作者：陈珂
出版社：上海交通大学出版社
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长江三角洲自然灾害数据库建设与风险评估试读：
前言
目前，日益严重的自然灾害问题已经引起我国政府和学术界的高度关注。自然灾害风险评估是一项以预防为主、防患于未然的重要防灾减灾措施，是进行综合减灾和制定应急管理对策的基础和依据，也是目前灾害研究领域的热点。在全球变暖与海平面上升的背景下，针对自然灾害发生频率和强度不断增高、灾害损失日益加剧这一趋势，选取我国长江三角洲地区（江苏、浙江、上海两省一市全境）为研究区，基于自然灾害研究的相关理论，消化吸收国内外研究的最新成果，建立自然灾害分类体系，采集相关自然灾害数据，构建自然灾害元数据标准和数据库，并应用情景分析的方法和GIS技术，开展长江三角洲地区自然灾害风险评估研究，可为政府相关部门构建区域风险管理体系，促进防灾减灾工作的深入提供科学依据。
本书在上海工程技术大学基金著作出版专项的支持下，运用灾害学、地理学、风险学、环境学、遥感与地理信息系统（GIS）等多学科交叉研究手段，采取资料收集与野外考察相结合，信息技术与计算机模拟相结合，定性分析与定量评价相结合的研究方法，旨在完善自然灾害研究与历史灾情建模的理论与方法体系，提高风险分析实证研究的水平，为长江三角洲地区的自然灾害研究工作提供可靠的分析工具、系统平台和技术支持，也为辅助相关部门的决策奠定良好的基础。
全书主要包含五个方面的内容：（1）按地球系统圈层结构确定自然灾害性质并分类，气象、水文、地质、生物四大类型分别对应地球表层系统结构中的大气圈、水圈、岩石圈和生物圈，有利于辨识和分析孕灾环境，开展有针对性的脆弱性评价和风险分析。该分类体系既借鉴了国际现行的自然灾害分类方法，也兼顾了国内灾害研究长期以来的分类习惯，具备良好的兼容性和可扩展性。（2）通过分析元数据和元数据标准的定义、特征、分类以及作用，提出了自然灾害元数据标准的设计思路，并完成了自然灾害元数据标准的构建，可以为自然灾害数据管理和数据库开发提供服务，也为自然灾害数据共享提供了支持。（3）对比国内外现存的主要自然灾害数据库，提出了长江三角洲自然灾害数据库的建设思路，完成了长江三角洲自然灾害数据库的结构设计，建立了数据概念模型，详细介绍了各数据表的结构及关系，并讨论了长江三角洲自然灾害数据库的管理和维护。（4）对近60年长江三角洲地区自然灾害时空演变开展研究，分析其时空格局及特征，讨论了自然灾害发生次数年际和月际的变化，从省（直辖市）和县（市辖区）两级行政单元剖析了自然灾害发生次数的空间分布。在此基础上，建立了二阶线性自回归预测模型，对长江三角洲地区自然灾害未来的变化趋势做了分析与预测。（5）选取了长江三角洲地区五个典型灾种（台风、洪水、暴雨、风暴潮、干旱）开展自然灾害风险评估研究。首先分析了各致灾因子的危险性，并建立了致灾因子强度与发生概率的关系。其次，用灾损率来表示承灾体的脆弱性，并举例说明了灾损率函数和脆弱性曲线的构建方法。最后，用不同自然灾害情景下各地区的损失来表达风险，并绘制了风险区划图。
本书的观点与具体内容是在教育部人文社会科学研究青年基金项目《基于历史灾情分析的长三角地区典型自然灾害风险辨识与表达研究》和上海高校青年教师培养资助计划项目《基于3S技术的上海台风灾害历史灾情重建与风险评估研究》的持续性研究中综合凝练的成果，并融合了笔者的思考和判断，具有内容全面、数据充分、图文并茂、应用性和参考性强的特色，适合从事灾害风险评估与应急管理研究的高校师生、科研院所研究人员及政府相关部门管理者参考和使用，也可作为地理学、环境科学等相关专业的阅读材料。
在写作过程中，汲取了大量的学科前沿观点以及论文、著作和有关专家学者的研究成果，这些同行们的智慧和劳动结晶对本书的完善有着重要意义。由于篇幅原因，无法将它们列于参考文献，在此谨向各位作者表示由衷的感谢！虽然力争精益求精，但自身水平有限，书中存在的不足之处，恳请广大读者批评指正。 第1章 绪论1.1 研究背景与研究意义1.研究背景
近年来，全球自然灾害发生的频率不断增高、灾害损失日益加剧。2004年12月的印度洋海啸，导致29.2万人死亡，200万人失去家园，直接经济损失超过1000亿美元；2005年8月美国新奥尔良“卡特里娜”飓风带来的特大风暴潮，导致1836人死亡，直接经济损失达840亿美元（Karen等，2005）；2011年3月日本宫城县东北外海地震引发的海啸与核泄漏影响巨大，造成约1.5万人死亡，经济损失达到1220亿至2350亿美元，并令全球经济（除日本外）损失逾1000亿美元。我国是世界上受自然灾害影响最严重的国家之一，70％以上的城市、50％以上的人口分布在自然灾害影响较为严重的地区。近15年来，我国平均每年约3亿多人受到不同程度的自然灾害影响，因灾造成房屋倒塌约300万间，紧急转移安置人口约800万人，直接经济损失2000亿元以上。一些重大自然灾害，如1998年长江流域特大洪涝、2006年重庆特大干旱、2008年初南方部分地区的严重雨雪冰冻灾害和2008年5月的四川汶川特大地震等，给我国人民生命财产安全、经济社会发展造成了重大损失，对生态环境也造成了巨大破坏。
目前，日益严重的灾害问题已经引起我国政府和学术界的高度关注。在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》“公共安全”重点领域6个优先主题之一的“重大自然灾害监测与防御”中，国家要求“重点研究开发地震、台风、暴雨、洪水、地质灾害等监测、预警和应急处置关键技术，森林火灾、溃坝、决堤险情等重大灾害的监测预警技术以及重大自然灾害综合风险分析评估技术”。2007年，国务院颁布的《国家综合减灾“十一五”规划》也指出，“十一五”期间要完成的八大任务之首是加强自然灾害风险隐患和信息管理能力建设。全面调查我国重点区域各类自然灾害风险和减灾能力，对我国重点区域各类自然灾害风险进行评估，编制全国灾害高风险区及重点区域灾害风险图。以此为基础，开展对重大项目的灾害综合风险评价试点工作。2008年两院院士大会上，胡锦涛总书记专门强调了防灾减灾问题，对综合灾害风险防范提出新的要求。在2008年全国抗震救灾总结表彰大会上，胡锦涛总书记强调了灾害风险监控、应急处置、灾害救助、恢复重建、国际援助等一系列工作。中央和地方政府还需不断加大对于灾害风险防范的投入，进行积极的财政反哺，重点加大对受自然灾害影响显著、生态环境较为脆弱的长三角地区的投入，以提高该地区抗御自然灾害的能力。
在上述背景下，本书借鉴国内外自然灾害研究的成果，立足长江三角洲地区，采集了研究区的大量相关数据，探讨自然灾害数据库建设和自然灾害风险评估的理论、技术与方法，构建自然灾害元数据标准和长江三角洲自然灾害数据库，并应用GIS技术，剖析不同情景下典型致灾因子的危险性、承灾体脆弱性以及自然灾害风险的空间分布，为政府部门构建区域风险管理体系，促进防灾减灾工作的开展提供了科学依据。2.研究意义
自然灾害研究工作涉及大量的数据，为了良好地管理和使用这些数据，需要建设自然灾害数据库，有效地进行数据采集、收录、存储、检索、分析和应用，并从中挖掘和提炼出有价值的信息，为灾害研究服务。自然灾害数据库可以为灾害防御工作和应急响应系统提供后台支撑，也可以为自然灾害数据或信息的融合、交换和集成提供技术平台，有助于自然灾害风险评估研究的开展和深入。
自然灾害风险评估是一项以预防为主、防患于未然的重要防灾减灾措施，是开展综合减灾和制定应急管理对策的基础和依据，是目前灾害研究领域的热点。国际减灾战略的实践证明，在自然灾害预防、防备和减灾三项工作中，灾害预防工作最为重要（许世远等，2006）。而灾害风险评估作为灾害风险管理和控制的核心内容，是人类社会预防自然灾害，降低和减轻自然灾害风险的重要基础性研究（尹占娥等，2010）。
我国长江三角洲地区地处太平洋风暴盆地的西北缘，按照国务院2008年关于进一步发展长三角的指导意见，其范围包括两省一市，42即江苏省、浙江省以及上海市全境。该地区总面积约21.07×10km，占全国陆地总面积的2.2％，却承载了全国人口的11.9％，经济总量占全国经济总量的比重更是接近25％。在显著的海陆交互作用影响下，长三角地区自然灾害频发，造成的损失呈现出不断增强的趋势。2004年8月发生的台风“云娜”肆虐浙江15h，导致浙江全省164人死亡，24人失踪，直接经济损失高达181.28亿元；2006年7月登陆的“碧利斯”台风，共造成2540.5万人受灾，190人死亡，155人失踪，直接经济损失高达250.9亿元。随着全球变暖和海平面不断上升，台风、风暴潮、暴雨和洪涝灾害等极端灾害事件发生将会更加频繁，而社会经济要素的不断积聚，将使长江三角洲地区面临着日益增强的自然灾害风险，潜在损失将更为严重。
因此，有必要开展长江三角洲地区自然灾害数据库建设与风险评估研究，探讨长江三角洲地区自然灾害的发展演化，剖析不同情景下自然灾害风险的空间分布与应急对策，为减灾工作和风险管理提供重要支撑和决策依据。研究成果对加强灾害防治，保障长三角地区安全，尤其对提升长三角经济圈国际地位，促进该地区可持续发展战略实施具有科学价值和实践意义。1.2 国内外研究进展1.自然灾害数据库研究
由于对自然灾害数据需求的不断增加，许多不同级别的自然灾害数据库应运而生。国际上较著名的全球大型综合自然灾害数据库有慕尼黑再保险公司的NatCat数据库和瑞士再保险公司的Sigma数据库。大洲级自然灾害数据库有拉丁美洲和加勒比地区灾害信息中心数据库（Network for Social Studies on Disaster Prevention in Latin America，LARED）、亚洲减灾中心（Asian Disaster Reduction Center，ADRC）的自然灾害数据库。国家或地区级自然灾害数据库的代表有澳大利亚应急管理自然灾害数据库（Emergency Management Australia Disasters Database，EMA）、南非灾害事件监测制图与分析数据库（Monitoring，Mapping，and Analysis of Disaster Incidents in South Africa database，MANDISA）。还有针对具体灾种的自然灾害数据库，如收录地震灾害信息的美国地质调查局数据库（United States Geological Survey Database，USGS Database）、联合国粮食计划署（WFP）的干旱灾害数据库、加拿大渔业和海洋部（DFO）的洪水、滑坡、暴风灾害数据库等。此外，还有记录各种自然灾害事件的数据库。其中，由灾后流行病研究中心（CRED）管理和维护的EM-DAT数据库影响力较大（Guha D等，2002），其主要目的是为国际和国家级人道主义行动提供服务，为备灾做出合理化决策，为自然灾害脆弱性评估和救灾资源优先配置提供客观依据。另外，历史灾害数据库DesInventar在灾害数据收集、处理及分析等方面表现出众（Velasquez A，2002），它采用系统管理方式对不同类型的自然灾害事件进行记录，该数据库已成功地应用于北美、印度及南非的自然灾害风险管理工作。
在国内，王静爱等（1995）建立了中国自然灾害数据库，对中国自然灾害时空分异进行了研究，提出中国自然灾害在宏观上东西分异高于南北分异的结论。徐霞等（2000）对自然灾害数据库进行分类，重建自然灾害数据库的基本功能，并以我国1998年洪水灾害为例建立了自然灾害案例数据库。韩丽蓉等（2005）基于MAPGIS平台建立了地质灾害数据库，在数据的图层划分、命名、编码方法、连接属性的关键字段等方面进行了有益的尝试。李月臣等（2007）建设了重庆市地质灾害数据库，并为地质信息进行了分类编码，分别构建空间数据子库和属性数据库。吴亚玲等（2010）运用WEB技术、地理信息系统等关键技术设计和构建了气象灾情数据库，实现了灾情查询、统计对比分析以及灾情分布与对应气象要素的叠加分析。张立宪等（2010）对云南省滑坡地质灾害资料进行了分析和整理，设计了基于Geodatabase的滑坡地质灾害数据库。
深入比较与分析国内外已建成的自然灾害数据库，存在的主要问题有：自然灾害的损失信息不完整，尤其缺乏间接损失的统计；自然灾害事件的分类定级标准不统一；次生灾害影响与灾害链方面的记录较少；对自然灾害元数据标准的重视程度不够；空间数据存储和可视化技术水平较低。在后续的数据库建设中，应当提高数据的完整性，完善数据库的各项标准，补充相关记录，加强元数据标准和元数据库的构建，引进最新的空间信息技术。2.自然灾害风险评估研究
自然灾害风险管理中，风险评估是关键（UN/ISDR，2004；ICTP，2007）。联合国发展计划署（UNDP）与联合国环境规划署（UNEP）合作开展了“灾害风险指标（DRI）”计划，创建了两个脆弱性指标，对全球灾害进行风险评估，发表了题为《降低灾害风险：对发展的挑战》的全球报告（UNDP，2004）。美国哥伦比亚大学和ProVention联盟共同完成了“自然灾害风险热点计划”，提出3个灾害风险指标，编制了全球多灾种亚国家级灾害风险图，发表了题为《自然灾害热点：全球风险分析》（Dilley等，2005）、《自然灾害热点：案例研究》的报告（Arnold等，2006）。美洲发展银行（IADB）、国立哥伦比亚大学（ECLAC）和IDEA在2003—2004年开展了旨在进行灾害风险研究的“美洲计划”，除开发了4个国家灾害风险指数外，还提出了亚国家和城市级风险与脆弱性评估指标体系（IADBUNC/IDEA，2005）。ProVention联盟与UNDP已启动“全球风险辨识计划（GRIP）”，这是集风险辨识、评估为一体的全球性计划，目标为世界各国降低灾害风险提供决策服务（ProVention Consortium，2007）。2010年全球环境变化人文因素计划科学委员会（IHDP Scientific Committee）在德国波恩正式批准了新一轮国际核心科学计划——综合风险防范计划（Integrated Risk Governance，IRG）。该计划聚焦社会生态系统相关风险的“转入与转出”机制，通过比较分析一系列典型案例，建立满足可持续发展需要的综合灾害风险防范科学体系，提高人类防范各类新兴风险的能力（IHDP，2010）。尽管这些研究均基于大空间尺度，研究重点多为全球性灾害，但它们为灾害风险评估研究提供了可借鉴的方法体系。
除了上述国际研究计划，世界各国亦针对各自国情开展了相应研究。美国地质调查局（USGS）已把加强城市地质灾害研究列为21世纪初的重要工作内容之一，其中一项重要措施是依托GIS技术编制美国主要城市灾害风险地图，在科罗拉多州的格伦伍德斯普林市划分未来城市发展适宜地段和灾害高风险区，为城市规划、建设和管理提供重要依据（Susan等，1995）。澳大利亚地质调查局（AGSO）于1996年开始实施“城市减灾项目”，以求最大限度地降低城市地质灾害风险，提高城市社区安全性，促进城市可持续发展（Granger，1999）。美国国家海洋和大气局（NOAA）与联邦应急管理局（FEMA）合作开发了社区脆弱性评估工具，以光盘形式提供给用户，可以演示分析社会、经济和环境脆弱性过程（Lisa，2002）。加拿大不列颠哥伦比亚省应急署（PEP）开发了完整的风险评估工具集，帮助社区在面对灾害潜在风险时做出正确决策（PEP，2009）。
国内也有许多学者开展了相关研究，其中尤以风险评估方法、模型的研究最为突出，对各类自然灾害进行了风险分析以及灾情预测，面向对象包括农业、林业、保险业以及整个区域社会经济实体，评估空间尺度也是从地方到全国。在风险评价方法、技术上出现了一些比较成熟的研究成果。例如，马宗晋等对自然灾害风险综合评价理论与方法的探讨（马宗晋等，1994），提出了灾变指数等灾害风险评估方法。张业成等基于承险体与地震、滑坡、泥石流等地质灾害危险性的关系，分别提出了具体的地质灾害评估模型（张业成等，1998）。黄崇福（2005）对自然灾害风险评价理论与实践进行系统论述。王绍玉等（2005）阐述了城市灾害风险模型与风险管理的基本理论与框架。史培军等（2005）依据灾害系统理论和中国自然灾害数据库，构建了城市脆弱性水平指数，编制了中国城市自然灾害风险评价图。许世远等（2006）对我国沿海城市自然灾害研究的重点进行探讨，提出当前应集中开展自然灾害风险实证研究。李谢辉等（2009）将洪水风险评估分为洪灾危险性评估和洪灾易损性评估，构建了渭河下游河流沿线区域洪水灾害风险评估指标体系。刘少军等（2010）选取地形因子、高度差、历史暴雨数据、人口、耕地面积和GDP数据组成了台风洪灾风险评估指标体系。朱静（2010）初步探讨了基于RS和GIS技术的城市山洪灾害风险评估方法，并以云南省文山县城为例开展了实证研究。值得一提的是，北京师范大学、科技部灾害综合研究组等研究单位还将全国各类灾害风险的评估结果系统制成图集，大大推动了中国自然灾害风险评估的研究。
目前，国内外有关自然灾害风险评估多是针对单一灾种，对多灾种复合的自然灾害风险评估研究较少。自然灾害风险评估研究的重要趋势是强调风险的动态和综合评估，即强调灾害发生后，对由灾害引发的灾害链或灾害群进行实时评估。这种评估有利于及时掌握灾害链或灾害群各环节风险高低，从而为揭示综合灾害风险的形成机制提供理论依据。3.自然灾害情景分析研究“情景分析”（scenario analysis）是在一定假设基础上，对经济、产业或技术等可能出现现象的模拟（Lopez B等，2006）。1975年，美国对不同城市特定风险水平下的自然灾害风险情景进行了模拟：依据迈阿密、波尔特、旧金山等城市遭受台风、洪水、地震袭击所造成的灾害损失和影响范围信息，分析和预测美国未来同类灾害发生的风险。1999年，美国再次对上述三座城市进行了灾害风险情景分析，以讨论可持续减灾所涉及的问题（Mileti，1999）。联邦灾害管理机构美国陆军工程兵团、国家海洋和大气管理局（NOAA）、环境保护局以及联邦应急管理局对特大自然灾害的起因、性质、影响、责任、经验、教训和恢复重建等问题进行了实地调查，开展情景分析研究，对今后防灾减灾提出了针对性的建议（EERI，2006）。
自然灾害风险情景分析需要借助模型和计算机来实现。以台风风暴潮为例，20世纪80年代NOAA和国家气象局（NMS）联合开发了SLOSH模型（Jelesnianski等，1992），该模型在充分考虑台风强度、大小、前进速度、运移轨迹等要素的基础上，对预报飓风所带来的风暴潮潮高进行了情景模拟。美国联邦应急管理局开发了HAZUSMH灾害评估及模拟系统，用以分析和预测由洪水、飓风或地震所导致的灾害损失。澳大利亚和美国研究机构联合开发了GCOM2D/3D系统（McInnes等，2003），通过二维或三维方式非常直观地再现了台风发生的场景。英国水文研究所开发了IHDM模型（Institute of Hydrology Distributed Model）。丹麦力学水利研究所（Danish Hydraulic Institute，DHI）开发了MIKE SHE模型。荷兰Delft研究所开发了Delft 3D模型。欧盟委员会联合研究中心自然灾害工程洪涝项目组（Flood Group of the Natural Hazards Project of the Joint Research Center of the European Commission）开发了LISFLOOD模型（Knijff等，2010）。
国内自然灾害研究中，关于流域不同洪水情景决溢风险评价的研究有大量情景分析方法的应用（夏富强等，2008）。白景昌（2004）采用二维非恒定流模型对蓄滞洪区的洪水演进进行了数值模拟，并用VORONOI图对模型进行了改正，根据模拟结果，划分出洪水到达时间、洪水最大流速、洪水淹没历时、洪水淹没水深等因子的空间差异，从而区分出不同地域的洪灾危险性（葛全胜，2008）。王建鹏等（2008）借助西安市强降水内涝预警系统，模拟了18个内涝灾害过程，深入分析了西安市区内涝成因。赵思健和黄崇福（2010）利用情景分析的方法评估了我国淮河流域的水稻洪涝灾害风险。以许世远为首席专家的华东师范大学沿海城市自然灾害研究团队基于城市地理学的背景，从地理学与灾害学耦合的角度出发，采用情景分析与模拟技术，对不同类型沿海城市洪涝灾害风险评估的理论框架、评估方法与技术流程进行了非常系统的探索研究：赵庆良等（2009）初步探讨了沿海山地丘陵型城市洪灾风险评估理论方法，提出了基于情景和GIS空间网络的沿海城市社区暴雨洪水灾害风险评估方法。石勇（2010）系统阐述了基于情景的平原三角洲沿海城市承灾体脆弱性分析的理论与方法。孙阿丽（2011）以SWMM模型为基础，初步探讨了小尺度区域情景模拟与指标体系耦合的沿海感潮型河网城市暴雨内涝灾害风险评估方法。刘耀龙（2011）从灾害风险的尺度效应出发，系统探讨了不同空间尺度沿海山地丘陵型城市暴雨洪涝灾害风险评估的理论与方法。权瑞松（2012）尝试采用情景模拟分析的手段研究城市暴雨内涝灾害系统孕灾环境变化过程，在充分考虑沿海城市独特下垫面特征的基础上，构建适用于城市的暴雨内涝模拟工具集，对城市系统内不同类型承灾体的暴雨内涝灾害风险进行区划。
情景分析已在灾害风险模拟中得到广泛应用，但仍存在两方面问题：①情景分析中，预测模型边界条件的设定缺乏科学依据；②情景分析多是对灾害风险场景的模拟，而对出现某种灾害风险，应急预案如何有效执行的模拟还未涉及。因此，应充分借鉴国内外已有的灾情风险情景分析工具，通过对灾害风险极端边界条件的界定，提高模拟精度，辅助修正应急预案的有效性和针对性，以提高应急预案的执行效果。1.3 研究目标与内容1.研究目标
在全球变暖与海平面上升的背景下，针对自然灾害发生频率不断增高、灾害损失日益加剧这一趋势，选取我国长江三角洲地区（江苏、浙江、上海两省一市全境）为研究区，基于自然灾害研究的相关理论，消化吸收国内外研究的最新成果，建立自然灾害分类体系，采集相关灾害数据，构建自然灾害元数据标准和数据库，并应用情景分析的方法和GIS技术，探讨长三角地区自然灾害的发展演化过程，计算主要致灾因子的危险性，构建承灾体脆弱性曲线，剖析不同情景下自然灾害风险的空间分布，为制定自然灾害风险管理方式、应急控制预案、在不同风险水平的可持续发展模式提供坚实的理论依据与强有力的科学工具。2.研究内容
本书的主要研究内容包含以下六个方面：（1）根据地球系统科学思想，建立长江三角洲地区自然灾害的分类体系，研究自然灾害数据采集、收录、编码规则。（2）提出自然灾害元数据标准，在此基础上结合收集的自然灾害数据建设长江三角洲自然灾害数据库。（3）利用历史灾情数据，重建长江三角洲地区自然灾害的发展演化过程，总结其典型特征与时空分异规律。（4）依托构建的自然灾害数据库，选择长江三角洲地区主要致灾因子（台风、风暴潮、洪水、暴雨、干旱），运用概率论和数理统计方法，分析各致灾因子的危险性，绘制致灾因子强度的超越概率曲线。（5）计算研究区内各行政单元不同情景下的灾损率，制作脆弱性空间分布图，并构建承灾体脆弱性评价模型，生成脆弱性曲线。（6）在危险性分析和脆弱性评价的基础上，模拟不同情景，对长江三角洲地区自然灾害风险进行评估，完成风险区划图。3.拟解决的关键问题
本书拟解决的关键问题主要有四点：（1）长江三角洲地区自然灾害分类体系和数据采集。（2）自然灾害元数据标准的设计与构建。（3）长江三角洲自然灾害数据库的建设。（4）基于情景的长江三角洲地区自然灾害风险评估。1.4 研究方法与技术路线1.研究方法
本书运用灾害学、地理学、风险学、环境学、遥感与地理信息系统（GIS）等多学科交叉综合研究手段，在充分吸纳国内外最新研究成果的基础上，开展长江三角洲自然灾害数据库建设与风险评估研究。采用资料收集与野外考察相结合，信息技术与计算机模拟相结合，定性分析与定量评价相结合的研究方法，具体如下：（1）数据采集与数据库构建。系统调查、收集研究区的自然灾害数据资料，包括基础图件、监测与观测数据、自然灾害历史记录数据和社会经济统计数据等。建立包括自然灾害历史灾情数据库、社会经济数据库和各类图库等多个子库的长江三角洲自然灾害数据库。确定自然灾害数据的采集标准、数据内容、录入程序方法。灾害数据字段主要包括受影响地点、范围、灾害类别、灾害发生的起止时间、死亡人数、受伤人数、受影响总人数、经济损失、救援措施、预警信息、应急响应投入等。（2）数学模型与空间分析。利用统计学方法梳理历史灾情，总结其时空分异规律，并采用三点滑动的时间序列分析模型预测自然灾害未来的发展趋势；利用概率论方法分析致灾因子的危险性，并采用回归分析模型绘制超越概率曲线；利用灾损率表达承灾体的脆弱性，并依据计算结果生成脆弱性曲线；利用空间叠置分析和矢量要素的地理计算，绘制脆弱性空间分布图和风险区划图。（3）情景分析。给定发生自然灾害的关键边界条件（海平面上升幅度、灾害发生频次、灾害影响范围、台风可能登陆点、风暴潮最大增水等），结合致灾因子的超越概率，建立其强度与频率的关系，并针对不同的承灾体，设定情景模拟的各项参数，必须体现各致灾因子的差异，不能一概而论。在不同情景下，绘制风险地图，实现风险评估结果的可视化表达。2.技术路线
基于上述研究目标、内容和方法，本书的技术路线如图1.1所示。图1.1 技术路线 第2章 自然灾害数据库建设的理论与技术2.1 自然灾害数据库的定义与内涵1.自然灾害数据库的定义
数据库一词是英文database的中译名，而database则是由data和base两个词合并而成的，可缩写为DB，直译为“数据基地”。就是说，当需要某种数据的时候，数据库都能随时提供（Date C，2003）。顾名思义，自然灾害数据库就是大量自然灾害数据集中存储的载体，并为各类数据库用户提供服务。
一个良好的自然灾害数据库不仅包括可靠和完备的基础数据，还需要合理的结构设计。因为自然灾害数据库的建设是一个长期的过程，所以数据库应该具有完善的数据更新和维护机制，能够实现数据库的平滑升级。随着运行时间的增加，自然灾害数据库在吸纳大量有效数据的同时，也会产生一定量的垃圾数据，这些数据应该分类存储和管理，以保障数据库的正常运行。2.自然灾害数据库的内涵
从自然灾害数据库的定义出发，可以进一步阐述自然灾害数据库的内涵，具体描述如下：（1）数据库中的大量自然灾害数据按不同收录标准形成了多种多样的数据集，而且各个数据集之间存在相互关联，并不是孤立的。（2）汇集起来的自然灾害数据可以为特定组织或业务部门所利用，他们可以从数据库得到所需的信息或报表，结果输出时必须简单直观。（3）自然灾害数据库的数据是综合的和通用的，它要为尽可能多的用户存储数据。在实际使用过程中，某一位用户所需要的一般不会是数据库的全部数据，而只是其中的一部分。不同的用户也可以共享数据库中的某些数据，他们可按不同方式重叠使用。（4）自然灾害数据集中存储之后，需要有专门的人员负责数据库管理工作，包括数据的补充、更新和修正，数据库软硬件的维护，用户信息与权限的登记等内容。2.2 自然灾害数据库的系统架构1.自然灾害数据库系统的组成
自然灾害数据库系统是存储介质、处理对象和管理系统的集合体，通常由自然灾害数据库、硬件、软件、相关人员四部分组成（见图2.1）。（1）自然灾害数据库包括自然灾害元数据标准与元数据库、有组织的自然灾害数据集、自然灾害数据模型等构成要素，具备较高的数据独立性、较小的数据冗余和良好的可扩展性。（2）硬件是指构成自然灾害数据库系统的各种物理设备或外部设备，主要有高性能的处理器、足够大的内存和磁盘、具有较快数据传输速度的移动硬盘（主要为数据备份）、网络通信适配器、LED显示器、机柜与电源等。（3）软件是自然灾害数据库系统的重要组成部分，主要包括数据库管理软件（DBMS）、操作系统软件、应用程序软件等。数据库管理软件负责自然灾害数据库的建立、使用和维护，操作系统软件为自然灾害数据库系统的运行提供了平台，应用程序软件则支持了自然灾害数据库系统应用工具的开发。（4）自然灾害数据库系统的相关人员是指数据库设计人员、数据库管理员、系统分析员、应用程序员和最终用户。数据库设计人员负责数据库中自然灾害数据的确定和各级模式的设计。数据库管理员决定自然灾害数据库的存储结构和存取策略，定义数据的安全性要求和完整性约束条件，监控数据库的使用和运行。系统分析员负责应用系统的需求分析和规范说明，确定自然灾害数据库系统的软硬件配置。应用程序员负责设计和编写应用系统的程序模块，并进行调试和安装。最终用户是指利用系统的接口或查询语言访问和使用自然灾害数据库的人员。图2.1 自然灾害数据库体系结构2.自然灾害数据库的体系结构
自然灾害数据库一般拥有三级结构：物理级、概念级和用户级。物理级结构主要面向数据库设计和开发人员，且模式必须是唯一的，此结构定义了自然灾害数据库的物理组织和性能说明。概念级结构主要面向数据库管理员，是对自然灾害数据库中全体数据的逻辑描述，同时也是装配各类自然灾害数据的框架，定义了数据之间的联系以及安全性、完整性等内容，此结构也具有唯一性。用户级结构主要面向数据库的最终用户，是某一用户权限下能够访问并使用的自然灾害数据的视图，描述了数据的逻辑结构和特征，此结构可以有多种模式。2.3 自然灾害数据库的分类
当前，随着防灾减灾工作的推进和灾害研究的开展，人们对于自然灾害的认识不断加深，对自然灾害数据的需求也不断增长。在此背景下，世界范围内出现了大量的自然灾害数据库。通过分析与归纳，自然灾害数据库的类型可以从数据源、研发机构、时空尺度、涵盖的灾害种类、数据收录标准等方面来划分。（1）按数据源进行分类。
①单一数据源的自然灾害数据库。如亚洲防灾中心（ADRC）自然灾害数据库仅以各国政府公报为数据源；美国联邦应急管理署（FEMA）自然灾害数据库仅以美国当地的自然灾害为数据源；中国农业部自然灾害数据库仅以国内史料为数据源等。
②多数据源的自然灾害数据库。如世界卫生组织（WHO）与灾后流行病研究中心（CRED）共同建立的EM-DAT自然灾害数据库，其数据来源包括联合国及其下属机构、国际组织、各国政府、政府间或非政府组织、保险公司、研究机构以及媒体等。（2）按研发机构进行分类。
①国际机构或组织建立的自然灾害数据库。如联合国环境署（UNEP）的自然灾害数据库；世界气象组织（WMO）的自然灾害数据库；加勒比灾害应急响应机构（CDERA）的自然灾害数据库等。
②各国政府建立的自然灾害数据库。如比利时政府的CEDAT自然灾害数据库；澳大利亚政府的EMA自然灾害数据库等。
③具体职能部门建立的自然灾害数据库。如美国国家海洋与大气管理局（NOAA）的自然灾害数据库；加拿大重要基础设施保护及应急管理局（OCIPEP）的自然灾害数据库；中国农业部种植业管理司的自然灾害数据库等。
④科研单位或高等院校建立的自然灾害数据库。如日本国立情报学研究所的自然灾害数据库；美国南卡罗莱纳大学的自然灾害数据库；中国台湾淡江大学的自然灾害数据库；中国科学院地理科学与资源研究所的中国自然灾害数据库等。
⑤保险公司建立的自然灾害数据库。如瑞士再保险公司的Sigma自然灾害数据库；慕尼黑再保险公司的NatCat自然灾害数据库；中国再保险（集团）股份有限公司的巨灾数据库等。（3）按时空尺度进行分类。
①时间跨度超千年的自然灾害数据库。如国家科委的中国历史灾害数据库；农业部的自然灾害与农业灾害数据库；中国科学院武汉文献情报中心的长江流域自然灾害数据库等。
②时间跨度超百年的自然灾害数据库。如世界卫生组织（WHO）与灾后流行病研究中心（CRED）共同建立的EM-DAT自然灾害数据库；慕尼黑再保险公司的NatCat自然灾害数据库；哥伦比亚大学的Hotspots自然灾害数据库等。
③时间跨度数十年的自然灾害数据库。如国家科委、国家计委、经贸委自然灾害综合研究组的中国自然灾害年表——事件数据库；瑞士再保险公司的Sigma自然灾害数据库；拉丁美洲灾害预防社会研究网络（LARED）的DesInventar自然灾害数据库等。
④全球级别的自然灾害数据库。如联合国粮农组织（FAO）的干旱灾害数据库；国际红十字会（IFRC）的自然灾害数据库；世界银行（WB）的全球主要自然灾害数据库等。
⑤大洲或国家级别的自然灾害数据库。如亚洲防灾中心（ADRC）的自然灾害数据库；美国地质勘探局（USGS）的地震灾害数据库；中国气象科学研究院的中国暴雨洪涝灾害数据库等。
⑥地区或区域级别的自然灾害数据库。如印度奥里萨邦的自然灾害数据库；中国科学院成都山地灾害与环境研究所的中国及邻区地质灾害数据库等。（4）按涵盖的灾害种类进行分类。
①综合型自然灾害数据库。如联合国人道主义事务协调办公室（OCHA）的自然灾害数据库；哥伦比亚大学的Hotspots自然灾害数据库；中国科学院地理科学与资源研究所的中国自然灾害数据库等。
②单一灾种或特定类型自然灾害数据库。如联合国粮食计划署（WFP）的干旱灾害数据库；加拿大渔业和海洋部（DFO）的洪水、滑坡、暴风灾害数据库；中国气象科学研究院的中国热带气旋灾害数据库等。（5）按数据收录标准进行分类。
①以人员伤亡或经济损失程度为数据收录标准的自然灾害数据库。如EM-DAT自然灾害数据库以死亡大于10人或受伤大于100人为收录标准；Sigma自然灾害数据库以死亡大于20人或总损失超过7000万美元为收录标准等。
②以产生的影响为数据收录标准的自然灾害数据库。如DesInventar自然灾害数据库以对生命、财产及基础设施有“不良影响”的事件为收录标准；EMA自然灾害数据库以基础服务业、商业、工业、医药行业中断及公众混乱为收录标准等。
③无明确数据收录标准的自然灾害数据库。如法新社（AFP）的自然灾害数据库；紧急事件管理网的自然灾害数据库；中国农业部的自然灾害数据库等。2.4 自然灾害数据库的特征
自然灾害数据库具备一些基本特征：①数据库的设计与实施要有机制上的保障；②数据库规范化程度要高，必须有明确的数据收录标准，这样既有利于减少冗余数据，又有助于提高数据的利用效率；③数据库需要非常重视国际通用模式，在数据结构、检索条件、查询结果等方面均有统一格式。如查询条件以时间、区域、灾种为主；查询结果显示为表格；以超链接形式查看原始数据等。（1）数据范式。在数据库理论中，关系数据库中的关系是要满足一定要求的，满足不同程度要求的为不同范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式中满足进一步要求的为第二范式，其余以此类推。一个低一级范式的关系模式，通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式的集合（见图2.2）。图2.2 各种范式之间的关系
自然灾害数据库的数据范式并不完全等同于数据库理论中的概念，更大程度上是规范化的意思，也可以说是满足某些特定条件的一种内在结构。如某一时期内某种自然灾害所造成的损失，这一系列限定因子或实际要求就是自然灾害数据库范式的基本内容。（2）数据结构。数据结构是计算机存储、组织数据的方式，通常是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。一般情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率，这意味着更高的运行或者存储效率，以及高效的检索算法和索引技术。
对自然灾害数据库来说，应重视对灾害发生、发展过程的描述，以及与灾害相关信息的管理，如城市基础设施、社会经济文化、风险意识与交流等。具体的讲，可以为自然灾害数据库设定六个灾害特征类：基本属性、时间、地点、影响、伤亡损失和辅助信息。具体数据结构如表2.1所示。表2.1 自然灾害数据库的数据结构（3）时空数据模型。时空数据模型是一种有效组织和管理时空数据，属性、空间和时间语义更完整的地理数据模型。一个合理的时空数据模型必须考虑三个要素：节省存储空间、加快存取速度和表现时空语义。时空语义包括地理实体的空间结构、有效时间结构、空间关系、时态关系、具体事件等。
时空数据模型特点是语义更丰富、对现实世界的描述更准确，其物理实现的最大困难在于海量数据的组织和存取。该技术的本质特点是“时空效率”。当前主要的时空数据模型包括空间事件立方体模型（space-time cube）；序列快照模型（sequent snapshots）；基图修正模型（base state with amendments）；空间时间组合体模型（space-time composite）。
自然灾害数据库需要保存并有效地管理自然灾害数据，必然涉及时空数据的组织与操作，这与时空数据模型的关注点十分吻合。将时空数据模型引入自然灾害数据库中，可以提供静态和动态两种数据建模手段，模拟自然灾害事件的发生和终止，还可以揭示致灾因子与承灾体在时间和空间上的相关性，有效地表达时空拓扑关系。（4）数据共享机制。自然灾害数据库的数据共享机制可以分为四个层次。即第一层次，全社会免费共享；第二层次，请求应答式共享；第三层次，协议共享；第四层次，有偿共享。在实际应用中，第一和第二层次的共享最为常见，一般的国际级自然灾害数据库都会采用这两种方式。但在一些国家级、地区级以及专业部门的自然灾害数据库中，有时会采用第三层次共享，以保证自然灾害数据只在某一范围内交换和流动。只有当自然灾害数据十分重要或涉密时，才会采取最高层次的有偿共享方式，这种情况只出现于少数自然灾害数据库。2.5 自然灾害数据库建设的主要技术
随着数据库技术的不断升级以及因特网的加速发展，许多新技术被引入到自然灾害数据库的开发和应用中。纵观时下国内外各种自然灾害数据库，在其建设过程中，主要的技术手段有下列几种。1.分布式架构技术
所谓分布式架构就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的数据及受其影响的数据库操作为研究对象的一种理论计算模型。分布式架构有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式数据库会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了数据异构、数据共享、运算复杂等问题。
很明显，传统的集中管理模式已经不能适应当前自然灾害数据库的要求，必须进一步发展和应用基于分布式架构的新一代自然灾害数据库。随着自然灾害数据管理的全球化以及数据来源、类型、结构的多样化，只有依靠分布式架构技术才能实现自然灾害数据共享和数据处理的分工合作。比如一场自然灾害可能影响多个地区，但每个地区的社会经济等基础数据都分布在各自的管理机构，要对这些数据进行采集、加工、入库、查询、分析等操作就必须采用分布式架构，让这些工作都在各自的服务器上完成，并建立自然灾害数据库综合管理系统，以便协调和汇总各方进展。这样既可以减轻中心数据库的负担，又可以提高自然灾害数据传输与使用的效率。2.Web技术
基于Web技术的特性，自然灾害数据库也开始向网络化发展，许多自然灾害数据库都从单机版升级成了网络版。这样一来，每个用户都可以自由上传自己手里的自然灾害数据，也可以下载他人的自然灾害数据，营造了良好的全球共享环境。同时，各类用户成了一个庞大的数据源，改变了过去自然灾害数据获取渠道狭窄的状况，不再仅仅从政府部门、历史统计资料和研究机构搜集数据。
当然，开放式的技术也会带来一定的问题。例如，用户上传的自然灾害数据，其可靠性和准确度需要验证；数据格式不规范，可能与自然灾害数据库产生冲突；多源数据内容复杂，存在时空重叠现象，造成数据冗余等等。不过随着自然灾害数据标准化的进程，用户分级管理的规范化，上述种种问题必将得到解决，自然灾害数据库在网络化时代也会变得更加便捷和高效。3.数据仓储技术
数据仓储技术是对数据进行收集、比较以及其他智能化处理（Mike L，2000）。这一技术使许多机构大量积累的历史自然灾害数据得到了更有效的应用，同时使自然灾害数据库的管理者或用户可以快速而准确地从中提炼、整理出有用的自然灾害数据。基于数据仓储技术，自然灾害数据库在特征上也必须做出相应的调整。在数据组织方式上，将面向主题，以便完整、统一地刻画各项数据及数据间的联系。在数据集成上，将对每一主题对应的原本分散的源数据进行综合。在数据应用上，一般不涉及数据修改或更新。4.数据挖掘技术
数据挖掘技术是从大量的数据中发现隐藏其后的规律或数据间的关系，它通常采用机器自动识别的方式，不需要人工具体干预（Sunil S，1999）。数据挖掘技术使得智能化知识挖掘和各种类型的大容量数据库资源的广泛应用成为可能，这是常规的检索程序和联机分析系统所不能实现的，同时也和传统的数据分析有很大区别。采用数据挖掘技术，可以为自然灾害数据库的决策分析提供智能的、自动化的辅助手段。5.空间信息技术
空间信息技术，往往又称为地理空间信息技术。从技术层面上看，它是遥感、地理信息系统、全球卫星定位系统与通信技术、网络技术的综合集成，将空间对地观测信息的获取、处理、分析、应用结为一体的信息技术体系。从目标层面看，整个空间信息技术的主要目标是研究并支持社会可持续发展，同时为经济发展提供决策依据。
灾害研究一直是空间信息技术非常重要的应用领域。对自然灾害数据库而言，空间信息技术为自然灾害数据的采集、筛选、加工、存储、可视化提供了可靠的技术支持。其中，遥感技术是当前自然灾害数据获取和更新的一个非常重要的手段和工具，它克服了传统调查手段高投入、长周期、低效率的缺点，具有宏观、快速、动态、综合的优势。利用遥感技术的这些优势，结合地理信息系统、全球定位系统，大大加快了自然灾害数据库的建设。 第3章 自然灾害风险评估的理论与方法3.1 自然灾害分类体系1.国内外现行的自然灾害分类
自然灾害是指人力不能支配和操作的各种自然物质和自然力聚集爆发并作用于人类社会所致的灾害。自然灾害分类问题长久以来一直受到国内外众多学者的共同关注。
一些著名的国际自然灾害数据库都提出了自己的自然灾害分类方法或自然灾害编码。如世界卫生组织与CRED共同创建的紧急灾难数据库EM-DAT，将自然灾害划分为生物型、气象气候型、复合型、地球物理型、水文型等几大类，其中又包括干旱、地震、传染病、极端温度、洪水、虫害、风暴、火山、火灾等若干灾种。DesInventar数据库将自然灾害细分为25种类型，其中以火灾、大雨、泥石流、洪水、森林大火和流行病6种灾害类型为重点，占所有在案灾害记录的87％。瑞士再保险公司和慕尼黑再保险公司将自然灾害分类归结为地震、洪水、风暴、干旱、霜冻及其他，并从人员伤亡和经济损失的角度对自然灾害事件进行分级与编码。
按照自然灾害发生和作用区域的不同，国内有学者将自然灾害划分为海洋灾害、森林灾害、气象灾害等类型（黄声，2005）。根据自然灾害的成因和我国灾害管理现状，国家科委、国家计委、国家经贸委自然灾害综合研究组将自然灾害分为七大类：气象灾害、海洋灾害、洪水灾害、地质灾害、地震灾害、农作物生物灾害、森林生物灾害和森林火灾。这也是由于我国传统上有中国气象局、国家海洋局、水利部、中国地震局、农业部、原林业部（现国家林业局）、原地矿部（现并入国土资源部）等七个负责自然灾害管理的部门。很明显，这种分类方式实际上是相关管辖部门与自然灾害的一种对应。
在我国1998年制定的《中华人民共和国减灾规划（1998—2010年）》（2008年8月14日中止执行）中，将我国的主要自然灾害分为四大类，即大气圈和水圈灾害：主要包括洪涝、干旱、台风、风暴潮、沙尘暴以及大风、冰雹、暴风雪、低温冻害、巨浪、海啸、赤潮、海冰、海岸侵蚀等。地质地震灾害：主要包括地震、崩塌、滑坡、泥石流、地面沉降、塌陷、荒漠化等。生物灾害：农作物病虫鼠害、草原和森林病虫鼠害。还有一大类是森林和草原火灾。可以看出，它部分采用了依据地球圈层进行灾害分类的方式。
而在2006年制定的《国家综合减灾“十一五”规划》中，仅仅直接列举了洪涝、干旱、台风、风雹、雷电、高温热浪、沙尘暴、地震、地质灾害、风暴潮、赤潮、森林草原火灾和植物森林病虫害等13类灾害，而没有再做大类的归纳。可以说这是一种注重实际操作性的表述方式。2.自然灾害分类体系
纵观国内外的诸多分类方法，可以发现遵循的分类原则各不相同，也没有统一的分类标准。虽然从许多层面和角度对自然灾害分类体系进行了探讨，但都存在一定的局限性。本文以地球系统科学为基础，按圈层结构确定自然灾害性质并分类，主要遵循四点原则：（1）系统层次明确，某一灾种只能用一种分类标志。（2）不重复、不遗漏，不能把不同性质的自然灾害归为一类。（3）灾害分类要能适用较长一段时间。（4）兼顾学科分类和灾害分类的关系，既考虑灾害分类的科学概念，又照顾长期以来传统的分类习惯。
具体分类体系如表3.1所示。表3.1 自然灾害分类体系
在这一分类体系中，气象、水文、地质、生物四大类型分别对应地球表层系统结构中的大气圈、水圈、岩石圈和生物圈，有利于辨识和分析各致灾因子所处的孕灾环境，梳理各致灾因子之间的关联（见图3.1），开展有针对性的脆弱性和风险分析，以便提出相应的减灾降险措施，为自然灾害风险管理提供决策依据。
依照上述自然灾害分类体系，可以按灾种采集长江三角洲自然灾害数据，并指导数据编码，同时也是构建自然灾害元数据标准和长江三角洲自然灾害数据库的重要参照，有助于元数据标准和数据结构的设定、数据集分类、数据检索与分析、数据分发与共享等研究的开展。
总而言之，此分类体系既借鉴了国际现行的自然灾害分类方法，也兼顾了国内灾害研究和相关部门长期以来的分类习惯，具备良好的兼容性和可扩展性。虽然目前主要针对长江三角洲地区的应用，但也能够根据需要适时调整结构，实现与国内外其他自然灾害数据库的对接。图3.1 各致灾因子之间的关联3.2 自然灾害风险的概念与特征1.自然灾害风险的概念
风险是自然灾害研究中最基本的概念之一，不同的国际组织、学者对于风险都有各自的观点（叶欣梁，2011）。总的来说，根据各种定义的内涵，学术界关于自然灾害风险的概念可以归纳为三种主流观点。（1）风险即预期的人员伤亡或者损失。风险被认为是致灾因子可能导致的预计损失（死亡、受伤、财产损害、经济损失、社会影响等）。自然灾害风险可以被视作一个关于致灾因子，暴露度以及脆弱性的函数：R=f（H，E，V）
式中，R（Risk）—风险；H（Hazard）—致灾因子；E（Exposure）—暴露度；V（Vulnerability）—脆弱性。
符合此概念的有亚洲减灾中心（ADRC）、联合国救灾组织（UNDRO），Rashed等（2003），Granger等（1999）。（2）风险即损失的概率或可能性。将风险看作是有害后果或损失发生的可能性，是自然灾害与承灾体脆弱性交互作用的产物。风险可以定义为一系列情景，如给定致灾因子强度，暴露于自然灾害下的承灾体属性，受灾害影响的区域等。用公式表达为：风险=致灾因子×脆弱性
除了表达物理伤害的可能性，重要的是认识到风险是社会系统中固有的，需要考虑风险发生的社会背景，以及人们并不一定对风险及其潜在原因有相同的看法。
认可此概念的组织和学者有UNDP（2008），ISDR（2004），Natural Disaster Risk Management（2010），Terry（2001）。（3）风险即后果和可能性的综合量算值表达或者乘积。这里指的是某一灾种发生的频度或概率和产生结果的严重程度的集合体。更确切地说，风险被定义成有害结果的可能性或者预期损失（比如人员伤亡、财产损失、日常生活受到影响而改变、经济活动受扰乱或环境被破坏等）。
赞同此概念的学者：European Spatial Planning Observation Network（2003），Graham等（2005），IPCC（2001），Benouar等（2001）。
综合上述观点可以发现，自然灾害风险的核心内容有三方面：灾害事件发生的可能性、灾害事件的具体情景和灾害事件造成的影响。具体如图3.2所示。
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