自然灾害社会脆弱性评估研究——以上海市为例  

Assessment of Social Vulnerability to Natural Disasters:A Case Study of Shanghai

作　　者：陈磊[1] 徐伟[2,3] 周忻[1] 马玉玲[4,5] 袁艺 钱新[1] 葛怡[1] 

机构地区：[1]南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏南京210093 [2]北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875 [3]民政部-教育部减灾与应急管理研究院,北京100875 [4]民政部国家减灾中心,北京100022 [5]北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京100875

出　　处：《灾害学》2012年第1期98-100,110,共4页Journal of Catastrophology

基　　金：国家自然科学基金项目(40701005);国家科技支撑计划课题(2008BAK50B07);国家减灾中心项目

摘　　要：基于投影寻踪聚类模型(PPC),结合基于实数编码的加速遗传算法(RAGA),对上海市进行了自然灾害社会脆弱性评估的尝试。结果表明:①灾害社会脆弱性最高的为崇明县,其次为宝山区和金山区;②灾害社会脆弱性最低的是黄埔区,其次是徐汇区和静安区;③总体而言,灾害脆弱性较低的地区集中于上海城市中心区,而城市边缘区的社会脆弱性一般较高。A approach combining with the Projection Pursuit Classification Model （PPC） and Real Coding based Acceleration Genetic Algorithm （RAGA） is used to evaluate social vulnerability. A trial application of this method is made to Shanghai, China. The results show that （ 1 ） the social vulnerability of Chongming county, Baoshan district and Jinshan district is higher than that in other regions;（2） the social vulnerability of Huangpu district is the lowest, and then is Xuhui distric and Jingan district; （3） in Shanghai, the social vulnerability of fringe area is higher than that of the center.

关 键 词：自然灾害 社会脆弱性 投影寻踪聚类模型 实数编码加速遗传算法(RAGA) 上海市 

分 类 号：X43[环境科学与工程—灾害防治]