一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法和系统
技术领域
本发明涉及风险评估技术领域，更具体地说，涉及一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法和系统。
背景技术
随着工业的不断发展和环境风险事故的不断发生，人们对于环境风险的管理日益严格，尤其是在当前自然灾害频发的大环境下，对于工业发展重点区域和工业密集型区域造成的威胁不断提升。所以当前由自然灾害引发的工业企业的环境和安全事件将成为当局的关注重点之一，这种由自然灾害引发的技术事故称为自然灾害诱发技术事故灾难(Natech)风险。Natech是一种发生可能性低但影响力大的风险事件，可能涉及将有害物质释放到环境中并进一步导致该地区的广泛污染。例如，美国的卡特里娜飓风和丽塔飓风发生时使得工厂的储罐中造成大量原油泄漏和扩散。2011年地质灾害和海啸影响了日本的工业设施，工业园区和港口码头。中欧洪水引发的Natech事件导致大量氯释放到空气中，大量有害化学物质泄漏到水中等。由于其频繁发生和高影响力，Natech风险已成为全球重要的研究重点。
而当前对于Natech风险的评估与管理尚未形成系统性的研究方法，对于Natech风险空间分布格局认识尚不清晰，对Natech风险的研究也主要集中在小规模区域，例如工业园区，并且大多数研究集中于识别风险失败的关键节点以及此类风险的直接后果。但是，中国目前在区域层面上对Natech风险评估的研究仍然很少。
《中国环境管理》2020年第2期，公开日2020年4月，公开论文《Natech风险研究：现状、理论及展望》，从Natech风险发生机制、风险评估、风险感知与最大可接受风险水平、风险管理体系等四个方面回顾了国内外Natech风险研究现状，初步梳理了Natech风险的基本理论，并对我国未来Natech风险的研究方向进行了展望，为我国Natech风险研究领域的发展提供参考。该文献认为Natech风险系统包括自然致灾因子、风险源、控制机制、风险受体等四大部分，但并没有介绍如何具体进行Natech风险的评估。
发明内容
1.要解决的技术问题
针对现有技术中存在关于自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法不成熟，风险空间分布格局不清晰，风险评估准确性不高等问题，本发明提供一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法和系统，基于风险来源、自然灾害致灾因子、控制机制水平和受体脆弱性四类一级指标，拓展到对应二级指标，构建风险评估体系，综合评估一个区域或流域的自然灾害诱发技术事故灾难风险指数，进而识别自然灾害诱发技术事故灾难风险的空间格局。
2.技术方案
本发明的目的通过以下技术方案实现。
一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法，先确定灾难风险评估范围，获取评估范围一级指标参数，获取的一级指标参数包括风险源指标S、自然灾害致灾因子指标H、控制机制水平指标C与受体脆弱性指标V，风险指数CR的计算公式为
更进一步的，所述自然灾害致灾因子包括洪水、地质灾害或台风中的一项或多项。本发明评估方法选择的自然灾害致灾因子为典型自然灾害因子，使得本发明评估方法适用范围更广，可以应用到区域、流域或国家范围内评估和分析。
更进一步的，自然灾害致灾因子为洪水时，自然灾害致灾因子指标H通过淹没程度指数、洪水重现期指数、洪水淹没面积指数和洪水期间重要站点特征指数计算得到。
更进一步的，自然灾害致灾因子为地质灾害时，自然灾害致灾因子指标H通过震级指数、震源深度指数、地质灾害引发的地震烈度指数、地震发生频次指数计算得到。
更进一步的，自然灾害致灾因子为台风时，自然灾害致灾因子指标H通过台风持续时间指数、台风发生频次指数、台风影响区域降水指数、直接登陆台风影响指数和台风最大风速指数计算得到。
更进一步的，风险源指标S计算时，先获取计算危险物质Q值，通过危险物质和企业数量计算危害程度，对计算得到的危害程度进行标准化处理，危害程度及标准化处理计算公式如下：
上述公式中，n代表各地区Q等级的总数；HQ(district)表示各地区在不同Q级区间内的危害程度；Qq代表各地区中不同Q等级区间的企业数量，Cq(hazard)表示不同Q等级区间的危害贡献度，
更进一步的，控制机制水平指标C根据区域环境治理投资比例、企业环境违规行为和区域突发事件频次计算得到。
更进一步的，受体脆弱性指标V根据人口分布、企业密度、区域单位面积GDP、洪水灾害区水体属性和医院教育敏感点计算得到。
更进一步的，所述人口分布指标通过区县人口数进行计算，计算公式为：
公式(2)中，V(pop)表示人口的脆弱性指标；pop(district)表示一个区县人口数；popmax和popmin表示是全部区县的最大和最小人口数；
医疗教育敏感点指标通过各区县内医疗教育机构数量情况进行计算，计算公式为：
公式(3)中，V(LCME)表示医疗教育的脆弱性指标；LCME(district)表示一个区县医疗教育数；LCMEmax和LCMEmin表示是全部区县的最大和最小医疗教育敏感点数。
本发明针对自然灾害诱发的技术事故风险进行评估，在自然灾害致灾因子指标的选取方面主要基于自然灾害频率、影响范围及严重程度的角度出发；对于受体影响也是基于自然灾害致灾因子发挥作用时诱发企业发生事故后的易受影响的群体和环境作为考虑因素出发。单纯只受自然灾害影响的受体群体不是本发明评估对象；控制机制指标选取方面也是综合考虑了企业本身及区域范围上的对于突发事件的防控等因素；风险源的指标选取以企业风险物质存量及风险物质临界量反映风险程度进行计算。综合所有的指标构建是以自然灾害诱发的技术事故为研究主体，是对Natech风险在我国区域、流域尺度上的创新研究。
本发明评估方法中二级指标基于自然致灾因子的差异设置权重，从一级指标的四类指标而言，其它三类权重赋值是相统一的，由于每个自然致灾因子指标下的影响指标的不同和影响程度的差异，可以选择以AHP(或其他方法)计算权重。同时可应用于多灾害诱发的技术性事故评估计算，依据评估区域受自然灾害影响类型及频率的不同等因素下进行权重计算赋值。一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估系统，使用所述的一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法，所述系统包括数据获取模块，数据计算模块、风险评估模块和图像处理模块，数据获取模块获取评估范围内一级指标参数和二级指标参数数据；数据计算模块接收数据获取模块获取到的指标数据并计算风险指数；风险评估模块根据风险指数进行风险评估；图像处理模块根据数据计算模块计算的风险指数绘制风险分布图。
本发明通过构建一个Natech风险评估的综合指标体系，可进行区域内的Natech风险评估，用于量化Natech风险对经济，环境和社会方面的影响。在区域或流域层面评估由典型自然灾害(例如洪水，地质灾害和台风)引发的Natech风险；通过本发明的评估方法进行风险评估，制定有效的风险管理政策，可为宏观层面的风险评估提供参考。
3.有益效果
相比于现有技术，本发明的优点在于：
本发明的技术方案获取评估范围内包括企业风险源数据；基于洪水、地质灾害或台风自然灾害致灾因子数据；区域环境管理控制机制数据和表征脆弱性指标的地理数据多种数据，作为评估系统的一级指标参数，从风险源、自然灾害致灾因子、风险控制机制水平、受体脆弱性四个方面构建评估系统，系统的分析洪水、地质灾害、台风等典型自然灾害诱发的区域Natech风险的空间分布格局。本发明评估方法通用性强，可以为Natech风险的进一步评估和风险管理提供基础，对Natech高风险级别的区域进行优先级确定和关键点评估，还可以用作区域、流域或国家范围内评估和分析Natech风险的基础。
附图说明
图1为本发明长江经济带洪水诱发的Natech风险空间分布；
图2为本发明长江经济带地质灾害诱发的Natech风险空间分布；
图3为本发明长江经济带台风诱发的Natech风险空间分布。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体的实施例，对本发明作详细描述。
实施例1
环境风险系统是由环境风险源、环境风险受体及控制机制三者组成的有机整体，环境风险源危害环境风险受体，同时还影响控制机制，表征环境风险系统的暴露和危害性；控制机制保护环境风险受体，同时控制防反环境风险源的危害，表征环境风险系统的有效性；环境风险受体承受环境风险源危害，同时影响控制机制，表征环境风险受体的易损性。本实施例风险评估基于一级指标以及对应一级指标拓展的二级指标，构建风险评估体系，其中一级指标包括风险源指标、自然灾害致灾因子指标、控制机制水平指标与受体脆弱性指标。
在环境风险系统中风险的发生一般由自然因素或人为因素引发控制机制的失效而产生；从风险系统理论来看自然灾害引发的就是Natech风险，属于环境风险系统理论里的一部分，适用于当前的风险系统理论。针对自然灾害诱发技术事故特点，特别针对诱发控制机制失效的原因：自然灾害致灾因子，需独立作为一级指标。本实施例评估方法从四类一级指标进行分析，反映Natech事故系统涉及到的各方面，评估全面；根据每一类一级指标拓展所选择二级指标，都是能反映Natech系统特征的指标，评估准确性更高。
在具体的Natech风险评估方法中，首先确定风险评估范围，通过数据获取模块获取评估范围数据。以长江经济带为例，选择长江经济带各区县作为评估范围，对长江经济带洪水诱发的Natech风险评估方法做详细说明。
评估范围确认后，通过数据获取模块获取评估范围一级指标数据和二级指标参数数据，数据计算模块接收数据获取模块获取到的指标数据并计算风险指数。所述一级指标包括风险源指标(SF)、洪水致灾因子指标(HF)、控制机制水平指标(CF)与受体脆弱性指标(VF)。
(1)、计算风险源指标(SF)：
风险源指标(SF)计算时先获取风险源数据，然后对风险源数据进行分级。风险源数据参照《企业突发环境事件风险分级方法》(HJ941-2018)，计算如下。
其中，w1，w2，...，wn——每种风险物质的存在量，t
W1，W2，...，Wn——每种风险物质的临界量，t
同时参照行业通用的分级标准，对危险物质的Q值和阈值量进行划分。Q的量化是参考德国清单法中环境有害物质的10倍转换关系。由于现有数据处理的实际情况和分类方法的分级层次较低，结合德国清单法的10倍关系，增加了两个新级别。根据Q的大小，将风险源的危害性分为6个等级。分类标准如表1所示，表示Q风险等级的划分。
表1
其中，风险级别从Q0到Q5依次增加。另外，在计算风险企业的危害程度时，有必要考虑不同Q值等级区间内的危害贡献程度。计算出每个地区不同Q级区间的危险程度。计算公式和分类标准如下。
上述公式中，n代表每个区县Q等级的总数；HQ(district)表示每个区县在不同Q级区间内的危害程度。Qq代表各区县中不同Q等级区间的企业数量。Cq(hazard)表示不同Q等级区间的危害贡献度。
本实施例中风险源数据来自2015年的中国环境统计数据库统计的全国超过14万家工业企业的基本信息，根据上述公式根据获取到的企业信息计算危险物质的Q值和阈值，对风险源进行分级。计算不同Q级区间内的危害程度，并进行标准化处理，按照层次分析法(AHP)获得的权重计算得分，完成风险源指标计算。以万州区为例，风险源指标SF计算结果约为33.5075。
(2)计算洪水危害因子指标(HF)：
计算自然灾害因子指标，本实施例以洪水诱发为例。洪水危害因子数据包括淹没程度指数、洪水重现期指数、洪水淹没面积指数和洪水期间重要站点特征指数。根据各指数说明和分级标准进行结果计算，按照层次分析法综合计算的各指标权重进行打分。
淹没程度将DEM数据叠加在淹没区域数据上，对淹没级别进行分类。一般来说，地形对洪水形成的影响主要体现在地形高程越低，洪水遭受的风险就越大。计算洪水期与正常时期之间的水域差异来确定洪水淹没范围。基于淹没面积叠加DEM数据获得淹没区域的淹没程度。最后，将区域淹没区淹没程度划分成六个等级，从等级1到6地势依次增高且淹没程度依次降低。
洪水重现期为各区县主要洪水的重现期，以年为单位，根据区域历史洪水的重现期分为≤10、(10，20]、(20，50]和＞50四个等级。
洪水淹没面积通过计算各区县被淹没的次数占洪水总发生次数的比重获取，洪水淹没面积根据计算获得所占比重数值划分为0、(0％，25％]、(25％，50％]、(50％，75％]和＞(75％，100％]五个等级。
洪水期间重要站点的特征包括洪水期间各区县主要站点的洪峰最高水位的超警情况，根据多年来的统计分析结果对所述最高水位的超警情况进行分为＜0.5、[0.5，1.5)、[1.5，2.5)、[2.5，3.5)和≥3.5五类。
以上所述洪水致灾因子指标(HF)的计算标准和权重，根据表2洪水引发的Natech风险评估体系进行计算。以万州区为例，通过计算洪水期与正常时期之间的水域差异来确定洪水的淹没面积，结果为16.02；淹没区基础上叠加高程数据进行淹没程度等级划分，结果为13.59；统计计算历年洪峰最高水位超警情况，结果为2.81；历年主要洪水的重现期数据收集结果为2.1525。最终洪水致灾因子指标HF结果为34.5725。
(3)计算控制机制水平指标(CF)：
获取控制机制水平数据，所述数据包括区域环境治理投资比例、企业环境违规行为和区域突发事件频次，区域环境治理投资比例、企业环境违规行为和区域突发事件频次三项数据各占控制机制水平指标的三分之一。企业环境违规行为包括各区县所在行政区域内有违规记录的企业数量占其企业总数比重，所占比例按照区间≤20％、(20％，50％]、(50％，80％]和＞80％分为四类。区域环境治理投资比例为行政区域环境污染控制投资在GDP中的比重，根据统计结果分为≤1％、(1％，1.5％]和＞1.5％三类。区域突发事件频次为通过1998年至2018年各区县所在行政区域突发事件频次占1998年-2018年间所有行政区域区域突发事件总数中的比例，根据≤5％、(5％，10％]、(10％，15％]和＞15％分为四类。
以万州区为例，先计算该区所在行政区域内有违规记录的企业数量占其企业总数比重，企业违规计算结果为16.67；计算2010年至2017年行政区域环境污染治理投资在GDP中的比重，区域环境治理投资比例计算结果为20；计算1998年至2018年行政区域突发事件频次占全部年份所有区域突发事件总数中所占的比例，行政区域突发事件频次指标计算结果为8.33；最终控制机制水平指标CF结果得分为45。
(4)计算受体脆弱性指标(VF)：
获取受体脆弱性数据，所述数据包括人口分布、企业密度、区域单位面积GDP、洪水灾害区水体属性和医院教育敏感点。
人口分布指标根据区县人口数进行计算。计算公式为：
其中，V(pop)表示人口的脆弱性指标；pop(district)表示一个区县人口数；popmax和popmin表示是全部区县的最大和最小人口数。
医疗教育敏感点的脆弱性指标根据各区县内医疗教育机构数量情况分类，计算公式为：
其中，V(LCME)表示医疗教育的脆弱性指标；LCME(district)表示一个区县医疗教育数；LCMEmax和LCMEmin表示是全部区县的最大和最小医疗教育敏感点数。
区域单位面积GDP通过计算区县生产总值在该区面积的比重，分为≤50、(50，500]、(500，5000]、(5000，50000]、(50000，500000]和＞500000六类。
企业密度指数根据各区县风险企业数量占其面积比重，分为≤0.1、(0.1，0.5]、(0.5，1]、和＞1四类。
洪水灾害区水体属性根据流经各区县水体目标水质的登记，根据水质的分类标准分为五类。
以万州为例，人口分布指标计算结果为2.289，医院教育机构敏感点指标计算结果为1.6245，根据2016年区县单位面积GDP比重计算区域单位面积GDP指标为2.995；通过各区县风险企业数量占其面积比重计算企业密度指标为11.9525；通过流经各区县水体目标水质的等级计算洪水灾害区水体属性指标计算结果为0；最终脆弱性指标VF结果得分为18.8586。
基于上述风险源指标(SF)、自然灾害致灾因子指标(HF)、控制机制水平指标(CF)与受体脆弱性指标(VF)四项风险指标，对区域范围上洪水引发的Natech风险进行综合评估，并依据AHP进行权重计算。表2总结了洪水引发的Natech风险评估指标的详细信息。
表2
洪水引发的Natech风险评估的综合风险指数计算如下：
其中，CRFi表示第i个区或县的洪水引发的Natech风险的综合风险指数；SFi表示第i个区或县的洪水引发的Natech风险的风险源指标；HFi表示第i个地区或县的洪水引发的Natech风险的自然灾害致灾因子指标；CFi表示第i个区或县的洪水引发的Natech风险的风险控制机制水平指标；VFi表示第i个区或县的洪水引发的Natech风险的脆弱性指标，i为大于1的自然数。
根据Natech综合风险指数的计算结果可以确定风险水平。本方法将较高风险添加到报告中原始风险分级水平中，形成如表3所示Natech综合风险的分类标准。
表3
风险评估模块根据风险指数进行风险评估，以万州为例，计算洪水诱发的Natech风险指数，风险源指标SF为33.5075、自然灾害致灾因子指标HF为34.5725、控制机制水平指标CF为45与受体脆弱性指标VF为18.8586，计算万州的Natech风险指数，最终Natech风险得分为31.488，等级为较低。
图像处理模块根据数据计算模块计算的风险指数绘制风险分布图，根据洪水诱发的Natech风险等级划分结果，通过GIS空间表征技术，按照采用不同的颜色对Natech评估等级进行空间表征，绘制洪水诱发的Natech风险分布图。对洪水诱发的Natech风险空间分布格局绘图，通过四项一级指标计算所有区县的Natech风险指数后，对照等级划分标准评级，在地图上采用不同颜色进行表征，可以为Natech风险的进一步评估和风险管理提供基础，对Natech高风险级别的区域进行优先级确定和关键点评估。这项工作还可以用作区域、流域或国家范围内评估和分析Natech风险的基础。
图1所示为长江经济带洪水诱发的Natech风险空间分布，大多数风险企业位于长江经济带中游和下游、四川东南部和云南北部。大多数高风险企业分布在安徽，浙江，江苏和上海。
实施例2
本实施例与实施例1基本相同，不同之处在于，本实施例中的自然灾害致灾因子以地质灾害因子为例具体说明，本例中由于地质灾害因子诱发的自然灾害诱发技术事故灾难风险指数CRG计算时，数据获取模块获取的一级指标包括风险源指标(SG)、地质灾害致灾因子指标(HG)、控制机制水平指标(CG)和受体脆弱性指标(VG)。其中，风险源指标SG、控制机制水平指标CG与受体脆弱性指标VG的计算方式均与实施例1中自然灾害致灾因子为洪水致灾因子时相同。
地质危害因子数据包括震级指数、震源深度指数、地质灾害引发的地震烈度指数、地震发生频次指数。根据各指数说明和分级标准进行结果计算，按照层次分析法综合计算的各指标权重进行打分。
震级危害指数由各区县震级灾害程度计算得到。地震震级划分基于里氏分级标准，根据划分的地质灾害等级，计算区县地质灾害的危害指数，并确定其危害程度。地区的危险程度通过公式(5)计算：
公式(5)中，n表示每个区县的不同震级震点总数；Hm(district)表示各区县在不同震级区间内的危害程度；Q(m)是各区县不同震级下的地震数量；Cm(hazard)表示不同震级区间内的危险贡献度。根据里氏震级，将地震灾害的严重程度分为(0，3]，(3，5]，(5，7]和7级以上，Cm(hazard)对应分别为25％，50％，75％和100％。计算出的震级危害指数包括(0，1]，(1，10]，(10，50]和＞50四个等级。
震源深度危害指数由各区县震源深度的灾害程度计算得到。根据地震震源深度的标准，公式(6)中给出了每个区县不同震级的危险度计算公式和分类标准：
公式(6)中，n表示每个区县的地震深度级别分类的总数；Hd(district)表示各区县在不同震源深度区间内的危害程度；Q(d)是各区县不同震源深度区间下地震数量；Cd(hazard)表示不同地震深度区间的危险贡献程度。根据地震震源深度的标准，将地震深度分为(0，30]，(30，60]和60以上。贡献度的分配原则是：相同震级的地震源越浅，破坏程度越大，影响范围越小。Cd(hazard)分别设置为90％，60％和30％。计算出的震源深度危害指数包括(0，1]，(1，10]，(10，50]和＞50四个等级。
地质灾害引发的地震烈度指数通过地震烈度等级划分的平均地震烈度等级计算，包括(0，5]，(5，7]，(7，9]和＞9四个等级。
地震发生频次指数通过各区县的地质灾害发生频率计算，基于地质灾害灾害数据的统计分析和分类，包括[1，10)，[10，50)，[50，100)和≥100四个等级。
表4总结了地质灾害引发的Natech风险评估指标中自然灾害致灾因子指标的详细信息。
表4
地质灾害引发的Natech风险评估的综合风险指数计算如下：
其中，CRGi表示第i个区或县的地质灾害引发的Natech风险的综合风险指数；SGi第i个区或县的地质灾害引发的Natech风险的风险源指标；HGi表示第i个地区或县的地质灾害引发的Natech风险的自然灾害致灾因子指标。CGi第i个区或县的地质灾害引发的Natech风险的风险控制机制水平指标；VGi第i个区或县的地质灾害引发的Natech风险的脆弱性指标，i为大于1的自然数。计算所得Natech综合风险的分类标准参考实施例1中表3。
图像处理模块根据数据计算模块计算的风险指数绘制风险分布图，根据地质灾害引发的Natech风险等级划分结果，通过GIS空间表征技术，按照采用不同的颜色对Natech评估等级进行空间表征，绘制地质灾害诱发的Natech风险分布图，如图2所示长江经济带地质灾害诱发的Natech风险空间分布，显示了1990年以来长江经济带地震灾害点的分布。可以看出，地震灾害主要发生在四川，云南等地；长江经济带的地质灾害诱发的Natech风险中没有较高风险或高风险，最大风险水平为中等风险。大多数区县的风险级别是低风险或无风险。
实施例3
本实施例与实施例1和实施例2基本相同，不同之处在于，本实施例中的自然灾害致灾因子以台风诱发为例具体说明，本例中由于台风诱发的自然灾害诱发技术事故灾难风险指数CRT计算时，数据获取模块获取的一级指标包括风险源指标(ST)、台风致灾因子指标(HT)、控制机制水平指标(CT)和脆弱性指标(VT)。其中，风险源指标ST、控制机制水平指标CT与受体脆弱性指标VT的计算方式均与实施例1中自然灾害致灾因子为洪水致灾因子时相同。
台风危害因子数据包括台风持续时间指数、台风发生频次指数、台风影响区域降水指数、直接登陆台风影响指数和台风最大风速指数。根据各指数说明和分级标准进行结果计算，按照层次分析法综合计算的各指标权重进行打分。
台风持续时间指数通过1951年至2018年在地区或县中每次台风的持续时间计算得到，以天为计算单位，分为＜5、[5，10)、[10，15)和≥15四个等级。在实际计算评估时，可依据台风影响降水的气象站点数据收集的年份进行统一和限制。
台风发生频次指数通过1951年至2018年各区县受台风影响的频次计算得到，分为＜50、[50，150)、[150，250)、[250，350)和≥350五个等级。
台风影响区域降水指数通过2000年至2018年各区县年平均台风降雨量计算得到。根据24小时气象分类标准，分为≤25、(25，50]、(50，100]、(100，250]和＞250五个等级。
直接登陆台风影响指数由1951年至2018年各县的台风登陆频率计算，分为0、(0，10]、(10，20]和＞20四个等级。
台风最大风速指数根据中央气象台风分类标准对最大风速和台风等级进行分类，最大风速分为＜8、[8，12)和≥12三个等级；台风等级分为＜17、[17，30)和≥30三个等级。
表5总结了台风诱发的Natech风险评估指标中自然灾害致灾因子指标的详细信息。
表5
台风引发的引发的Natech风险评估的综合风险指数计算如下：
其中，CRTi表示第i个区或县的台风引发的Natech风险的综合风险指数；STi第i个区或县的台风引发的Natech风险的风险源指标；HTi表示第i个区或县的台风引发的Natech风险的危险因子指标。CTi第i个区或县的台风引发的Natech风险的风险控制机制水平指标；VTi第i个区或县的台风引发的Natech风险的脆弱性指标，i为大于1的自然数。计算所得Natech综合风险的分类标准参考实施例1中表3。
图像处理模块根据数据计算模块计算的风险指数绘制风险分布图，根据台风诱发的Natech风险等级划分结果，通过GIS空间表征技术，按照采用不同的颜色对Natech评估等级进行空间表征，绘制台风诱发的Natech风险分布图，如图3所示长江经济带台风诱发的Natech风险空间分布，台风对长江经济带的影响频率从东南向西北呈下降趋势。最严重的地区集中在浙南。其次，上海和江苏省的南部地区受到的影响更大。受影响最小的地区是四川，重庆，贵州和湖北。
本发明基于单一致灾因子下的Natech风险研究，基于当前的三类自然灾害致灾因子指标评估和计算都是单独计算的，但是对于后续开展和研究多灾害诱发的技术性事故风险上也存在一定的适用性：在基于多灾害诱发的Natech风险评估时，对于每个单一类型下的Natech风险指数权重相当于赋值为1，在考虑多灾害Natech风险时，可以基于本发明评估方法，依据层次分析法或其他更科学的方法求多灾害下的Natech风险的权重系数，来实现多灾害类型的Natech风险研究。
以上示意性地对本发明创造及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，在不背离本发明的精神或者基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。附图中所示的也只是本发明创造的实施方式之一，实际的结构并不局限于此，权利要求中的任何附图标记不应限制所涉及的权利要求。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本专利的保护范围。此外，“包括”一词不排除其他元件或步骤，在元件前的“一个”一词不排除包括“多个”该元件。产品权利要求中陈述的多个元件也可以由一个元件通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
