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2.5 风险的数学模型

风险可以用风险度来表达。它是一个归一化的函数,是人们基于对风险的定义和形成机制的理解得来的。Maskrey [24] 提出的风险度表达式为

式(2.14)将风险度表达为危险度和易损度之和,即风险不仅与风险源的自然属性有关,还与承险体的社会、经济属性有关。由于风险是风险源在承险体的非线性机制作用下产生的,因此将风险度理解为风险源的危险度与承险体的易损度线性叠加,在方法论上过于理想和简单,会得出极不合理,甚至荒唐的结果。譬如,内陆城市虽然不存在风暴潮风险,但是因为任何城市都存在易损性,因此将二者相加,会得出内陆城市仍然存在风暴潮风险这样荒唐的结果。

Smith [25] 提出的风险度表达式为

Deyle等人 [26] 提出的风险度表达式为

这两种表达式将风险发生的概率与风险造成的损失/结果有机地联系起来。

Nath等人 [27] 提出的风险度表达式为

Tobin等人 [28] 提出的风险度表达式为

这两种表达式实质上是相同的,将损失改为潜在损失或期望损失是一个很大的进步,体现出风险有损失的可能性,对风险本质的把握更加准确。

联合国人道主义事务协调办公室于1991年提出的自然灾害风险度表达式为

式(2.19)基本反映了风险的本质特征。其中,危险度反映了风险的自然属性,是风险规模和风险发生频率/概率的函数;易损度反映了风险的社会属性,是人口、财产、经济和环境等因素的函数。

ISDR从危险性和脆弱性角度提出的风险度表达式为

式中, f 表示危险性和脆弱性的函数,最简单的函数形式是危险性和脆弱性的乘积。

Alexander定义的风险度是各种损失(可预测的人员伤亡和经济损失)之和与危险性和脆弱性的乘积,即

目前,一些学者在研究风险度表达式时均加入了其他考虑,如应对能力(Coping Capacity)、暴露性(Exposure)和缺乏度(Deficiencies in Preparedness)等,表达式为

式中,Coping Capacity是指人员或组织承受或控制风险的能力。对于脆弱性,减灾学会提出了一个有趣的表达式,即

式中,Suceptibility表示感受性。

Dilley等人指出,风险度是危险性、暴露性和脆弱性的乘积。其中,危险性表示不利事件发生的强度和频率等;脆弱性表示系统的固有性质。

Bollin等人 [29] 建立了一种风险度模型,表达式为

张继权等人 [30] 提出了气象灾害风险度的表达式为

王红瑞等人从模糊概率角度建立的风险度表达式为

式中, μ w x )表示变量 x 的隶属度函数,表示系统的模糊不确定性,用于刻画风险造成的损失程度; f x )表示变量 x 的概率密度函数,表示系统的随机不确定性,用于刻画风险发生的概率。

综上所述,尽管风险度的表达式有多种形式,但归纳起来,主要有如下三种基本表达式:

●第一种表达式,从风险的定义出发,认为风险度是概率和损失(结果)的函数,函数多为乘积形式;

●第二种表达式,从风险的指标出发,认为风险度是危险性(Hazard)和脆弱性(Vulnerability)的函数,有些还增加了暴露性(Exposure)和应对能力(Coping Capacity)等变量,函数形式比较简单,多为乘积或加、减的形式,是目前学术界比较公认的表达式;

●第三种表达式,从模糊概率的角度出发,在一定程度上丰富和完善了风险度计算的数学模型。

笔者认为,风险度计算的数学模型只能用于刻画某个具体的对象和特定的问题,没有建立相应的检验标准。目前,国内外还没有一个通用性的数学模型可以定义和描述广义的风险。 RljDO/O1gBxpkPv7DPb7+AP3BcOHMOizs3H9aK2QfFY51sllnTRyeO7XMaK9ezoX

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