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三种方法的乡镇减灾能力评估结果比较——以某市区18个乡镇为例
被引量:
6
1
作者
丁建闯
钟海仁
+1 位作者
许礼林
余洁
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024年第1期80-88,共9页
减灾能力是区域防灾减灾、应急救援和恢复重建过程中所具有的综合能力。以某市区“第一次全国自然灾害综合风险普查”基础调查数据为例,分别采用秩和比法(RSR)、非整秩和比法(非整RSR)和TOPSIS法对该区18个乡镇的减灾能力进行定量化评估...
减灾能力是区域防灾减灾、应急救援和恢复重建过程中所具有的综合能力。以某市区“第一次全国自然灾害综合风险普查”基础调查数据为例,分别采用秩和比法(RSR)、非整秩和比法(非整RSR)和TOPSIS法对该区18个乡镇的减灾能力进行定量化评估,从评估模型的实用性、数值大小、等级排名、整体趋势、计算工作量等五方面进行对比分析。结果表明:三种模型均适用于区域减灾能力定量化评估,可根据区域评估目的和需求进行选择。总体上,以秩和比法优劣分档最佳、信息损失最大,TOPSIS法信息损失最小、优劣分档最差。而基于非整秩和比法评估原理,利用线性插值法对各评价指标进行编秩,所编秩次与原指标值间存在更为紧密的线性对应关系,既克服了秩和比法源数据的信息损失,又能对TOPSIS法的优劣分档进行优化。因此,改进后的非整秩和比法的信息损失与优劣分档均比较适中,是三者中的较优选择。对非整秩和比法的研究可为减灾能力定量化评估提供参考。
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关键词
减灾能力评估
RSR模型
非整RSR模型
TOPSIS模型
线性插值法
信息损失
优劣分档
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职称材料
乡镇减灾能力评估方法比较研究
被引量:
1
2
作者
丁建闯
钟海仁
+1 位作者
许礼林
余洁
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2024年第11期49-61,共13页
【目的】减灾能力是减灾主体在某层面上用于防灾、抗灾、救灾全过程各方面能力共同作用所形成的总合力。为准确评价并客观反映区域减灾能力大小与不足。【方法】以北京市延庆区“第一次全国自然灾害综合风险普查”基础调查数据为例,分...
【目的】减灾能力是减灾主体在某层面上用于防灾、抗灾、救灾全过程各方面能力共同作用所形成的总合力。为准确评价并客观反映区域减灾能力大小与不足。【方法】以北京市延庆区“第一次全国自然灾害综合风险普查”基础调查数据为例,分别采用TOPSIS法、RSR法和构造的(T+R)法对该区18个乡镇的减灾能力进行定量化评估,对应得出各乡镇减灾能力C i值、RSR W值和(T+R)μ值,基于实例数据评估结果与计算过程,从评估数值大小、等级排名、整体趋势等方面进行对比分析。【结果】结果显示:18个乡镇中,TOPSIS与RSR法减灾能力排名差距大于3档的有4个乡镇,TOPSIS与(T+R)法减灾能力排名差距大于3档的有2个乡镇,RSR与(T+R)法减灾能力排名差距大于3档的有2个乡镇。同时,(T+R)法评估结果平均值为0.406、极值差为0.375、标准差为0.119,均处于TOPSIS和RSR法中间。三种模型均适用于区域减灾能力定量化评估,可根据区域评估目的和要求进行选择。总体上,RSR法信息损失最大、优劣分档最佳,受异常值干扰最小;TOPSIS法信息损失最小、优劣分档最差,受异常值干扰最大;构造的(T+R)法既克服了RSR法源数据的信息损失,又能对TOPSIS法的优劣分档进行优化,同时有效降低了异常值干扰。【结论】结果表明:将RSR法应用于减灾能力定量化评估可行,因(T+R)法在信息损失、优劣分档、抗异常值干扰等方面的优势明显,是三者中的最佳选择,且可适用于省、市、县、乡、家庭,甚至流域等其他尺度的评估。对(T+R)法的深入研究可为减灾能力定量化评估提供思路和参考。
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关键词
乡镇减灾能力评估
TOPSIS模型
RSR模型
(T+R)模型
信息损失
优劣分档
异常值干扰
影响因素
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职称材料
题名
三种方法的乡镇减灾能力评估结果比较——以某市区18个乡镇为例
被引量:
6
1
作者
丁建闯
钟海仁
许礼林
余洁
机构
首都师范大学资源环境与旅游学院
华北科技学院建筑工程学院
国信司南(北京)地理信息技术有限公司
出处
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024年第1期80-88,共9页
基金
北京市全市灾害综合风险普查(综合减灾能力评估部分)(2141STC62669)
廊坊市科技支撑计划项目(2022011013)。
文摘
减灾能力是区域防灾减灾、应急救援和恢复重建过程中所具有的综合能力。以某市区“第一次全国自然灾害综合风险普查”基础调查数据为例,分别采用秩和比法(RSR)、非整秩和比法(非整RSR)和TOPSIS法对该区18个乡镇的减灾能力进行定量化评估,从评估模型的实用性、数值大小、等级排名、整体趋势、计算工作量等五方面进行对比分析。结果表明:三种模型均适用于区域减灾能力定量化评估,可根据区域评估目的和需求进行选择。总体上,以秩和比法优劣分档最佳、信息损失最大,TOPSIS法信息损失最小、优劣分档最差。而基于非整秩和比法评估原理,利用线性插值法对各评价指标进行编秩,所编秩次与原指标值间存在更为紧密的线性对应关系,既克服了秩和比法源数据的信息损失,又能对TOPSIS法的优劣分档进行优化。因此,改进后的非整秩和比法的信息损失与优劣分档均比较适中,是三者中的较优选择。对非整秩和比法的研究可为减灾能力定量化评估提供参考。
关键词
减灾能力评估
RSR模型
非整RSR模型
TOPSIS模型
线性插值法
信息损失
优劣分档
Keywords
assessment of disaster reduction capacity
RSR model
non integer RSR model
TOPSIS model
linear interpolation method
information loss
the grading of advantages and disadvantages
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
X915.5 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
乡镇减灾能力评估方法比较研究
被引量:
1
2
作者
丁建闯
钟海仁
许礼林
余洁
机构
首都师范大学资源环境与旅游学院
华北科技学院建筑工程学院
国信司南(北京)地理信息技术有限公司
出处
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2024年第11期49-61,共13页
基金
自然灾害综合风险评估与区划体系研究(21220010036)
廊坊市科技支撑计划项目(2022011013)。
文摘
【目的】减灾能力是减灾主体在某层面上用于防灾、抗灾、救灾全过程各方面能力共同作用所形成的总合力。为准确评价并客观反映区域减灾能力大小与不足。【方法】以北京市延庆区“第一次全国自然灾害综合风险普查”基础调查数据为例,分别采用TOPSIS法、RSR法和构造的(T+R)法对该区18个乡镇的减灾能力进行定量化评估,对应得出各乡镇减灾能力C i值、RSR W值和(T+R)μ值,基于实例数据评估结果与计算过程,从评估数值大小、等级排名、整体趋势等方面进行对比分析。【结果】结果显示:18个乡镇中,TOPSIS与RSR法减灾能力排名差距大于3档的有4个乡镇,TOPSIS与(T+R)法减灾能力排名差距大于3档的有2个乡镇,RSR与(T+R)法减灾能力排名差距大于3档的有2个乡镇。同时,(T+R)法评估结果平均值为0.406、极值差为0.375、标准差为0.119,均处于TOPSIS和RSR法中间。三种模型均适用于区域减灾能力定量化评估,可根据区域评估目的和要求进行选择。总体上,RSR法信息损失最大、优劣分档最佳,受异常值干扰最小;TOPSIS法信息损失最小、优劣分档最差,受异常值干扰最大;构造的(T+R)法既克服了RSR法源数据的信息损失,又能对TOPSIS法的优劣分档进行优化,同时有效降低了异常值干扰。【结论】结果表明:将RSR法应用于减灾能力定量化评估可行,因(T+R)法在信息损失、优劣分档、抗异常值干扰等方面的优势明显,是三者中的最佳选择,且可适用于省、市、县、乡、家庭,甚至流域等其他尺度的评估。对(T+R)法的深入研究可为减灾能力定量化评估提供思路和参考。
关键词
乡镇减灾能力评估
TOPSIS模型
RSR模型
(T+R)模型
信息损失
优劣分档
异常值干扰
影响因素
Keywords
assessment of township disaster reduction capacity
TOPSIS model
RSR model
(T+R)model
information loss
classification of advantages and disadvantages
outlier interference
influencing factors
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
X915.5 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
三种方法的乡镇减灾能力评估结果比较——以某市区18个乡镇为例
丁建闯
钟海仁
许礼林
余洁
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
乡镇减灾能力评估方法比较研究
丁建闯
钟海仁
许礼林
余洁
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2024
1
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职称材料
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