JP2002296362A - System and method of evaluating damages due to wind by typhoon composited using stochastic technique - Google Patents

System and method of evaluating damages due to wind by typhoon composited using stochastic technique

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JP2002296362A
JP2002296362A JP2001095619A JP2001095619A JP2002296362A JP 2002296362 A JP2002296362 A JP 2002296362A JP 2001095619 A JP2001095619 A JP 2001095619A JP 2001095619 A JP2001095619 A JP 2001095619A JP 2002296362 A JP2002296362 A JP 2002296362A
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typhoon
wind speed
wind
damage
pressure
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Japanese (ja)
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Fumio Kodama
文夫 小玉
Ichiro Nagashima
伊知郎 永島
Masaaki Kawaguchi
正明 川口
Takeshi Fujii
健 藤井
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SONGAI HOKENRYORITSU SANTEIKAI
Original Assignee
SONGAI HOKENRYORITSU SANTEIKAI
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately and precisely estimate wind damages by a future typhoon by using a stochastic technique. SOLUTION: On the basis of statistically analyzed data on the atmospheric pressure field of a past typhoon, a stochastic distribution model, which gives parameters used for deciding the atmospheric pressure field of the typhoon, is constructed, Monte Carlo simulation is executed, and many imaginary typhoons are composited stochastically. In the composited imaginary typhoons, a condition is changed, and wind damages which are estimated, regarding many cases which are not comparable with conventional cases, can be evaluated. A stochastic model, which can actually execute the evaluation of the wind damage, is constructed as a computer system. When the computer system is used, a wind disaster premium rate which is more rational than that in conventional cases is calculated, and a maximum estimable damage amount can be estimated with higher accuracy.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【説明の属する技術分野】本発明は、台風による風害を
評価するシステム及び方法に関する。更に詳しくは、本
発明は、過去の台風に関するデータを基礎として確率的
手法を用いて合成された台風によって生じると予測され
る風害を、特に損害保険の設計との関係において評価す
るシステム及び方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system and a method for evaluating wind damage caused by a typhoon. More specifically, the present invention relates to a system and method for evaluating wind damage expected to be caused by a typhoon synthesized using a probabilistic method based on data on past typhoons, particularly in relation to non-life insurance designs. .

【0002】[0002]

【従来の技術】台風が襲来すると、風水害を含む非常に
深刻な自然災害を生じさせる可能性があるため、様々な
観点から予防措置が講じられる。長期的な対策として
は、物理的な予防措置として建造物や橋梁などの強度を
計算する際に台風時の最大瞬間風速を考慮することが必
要であるし、社会的な予防措置として行政による防災体
制の確立や適切な損害保険制度の設計が必要である。ま
た、より短期的には、台風が実際に接近している場合
に、襲来する可能性がある地域における最大瞬間風速を
瞬時に予測することも必要である。
2. Description of the Related Art When a typhoon strikes, very serious natural disasters, including storm and flood damages, can occur. Therefore, preventive measures are taken from various viewpoints. As a long-term measure, it is necessary to consider the maximum instantaneous wind speed during a typhoon when calculating the strength of buildings and bridges as a physical precautionary measure. It is necessary to establish a system and design an appropriate non-life insurance system. In the shorter term, it is also necessary to instantaneously predict the maximum instantaneous wind speed in a region where there is a possibility of an attack when a typhoon is actually approaching.

【0003】損害保険は、例えば台風によって偶発的に
生じうる風水害などの危険を、予め一定の保険料を支払
った多数の個人の間で分散させる制度である。自然災害
は、各個人にとっては全く偶然であり予測困難な事象で
あっても、多数人を全体として考察すれば、現実にその
事象に遭遇する者の割合は一定の値に近づくという経験
則が知られている(大数の法則)。もっとも、大数の法
則が成立するためには、十分に大きな集団を考察する必
要があり、その際には、統計的・確率的な方法が用いら
れる。特に、損害保険を適切に設計する際に、保険契約
者が災害による経済的損失を被った場合に受け取ること
ができる最大限の金額である保険金額(A)を確保する
ためには、各保険契約者によって予め支払われるべき保
険料(B)の額を合理的に決定することが重要である。
換言すれば、損害保険を設計する際には、特定の保険金
を支払うためには各保険契約者からどれだけの額の保険
料を徴収しておかなければならないかを決定する必要が
ある。ここで、保険金額に対する保険料の割合(=B/
A)は保険料率と称される。
[0003] Non-life insurance is a system in which the danger of accidental wind and flood damage caused by, for example, a typhoon is distributed among a large number of individuals who have paid a certain premium in advance. Even if a natural disaster is an event that is completely accidental and difficult to predict for each individual, the empirical rule is that when considering a large number of people as a whole, the percentage of those who actually encounter the event approaches a certain value. Known (large number law). However, in order to satisfy the law of large numbers, it is necessary to consider a sufficiently large group, and in that case, a statistical and stochastic method is used. In particular, when properly designing property and casualty insurance, it is important to ensure that each policyholder has a maximum amount of insurance (A) that can be received if a policyholder suffers an economic loss due to a disaster. It is important to reasonably determine the amount of premium (B) to be paid in advance by the policyholder.
In other words, when designing property and casualty insurance, it is necessary to determine how much premium must be collected from each policyholder to pay a particular claim. Here, the ratio of the insurance premium to the insurance amount (= B /
A) is called the insurance rate.

【0004】この保険料率を的確に算出するためには、
一般的に安定した多数のデータが必要である。また、損
害保険業務では、考えられる最大の損害を評価しておく
ことも重要である。しかし、台風による風災を始めとす
る自然災害は、年ごとの変動が大きいため、短期間での
観察では、必要なデータを得ることは困難であり、長期
間の観察が必要となる。従来は、過去の現実の台風時に
観測された風速など、過去の統計データを用いて、将来
の被害を推定していた。
[0004] In order to accurately calculate this insurance rate,
Generally, a large amount of stable data is required. It is also important in the non-life insurance business to assess the maximum possible loss. However, natural disasters such as wind disasters caused by typhoons fluctuate greatly from year to year, so it is difficult to obtain necessary data by short-term observation, and long-term observation is required. In the past, past damage was estimated using past statistical data, such as the wind speed observed during a past actual typhoon.

【0005】例えば、特開平10−161993では、
過去の気象観測データを用いて、台風による損害を評価
するシステムが提案されている。このシステムでは、パ
ーソナル・コンピュータの使用を前提として、過去の台
風情報をそのまま用いるか、又は、過去の台風情報にお
ける進路や勢力等のパラメータを若干変更して用いるこ
とにより、損害評価を行っている。
For example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-161993,
There has been proposed a system for evaluating typhoon damage using past weather observation data. In this system, the damage is evaluated by using the past typhoon information as it is, or by slightly changing the parameters such as the course and power in the past typhoon information, assuming the use of a personal computer. .

【0006】本出願人も、先に出願した特願2001−
92434において、この問題を解決するために、過去
の台風に関する客観的なデータを基礎としたコンピュー
タ・シミュレーションを用いることにより、将来におい
て予測されうる台風による風害を評価するシステム及び
方法を提案した。このシステム及び方法では、過去の統
計データが不十分な場合であっても、将来の台風による
風害を的確かつ正確に予測することを目的としていた。
The present applicant has also filed Japanese Patent Application No.
In 92434, in order to solve this problem, a system and method for evaluating a typhoon-induced wind damage that can be predicted in the future by using a computer simulation based on objective data on past typhoons was proposed. The purpose of this system and method is to accurately and accurately predict wind damage caused by a typhoon in the future even when past statistical data is insufficient.

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】本出願人が特願200
1−92434で提案したシステム及び方法において
は、既往の台風に関するデータを基礎とし、コンピュー
タ・シミュレーションを用いて台風を再現することによ
り、既往のものとほぼ同じ又はそれと類似した台風であ
ればどのような風害が生じうるかを合理的に評価してい
た。
SUMMARY OF THE INVENTION The applicant has filed a Japanese Patent Application 200
In the system and method proposed in 1-92434, based on the data on the past typhoon, and by reproducing the typhoon using computer simulation, what kind of typhoon is substantially the same as or similar to the previous one. Rationally evaluated whether a severe wind damage could occur.

【0008】しかし、既往の台風に関する統計データは
高々60余年分しか整備されておらず、過去の台風を再
現させるとしても、現実の過去の台風やそれに類似した
仮想の台風による損害についてはある程度の評価ができ
るが、発生の可能性はあってもこれまでに発生したこと
がなく観測期間よりも長い再現期間を有する台風に対す
る評価は難しい。また、たまたまその経路を通過したた
めに被害がなかったが、経路が少しでもずれていたら大
被害が生じる可能性があった台風も存在する。しかし、
従来の手法を用いていたのでは、例えば、過去のデータ
から直接的に推測できる範囲を明らかに超えた異なる台
風が襲来した場合に、ある特定の地域においてどのよう
な風害が生じるのかを的確に予測することは困難であ
る。
[0008] However, statistical data on past typhoons has been maintained for at most 60 years at most, and even if past typhoons are reproduced, damages due to actual past typhoons and virtual typhoons similar thereto are limited to some extent. Although evaluation can be performed, it is difficult to evaluate a typhoon that has never occurred before and has a reappearance period longer than the observation period, although there is a possibility of occurrence. In addition, there were typhoons that did not cause any damage because they happened to pass through the route, but if the route deviated even slightly, there was a possibility that severe damage could occur. But,
With the conventional method, for example, when a different typhoon hits beyond the range that can be directly inferred from past data, it is possible to accurately determine what kind of wind damage will occur in a specific area It is difficult to predict.

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】本発明の発明者らは、将
来において襲来することが予測される様々な台風につい
て正確な被害状況を想定しておくためには、過去の台風
の気圧場の統計分析データから台風の気圧場を決定する
パラメータを与える確率分布モデルを構築し、モンテカ
ルロ・シミュレーションを実行することによって架空の
台風を確率的に多数合成することが有効であることを見
いだした。モンテカルロ・シミュレーションにおいて多
数の想定される台風を合成し、条件を変化させることに
よって、従来とは比較にならないほど多数の場合につい
て予測される風害を評価することが可能となる。そし
て、発明者らは、このような風害評価を実際に実行する
ことを可能とする確率的なモデルをコンピュータ・シス
テムとして構築し、このコンピュータ・システムを用い
ることによって、従来よりも合理的な風災保険料率の算
定を行い、より高い精度をもって最大予想損害額等の推
定を行うことを可能にした。
Means for Solving the Problems The inventors of the present invention set the pressure field of the past typhoon in order to suppose an accurate damage situation for various typhoons expected to hit in the future. We constructed a probability distribution model that gives parameters to determine the pressure field of the typhoon from the statistical analysis data, and found that it is effective to stochastically synthesize a number of imaginary typhoons by executing Monte Carlo simulations. By combining many assumed typhoons in Monte Carlo simulation and changing the conditions, it is possible to evaluate the expected wind damage for a large number of cases that are incomparable to the conventional cases. The inventors constructed a probabilistic model capable of actually executing such a wind damage evaluation as a computer system, and by using this computer system, a more reasonable wind disaster By calculating the insurance premium rate, it has become possible to estimate the maximum expected damage amount with higher accuracy.

【0010】具体的には、本発明によれば、確率的手法
を用いた台風による風害評価システムであって、過去の
台風に関する統計データを用いてモンテカルロ・シミュ
レーションを実行することにより、統計的に安定的な評
価が可能な程度に多数の仮想の台風の気圧場と進行経路
とを含む仮想の台風に関するデータを合成する仮想台風
データ合成手段と、モンテカルロ・シミュレーションに
よって得られた仮想の台風に関する前記データを記憶す
る仮想データ記憶手段と、前記仮想データ記憶手段から
取得された前記仮想の台風に関する複数のデータを入力
するデータ入力手段と、入力された前記複数のデータを
記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段から取
得されたデータを用いて、前記台風の中心からの気圧分
布を時間及び前記中心からの距離の関数として与える気
圧場を決定する気圧場決定手段と、前記気圧場決定手段
によって得られた気圧場を記憶する気圧場記憶手段と、
前記気圧場記憶手段から取得された気圧場を用いて傾度
風速を計算する傾度風速計算手段と、前記傾度風速計算
手段によって得られた傾度風速を記憶する傾度風速記憶
手段と、前記傾度風速記憶手段から傾度風速を取得し、
前記傾度風速を用いて地表風速を計算する地表風速計算
手段と、前記地表風速計算手段によって得られた地表風
速を記憶する地表風速記憶手段と、前記地表風速記憶手
段から地表風速を取得し、前記地表風速から最大瞬間風
速を計算する最大瞬間風速計算手段と、前記最大瞬間風
速計算手段によって得られた最大瞬間風速を記憶する最
大瞬間風速記憶手段と、前記最大瞬間風速記憶手段から
最大瞬間風速を取得し、前記最大瞬間風速から罹災率及
び損傷率を計算する罹災率及び損傷率計算手段と、前記
罹災率及び損傷率計算手段によって得られた罹災率及び
損傷率を用いて、前記台風によって生じうる風害評価を
行う風害評価手段と、前記風害評価手段によって得られ
た風害評価を出力する手段と、を備えた台風による確率
的風害評価システムが提供される。特に、本発明による
システムでは、台風の状態を定義するデータとしては、
中心気圧低下量、最大旋衡風速半径、進行速度及び進行
方向という4つのパラメータが用いられ、仮想の台風に
関するこれらのパラメータを、過去の台風の気圧場の統
計分析データを用いて確率的に再現している点が重要で
ある。
Specifically, according to the present invention, a typhoon-based wind damage evaluation system using a probabilistic method is provided. Virtual typhoon data synthesis means for synthesizing data relating to virtual typhoons including a large number of virtual typhoon barometric pressure fields and traveling paths to the extent that stable evaluation is possible, and the virtual typhoon data obtained by Monte Carlo simulation Virtual data storage means for storing data, data input means for inputting a plurality of data relating to the virtual typhoon obtained from the virtual data storage means, data storage means for storing the plurality of input data, Using the data obtained from the data storage means, the pressure distribution from the center of the typhoon with time and the A pressure field determining means for determining a pressure field given as a function of the heart of the distance, the pressure field storage means for storing the pressure field obtained by the pressure field determining means,
A gradient wind speed calculating means for calculating a gradient wind speed using the pressure field acquired from the pressure field storing means, a gradient wind speed storing means for storing the gradient wind speed obtained by the gradient wind speed calculating means, and the gradient wind speed storing means To get the gradient wind speed from
Surface wind speed calculating means for calculating the surface wind speed using the gradient wind speed, surface wind speed storing means for storing the surface wind speed obtained by the surface wind speed calculating means, and acquiring the surface wind speed from the surface wind speed storing means, Maximum instantaneous wind speed calculating means for calculating the maximum instantaneous wind speed from the surface wind speed, maximum instantaneous wind speed storing means for storing the maximum instantaneous wind speed obtained by the maximum instantaneous wind speed calculating means, and maximum instantaneous wind speed from the maximum instantaneous wind speed storing means. Acquiring and calculating a morbidity and damage rate from the maximum instantaneous wind speed, and using the morbidity and damage rate obtained by the morbidity and damage rate calculation means to generate the typhoon. A stochastic wind damage evaluation system by a typhoon, comprising: a wind damage evaluation means for performing a wind damage evaluation; and a means for outputting a wind damage evaluation obtained by the wind damage evaluation means. There is provided. In particular, in the system according to the present invention, the data defining the state of the typhoon include:
Four parameters of central pressure drop, maximum rotation wind speed radius, traveling speed and traveling direction are used, and these parameters relating to the virtual typhoon are stochastically reproduced using statistical analysis data of past typhoon pressure fields. What is important is that.

【0011】実際には、上述の各計算手段はパーソナル
・コンピュータ等に内蔵されたCPUであり、各記憶手
段はメモリである。
Actually, each of the above-mentioned calculation means is a CPU built in a personal computer or the like, and each storage means is a memory.

【0012】[0012]

【発明の実施の形態】次に、添付の図面を参照しなが
ら、本発明の実施例を詳細に説明する。まず最初に、図
1にその構成が示されている本発明のシステムにおい
て、台風による風害評価がどのような手順でなされるか
を概観する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First, in the system of the present invention whose configuration is shown in FIG. 1, an outline of a procedure for performing wind damage evaluation by a typhoon will be described.

【0013】このシステムでは、台風データ、気象官署
データ、市区町村データ及び保険契約データという4種
類のデータが用いられる。台風データとは、1932年
(昭和7年)から最近(1999年[2000年3月1
日現在])までの主な台風における、時刻ごとの台風中
心位置(緯度、経度)と、その中心位置における気圧と
である。台風データは、今後も台風が発生するたびに追
加されていく。気象官署データとは、日本全国160余
の気象官署の位置(緯度、経度)と、過去の台風時に各
気象官署で観測された時刻ごとの海面気圧とである。市
区町村データとは、日本全国に3300余が存在する市
区町村の役場の位置(緯度、経度)である。本発明によ
るシステムでは、これらの役場の位置を、風速計算の単
位となる市区町村の代表地点として用いる。また、保険
契約では市区郡が単位として用いられるので、市町村単
位で算出される風速を市区郡単位に変換するために、世
帯数も市区町村データに含まれる。保険契約データと
は、本発明によるシステムを用いて保険金を算定する保
険会社の保険契約に関する資料であり、保険の種類別、
建物構造別の内容等が市区郡単位に記載されている。
This system uses four types of data: typhoon data, meteorological office data, municipal data, and insurance contract data. Typhoon data is the most recent data from 1932 (Showa 7) (1999 [March 1, 2000]
Typhoon center position (latitude, longitude) for each of the major typhoons up to the current day) and the atmospheric pressure at that center position. Typhoon data will be added each time a typhoon occurs. The meteorological office data is the locations (latitude and longitude) of over 160 meteorological offices nationwide in Japan, and sea level pressures at each time observed by each meteorological office during past typhoons. The municipal data is the position (latitude, longitude) of the municipal government office where there are more than 3,300 nationwide. In the system according to the present invention, the positions of these government offices are used as representative points of municipalities which are units of wind speed calculation. In addition, since the municipalities are used as units in the insurance contract, the number of households is also included in the municipalities data in order to convert the wind speed calculated in municipalities into municipalities. Insurance contract data is data on insurance contracts of insurance companies that calculate insurance claims using the system according to the present invention.
The contents by building structure etc. are described for each city, ward and county.

【0014】本発明によるシステムでは、過去の台風デ
ータを用いて台風別にその気圧場の解析を行い、気圧場
を表すパラメータを算出する。解析できた台風のうち、
本システムで定義している海岸線に上陸した台風を、統
計的な解析の対象としている。図2に示すように、海岸
線については、台風が上陸する日本列島の太平洋岸をい
くつかの直線によって4つのエリアに区分する。このよ
うなエリアの区分を行う理由は、現実の台風の特徴を考
察する際には、実際の地形による影響を無視することが
できないからである。
In the system according to the present invention, the atmospheric pressure field is analyzed for each typhoon using past typhoon data, and parameters representing the atmospheric pressure field are calculated. Of the typhoons analyzed,
The typhoon that landed on the coastline defined in this system is subject to statistical analysis. As shown in FIG. 2, the coastline is divided into four areas by several straight lines on the Pacific coast of the Japanese archipelago where the typhoon lands. The reason for such area division is that when considering the characteristics of a real typhoon, the influence of the actual terrain cannot be ignored.

【0015】過去の台風データを統計的に解析した結
果、台風を中心とする気圧場を記述するためのパラメー
タは、海岸線に上陸時の初期値については表1の確率分
布として、上陸後の変化については表2の関数形によっ
て表現できることが経験的に判明した。例えば、上陸時
のパラメータを記述する確率分布であるが、本発明によ
るシステムでは、台風の年間上陸数については、離散デ
ータの確率モデルにおいて広く用いられるポアソン分布
を用いている。また、中心気圧低下量、最大旋衡風速半
径、進行速度、進行方向に関しては、対数正規分布を用
いると的確な記述が可能である。ただし、本発明は、こ
れらの特定の確率分布に限定されることはなく、具体的
にどの確率分布を用いるかに関しては、これ以外の選択
肢もありうる。
As a result of statistical analysis of past typhoon data, the parameters for describing the barometric pressure field centered on the typhoon are as follows: It has been empirically found that can be expressed by the function form in Table 2. For example, in the case of a probability distribution describing parameters at the time of landing, the system according to the present invention uses a Poisson distribution widely used in a discrete data stochastic model for the annual number of landings of a typhoon. Further, regarding the amount of decrease in the central pressure, the maximum rotation wind speed radius, the traveling speed, and the traveling direction, accurate description can be made by using a lognormal distribution. However, the present invention is not limited to these particular probability distributions, and there are other options as to which specific probability distribution to use.

【0016】[0016]

【表1】 [Table 1]

【0017】[0017]

【表2】 本発明によるシステムでは、表1及び表2のパラメータ
について、それぞれの確率分布及び関数形を用いて統計
的な解析結果(平均値、標準偏差)に従う乱数を発生さ
せモンテカルロ・シミュレーションを行うことによっ
て、10000年分の仮想的な台風データ(上陸から消
滅まで)を作成する。この結果、約25000個の仮想
台風を合成することができる。具体的には、安定した統
計値を与えるのに十分であると考えられるこの程度の多
数の台風に関して、時間経過に伴う気圧場と経路とが得
られる。結果の安定性をより重視するためには、可能で
あれば、10000年のセットを数セット作成すること
が望ましい。図3には、仮想台風を作成する際の流れ図
が示されている。
[Table 2] In the system according to the present invention, for the parameters in Tables 1 and 2, random numbers are generated in accordance with statistical analysis results (mean values, standard deviations) using respective probability distributions and function forms, and Monte Carlo simulation is performed. Create 10,000 years of virtual typhoon data (from landing to disappearance). As a result, about 25,000 virtual typhoons can be synthesized. Specifically, for such a large number of typhoons that are considered to be sufficient to provide stable statistics, a pressure field and a path over time are obtained. In order to place more importance on the stability of the results, it is desirable to create several sets of 10,000 years if possible. FIG. 3 shows a flowchart when creating a virtual typhoon.

【0018】台風別に時刻ごとに作成したパラメータを
基にして、当該時刻における各市区町村での風速を算出
する。台風時におけるある地点のある時刻での風速は、
基本的には台風の気圧分布の状況、台風の進行速度、台
風の中心から計算地点までの距離などから求められる。
ここで、時刻ごとに算出された風速の中で最大の風速を
当該台風時の当該市区町村における風速とする。一方、
風速と被害との関係を求めた式を用意しておき、算出さ
れた風速より各市区町村被害率を求める。これに保険契
約を乗ずることにより損害額が求められる。また、台風
別の損害額を大きい順に並べることにより、台風による
風害損害の確率的評価を行うことができる。
Based on the parameters created for each typhoon at each time, the wind speed at each city, town, and village at that time is calculated. The wind speed at a certain time at a certain point during a typhoon is
Basically, it can be obtained from the state of the typhoon pressure distribution, the speed of the typhoon, the distance from the center of the typhoon to the calculation point, and the like.
Here, the maximum wind speed among the wind speeds calculated for each time is taken as the wind speed in the municipalities at the time of the typhoon. on the other hand,
An equation for calculating the relationship between wind speed and damage is prepared, and the damage rate for each municipality is calculated from the calculated wind speed. The amount of the loss is obtained by applying this to an insurance contract. Further, by arranging the damage amount for each typhoon in descending order, it is possible to perform a stochastic evaluation of wind damage caused by the typhoon.

【0019】台風の気圧場、すなわち、気圧分布の状況
を表すパラメータを算出するためには、(1)台風の位
置、(2)中心気圧、(3)各気象官署の位置、及び
(4)観測された海面気圧という4つのデータと、気圧
場の客観解析に最も適していると考えられるシュレーマ
ー(Schloemer)の気圧分布式(下の
In order to calculate the pressure field of the typhoon, that is, the parameter indicating the state of the pressure distribution, (1) the position of the typhoon, (2) the central pressure, (3) the position of each meteorological office, and (4) Four data, the observed sea level pressure, and the Schloemer pressure distribution formula (below, which is considered to be most suitable for objective analysis of the pressure field)

【数1】)とを用いて、それぞれの台風における気圧分
布を推定する。図4では、ある台風における気圧の分布
を与える曲線が、台風中心からの距離の関数として推定
されている。これによって、台風の気圧分布を示す
The pressure distribution in each typhoon is estimated by using (1). In FIG. 4, a curve giving the distribution of the atmospheric pressure in a certain typhoon is estimated as a function of the distance from the typhoon center. This shows the pressure distribution of the typhoon

【数1】(Schloemerの式)により、それぞれの台風に
ついて時刻毎に気圧分布の推定式を作成する。図4に例
示するように台風の中心から外縁までの気圧分布を示す
式が得られる。
An equation for estimating the atmospheric pressure distribution is created for each typhoon for each typhoon using (Equation 1) (Schloemer's equation). As illustrated in FIG. 4, an equation indicating the pressure distribution from the center of the typhoon to the outer edge is obtained.

【0020】[0020]

【数1】 このようにして求められた台風気圧場の各パラメータ
(年間上陸数、中心気圧低下量、最大旋衡風速半径、進
行速度、進行方向など)の確率分布を決定し、それに従
う乱数を発生させることで、仮想の台風が作成される。
(Equation 1) Determine the probability distribution of each parameter of the typhoon pressure field obtained in this way (number of landings per year, central pressure drop, maximum rotation wind speed radius, traveling speed, traveling direction, etc.) and generate random numbers according to it A virtual typhoon is created.

【0021】次に、各地点における風速を求める。図5
には、傾度風速、地表風速及び最大瞬間風速という求め
る風速の位置関係が示されている。上空の風である傾度
風速は、理学的な計算により算出できる(下の
Next, the wind speed at each point is determined. FIG.
5 shows the positional relationship of wind speeds to be obtained, such as a gradient wind speed, a surface wind speed, and a maximum instantaneous wind speed. The gradient wind speed, which is the wind in the sky, can be calculated by a physical calculation (see below).

【数2】)。更に、算出された傾度風速を、地表面の影
響を受けた場合の地表風速に変換する(
(Equation 2)). Further, the calculated gradient wind speed is converted into a surface wind speed in the case of being affected by the ground surface (

【数3】)。そして最終的に、こうして得られた地表風
速から、建物被害と関係の高い最大瞬間風速を求める(
(Equation 3)). Finally, from the surface wind speed obtained in this way, the maximum instantaneous wind speed that is closely related to building damage is obtained (

【数4】)。(Equation 4)).

【0022】[0022]

【数2】 (Equation 2)

【0023】[0023]

【数3】 (Equation 3)

【0024】[0024]

【数4】 図6には、風速を計算する地点と台風との関係が示され
ている。台風を記述するためのパラメータは時間の関数
であるから、時間毎に風速計算を行う。計算対象地点の
風速は、風速を求める地点と台風中心からの距離との関
係により算出される。本発明によるシステムでは、時刻
毎(例えば、20分毎)に風速を求め、その風速の中で
最大の値を当該台風における当該地点の風速とする。本
システムでは、市区町村の役場位置を風速計算地点とし
ている。このようにして求められた風速の一部が、図7
に示されている。
(Equation 4) FIG. 6 shows the relationship between the point where the wind speed is calculated and the typhoon. Since the parameters for describing the typhoon are functions of time, the wind speed is calculated for each time. The wind speed at the calculation target point is calculated based on the relationship between the point at which the wind speed is determined and the distance from the typhoon center. In the system according to the present invention, the wind speed is obtained at each time (for example, every 20 minutes), and the maximum value among the wind speeds is set as the wind speed at the point in the typhoon. In this system, the local government office position is used as the wind speed calculation point. A part of the wind speed obtained in this way is shown in FIG.
Is shown in

【0025】次に、風速に対する被害率を求める。被害
率は、ある風速に対してある集団が平均的に何件くらい
被害を受けるかという罹災率と、被害を受けた場合に平
均してどの程度の被害が生じるかを示す損傷率とに分け
られる。本システムでは、風速から罹災率と損傷率とを
算出する際には、平成3年台風19号での被害データを
基にして作成した式(下の
Next, the damage rate to the wind speed is determined. The damage rate is divided into the damage rate, which is the average number of damages to a certain group at a certain wind speed, and the damage rate, which indicates the average damage that would occur if a damage was received. Can be In this system, when calculating the morbidity rate and damage rate from the wind speed, an equation created based on the damage data of Typhoon 19 in 1991 (below)

【数5】及び## EQU5 ## and

【数6】)を用いる。これらの数式に含まれている定数
は、保険種類、建物構造、全損、半損、一部損により異
なる。図8及び図9には、最大瞬間風速と罹災率及び損
傷率との関係を示すグラフが与えられている。なお、今
後の台風で蓄積されうる被害データを用いて、これらの
数式における定数は再検討される。
Equation 6) is used. The constants included in these formulas vary depending on the type of insurance, building structure, total loss, half loss, and partial loss. 8 and 9 are graphs showing the relationship between the maximum instantaneous wind speed and the morbidity and damage rates. It should be noted that the constants in these formulas will be reconsidered using damage data that can be accumulated in future typhoons.

【0026】[0026]

【数5】 (Equation 5)

【0027】[0027]

【数6】 最後に、損害評価を行う。市区郡毎に保険種類別、建物
構造別、被害程度別(全損、半損、一部損)の被害率が
算出され、これに保険契約データを乗じて支払保険金を
算定する。既往の台風についてそれぞれ保険金を算出
し、それらを合計しさらに観察期間で除することで年平
均の保険金が算出され、保険料率を算出するための基礎
データが得られる。また、過去の台風の経路や規模を組
合せることで、仮想の台風についても損害を評価でき
る。これにより、異常災害を考慮した風災保険料率の算
出が可能となる。
(Equation 6) Finally, a damage assessment is performed. The damage rate is calculated for each municipality by insurance type, building structure, and damage level (total loss, half loss, partial loss), and multiplying this by insurance contract data to calculate insurance claims paid. The insurance claims are calculated for each of the past typhoons, summed up, and then divided by the observation period to calculate the annual average insurance claims, and basic data for calculating the insurance premium rate is obtained. Further, by combining the path and scale of the past typhoon, damage can be evaluated for a virtual typhoon. Thereby, it is possible to calculate the wind disaster insurance rate in consideration of the abnormal disaster.

【0028】[0028]

【発明の効果】以上、詳細に説明したように本発明によ
るシステム及び方法によれば、過去の統計データから直
接的に予測される範囲をはるかに超えて、将来において
生じる可能性がある仮想の台風による風害損害を効果的
かつ正確に評価することができる。確率的な手法を用い
たモンテカルロ・シミュレーションによって非常に多数
の想定台風を合成した上で風害評価を行っているため、
従来技術による風害予測と比較してはるかに多様な条件
の下での評価が可能である。従って、本発明によって得
られる風害予測を、橋梁建設や損害保険の設計などを含
む様々な風害対策に利用することにより、従来の風害予
測システムよりも適切な対策を講じることが可能にな
る。
As described in detail above, according to the system and method according to the present invention, a virtual potential that may occur in the future far exceeds the range directly predicted from past statistical data. Wind damage caused by a typhoon can be evaluated effectively and accurately. Since a large number of assumed typhoons are synthesized by Monte Carlo simulation using a stochastic method and the wind damage is evaluated,
It is possible to evaluate under much more various conditions compared to the wind damage prediction according to the prior art. Therefore, by using the wind damage prediction obtained by the present invention for various wind damage measures including bridge construction and damage insurance design, it is possible to take more appropriate measures than a conventional wind damage prediction system.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明による風害評価システムの構成を示す概
略図である。
FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration of a wind damage evaluation system according to the present invention.

【図2】台風が上陸する日本列島の太平洋岸の海岸線を
直線によって4つのエリアに区分したエリア区分を示し
ている。
FIG. 2 shows an area division in which the shoreline of the Pacific coast of the Japanese archipelago where a typhoon hits is divided into four areas by straight lines.

【図3】モンテカルロ・シミュレーションにより仮想台
風を作成する際の流れ図を示している。
FIG. 3 shows a flowchart when a virtual typhoon is created by Monte Carlo simulation.

【図4】ある台風における気圧の分布を与える曲線が、
台風中心からの距離の関数として推定される様子を示し
ている。
FIG. 4 is a graph showing a pressure distribution in a certain typhoon;
It shows how it is estimated as a function of the distance from the typhoon center.

【図5】傾度風速、地表風速及び最大瞬間風速という求
める風速の位置関係が示されている。
FIG. 5 shows a positional relationship between wind speeds to be obtained, that is, a gradient wind speed, a surface wind speed, and a maximum instantaneous wind speed.

【図6】風速を計算する地点と台風との関係が示されて
いる。
FIG. 6 shows a relationship between a point where a wind speed is calculated and a typhoon.

【図7】市区町村の役場位置を風速計算地点として求め
られた風速の一部が示されている。
FIG. 7 illustrates a part of the wind speed obtained by using the position of a government office in a municipality as a wind speed calculation point.

【図8】最大瞬間風速と罹災率との関係を示すグラフで
ある。
FIG. 8 is a graph showing the relationship between the maximum instantaneous wind speed and the morbidity rate.

【図9】最大瞬間風速と損傷率との関係を示すグラフで
ある。
FIG. 9 is a graph showing the relationship between the maximum instantaneous wind speed and the damage rate.

【図10】台風別の損害額を大きい順に並べた台風によ
る風害損害の確率的評価を示している。
FIG. 10 shows a stochastic evaluation of wind damage caused by a typhoon in which damages by typhoon are arranged in descending order of damage amount.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 川口 正明 東京都港区芝2−31−19 損害保険料率算 定会 内 (72)発明者 藤井 健 京都府京都市北区上賀茂本山36 京都産業 大学内 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Masaaki Kawaguchi 2-31-19 Shiba, Minato-ku, Tokyo Within the non-life insurance rate calculation meeting (72) Inventor Takeshi Ken Fujii 36 Kamigamomotoyama, Kita-ku, Kyoto-shi, Kyoto Kyoto Sangyo University

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 確率的手法を用いた台風による風害評価
システムであって、 過去の台風に関する統計データを用いてモンテカルロ・
シミュレーションを実行することにより、統計的に安定
的な評価が可能な程度に多数の仮想の台風の気圧場と進
行経路とを含む仮想の台風に関するデータを合成する仮
想台風データ合成手段と、 モンテカルロ・シミュレーションによって得られた仮想
の台風に関する前記前記データを記憶する仮想データ記
憶手段と、 前記仮想データ記憶手段から取得された前記仮想の台風
に関する複数のデータを入力するデータ入力手段と、 入力された前記複数のデータを記憶するデータ記憶手段
と、 前記データ記憶手段から取得されたデータを用いて、前
記台風の中心からの気圧分布を時間及び前記中心からの
距離の関数として与える気圧場を決定する気圧場決定手
段と、 前記気圧場決定手段によって得られた気圧場を記憶する
気圧場記憶手段と、 前記気圧場記憶手段から取得された気圧場を用いて傾度
風速を計算する傾度風速計算手段と、 前記傾度風速計算手段によって得られた傾度風速を記憶
する傾度風速記憶手段と、 前記傾度風速記憶手段から傾度風速を取得し、前記傾度
風速を用いて地表風速を計算する地表風速計算手段と、 前記地表風速計算手段によって得られた地表風速を記憶
する地表風速記憶手段と、 前記地表風速記憶手段から地表風速を取得し、前記地表
風速から最大瞬間風速を計算する最大瞬間風速計算手段
と、 前記最大瞬間風速計算手段によって得られた最大瞬間風
速を記憶する最大瞬間風速記憶手段と、 前記最大瞬間風速記憶手段から最大瞬間風速を取得し、
前記最大瞬間風速から罹災率及び損傷率を計算する罹災
率及び損傷率計算手段と、 前記罹災率及び損傷率計算手段によって得られた罹災率
及び損傷率を用いて、前記台風によって生じうる風害評
価を行う風害評価手段と、 前記風害評価手段によって得られた風害評価を出力する
手段と、 を備えていることを特徴とする台風による風害評価シス
テム。
1. A typhoon-based wind damage evaluation system using a stochastic method, comprising:
Virtual typhoon data synthesis means for synthesizing data relating to virtual typhoons including a large number of virtual typhoon barometric pressure fields and traveling paths to the extent that a statistically stable evaluation is possible by executing a simulation; Virtual data storage means for storing the data relating to the virtual typhoon obtained by simulation; data input means for inputting a plurality of data relating to the virtual typhoon obtained from the virtual data storage means; A data storage unit for storing a plurality of data; and a pressure for determining a pressure field that gives a pressure distribution from the center of the typhoon as a function of time and a distance from the center using the data obtained from the data storage unit. Field determination means; pressure field storage means for storing the pressure field obtained by the pressure field determination means; A gradient wind speed calculation unit that calculates a gradient wind speed using a pressure field acquired from a pressure field storage unit, a gradient wind speed storage unit that stores a gradient wind speed obtained by the gradient wind speed calculation unit, and a gradient wind speed storage unit. A surface wind speed calculating unit that obtains a gradient wind speed and calculates a surface wind speed using the gradient wind speed; a surface wind speed storing unit that stores a surface wind speed obtained by the surface wind speed calculating unit; and a ground surface from the surface wind speed storing unit. A maximum instantaneous wind speed calculating means for acquiring a wind speed and calculating a maximum instantaneous wind speed from the surface wind speed; a maximum instantaneous wind speed storing means for storing a maximum instantaneous wind speed obtained by the maximum instantaneous wind speed calculating means; and Obtain the maximum instantaneous wind speed from the means,
Damage rate and damage rate calculation means for calculating the damage rate and damage rate from the maximum instantaneous wind speed, and using the damage rate and damage rate obtained by the damage rate and damage rate calculation means, wind damage evaluation that can be caused by the typhoon And a means for outputting a wind damage evaluation obtained by the wind damage evaluation means.
【請求項2】 請求項1記載のシステムにおいて、前記
入力される複数のデータは、緯度及び経度からなる前記
台風の位置、前記台風の中心気圧、各気象官署の位置、
及び観測された海面気圧を含み、前記気圧場の決定に
は、シュレーマー(Schloemer)の気圧分布式を用いる
ことを特徴とするシステム。
2. The system according to claim 1, wherein the plurality of input data are: a position of the typhoon including latitude and longitude, a central pressure of the typhoon, a position of each meteorological office,
And a measured sea level pressure, wherein the pressure field is determined using a Schloemer pressure distribution equation.
【請求項3】 請求項1又は請求項2記載のシステムに
おいて、前記モンテカルロ・シミュレーションの際に
は、台風の年間上陸数はポアソン分布として表現され、
合成される仮想の台風のパラメータである中心気圧低下
量、最大旋衡風速半径、進行速度及び進行方向は、上陸
時には対数正規分布として表現され、上陸後の変化につ
いては、中心気圧低下量は指数関数的に、最大旋衡風速
半径、進行速度及び進行方向は線形関数として変化する
ものと見なすことを特徴とするシステム。
3. The system according to claim 1, wherein, during the Monte Carlo simulation, the annual number of landings of the typhoon is represented as a Poisson distribution,
The parameters of the virtual typhoon to be synthesized, the central pressure drop, the maximum rotation wind speed radius, the traveling speed, and the traveling direction are expressed as a lognormal distribution at the time of landing, and for the change after landing, the central pressure drop is an index Functionally, the system is characterized in that the maximum rotational wind radius, the traveling speed and the traveling direction are regarded as changing as a linear function.
【請求項4】 台風による風害を確率的に評価する方法
であって、 過去の台風の気圧場の統計分析データを用いてモンテカ
ルロ・シミュレーションを実行することにより、統計的
に安定的な評価が可能な程度に多数の仮想の台風の気圧
場と進行経路とを含む仮想の台風に関する複数のデータ
を合成するステップと、 モンテカルロ・シミュレーションによって得られた仮想
の台風に関する前記複数のデータを入力するステップ
と、 前記入力された前記複数のデータを用いて、前記台風を
中心とする気圧分布を時間及び前記中心からの距離の関
数として与える気圧場を決定するステップと、 前記決定された気圧場を用いて、傾度風速を計算するス
テップと、 前記計算された傾度風速を用いて、地表風速を計算する
ステップと、 前記計算された地表風速を用いて、最大瞬間風速を計算
するステップと、 前記計算された最大瞬間風速を用いて、罹災率及び損傷
率を計算するステップと、 前記計算された罹災率及び損傷率を用いて、前記台風に
よって生じうる風害評価を行うステップと、前記風害評
価を出力するステップと、 を含むことを特徴とする方法。
4. A method for stochastically evaluating wind damage caused by a typhoon, wherein a statistically stable evaluation is possible by executing a Monte Carlo simulation using statistical analysis data of a past typhoon pressure field. Synthesizing a plurality of data relating to the virtual typhoon including as many virtual typhoons as the atmospheric pressure field and the traveling path; and inputting the plurality of data relating to the virtual typhoon obtained by Monte Carlo simulation. Determining a pressure field that gives a pressure distribution around the typhoon as a function of time and a distance from the center by using the plurality of input data; and using the determined pressure field. Calculating the gradient wind speed; calculating the surface wind speed using the calculated gradient wind speed; Using the top wind speed, calculating the maximum instantaneous wind speed, Using the calculated maximum instantaneous wind speed, calculating the morbidity and damage rates, Using the calculated morbidity and damage rates, Performing a wind damage assessment that may be caused by the typhoon; and outputting the wind damage assessment.
【請求項5】 請求項4記載の方法において、前記入力
される複数のデータは、緯度及び経度からなる前記台風
の位置、前記台風の中心気圧、各気象官署の位置、及び
観測された海面気圧を含み、前記気圧場の決定には、シ
ュレーマー(Schloemer)の気圧分布式を用いることを
特徴とする方法。
5. The method according to claim 4, wherein the plurality of input data are the position of the typhoon, which is composed of latitude and longitude, the central pressure of the typhoon, the position of each meteorological office, and the observed sea level pressure. And determining the pressure field using a Schloemer pressure distribution equation.
【請求項6】 請求項4又は請求項5記載の方法におい
て、前記モンテカルロ・シミュレーションの際には、台
風の年間上陸数はポアソン分布として表現され、合成さ
れる仮想の台風のパラメータである中心気圧低下量、最
大旋衡風速半径、進行速度及び進行方向は、上陸時には
対数正規分布として表現され、上陸後の変化について
は、中心気圧低下量は指数関数的に、最大旋衡風速半
径、進行速度及び進行方向は線形関数として変化するも
のと見なすことを特徴とする方法。
6. The method according to claim 4, wherein during the Monte Carlo simulation, the annual number of landings of the typhoon is represented as a Poisson distribution, and the central pressure, which is a parameter of a virtual typhoon to be synthesized. The amount of decrease, the maximum rotation wind radius, the traveling speed, and the traveling direction are expressed as a lognormal distribution at the time of landing, and for the change after landing, the central pressure drop is exponential, the maximum rotation wind radius, the traveling speed. And the direction of travel is assumed to vary as a linear function.
【請求項7】 請求項4ないし請求項6の任意の請求項
に記載の方法における各ステップを実現するコンピュー
タ・プログラムが記憶されていることを特徴とするコン
ピュータ読み取り可能な記憶媒体。
7. A computer-readable storage medium storing a computer program for realizing each step in the method according to claim 4. Description:
【請求項8】 請求項4ないし請求項6の任意の請求項
に記載の方法における各ステップを実現するコンピュー
タ・プログラム。
8. A computer program for implementing each step of the method according to claim 4. Description:
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