洪涝灾害灾情分析和评估的遥感方法研究

探讨了基于遥感和地理信息系统手段进行洪涝灾害灾情分析和损失估计的途径，研究了利用这为后一定时期内的遥感影像再现淹没状况的方法。     

利用国内生产总值和人口数据进行地震灾害损失预测评估

传统的地震灾害损失评估方法需要建立详细的社会财富分类系统，并据此收集数据资料．但在许多地区由于多种复杂因素的存在而使得收集资料十分困难，难以在震前进行科学的震灾预测，且对突然发生的灾难性地震事件常常难以作出快速定量的地震灾害损失估计，从而影响了震灾防御的部署和救灾的快速反应能力．因此，本文提出了利用宏观经济指标(GDP)和人口分布资料进行地震灾害损失预测评估的简便方法，并对收集到的1980～1995年间全球震灾资料进行了分析，从而提出了一种初步的地震灾害损失与地震烈度和社会财富间的非线性关系式．应用所提出的方法进行了几个设定地震的分析研究，初步分析结果表明该简便震灾评估方法的有效性、合理性和可行性．      

统计评估地震预报方法的困难

地震预报并非掷骰子的游戏，需要处理的是真实的物理现象，因此预报方法的定义通常包含一些不确定因素。这是通常的评介，并不限于当前争论所关心的ＶＡＮ方法，评估这一方法正确性的各种企图得到不同结论并不使人感到意外。     

对H.Utada“统计评估地震预报方法的困难”一文的答复

Utada 的一些意见(1996)和 Varotsos 等(1996a)讨论的观点是一致的。简单的例子表明 Mulargia 和 Gasperini(1992)的主要结论(即 VAN 预报可归于偶然”)并非由于 VAN 方法的“含混不清”,而是由于他们计算中明显的错误。这些错误也导致了 Varotsos 等(1996a)的附录中所揭示的反论。在纠正了他们的一些错误后,这一反论[即如果我们应用 Mulargia 和 Gasperini(1992)的方法,那么可以得到结论:理想完善的地震预报方法(IPEPM)的结果也可归于偶然]也就不用再提了。