CN114202257A - 自然灾害综合减灾能力评估方法及装置 - Google Patents

自然灾害综合减灾能力评估方法及装置 Download PDF

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CN114202257A CN202210148418.1A CN202210148418A CN114202257A CN 114202257 A CN114202257 A CN 114202257A CN 202210148418 A CN202210148418 A CN 202210148418A CN 114202257 A CN114202257 A CN 114202257A
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王婷
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Abstract

本申请涉及自然灾害综合减灾能力评估方法及装置，其中方法包括：根据指标体系获取目标区域的指标数据；对所述指标数据进行标准化处理，得到指标标准值；利用层次分析法对指标进行权重评估，得到各指标标准值的权重；用通用的加权模型获取各减灾能力指数；综合加权得到目标区域综合减灾能力指数。实现了从多个方向进行确定减灾能力，并通过对多个方向点进行重要性分配，使计算得到的减灾能力能准确。

Description

自然灾害综合减灾能力评估方法及装置
技术领域
本申请涉及一种灾害评估技术领域，具体涉及一种自然灾害综合减灾能力评估方法及装置。
背景技术
自然灾害减灾能力评估技术方法主要以单灾种减灾评估为主，而针对区域自然灾害综合减灾能力评估较少。自然灾害减灾能力评估技术方法不全面，不能真实体现综合减灾能力。
发明内容
本申请提供了一种自然灾害综合减灾能力评估技术方法，能够适应不同层级的减灾能力评估。
第一方面，本申请实施例提供了一种自然灾害综合减灾能力评估方法，包括：
根据指标体系获取目标区域的指标数据；
对所述指标数据进行标准化处理，得到指标标准值；
利用层次分析法对指标进行权重评估，得到各指标标准值的权重；
用通用的加权模型获取各减灾能力指数；
综合加权得到目标区域综合减灾能力指数。
可选实施例中，所述指标体系中的指标由高至低分为三级，所述指标包括一级指标、二级指标和三级指标，其中，一个所述一级指标包括至少一个二级指标，一个所述二级指标包括至少一个三级指标；
用通用的加权模型获取各减灾能力指数，包括：由三级指标加权得到二级指标，由二级指标加权得到一级指标。
可选实施例中，所述一级指标，包括：防灾能力指标、抗灾能力指标、救灾能力指标。
所述防灾能力指标包括的二级指标包括：灾害监测指标、灾害预警指标、灾害保险指标、灾害公众意识指标和灾害科技支撑指标；
所述抗灾能力指标包括的二级指标包括：抗风能力指标、抗洪能力指标、抗地灾能力指标、抗震能力指标、抗风暴潮能力指标、抗旱能力指标和抗森火能力指标；
所述救灾能力指标包括的二级指标包括：政府灾害预案指标、应急指挥系统指标、物资储备能力指标、医疗保障能力指标、避难场所指标、综合消防救援指标、专业救援指标、社会动员机制指标、资金保障能力指标和应急保障能力指标。
可选实施例中，所述一级指标，包括：政府减灾能力指标、企业及社会减灾能力指标和基层减灾能力指标。
所述政府减灾能力指标包括的二级指标包括：灾害监测指标、灾害预警指标、灾害科技支撑指标、政府灾害预案指标、应急指挥系统指标、物资储备能力指标、避难场所指标、综合消防救援指标、专业救援指标、抗台风能力指标、抗洪能力指标、抗地灾能力指标、抗震能力指标、抗风暴潮能力指标、抗旱能力指标、抗森火能力指标和应急保障能力；
所述企业及社会减灾能力指标包括的二级指标包括：灾害保险指标、医疗保障能力指标、社会基础救援指标和企业救援队伍指标；
所述基层减灾能力指标包括的二级指标包括：灾害公众意识指标、基础支撑能力指标和抗灾能力指标。
可选实施例中，对所述指标数据进行标准化处理，包括：利用min-max标准化方法对所述指标数据进行标准化处理，min-max标准化的公式如下：
Figure 761337DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 944057DEST_PATH_IMAGE002
是指标标准值，
Figure 271264DEST_PATH_IMAGE003
是原始评价指标，
Figure 197632DEST_PATH_IMAGE004
是原始评价指标
Figure 808742DEST_PATH_IMAGE003
的最小指标 值，
Figure 178675DEST_PATH_IMAGE005
是原始评价指标
Figure 976866DEST_PATH_IMAGE003
的最大指标值。
可选实施例中，利用层次分析法对指标进行权重评估，包括：
根据所述指标体系建立层次结构模型，所述层次结构模型中，总目标层为目标区域自然灾害减灾能力评估；中间层为指标体系中一级指标与二级指标；方案层为指标体系中的三级指标；
通过比较所述层次结构模型中每一层指标之间的相对重要性程度，分别构造判断矩阵，将重要性的判断结果量化；
根据判断矩阵，得到最大特征根所对应的特征向量，将所述特征向量归一化成为各指标的重要性排序，得到所述权重。
可选实施例中，利用层次分析法对指标进行权重评估，还包括：对所述权重进行一致性检验；
检验指标为判断矩阵的随机一致性比率
Figure 706925DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 375804DEST_PATH_IMAGE007
为检验通过，否则需要对 矩阵进行调整，直到达到
Figure 713375DEST_PATH_IMAGE007
为止；
Figure 998863DEST_PATH_IMAGE008
Figure 267033DEST_PATH_IMAGE009
为判断矩阵的一般一致性指标，计算公式为：
Figure 69380DEST_PATH_IMAGE010
Figure 764803DEST_PATH_IMAGE011
为最大特征根，N为判断矩阵的阶数。
可选实施例中，综合加权得到目标区域综合减灾能力指数，包括：以下式得到目标区域综合减灾能力指数M，
Figure 68746DEST_PATH_IMAGE012
式中：M为目标区域综合减灾能力指数，其值越大，说明减灾能力越强；
Figure 625760DEST_PATH_IMAGE013
为
Figure 597127DEST_PATH_IMAGE014
指标 的权重系数，表示指标对减灾能力的相对重要性；
Figure 197873DEST_PATH_IMAGE015
为
Figure 5423DEST_PATH_IMAGE014
评价指标的量化值，
Figure 615396DEST_PATH_IMAGE014
=1，2，3 ...， n。
第二方面，本申请实施例提供了一种自然灾害综合减灾能力评估装置，其特征在于，包括：
指标获取单元，其用于根据指标体系获取目标区域的指标数据；
标准化单元，其用于对所述指标数据进行标准化处理，得到指标标准值；
权重分配单元，其用于利用层次分析法对指标进行权重评估，得到各指标标准值的权重；
通用加权单元，其用于用通用的加权模型获取各减灾能力指数；
综合加权单元，其用于综合加权得到目标区域综合减灾能力指数。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例所述的方法。
与最接近的现有技术相比，本申请具有的有益效果：
本申请实施例的方法中，对指标体系中的指标数据进行标准化处理获得指标值，以及对指标进行权重配比，通过指标值和指标权重通过加权模型计算出综合减灾能力，通过本申请的技术方法获得全面性的指标，得到的减灾能力也是结合每个方面得到的结果。
附图说明
图1是本申请自然灾害综合减灾能力评估方法的流程示意图；
图2是本申请自然灾害综合减灾能力评估方法一具体实施的示意图；
图3是本申请自然灾害综合减灾能力评估方法另一具体实施的示意图；
图4是本申请自然灾害综合减灾能力评估装置的示意图；
图5示出本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使得本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例的附图，对本申请实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本申请的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
除非另外定义，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
为了保持本申请实施例的以下说明清楚且简明，本申请省略了已知功能和已知部件的详细说明。
参见图1，本申请实施例提供了一种自然灾害综合减灾能力评估方法，包括：
根据指标体系获取目标区域的指标数据；
对指标数据进行标准化处理，得到指标标准值；
利用层次分析法对指标进行权重评估，得到各指标标准值的权重；
用通用的加权模型获取各减灾能力指数；
综合加权得到目标区域综合减灾能力指数。
本申请实施例的评估方法中，对指标数据进行标准化处理获得指标值，以及对指标进行权重配比，通过指标值和指标权重通过加权模型计算出综合减灾能力，通过本申请的技术方法获得全面性的指标，得到的减灾能力也是结合每个方面得到的结果。
本申请实施例中，指标体系可以是基于“防抗救”的自然灾害减灾能力评估指标体系（参见下表1），也可以是基于“政府企业社会基层”的自然灾害减灾能力评估指标体系（参见下表2）。
一些实施例中，指标体系可以是将指标按多层级构建而成。示例性实施例中，由高至低将指标分为三级构建指标体系。指标体系中的指标由高至低分为三级。具体的，指标包括一级指标、二级指标和三级指标。其中，下一级的指标由上一级的指标细化而来。例如，一个一级指标包括至少一个二级指标，即所有一级指标细化后，构成二级指标。一个二级指标包括至少一个三级指标，所有二级指标细化后，构成三级指标。多层级的指标体系能够逐步细化所需指标，指标数据获取更容易、全面。避免数据难以获得，或不全面造成评估结果不准确。
根据三级指标体系，获取的指标数据为三级指标数据，三级指标数据标准化处理后得到指标标准值。上一级的指标由下一级的指标标准值加权得到。示例性实施例中，用通用的加权模型获取各减灾能力指数，包括：由三级指标标准值加权得到二级指标，由二级指标加权得到一级指标。
示例性实施例中，指标体系的一级指标可以分为三部分，以对待评估的减灾能力全面覆盖。
示例性实施例中，表1所示的基于“防抗救”的自然灾害减灾能力评估指标体系中，一级指标包括：防灾能力指标、抗灾能力指标、救灾能力指标。上述三部分的一级指标对“防抗救”全面覆盖，能够全面体现减灾能力。
其中防灾能力指标包括的二级指标可以包括：灾害监测指标、灾害预警指标、灾害保险指标、灾害公众意识指标和灾害科技支撑指标。
抗灾能力指标包括的二级指标可以包括：抗风能力指标、抗洪能力指标、抗地灾能力指标、抗震能力指标、抗风暴潮能力指标、抗旱能力指标和抗森火能力指标。
救灾能力指标包括的二级指标可以包括：政府灾害预案指标、应急指挥系统指标、物资储备能力指标、医疗保障能力指标、避难场所指标、综合消防救援指标、专业救援指标、社会动员机制指标、资金保障能力指标和应急保障能力指标。
示例性实施例中，表2所示的基于“政府企业社会基层”的自然灾害减灾能力评估指标体系中，一级指标包括：政府减灾能力指标、企业及社会减灾能力指标和基层减灾能力指标。
政府减灾能力指标包括的二级指标可以包括：灾害监测指标、灾害预警指标、灾害科技支撑指标、政府灾害预案指标、应急指挥系统指标、物资储备能力指标、避难场所指标、综合消防救援指标、专业救援指标、抗台风能力指标、抗洪能力指标、抗地灾能力指标、抗震能力指标、抗风暴潮能力指标、抗旱能力指标、抗森火能力指标和应急保障能力。
企业及社会减灾能力指标包括的二级指标可以包括：灾害保险指标、医疗保障能力指标、社会基础救援指标和企业救援队伍指标。
基层减灾能力指标包括的二级指标可以包括：灾害公众意识指标、基础支撑能力指标和抗灾能力指标。
具体实施的三级指标可以分别参见表1和表2所示的实施例，在此不再赘述。
本申请实施例中，将指标划分为一级指标、二级指标和三级指标；通过三级指标的划分，对三级指标进行细致化，找出每个影响综合减灾能力的指标，使结果增加可靠性。
本申请实施例可以通过防灾能力指标抗灾能力、救灾能力进行“防抗救”指标体系的省、市、县多层级自然灾害综合减灾能力评估，还可以通过政府减灾能力、企业减灾能力、基层减灾能力进行基于“政府企业社会基层”指标体系的省、市、县多层级自然灾害综合减灾能力评估。
一些实施例中，对指标数据进行标准化处理，包括：利用min-max标准化方法对所述指标数据进行标准化处理，min-max标准化的公式如下：
Figure 644532DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure 432490DEST_PATH_IMAGE002
是指标标准值，
Figure 179866DEST_PATH_IMAGE003
是原始评价指标，
Figure 796793DEST_PATH_IMAGE004
是原始评价指标
Figure 680435DEST_PATH_IMAGE003
的最小指标 值，
Figure 154142DEST_PATH_IMAGE005
是原始评价指标
Figure 871037DEST_PATH_IMAGE003
的最大指标值。
本申请实施例通过极差标准化处理，将指标数据得到指标值，获得指标值对计算综合减灾能力更方便。
一些实施例中，利用层次分析法对指标进行权重评估，包括：
根据所述指标体系建立层次结构模型，所述层次结构模型中，总目标层为目标区域自然灾害减灾能力评估；中间层为指标体系中一级指标与二级指标；方案层为指标体系中的三级指标；
通过比较所述层次结构模型中每一层指标之间的相对重要性程度，分别构造判断矩阵，将重要性的判断结果量化；
根据判断矩阵，得到最大特征根所对应的特征向量，将所述特征向量归一化成为各指标的重要性排序，得到所述权重。
本申请实施例中，通过层次分析法对指标进行权重配比，通过对每个指标进行权重配比，可使每个指标对综合减灾能力的影响不同，有利于评估结果更准确。
一些实施例中，利用层次分析法对指标进行权重评估，还包括：对所述权重进行一致性检验；
检验指标为判断矩阵的随机一致性比率
Figure 88392DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 826541DEST_PATH_IMAGE007
为检验通过，否则需要对 矩阵进行调整，直到达到
Figure 753040DEST_PATH_IMAGE007
为止；
Figure 943850DEST_PATH_IMAGE008
Figure 230474DEST_PATH_IMAGE009
为判断矩阵的一般一致性指标，计算公式为：
Figure 636179DEST_PATH_IMAGE010
Figure 451688DEST_PATH_IMAGE011
为最大特征根，N为判断矩阵的阶数。
一些实施例中，综合加权得到目标区域综合减灾能力指数，包括：以下式得到目标区域综合减灾能力指数M，
Figure 395374DEST_PATH_IMAGE012
式中：M为目标区域综合减灾能力指数，其值越大，说明减灾能力越强；
Figure 439684DEST_PATH_IMAGE013
为
Figure 152425DEST_PATH_IMAGE014
指标 的权重系数，表示指标对减灾能力的相对重要性；
Figure 873257DEST_PATH_IMAGE015
为
Figure 848778DEST_PATH_IMAGE014
评价指标的量化值，
Figure 680468DEST_PATH_IMAGE014
=1，2，3 ...， n。
参见图5，本申请实施例提供了一种自然灾害综合减灾能力评估装置，包括：
指标获取单元，其用于根据指标体系获取目标区域的指标数据；
标准化单元，其用于对所述指标数据进行标准化处理，得到指标标准值；
权重分配单元，其用于利用层次分析法对指标进行权重评估，得到各指标标准值的权重；
通用加权单元，其用于用通用的加权模型获取各减灾能力指数；
综合加权单元，其用于综合加权得到目标区域综合减灾能力指数。
本申请实施例的自然灾害综合减灾能力评估技术可根据不同的指标体系进行评估。例如，根据表1或表2所示的两种指标体系进行评估，两种指标体系包括基于“防抗救”指标体系和基于“政府企业社会基层”指标体系。本申请实施例能够对省、市、县多层级自然灾害综合减灾能力评估。例如，基于“防抗救”指标体系的省、市、县多层级自然灾害综合减灾能力评估技术方法的流程如图2所示，基于“政府企业社会基层”指标体系的省、市、县多层级自然灾害综合减灾能力评估技术方法的流程如图3所示。基于两种指标体系的评估流程一致。针对省级自然灾害综合减灾能力评估，指标数据统计空间尺度为市级；针对市级自然灾害综合减灾能力评估，指标数据统计空间尺度为县（区）级；针对省级自然灾害综合减灾能力评估，指标数据统计空间尺度为乡（镇）级。
构建指标体系。具体包括：基于防抗救的自然灾害综合减灾能力评估规则构建基于防抗救的评估指标体系，参见表1，表1为一种基于“防抗救”的省、市、县多层级综合减灾能力评估指标体系的实施例。开展基于政府企业社会基层的自然灾害综合减灾能力评估规则基于“政府企业社会基层”的评估指标体系，参见表2，表2为一种基于“政府企业社会基层”的省、市、县多层级综合减灾能力评估指标体系的实施例。
利用min-max标准化方法对指标数据进行标准化处理，并利用层次分析法对指标进行权重评估。
Min-max极差标准化方法计算如下：
Figure 44453DEST_PATH_IMAGE017
式中，
Figure 952498DEST_PATH_IMAGE018
是原始评价指标
Figure 870775DEST_PATH_IMAGE019
的标准化值，
Figure 506156DEST_PATH_IMAGE020
是原始评价指标
Figure 193489DEST_PATH_IMAGE021
的最小指标值，
Figure 272435DEST_PATH_IMAGE022
是原始评价指标
Figure 615691DEST_PATH_IMAGE023
的最大指标值。
确定权重的层次分析法步骤如下：
1）建立层次结构模型
总目标层：区域自然灾害减灾能力评估。
中间层：区域自然灾害减灾能力评价指标体系中1级指标与2级指标。例如，开展基于防抗救的自然灾害综合减灾能力评估则是表1中的1级指标与2级指标；开展基于政府企业社会基层的自然灾害综合减灾能力评估则是表2中的1级指标与2级指标。
方案层：区域自然灾害减灾能力评估评价指标体系。例如，开展基于防抗救的自然灾害综合减灾能力评估则是表1中的3级指标；开展基于政府企业社会基层的自然灾害综合减灾能力评估则是表2中的3级指标。
2）构造判断矩阵
层次结构模型建立后，各层次之间的隶属关系也随之确定。通过比较每一层指标之间的相对重要性程度，分别构造判断矩阵，重要性的判断结果量化。一般采用现有的1-9标度法。
3）重要性排序
根据判断矩阵，计算其最大特征根（
Figure 320342DEST_PATH_IMAGE024
）所对应的特征向量
Figure 862182DEST_PATH_IMAGE025
。计算方程如下：
Figure 361296DEST_PATH_IMAGE026
将计算所得的特征向量
Figure 739319DEST_PATH_IMAGE025
归一化成为各评价因素的重要性排序，即权重分配。
4）一致性检验
层次分析法要求对以上判断矩阵所得的权重进行一致性检验，检验指标为判断矩 阵的随机一致性比率
Figure 513240DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 175166DEST_PATH_IMAGE007
为检验通过，否则需要对矩阵进行调整，直到达到
Figure 327405DEST_PATH_IMAGE007
为止；
Figure 238729DEST_PATH_IMAGE008
Figure 222866DEST_PATH_IMAGE009
为判断矩阵的一般一致性指标，计算公式为：
Figure 739298DEST_PATH_IMAGE010
利用通用的加权模型计算基于“防抗救”自然灾害综合减灾能力评估的防灾能力、抗灾能力和救灾能力指数，或基于“政府企业社会基层” 自然灾害综合减灾能力评估的政府减灾能力、企业社会减灾能力和基层减灾能力指数。
最后，利用综合加权评估模型评估省、市、县级自然灾害综合减灾能力。
评估模型如下：
Figure 330947DEST_PATH_IMAGE027
式中：M为区域综合减灾能力指数，其值越大，说明减灾能力越强；
Figure 932830DEST_PATH_IMAGE028
为
Figure 517395DEST_PATH_IMAGE029
指标的权 重系数，表示指标对减灾能力的相对重要性；
Figure 888333DEST_PATH_IMAGE030
为
Figure 650884DEST_PATH_IMAGE029
评价指标的量化值，
Figure 474484DEST_PATH_IMAGE029
=1，2，3 ...，n。
区域综合减灾是一项系统工程，包括了各种自然灾害的监测预警、防灾抗灾救灾、恢复重建等多个环节和多项措施，是反映一个区域防御和应对各类自然灾害的综合能力，涵盖了灾前、灾中和灾后各个阶段，是评价一个区域综合防灾减灾能力大小的重要指标。因此，根据灾前、灾中和灾后对灾害的应对能力，将综合减灾能力分为防灾能力、抗灾能力和救灾能力，构建基于“防抗救”的自然灾害减灾能力指标体系，结合表1。该指标体系将各种减灾能力的指标按灾前、灾中和灾后对灾害的应对能力归纳与分类而成，指标体系覆盖了应对灾害的管理、工程、科技、社会、经济等多方面指标，评估结果可识别出区域防灾能力、抗灾能力和救灾能力的优势指标和弱势指标，有利于有针对性的制定提高区域综合减灾能力规划方案。
基于“防抗救”的自然灾害减灾能力评估指标体系构成和指标意义如下：
（1）防灾能力是指自然灾害发生前，其地区本身具有的灾前准备能力，包括灾害监测、灾害预警、灾害保险、灾害公共意识、灾害科技支撑。监测能力是自然灾害减灾能力的基础，其监测站对自然灾害预警具有重要决定作用。预警平台及时发布旱涝预警是公众了解信息并采取应灾措施的重要渠道。公众意识是体现灾害防灾减灾知识宣传情况的表现形式，防灾减灾教育的普及、公众防灾减灾意识的提升，可更好地避免生命和财产损失。公众意识、灾害科技支撑、保险等是防灾能力中较为基础的风险应对措施，影响着受灾主体经济损失大小及应对策略的方向，在防灾中发挥着积极的作用。
（2）抗灾能力是指一个地区承灾体抵抗自然灾害的能力，主要包括水利工程设施抗灾能力、房屋抗灾能力、基础公共设施抗灾能力。水利工程设施是一个地区的基础防灾工程措施。房屋抗灾能力是区域内公众最密切的抗灾基础设施，直接影响生命安全和财产损失。交通、通讯、电力基础公共设施抗灾能力是区域内经济发展水平的体现，是检验地区基础硬件设施防御能力的重要因素。
（3）救灾能力是指灾害发生后为抢险救灾提供物资、装备以及人力等方面的能力，是防灾减灾工作中的重要组成部分，主要包括灾害应急预案、物资保障能力、消防救援等指标。救灾能力涉及社会各方面的社会系统工作，救灾能力管理体现是否明确是做到统一指挥、有效动员、成功救助受灾群众及财产的关键。不同物资的储备、资金救助及救援队伍等人力物力财力资源是灾后减少人员伤亡、减轻经济损失重要保障，是社会保障体系利用一切救灾资源应对灾害的能力。
表1基于“防抗救”的省、市、县多层级综合减灾能力评估指标体系
Figure 393898DEST_PATH_IMAGE031
Figure 166813DEST_PATH_IMAGE032
Figure 83953DEST_PATH_IMAGE033
Figure 660428DEST_PATH_IMAGE034
Figure 131336DEST_PATH_IMAGE035
另外，区域综合减灾能力涉及社会系统中的多个领域，涵盖了政府、企业及社会和基层各个方面，包括政府部门灾害管理能力、防灾减灾人力、物资和财力资源，大型救灾物资装备企业、保险和再保险企业以及各类社会组织、志愿者机构参与综合减灾的资源和能力，辖区内各乡镇（街道）、行政村（社区）等基层的综合减灾资源和能力。综合减灾能力是评价一个区域综合防灾减灾能力大小的重要指标，也是衡量一个区域综合防灾减灾成效的重要依据。因此，根据社会主体将自然灾害综合减灾能力分为政府减灾能力、企业社会减灾能力、基层减灾能力，构建基于“政府企业社会基层”的自然灾害综合减灾能力评估指标体系，目前未有类似成熟指标体系，结合表2。基于该指标体系的评估结果可识别出政府、企业社会和基层各主体的减灾能力优势指标和弱势指标，可指定有效的不同社会主体提升减灾能力方案。
基于“政府企业社会基层”的自然综合减灾能力评估指标体系构成和指标意义如下：
（1）政府减灾能力是指政府部门为防御和应对自然灾害而提供人力、物资和财力等资源的综合能力。主要包括灾害监测、灾害预警、灾害应急预案、物资储备、避难场所、灾害科技支撑、综合消防救援、专业救援、应急保障能力、水利工程及基础设施抗灾能力。灾害监测预警是指对灾害发生提供监测预警预报信息的能力，受区域内监测站网布局、监测预警技术等因素影响。灾害应急预案为协调各种资源、实现防灾减灾而制定合理的政策机制及方案。物资、综合救援、专业救援、避难场所、应急保障是灾害发生后为抢险救灾提供物资和人力救助的能力。水利工程指由各种工程性措施形成的防灾减灾能力，由区域内防止灾害发生和减轻灾害影响所建设的防灾工程数量、规模和标准等级。基础设施抗灾能力是指社会各类基础设施对自然灾害的防御及设防标准，是检验地区基础硬件设施防御能力的重要因素，同时也是体现区域内经济发展水平的重要因素。
（2）企业及社会减灾能力是指各类企业及社会力量参与减灾救灾的社会基础能力。主要包括灾害保险、社会基础救援、企业救援队伍。灾害保险、社会基础救援、企业救援队伍是保险和再保险企业大型救灾物资装备、以及各类社会组织、志愿者机构参与综合减灾的资源和能力，是非政府组织参与减灾的重要力量。
（3）基层减灾能力是指辖区内各乡镇（街道）、行政村（社区）等基层的综合减灾资源和能力，是防灾减灾工作中的重要组成部分。主要包括医疗保障能力、基础支撑能力、灾害公众意识、抗灾能力。基层减灾能力涉及乡镇或村级基层各方面的基础能力，基层减灾能力是体现是否明确是做到防灾减灾知识宣传、房屋建设规范设防、区域生态保护等的关键。基础支撑能力是体现区域人口及经济发展水平的因素，包括人均储蓄额、劳动人口比例。医疗保障能力是指为自然灾害减灾提供医疗救助保障的能力。灾害公众意识是指开展自然灾害减灾科学普及、宣传教育的手段、方式、投入等方面的能力，受区域对防洪减灾工作重视程度、开展防洪减灾活动情况、公众防洪减灾知识普及程度和防洪减灾意识高低等多个方面的影响。抗灾能力是包括房屋抗灾能力、自然生态抗灾能力。生态抗灾能力主要指区域防护林建设情况，是反映地区森林面积占有情况或森林资源丰富程度。房屋抗灾能力是区域内公众最密切的设施，直接影响生命安全和财产损失。
表2基于“政府企业社会基层”的省、市、县多层级综合减灾能力评估指标体系
Figure 211288DEST_PATH_IMAGE037
Figure 33750DEST_PATH_IMAGE039
Figure 831942DEST_PATH_IMAGE041
Figure 47154DEST_PATH_IMAGE043
Figure 247191DEST_PATH_IMAGE045
本申请实施例的方法完成了多个区域（省）减灾能力评估，以及多个区域（区县）减 灾能力评估。以北京市xx区为例，同时参考图2和图3。首先，根据表1或表2的指标体系，获取 涉及减灾能力评估指标相关数据，例如表1所示的指标体系包括监测预警、应急预案、避难 场所、救援装备、医疗、物资储备等多项指标数据；其次，对获取的指标数据进行清理，去除 重复项和缺失项、核查异常数据等，利用
Figure 37293DEST_PATH_IMAGE046
对指标数据进行标准化；第 三，利用层次分析法确定各项评估指标权重，包括构建层次结构模型、判断矩阵、重要性排 序和一致性检验；最后，利用
Figure 604671DEST_PATH_IMAGE047
计算表1的指标体系中防灾能力、抗灾能力 和救灾能力，或表2的指标体系中政府减灾能力、企业社会减灾能力和基层减灾能力，以及 基于“防抗救”和基于“政府企业社会基层”的区域综合减灾能力指数。基于上述结果，可以 得到xx区各乡镇防灾能力、抗灾能力、救灾能力和综合减灾能力指数与空间分布图，以及各 乡镇政府减灾能力、企业社会减灾能力、基层减灾能力和综合减灾能力指数与空间分布图。 评估成果较为真实反映区域现有减灾能力。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述任一实施例的方法。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪速存储器设备、磁卡或光卡、纳米系统（包括分子存储器IC），或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种方法的部分或全部步骤。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请的技术方案可借助软件和/或硬件来实现。本说明书中的“单元”和“模块”是指能够独立完成或与其他部件配合完成特定功能的软件和/或硬件，其中硬件例如可以是现场可编程门阵列（Field－ProgrammaBLE GateArray，FPGA）、集成电路（Integrated Circuit，IC）等。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（Read-Only Memory， ROM）、随机存取存储器（RandomAccess Memory， RAM）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器（Read-Only Memory， ROM）、随机存取器（Random AccessMemory，RAM）、磁盘或光盘等。
本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一实施例的方法。
请参见图5，为本申请实施例提供了一种电子设备的结构示意图。如图4所示，电子设备300可以包括：至少一个处理器301，至少一个网络接口304，用户接口303，存储器305，至少一个通信总线302。
其中，通信总线302用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口303可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口303还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口304可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。
其中，处理器301可以包括一个或者多个处理核心。处理器301利用各种借口和线路连接整个终端300内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器305内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器305内的数据，执行终端300的各种功能和处理数据。可选的，处理器301可以采用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable LogicArray，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器301可集成中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器301中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器305可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器305包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器305可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器305可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器305可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器301的存储装置。如图5所示，作为一种计算机存储介质的存储器305中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及应用程序。
在图5所示的电子设备300中，用户接口303主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器301可以用于调用存储器305中存储的应用程序，并具体执行上述任一实施例的方法的步骤。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例（或其一个或更多方案）可以彼此组合使用，并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本申请的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。

Claims (11)

1.自然灾害综合减灾能力评估方法，其特征在于，包括：
根据指标体系获取目标区域的指标数据；
对所述指标数据进行标准化处理，得到指标标准值；
利用层次分析法对指标进行权重评估，得到各指标标准值的权重；
用通用的加权模型获取各减灾能力指数；
综合加权得到目标区域综合减灾能力指数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标体系中的指标由高至低分为三级，所述指标包括一级指标、二级指标和三级指标，其中，一个所述一级指标包括至少一个二级指标，一个所述二级指标包括至少一个三级指标；
用通用的加权模型获取各减灾能力指数，包括：由三级指标加权得到二级指标，由二级指标加权得到一级指标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述一级指标，包括：
防灾能力指标、抗灾能力指标、救灾能力指标。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述一级指标，包括：政府减灾能力指标、企业及社会减灾能力指标和基层减灾能力指标。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，对所述指标数据进行标准化处理，包括：利用min-max标准化方法对所述指标数据进行标准化处理，min-max标准化的公式如下：
Figure 493066DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 750872DEST_PATH_IMAGE002
是指标标准值，
Figure 446295DEST_PATH_IMAGE003
是原始评价指标，
Figure 969811DEST_PATH_IMAGE004
是原始评价指标
Figure 307252DEST_PATH_IMAGE003
的最小指标值，
Figure 216302DEST_PATH_IMAGE005
是原始评价指标
Figure 348206DEST_PATH_IMAGE003
的最大指标值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用层次分析法对指标进行权重评估，包括：
根据所述指标体系建立层次结构模型，所述层次结构模型中，总目标层为目标区域自然灾害减灾能力评估；中间层为指标体系中一级指标与二级指标；方案层为指标体系中的三级指标；
通过比较所述层次结构模型中每一层指标之间的相对重要性程度，分别构造判断矩阵，将重要性的判断结果量化；
根据判断矩阵，得到最大特征根所对应的特征向量，将所述特征向量归一化成为各指标的重要性排序，得到所述权重。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，利用层次分析法对指标进行权重评估，还包括：对所述权重进行一致性检验；
检验指标为判断矩阵的随机一致性比率
Figure 93439DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 968992DEST_PATH_IMAGE007
为检验通过，否则需要对矩阵 进行调整，直到达到
Figure 201390DEST_PATH_IMAGE007
为止；
Figure 238616DEST_PATH_IMAGE008
Figure 985992DEST_PATH_IMAGE009
为判断矩阵的一般一致性指标，计算公式为：
Figure 150388DEST_PATH_IMAGE010
Figure 299610DEST_PATH_IMAGE011
为最大特征根，n为判断矩阵的阶数。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，综合加权得到目标区域综合减灾能力指数，包括：以下式得到目标区域综合减灾能力指数M，
Figure 507737DEST_PATH_IMAGE012
式中：
Figure 476830DEST_PATH_IMAGE013
为目标区域综合减灾能力指数，其值越大，说明减灾能力越强；
Figure 441988DEST_PATH_IMAGE014
为
Figure 180137DEST_PATH_IMAGE015
指标的权 重系数，表示指标对减灾能力的相对重要性；
Figure 824745DEST_PATH_IMAGE016
为
Figure 281134DEST_PATH_IMAGE015
评价指标的量化值，
Figure 239862DEST_PATH_IMAGE015
=1，2，3 ...，n。
9.自然灾害综合减灾能力评估装置，其特征在于，包括：
指标获取单元，其用于根据指标体系获取目标区域的指标数据；
标准化单元，其用于对所述指标数据进行标准化处理，得到指标标准值；
权重分配单元，其用于利用层次分析法对指标进行权重评估，得到各指标标准值的权重；
通用加权单元，其用于用通用的加权模型获取各减灾能力指数；
综合加权单元，其用于综合加权得到目标区域综合减灾能力指数。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述权利要求1-8中任一项所述的方法。
11.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-8中任一项所述的方法。
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