近十年来的海洋灾害与减灾

10年来，我国沿海地区经济尤其海岸带（沿海带）经济和海洋经济持续、高速发展，社会财富积累量迅速攀升，使承灾体在量上讯速增大，同时也使海洋及海岸灾害经济损失和人员伤亡急速增长，海洋灾害成为中国自然灾害中损失增长最快的。但由于在沿海实施了正确的减灾战略，加大了防灾减灾能力的建设，不但较好地保证了沿海和海洋经济的可持续发展，而且使我国的海洋灾害经济损失系数（灾害经济损失/GDP）保持在1.23%的较好水平，这仅为同期全国自然灾害经济损失系数的1/3，接近于世界减轻自然灾害较先进的发达国家。     

广东省海洋灾害调查分析及减灾对策

广东省1991—2005年因风暴潮、海浪、赤潮、溢油、海水入侵等灾害造成直接经济损失约438.9亿元,死亡、失踪577人。其中风暴潮灾害最为严重,年直接经济损失超过20亿元的海洋灾害是由台风风暴潮引起,灾情的地域差异粤西较重,粤东次之,珠江口较轻。2001～2005年与1991～2005年相比,近5年海洋灾害的年均直接经济损失和死亡、失踪人数减少。但2006年又是海洋灾害重灾年。     

建立海洋预报服务体系服务沿海经济建设

频繁发生的海洋灾害,给沿海经济造成了巨大的损失,引起了广大海洋学者和经济专家的高度警觉。据业内人士报告,50年代,由海洋灾害造成的经济损失全国仅有几个亿,进入90年代,由海洋灾害造成的经济损失每年高达上百亿元,1997年超过300亿元,约占当年全国海洋总产值的1/10。海洋灾害损失与海洋经济     

国家海洋局发布《2009年中国海洋灾害公报》

2009年1月27日，国家海洋局召开新闻发布会发布了《2009年中国海洋灾害公报》。公报显示，2009年我国累计发生132次风暴潮、海浪和赤潮过程，其中33次造成灾害，各类海洋灾害（含海冰、浒苔等灾害）造成直接经济损失10023亿元，死亡（含失踪）95人。     

1997年我国海洋灾害直接损失达300多亿元,创50年之最

近年来,海洋灾害在我国呈上升趋势,1996年直接经济损失超过200亿元.1997年,200多人在风暴潮、海浪、海冰等主要灾害中死亡或失踪,直接经济损失达300多亿元,这是我国海洋灾害损失50年来的最高记录.     

海洋灾害直接经济损失预测——基于灰色-周期外延组合模型

文章根据我国海洋灾害所呈现的特征规律,构建灰色-周期外延组合模型,对我国2007年海洋灾害的直接经济损失进行预测,以期对各有关部门制定减灾管理措施,提供科学的决策依据。研究发现2007年我国海洋灾害直接经济损失不及2005年,但超过2006年,仍为重灾年,各部门应提前做好应急准备。     

1989年以来我国海洋灾害类型、危害及特征分析

根据1989年以来我国沿海地区的海洋灾害资料,综合分析了危害我国沿海的海洋灾害类型,主要有海洋气象灾害、海洋水文灾害、海洋地质灾害、海洋生态灾害4种类型。我国海洋灾害的特征主要表现为：海洋灾害经济损失和人员伤亡的年际变化很大;广东省、福建省和浙江省是我国海洋灾害最严重的省份;台风风暴潮影响范围广,灾情严重,风暴潮灾害带来的损失巨大;赤潮灾害有所上升;大型海洋溢油事件有上升趋势,形势严峻;海啸灾害发生次数少等。     

2007年《中国海洋灾害公报》发布

国家海洋局2008年1月15日发布了2007年《中国海洋灾害公报》（以下简称“公报”）。公报显示，2007年我国共发生风暴潮、海浪、海冰、赤潮和海啸等海洋灾害163次，造成直接经济损失88．37亿元。2007年全年共发生13次台风风暴潮，较上年增加了4次，其中7次造成灾害，受灾严重岸段主要集中在浙江省、厂东省和海南省沿海。发生17次温带风暴潮过程，其中2次造成灾害，受灾严重岸段主要集中在辽宁省、山东省沿海。风暴潮灾害造成直接经济损失为87．15亿元。     

山东省２０１０—２０１４年海洋灾害概况及防御对策建议

文章利用2010—2014年《中国海洋灾害公报》数据资料,对山东省各类海洋灾害直接经济损失情况进行多角度分析,并重点分析2014年山东省海洋灾害概况,论述各类海洋灾害的特点及对山东的影响概况,归纳总结出山东省海洋灾害的主要特点;同时针对近年来山东省开展海洋防灾减灾工作现状及存在的问题,从非工程性方面提出相关防御对策,以期促进山东省未来的海洋防灾减灾工作。     

海洋自然灾害 对我国沿海经济的影响及对策建议

近几年海洋灾害所造成的经济损呈上升趋势，成为制约我国沿海经济发展的重要环境因素之一。风暴潮所造成的直接经济损失居海洋灾害之首。它象大江、大河与湖泊的洪水灾害一样，也成为中华民族的心腹之患。作者重点论述了减轻海洋灾害所具有的现实意义和战略意义并对如何减轻灾害提出了对策建议。     

烟台市加强对赤潮的预警监控

近几年山东省烟台市海洋经济发展迅速,1997年全市海洋产业产值达135亿元。但由于受气候和环境污染等各种因素的影响,海洋灾害时有发生。进入90年代以来,由于各种事故、灾害而引起的全市海洋产业经济损失达5亿多     

从公报解读2014

<正>今年2月28日,国家海洋局发布了《2014年中国海洋灾害公报》和《2014年中国海平面公报》。公报显示,2014年,我国海洋灾害以风暴潮、海浪、海冰河赤潮灾害为主,绿潮、海岸侵蚀、海水入侵与土壤盐渍化、咸潮入侵等灾害也均有不同程度发生。各类海洋灾害造成直接经济损失136.14亿元,死亡(含失踪)24人。     

1998～2002年海洋灾害与减灾

海洋是许多自然灾害的源泉,海洋积聚和输送无比巨大的能量,这些能量一旦以某种突发的方式释放,就会给人类带来巨大的人员伤亡和经济损失。我国是世界上海洋灾害发生频率最高、海洋灾害破坏最为严重的少数国家之一。本文总结和回顾了近5年我国海洋灾害的状况及我国防御和减轻海洋灾害的成就,并提出了防灾减灾工作中存在的问题和做好防灾减灾工作的建议。     

2007年海洋灾害预测会商会在京召开

2007年3月28～29日,国家海洋环境预报中心在北京主持召开了2007年海洋灾害预测会商会。来自海洋环境预报、海洋环境监测、海上交通运输、海洋石油生产、沿海防汛等部门的40多名专家和代表出席了会议。会议代表对2006年海洋灾害情况进行了总结,2006年为我国海洋灾害的重灾年,风暴潮、海浪、海冰、赤潮和海啸等灾害性海洋过程共发生179次,造成直接经济损失218.45亿元,死亡(含失踪)492人。其中:     

赤潮的研究和预报

赤潮灾害对我国沿海养殖业造成了巨大的经济损失，对海洋生态环境也产生了极大的破坏，威胁了滨海旅游业的发展。为了更全面地了解赤潮灾害，防治赤潮灾害，本文对赤潮灾害的特点进行初步研究并总结了目前使用的赤潮预报方法。     

基于GIS的辽宁沿海地区海洋灾害风险区划

利用2000——2012年海洋灾害和社会经济发展统计数据,在分析辽宁沿海地区自然和社会经济现状的基础上,根据自然灾害指数法和主成分—熵权法,得出各风险因子的贡献率和灾害综合风险指数,基于GIS进行该地区海洋灾害风险区划。结果表明:2000年以来,辽宁沿海地区海洋灾害经济损失不断上升,黄海区域风险程度较高,辽东湾地区风险水平低,沿海六市主要受暴露性和脆弱性因子的制约。     

海洋灾害系统研究及预测预报

一、海洋灾害系统研究的意义海洋灾害是全球性灾害,也是系统性灾害,在全部自然灾害中,海洋灾害系统占据70％。近年来,我国由于海洋灾害系统造成的直接经济损失达60亿元/年以上,1990年仅浙江省因台风灾害损失41亿元以上。随着经济的发展,受害程度亦将日益加重,研究、预报海洋灾害,把灾害程度降低到最低限度,是一项必要的、十分紧迫的任务。不同形式的海洋灾害(海面上升、风暴潮、地震、海啸、台风、巨浪、海雾、海冰、厄尼诺、新构造运动、海岸侵蚀、海底滑坡、海岸风沙、生物资源灾害以及由海洋灾害所衍生的陆地自然灾害),在超长期及中、短期形成过程中,不仅有时空上的连续、复杂的表现形式,又有成因上的内在联系。     

近十年来中国大陆沿海地区重大海洋灾害分析

伴随中国海洋经济的发展,沿海重大海洋灾害已成为沿海地区可持续发展的重要影响因素。近十年来,中国沿海灾害直接经济损失数十亿元到数百亿元,并造成严重的人员伤亡。台风、温带气旋引起的风暴潮和海浪灾害是造成中国沿海重大海洋灾害的主要致灾因素。初步分析了近十年来重大海洋灾害和厄尔尼诺之间的关系,指出强厄尔尼诺年前后,多发生严重的海洋灾害,加强灾害预报和实施必要的减灾对策,对中国沿海的可持续发展具有重要意义。     

我国风暴潮灾害及防灾减灾战略

本文在分析了1949-1997的风暴潮及其重大灾害事件后指出，从上世纪九十年代以来，我国风暴潮灾害的经济损失已呈显著上升的趋势，减轻重大台风风暴潮灾害所造成的经济损失，已成为我国风暴潮减灾工作的当务之急。为此提出了减轻重大风暴潮灾害的战略要点：（1）充分利用一切媒体使人民具有预防重大风暴潮灾害的意识；（2）加强对重大风暴潮及其灾害的科研工作；（3）修订全国沿海岸段的防潮工程规划；（4）制订海洋减灾法规和有关规范；（5）建立风暴减灾保险的机制。     

基于KPCA-RBF模型的风暴潮灾害经济损失预测

作为破坏性最强的海洋灾害,风暴潮灾害每年都给我国沿海地区造成了巨大的经济损失,运用科学的方法模型合理预测风暴潮灾害经济损失对指导沿海地区的防灾减灾工作意义深远。本文基于风暴潮灾害的成灾特点建立了风暴潮灾害直接经济损失预评估指标体系,由于评估指标数据高度非线性,采用核主成分分析（KPCA）对高维非线性数据进行降维优化,并利用径向基函数（RBF）神经网络对降维后的数据进行训练,从而实现对风暴潮灾害直接经济损失的预测。选取广东省1996—2018年的32个风暴潮灾害损失样本对模型进行仿真测试,结果表明,KPCA-RBF预测模型集成了核主成分分析和径向基函数神经网络的优势,预测结果精度高,学习收敛速度快,对风暴潮灾害数据序列有较好的非线性拟合能力。