,受损曲线将地面摇动强度(修改的麦氏震级)与受影响人口相关联(图4)。然而,预报系统可以被扩展以处理热带气旋,如飓风事件(图5),其中,受损曲线将风速强度与受影响人口和洪水灾害事件相关联(图6),其中,受损曲线使洪水深度与受影响人口相关联。
如图1中所示,用设置的测量站401、402、……、422来测量自然灾害事件。基于待检测的灾害事件,测量站401、402、……、422可以包括各种类型的仪器、测量装置和传感器。测量站401、402、……、422还可以包括基于卫星的模式识别,例如用以测量大气压力或者识别地震活动。预报系统5确定与自然灾害相关联的具体地壳构造、地形或气象条件的位置相关的值,以及基于临界值触发,以针对关注区域4内的预报的灾害事件的影响来生成专用事件信号。
如上所述,预报系统收集历史灾害事件,并且生成表示所述历史自然灾害事件的发生的时空图。例如,可以根据自然灾害事件的类型用预报系统的过滤模块对所收集的历史自然灾害事件进行过滤,并且,基于所选类型的自然灾害事件生成信号脉冲。可选类型的自然灾害事件例如可以包括地震、洪水、热带气旋、火山爆发和地震海啸。时空图保存在计算单元211的存储模块中。可以将表示灾害事件的历史轨迹或漂移点的多个时空图分配给所述灾害事件发生的年份,并且将其保存在计算单元的存储模块中,所述数据记录包括表示关注区域4内的事件的地理位置和/或强度的多个点。针对关注的地理区域,借助于计算单元,基于所述时空图来确定地壳构造、地形或气象条件数据,所述条件数据给出了自然灾害事件依赖于距具体漂移点或漂移轨迹的距离沿着具体传播线路的传播,具体漂移点或漂移轨迹依赖于地壳构造、地形或气象结构。通过专用的测量站401、……、423来检测关注区域内的自然灾害的发生,借助于测量站401、402、403、422、412、421、422来测量所述灾害事件的漂移点或漂移轨迹的事件参数。测量站401、402、403、422、412、421、422可以通过适当的接口耦接至中央系统5,具体地通过用于数据的无线传输或有线传输的网络接口来耦接。事件参数可以包括物理测量值,如温度、压力、风速等。通过预报系统基于事件参数和条件数据来生成21覆盖区记录。覆盖区记录包括事件的量级在覆盖区域上的的传播,其中,借助于计算单元来在关注的地理区域上建立网格,并且,针对每个网格单元,基于覆盖区记录来生成被检测的自然灾害事件的量级值。例如,可以基于可限定自然灾害事件分布图来生成每个测量事件参数的覆盖区记录,并且,用插值模块来给所述网格中的每个点分配概率,以给出在给定地理位置和时间处具体强度的发生概率。可以基于软件和/或硬件来实现插值模块。用于网格中的所选单元的量级值例如可以根据以下覆盖区记录数据中的至少一种覆盖区记录数据来建立:与所选单元相关联的覆盖区记录数据和与相邻于所选单元的一个或更多个单元相关联的覆盖区记录数据。
针对每个网格单元,通过预报系统5来确定具体人群类型的人口,并且,基于具体网格单元内的人口,借助于插值模块来生成受损曲线的曲线因子。受损曲线反映与自然灾害事件的量级相关的受影响人口。借助于覆盖区记录和所生成的受损曲线,针对每个网格单元生成23受影响人口值,并且将其分配给查找表,以给出自然灾害事件的受影响人口。如果借助于触发模块来将网格单元内的查找表的受影响人口因子中的至少一个触发为高于252可限定阈值,则借助于触发模块来生成31/32信号脉冲,通过自然灾害预报系统5将所述信号脉冲作为控制信号发送给一个或更多个警报系统31/32。取代所选单元,可以借助于触发模块来生成24总的受影响人口信号,所述总的受影响人口信号包括累积的受影响人口因子,所述触发模块基于累积的总的受影响人口信号而触发。结合警报系统31/32,触发模块可以耦接至财务交易处理,以基于受影响的市民有多少来补偿相应灾害的灾害影响破坏或购买人。如果没有借助于触发模块来将网格单元内的查找表的受影响人口因子触发为高于可限定阈值,则仍然可以生成251所述信号脉冲,并且通过自然灾害预报系统5来将其作为控制信号或操作信号发送,例如,作为对等信号发送,以使得可以在外部监视预报系统5的功能和技术累积。
此外,作为另外的实施方式变体,针对每个历史事件,通过第一蒙特卡罗模块来生成表示自然灾害事件的发生的多个新的时空图,其中,所述新的时空图的点是通过相关采样处理根据来自漂移中心或者沿着历史轨迹的所述点来生成的,并且,所述地壳构造、地形或气象条件数据是基于所述时空图和所述新的时空图借助于计算单元来确定的。此外,针对所述时空图,可以借助于第二蒙特卡罗模块生成一个或更多个覆盖区记录,其中,新的覆盖区记录是通过蒙特卡罗采样处理来生成的,而被检测的自然灾害事件的量级值是基于覆盖区记录和新的覆盖区记录来生成的。借助于灾害事件的覆盖区记录,可以针对网格中的所选单元中的每个单元,生成灾害强度分布或者强度气候学数据,基于此,针对所选网格单元中的每个单元,生成被检测的自然灾害事件的量级值。此外,有用的是,针对历史自然灾害事件的时空图的可限定时间段,系统借助于按照发生的强度和/或年份对灾害事件进行分类的等级表来生成分布,并且,根据它们的分配年份,在新的时空图内,通过过滤模块来重新产生所述历史自然灾害事件的所述分布,其中,根据它们出现可能性,基于地壳构造、地形或气象条件数据来选择新的时空图的子集。表示自然灾害事件的强度的覆盖区记录可以例如包括与所收集的历史自然灾害事件中的至少某些历史自然灾害事件相关联的大气、地震或地形数据,所述大气、地震或地形数据限定历史自然灾害事件的历史覆盖区记录。
Claims (15)
1.一种借助于预报系统(5)自动进行与位置相关的自然灾害预报和灾害影响预报的方法,其中,通过设置的测量站(401,……,422)来测量自然灾害事件,确定与所述自然灾害相关联的具体地壳构造、地形或气象条件的位置相关的测量参数,并且触发所述测量参数的临界值,以针对关注区域(4)内的预报的灾害事件和所述灾害事件的影响生成(31,32)专用事件信号,
其特征在于:
通过所述预报系统(5)来收集历史灾害事件,并且,生成表示所述历史自然灾害事件的发生的时空图,并且将所述时空图存储在计算单元的存储模块中,所述时空图包括表示所述关注区域内的所述事件的地理位置和/或强度的多个点,
针对关注的地理区域,借助于所述计算单元,基于所述时空图来确定地壳构造、地形或气象条件数据,所述条件数据给出了自然灾害事件依赖于距具体漂移点或漂移轨迹的距离的沿着具体传播线路的传播,所述具体漂移点或漂移轨迹依赖于所述地壳构造、地形或气象结构,
通过设置的测量站(401,……,422)来检测所述关注区域内的自然灾害的发生或即将发生,所述测量站(401,……,422)测量所述灾害事件的漂移点或漂移轨迹的事件参数,并且,将所述事件参数发送给所述预报系统(5),
基于所发送的所述事件参数和所述条件数据来生成(21)覆盖区记录,所述覆盖区记录包括所述事件在所述关注区域(4)上的传播,其中,借助于所述计算单元来在所述关注的地理区域(4)上建立(11)网格,针对每个网格单元,基于所述覆盖区记录来生成被检测的所述自然灾害事件的量级值,
针对每个网格单元,通过所述系统来确定(12)具体人群的人口,并且,基于所述人口,借助于插值模块来生成(13)受损曲线的曲线因子,所述受损曲线反映与自然灾害事件的量级相关的受影响人口,
借助于所述覆盖区记录和生成的所述受损曲线,针对每个网格单元生成(24)受影响人口值,并且将所述受影响人口值分配给查找表,以给出所述自然灾害事件的所述受影响人口,以及
如果借助于触发模块将网格单元内的所述查找表的至少一个受影响人口因子触发为高于可限定阈值,则借助于触发模块来生成(25)信号脉冲,通过所述自然灾害预报系统将所述信号脉冲作为控制信号发送(31,32)给一个或更多个警报系统。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,借助于所述触发模块来生成(24)总的受影响人口信号,所述总的受影响人口信号包括累积的受影响人口因子,所述触发模块基于所述累积的总的受影响人口信号而触发。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,针对每个历史事件,借助于第一蒙特卡罗模块来生成表示自然灾害事件的发生的多个新的时空图,其中,通过相关采样处理,根据来自漂移中心或者沿着历史轨迹的所述点来生成所述新的时空图的点,并且,借助于所述计算单元,基于所述时空图和所述新的时空图来确定所述地壳构造、地形或气象条件数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,针对所述时空图,借助于第二蒙特卡罗模块来生成一个或更多个覆盖区记录,其中,通过蒙特卡罗采样处理来生成新的覆盖区记录,并且,基于所述覆盖区记录和所述新的覆盖区记录来生成被检测的所述自然灾害事件的量级值。
5.根据权利要求1至4中的一项所述的方法,其特征在于,借助于所述灾害事件的所述覆盖区记录,针对所述网格中的所选单元中的每个单元,生成灾害强度分布或者强度气候学数据,基于此,针对所选网格单元中的每个单元,生成被检测的所述自然灾害事件的量级值。
6.根据权利要求1至5中的一项所述的方法,其特征在于,针对所述历史自然灾害事件的所述时空图的可限定时间段,借助于按照发生的强度和/或年份对所述灾害事件进行分类的等级表来生成分布,并且,根据它们的分配年份,在所述新的时空图内,通过过滤模块来重新产生所述历史自然灾害事件的所述分布,其中,按照它们发生的可能性,基于地壳构造、地形或气象条件数据来选择所述新的时空图的子集。
7.根据权利要求1至6中的一项所述的方法,其特征在于,基于可限定的自然灾害事件分布图来生成每个所测量的事件参数的所述覆盖区记录,并且,通过插值模块给所述网格中的每个点分配概率,以给出在给定地理位置和时间处的具体强度的发生概率。
8.根据权利要求1至7中的一项所述的方法,其特征在于,根据自然灾害事件的类型,通过所述预报系统的过滤模块来对收集的所述历史自然灾害事件进行过滤,并且,基于所选类型的自然灾害事件来生成所述信号脉冲。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,可选类型的所述自然灾害事件包括地震、洪水、热带气旋、火山爆发和地震海啸。
10.根据权利要求1或9中的一项所述的方法,其特征在于,表示所述自然灾害事件的强度的所述覆盖区记录包括与收集的所述历史自然灾害事件中的至少某些历史自然灾害事件相关联的大气、地震或地形数据,所述大气、地震或地形数据限定所述历史自然灾害事件的历史覆盖区记录。
11.根据权利要求1至10中的一项所述的方法,其特征在于,所述网格中的所选单元的所述量级值是根据与所选单元相关联的所述覆盖区记录数据和与相邻于所选单元的一个或更多个单元相关联的所述覆盖区记录数据中的至少一个来建立的。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所选单元的所述量级值是根据与所选单元相关联的覆盖区记录数据和与相邻于所选单元的一个或更多个单元相关联的覆盖区记录数据的加权平均来建立的。
13.根据权利要求1至12中的一项所述的方法,其特征在于,所述相关采样处理为定向随机游走处理。
14.根据权利要求1至14中的一项所述的方法,其特征在于,所述多个新的自然灾害事件中的至少某些新的自然灾害事件具有与所述新的自然灾害事件的生成所基于的所述历史自然灾害事件的起始点不同的起始点。
15.一种自然灾害预报和检测系统(5),用于自动进行位置相关的自然灾害预报和灾害影响预报,所述系统(5)包括设置的测量站(401,......,422)和至少一个触发模块,所述设置的测量站(401,……,422)用于测量与所述自然灾害或者即将来临的自然灾害相关联的具体地壳构造、地形或气象条件的位置相关的测量参数,所述至少一个触发模块用于触发所述测量参数的临界值,以针对关注区域(4)内的预报的灾害事件和灾害事件的影响生成(31,32)专用事件信号,
其特征在于:
所述预报系统(5)包括如下装置,所述装置用于收集历史灾害事件的数据并且生成表示所述历史自然灾害事件的发生的时空图,并且,所述预报系统(5)包括具有存储模块的计算单元,所述存储模块用于保存所述时空图,所述时空图包括表示所述关注区域内的所述事件的地理位置和/或强度的多个点,
所述计算单元包括数据处理单元,所述数据处理单元用于基于所述时空图来确定关注的地理区域的地壳构造、地形或气象条件数据,所述条件数据给出了自然灾害事件依赖于距具体漂移点或漂移轨迹的距离沿着具体传播线路的传播,所述具体漂移点或漂移轨迹依赖于地壳构造、地形或气象结构,
所述自然灾害预报系统(5)包括多个设置的具有测量传感器的测量站(401,……,422),用于测量所述灾害事件的漂移点或漂移轨迹的事件参数,并且,将所述事件参数发送给所述预报系统(5)的所述计算单元,其中,能够通过所述设置的测量站(401,……,422)和测量的所述事件参数来检测所述关注区域内的自然灾害的发生或即将发生,
所述自然灾害预报系统(5)包括如下装置(21),所述装置(21)用于基于所发送的所述事件参数和所述条件数据来生成覆盖区记录,所述覆盖区记录包括所述事件在所述关注区域(4)上的传播,其中,所述计算单元包括如下装置(11),所述装置(11)用于在所述关注的地理区域(4)上建立网格并且针对每个网格单元基于所述覆盖区记录来生成被检测的所述自然灾害事件的量级值,
每个网格单元包括借助于所述预报系统(5)确定(12)的具体人群的人口,其中,所述预报系统(5)包括插值模块(13),所述插值模块(13)用于基于所述人口来生成受损曲线的曲线因子,所述受损曲线反映与自然灾害事件的量级相关的受影响人口,
所述预报系统(5)包括查找表,所述查找表具有借助于所述覆盖区记录生成的分配给每个网格单元的受影响人口值,给出了所述自然灾害事件的所述受影响人口,以及
所述预报系统(5)包括触发模块(25),所述触发模块(25)用于在能够借助于所述触发模块将网格单元内的所述查找表的至少一个受影响人口因子触发为高于可限定阈值的情况下生成信号脉冲,并且,所述预报系统(5)包括用于通过所述自然灾害预报系统(5)将所述信号脉冲作为控制信号发送给一个或更多个警报系统(31,32)的装置。
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---|---|---|---|
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---|---|
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---|---|---|---|
CN201080061882.2A Active CN102741895B (zh) | 2010-01-19 | 2010-01-19 | 自动进行位置相关的自然灾害预报的方法和系统 |
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---|---|
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WO (1) | WO2011088891A1 (zh) |
ZA (1) | ZA201204664B (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104616093A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-05-13 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种地震灾害救援指挥调度系统及方法 |
CN104652347A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-05-27 | 胡余忠 | 山区非静态水体水位与淹没影响人口关系评价方法 |
CN105510971A (zh) * | 2016-02-18 | 2016-04-20 | 福建师范大学 | 一种基于随机漫步的地震数据异常检测方法 |
CN105787208A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-07-20 | 济南大学 | 一种基于gis的山洪灾害沿河受灾户数的估算方法 |
CN109343108A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-02-15 | 南京工业大学 | 一种体育场馆室外场地应急避难即时使用情况预测控制方法 |
CN109923575A (zh) * | 2016-11-07 | 2019-06-21 | 瑞士再保险有限公司 | 自动交通和驾驶模式识别和位置相关测量车辆事故的绝对和/或相对风险可能性的装置和方法 |
CN109997164A (zh) * | 2016-10-21 | 2019-07-09 | 瑞士再保险有限公司 | 提供基于到达间隔时间的测量和预测即将发生的自然灾难性事件的测量系统及其方法 |
CN111912537A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 基于格网的高温实时预警发布和显示方法、系统及设备 |
CN114139623A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-04 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 自然灾害风险评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116844309A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-10-03 | 中国长江电力股份有限公司 | 一种气象数据实时监测多途径预警系统 |
CN114139623B (zh) * | 2021-11-29 | 2024-05-31 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 自然灾害风险评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Families Citing this family (34)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013126866A1 (en) | 2012-02-24 | 2013-08-29 | B3, Llc | Systems and methods for comprehensive insurance loss management and loss minimization |
FR2990681B1 (fr) * | 2012-05-16 | 2014-06-13 | Ingenierie De Rech S Et D Etudes En Hydrodynamique Navale Par Abreviation Sirehna Soc D | Procede de prevision d'au moins un mouvement d'un navire sous l'effet de la houle |
US10268691B2 (en) | 2014-01-03 | 2019-04-23 | BuildFax | Method of modeling roof age of a structure |
US20150193881A1 (en) * | 2014-01-03 | 2015-07-09 | BuildFax | Computer-implemented method for determining roof age of a structure |
EP2975562A1 (en) * | 2014-07-17 | 2016-01-20 | Fujitsu Limited | System, method, and program for supporting intervention action decisions in hazard scenarios |
JP6404457B2 (ja) * | 2014-08-26 | 2018-10-17 | スイス リインシュランス カンパニー リミテッド | 災害リスク管理及び資金調達システム、並びにその対応する方法 |
CN104361421A (zh) * | 2014-09-12 | 2015-02-18 | 清华大学 | 水利施工现场人员安全评估方法及系统 |
US9985919B2 (en) | 2014-09-18 | 2018-05-29 | International Business Machines Corporation | Event notification |
CN104376510B (zh) * | 2014-12-05 | 2017-04-26 | 国家电网公司 | 一种输电线路因山火跳闸的风险等级预测评估方法 |
WO2016206718A1 (en) * | 2015-06-23 | 2016-12-29 | Swiss Reinsurance Company Ltd. | Clash loss event triggering insurance system based upon an aggregate excess loss structure and corresponding method thereof |
CN105158823B (zh) * | 2015-08-15 | 2017-07-21 | 大连天岛海洋科技有限公司 | 悬空波导监测预报系统和方法 |
WO2017081772A1 (ja) * | 2015-11-11 | 2017-05-18 | 株式会社日立製作所 | 情報処理システム、及び、情報処理方法 |
US11004001B1 (en) * | 2015-12-09 | 2021-05-11 | One Concern, Inc. | Analysis of structural-damage predictions caused by an earthquake to identify areas with high damage levels |
US10915829B1 (en) | 2015-12-09 | 2021-02-09 | One Concern, Inc. | Data model update for structural-damage predictor after an earthquake |
US10740684B1 (en) * | 2015-12-09 | 2020-08-11 | One Concern, Inc. | Method and system to predict the extent of structural damage |
US10909647B2 (en) | 2015-12-09 | 2021-02-02 | One Concern, Inc. | Damage data propagation in predictor of structural damage |
CA3025814A1 (en) | 2016-05-31 | 2017-12-07 | Accuweather, Inc. | Method and system for predicting the impact of forecasted weather, environmental and/or geologic conditions |
US10296981B2 (en) * | 2016-09-14 | 2019-05-21 | Swiss Reinsurance Company Ltd. | Method and system for automated location-dependent recognition of storm risks and exposure-based parametric risk-transfer |
US10223892B2 (en) * | 2017-02-21 | 2019-03-05 | Ford Global Technologies, Llc | Civil-defense system |
CN108122376A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-05 | 北京国电高科科技有限公司 | 一种地震监测预警系统及方法 |
AR109623A1 (es) * | 2018-02-16 | 2019-01-09 | Pescarmona Enrique Menotti | Proceso y sistema de análisis y gestión hidrológica para cuencas |
WO2019222149A1 (en) * | 2018-05-16 | 2019-11-21 | University Of Hawaii | Systems and methods for determining maximum alert geography for a hazard |
JP6863601B2 (ja) * | 2018-10-22 | 2021-04-21 | Necフィールディング株式会社 | 被災状況推定装置、被災状況推定方法及びプログラム |
CN113711156A (zh) * | 2018-12-10 | 2021-11-26 | 精准天气预报股份有限公司 | 预测热带气旋的影响 |
CN110222935B (zh) * | 2019-05-08 | 2021-11-30 | 深圳中大环保科技创新工程中心有限公司 | 自然灾害损失评估方法与装置 |
CN110544013B (zh) * | 2019-07-31 | 2024-03-05 | 平安科技(深圳)有限公司 | 灾害风险预警方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN111966746B (zh) * | 2020-08-10 | 2024-02-27 | 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) | 一种气象防灾减灾流程监控系统及其监控方法 |
CN114866569A (zh) * | 2021-02-04 | 2022-08-05 | 百倍云(无锡)智能装备有限公司 | 一种基于区块链技术的海洋自然灾害上报公示系统 |
CN113192296A (zh) * | 2021-04-19 | 2021-07-30 | 武汉邻盛智能设备有限公司 | 一种水灾灾害判定及预警方法 |
CN114036777B (zh) * | 2021-11-26 | 2022-10-18 | 成都理工大学 | 一种浅层土质滑坡的早期识别方法 |
CN115512518B (zh) * | 2022-11-01 | 2023-07-28 | 成都市美幻科技有限公司 | 基于时空关联的多种灾害的预警信息处理方法及装置 |
CN116682062B (zh) * | 2023-06-07 | 2024-05-03 | 国网山东省电力公司济南供电公司 | 一种基于电网高影响气象要素的灾害智能识别与监控方法、系统和存储介质 |
CN116434485A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-07-14 | 深圳市千百炼科技有限公司 | 基于多维度气象数据的灾害预警方法、系统、设备及介质 |
CN116562511B (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-19 | 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 | 一种输变电工程建设规划地质勘测数据处理方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6169476B1 (en) * | 1997-02-18 | 2001-01-02 | John Patrick Flanagan | Early warning system for natural and manmade disasters |
CN1906648A (zh) * | 2004-06-30 | 2007-01-31 | 瑞士再保险公司 | 用于针对洪水风险的自动位置依赖的识别的系统和方法 |
CN101430384A (zh) * | 2008-12-17 | 2009-05-13 | 中国科学院国家天文台 | 地壳毫米级位移的实时精密监测方法 |
CN101477207A (zh) * | 2009-01-20 | 2009-07-08 | 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种智能型地质灾害综合监测系统及多级预报分析方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6014316A (ja) | 1983-07-01 | 1985-01-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 座標入力装置 |
GR1003604B (el) | 2000-01-25 | 2001-06-19 | Γεωργιος Χατζηιωαννιδης | Συστημα εκπομπης ηχητικου και/ή φωτεινου σηματος για αφυπνιση και ειδοποιηση σε περιπτωση σεισμου. |
CN1547044A (zh) | 2003-12-11 | 2004-11-17 | 和洪喜 | 地震三要素监测报警系统 |
US7219015B2 (en) * | 2004-02-26 | 2007-05-15 | Swiss Reinsurance Company | Methods for generating data set |
JP2008077299A (ja) | 2006-09-20 | 2008-04-03 | Meisei Electric Co Ltd | 地震警報装置及び地震報知システム |
JP2008165327A (ja) | 2006-12-27 | 2008-07-17 | Seiko Precision Inc | 緊急地震情報によって警告を発するシステム、装置、方法、およびプログラム |
US20090164256A1 (en) | 2007-12-20 | 2009-06-25 | International Business Machines | Device, system, and method of collaborative insurance |
US20090177500A1 (en) | 2008-01-04 | 2009-07-09 | Michael Swahn | System and method for numerical risk of loss assessment of an insured property |
US20090204273A1 (en) * | 2008-02-12 | 2009-08-13 | Swiss Reinsurance Company | Computer system and method for determining the impact of an earthquake event |
-
2010
- 2010-01-19 EP EP20100703240 patent/EP2526534B1/en active Active
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- 2010-01-19 CN CN201080061882.2A patent/CN102741895B/zh active Active
- 2010-01-19 AU AU2010342859A patent/AU2010342859B2/en active Active
- 2010-01-19 US US13/522,583 patent/US9196145B2/en active Active
-
2012
- 2012-06-22 ZA ZA2012/04664A patent/ZA201204664B/en unknown
- 2012-07-25 HN HN2012001583A patent/HN2012001583A/es unknown
-
2013
- 2013-04-12 HK HK13104438.7A patent/HK1177042A1/zh unknown
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6169476B1 (en) * | 1997-02-18 | 2001-01-02 | John Patrick Flanagan | Early warning system for natural and manmade disasters |
CN1906648A (zh) * | 2004-06-30 | 2007-01-31 | 瑞士再保险公司 | 用于针对洪水风险的自动位置依赖的识别的系统和方法 |
CN101430384A (zh) * | 2008-12-17 | 2009-05-13 | 中国科学院国家天文台 | 地壳毫米级位移的实时精密监测方法 |
CN101477207A (zh) * | 2009-01-20 | 2009-07-08 | 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种智能型地质灾害综合监测系统及多级预报分析方法 |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104652347A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-05-27 | 胡余忠 | 山区非静态水体水位与淹没影响人口关系评价方法 |
CN104616093A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-05-13 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种地震灾害救援指挥调度系统及方法 |
CN104616093B (zh) * | 2014-12-23 | 2017-11-07 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种地震灾害救援指挥调度系统及方法 |
CN105510971A (zh) * | 2016-02-18 | 2016-04-20 | 福建师范大学 | 一种基于随机漫步的地震数据异常检测方法 |
CN105787208A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-07-20 | 济南大学 | 一种基于gis的山洪灾害沿河受灾户数的估算方法 |
CN109997164A (zh) * | 2016-10-21 | 2019-07-09 | 瑞士再保险有限公司 | 提供基于到达间隔时间的测量和预测即将发生的自然灾难性事件的测量系统及其方法 |
CN109923575A (zh) * | 2016-11-07 | 2019-06-21 | 瑞士再保险有限公司 | 自动交通和驾驶模式识别和位置相关测量车辆事故的绝对和/或相对风险可能性的装置和方法 |
CN109952592A (zh) * | 2016-11-07 | 2019-06-28 | 瑞士再保险有限公司 | 自动位置相关测量和预测汽车风险的绝对和相对风险系统和方法 |
CN109952592B (zh) * | 2016-11-07 | 2024-04-02 | 瑞士再保险有限公司 | 自动位置相关测量和预测汽车风险的绝对和相对风险系统和方法 |
CN109343108A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-02-15 | 南京工业大学 | 一种体育场馆室外场地应急避难即时使用情况预测控制方法 |
CN111912537A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 基于格网的高温实时预警发布和显示方法、系统及设备 |
CN114139623A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-04 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 自然灾害风险评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
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