耦合概率模型和信息扩散法的Natech风险计算方法和系统

摘要

本发明公开一种耦合概率模型和信息扩散法的Natech风险计算方法和系统，属于自然灾害引发技术事故风险计算技术领域。针对现有技术中存在的大尺度区域的Natech风险计算精确度不足的问题，本发明提供一种方法，耦合概率模型和信息扩散法计算自然灾害概率，通过网格化分析不同类型的Natech环境事件风险，计算自然灾害下设备失效概率，进一步计算Natech风险的概率，本发明风险计算方法弥补大尺度区域Natech风险评估精度低的问题，有助于识别高风险热点区域，实现Natech风险的优先管理，为降低Natech风险提供方向。

说明书

技术领域

本发明涉及自然灾害引发技术事故风险计算技术领域，更具体地说，涉及一种耦合概率模型和信息扩散法的Natech风险计算方法和系统。

背景技术

我国作为一个工业发展大国同时又是世界上自然灾害严重的国家之一，一种由自然灾害诱发的技术事故(Natech)风险带来的影响不容忽视。目前，已经有许多学者针对Natech风险进行了大量的研究。综合分析发现，大多研究集中于园区或企业等小尺度的Natech风险定量分析，或是大尺度区域的Natech风险的评估精细化程度不高，尚缺乏大区域尺度系统性和高精度的研究，如何实现Natech风险区域的识别和分析，是现在的研究重点。

从Natech的高风险分布来看，大气风险等级高于水环境风险等级，但两者的分布趋势大致相同。其中，在洪水引发的Natech风险分析中，大气和水的高风险区分别占3.69％和1.42％，高风险区域沿河网分布。在Natech地震引发的风险分析中，大气和水的高风险区分别占0.32％和0.04％，高风险区主要集中在四川中北部和云南北部等山区。在台风引发的Natech风险分析中，大气和水体的高风险区分别占2.85％和1.73％，主要集中在江西和湘东南的部分地区。因此，空间分辨率图可以帮助我们了解空间特征，识别Natech风险的热点，为环境风险管理的宏观决策提供科学参考。

申请人在2020年12月11日已公开中国专利申请一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法和系统，公开一种自然灾害诱发技术事故灾难风险评估方法和系统，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，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，按照层次分析法获得的权重计算得分，完成指标计算，构建风险评估体系，计算风险指数。该风险计算方法，针对园区或小企业有较高的准确率，但是对于大尺度区域的计算精度尚不能满足需求。

经检索，还有公开号为CN112907731，公开日为2021年06月04日的专利申请一种油气重大基础设施多灾种事故耦合三维仿真系统，在现有Natech事故分析方法的基础上，考虑了油气储运重大基础设施Natech事故多灾种耦合链路，辨识出所有潜在的事故链路可能；在日常管理中，分析出多灾种耦合下各单元发生事故的概率和事故后果，为安全防护设施的合理布置及应急疏散演练提供依据；在事故发生后的应急救援阶段，分析出多灾种耦合下事故最可能的传播路径和演化时间，为应急救援行动的开展提供决策支持，该方法在对于大尺度区域的计算精确度也不能满足需求。

发明内容

1.要解决的技术问题

针对现有技术中存在的大尺度区域的Natech风险计算精确度不足的问题，本发明提供一种耦合概率模型和信息扩散法的Natech风险计算方法和系统，耦合概率模型和信息扩散法，通过网格化分析不同类型的Natech环境事件风险，提高Natech风险计算的准确度，获得更准确的评估结果。

2.技术方案

本发明的目的通过以下技术方案实现。

一种耦合概率模型和信息扩散法的Natech风险计算方法，基于网格信息扩散法计算Natech风险概率，将计算结果可视化，绘制Natech风险空间分布图；

所述Natech风险概率通过自然灾害概率和自然灾害下设备失效概率计算，Natech风险计算公式为：

Natech risk＝P(NH)×P(release|NH)×Consequence

式中，P(NH)表示自然灾害概率，P(release|NH)表示自然灾害下有害物质释放的条件概率，Consequence表示Natech风险结果，所述Natech风险包括大气环境风险和水环境风险。

优选的，根据洪水、地震或台风不同的Natech风险诱发因素分别构建风险计算模型。

优选的，对于洪水诱发的Natech风险，以洪水重现期为参数计算洪水概率；

洪水灾害作用下设备失效概率模型构建时，先根据水深和速度对洪水情景分类，依据储罐的体积、直径、罐长和筒体壁厚构建洪水作用下储罐泄漏模型，

立式储罐洪水作用下泄漏模型表达式为：

其中CFL

卧式储罐洪水作用下泄漏模型表达式为：

其中，CFL

根据企业行业类型和企业规模对每个场景下的储罐泄漏条件概率进行匹配，将所有企业排序，根据概率百分位进行分配，得到洪水灾害下设备失效概率。

优选的，对于地震诱发的Natech风险，根据历史地震灾害次数计算地震频率，根据地震发生的频率，采用信息扩散的方法计算地震发生的概率；

根据设备在地震作用下的脆弱性和Probit系数计算地震灾害下设备失效概率，所述Probit模型表征储罐在地震灾害下的失效概率，根据设备类型和损伤状态构建脆弱性模型，脆弱性曲线F如公式为：

其中，F是对数正态分布f的累积值，μ是均值，β是标准差，α是超过给定的DS或RS的值，PGA表示地震峰值地面加速度，DS表示损坏状态，RS表示风险状态，用Probit函数对f进行线性化处理，得到脆弱性模型如下：

Y

Y

其中，V＝PGA。

优选的，对于台风诱发的Natech风险，根据时间和区域的台风路径数据计算台风频率，根据台风发生的频率，采用信息扩散的方法计算台风发生的概率；

通过台风灾害作用下壳层破裂的失效概率和风力作用下的失效概率计算台风灾害作用下设备失效概率。

优选的，根据企业分布计算聚集度，聚集度系数W计算公式为：

其中，N

优选的，对每个环境风险源分别构建子风险信息矩阵，即将风险计算区域划分为1km×1km网格，用m×n的矩阵表示，矩阵中的元素q

信息扩散影响范围计算公式为：

其中，r为某网格中心点处计算出的风险值，r

优选的，Natech风险的大气环境值计算公式如下：

V＝3.14×l

Natech风险的水环境风险值计算如下：

S＝S1×W1+S2×W2+S3×W3；

其中，Q表示风险物质的物质存量与临界值的比值，V表示大气脆弱性指标，S表示水脆弱性指标，d代表不同扩散缓冲区内的人口密度，50％说明使用LD

一种耦合概率模型和信息扩散法的Natech风险计算系统，使用所述的一种耦合概率模型和信息扩散法的Natech风险计算方法，系统包括数据采集单元、数据存储单元、风险计算单元和可视化单元；

所述数据采集单元用于采集计算区域内的Natech风险相关资料数据，所述数据存储单元用于存储通过数据采集单元采集的Natech风险相关资料数据，所述风险计算单元根据数据采集单元采集的Natech风险相关资料数据进行Natech风险计算，所述可视化单元根据风险计算单元的计算结果生成Natech风险地图，将Natech风险可视化显示。

优选的，所述风险计算单元包括自然灾害概率计算模块、自然灾害下设备失效概率计算模块和信息扩散计算模块，

所述自然灾害概率计算模块计算自然灾害概率；所述自然灾害下设备失效概率计算模块构建自然灾害作用下的设备失效概率模型，计算自然灾害下设备失效概率；所述信息扩散模块对通过自然灾害概率计算模块和自然灾害下设备失效概率计算模块计算的Natech风险概率进行信息扩散，计算Natech风险概率。

本发明通过空间解析的不同类型的Natech环境事件风险图，可以了解Natech风险的空间特征，识别洪水、地震、台风诱发的Natech风险的热点区域，为国家或区域的Natech环境风险区划及风险管理的宏观决策提供科学、精细的参考，如Natech风险分区、确定风险管理优先级、优化区域风险管理资源配置等。

3.有益效果

相比于现有技术，本发明的优点在于：

本发明使用的风险计算方法弥补大尺度区域Natech风险评估精度低的问题，有助于识别高风险热点区域，实现Natech风险的优先管理，为降低Natech风险提供方向。

本发明创新性地提出了概率模型与信息扩散法相结合的网格Natech风险评估方法，并在此过程中以1km×1km为单元进行了高精度的风险评估，精度高于区县级。以1km×1km的空间分辨率对洪水、地震和台风引发的Natech风险进行评估，先通过耦合概率模型和信息扩散法计算自然灾害概率，然后构建自然灾害作用下的设备失效概率模型，计算自然灾害下设备失效概率，最后根据自然灾害概率和自然灾害下设备失效概率计算Natech风险的概率，本发明的计算模型综合考虑风险源、概率和脆弱性之间的关系，可以有效识别不同灾害类型下的风险热点。

本发明首次公开将自然灾害概率模型耦合至风险计算系统以实现将信息扩散法应用于Natech风险评估。最终通过引入风险物质的物质存量与临界值的比值(即Q值)作为风险源的危害性，克服在估计和确定风险事故最终影响半径中的困难；以及关于后果计算中信息扩散法没有适用于Natech风险的具体参考，通过引入缓冲区人口密度和水体属性指标来克服Natech风险中大气环境受体脆弱性和水环境受体脆弱性指标的计算困难。

本发明在具体实施方式中以长江经济带为例对高风险区域进行识别和分析，通过空间解析的不同类型的Natech环境事件风险图，在分析自然灾害下设备失效概率时，分析Natech风险的空间特征，识别洪水、地震、台风诱发的Natech风险的热点区域，为国家或区域的Natech环境风险区划及风险管理的宏观决策提供科学、精细的参考，实现Natech风险分区、确定风险管理优先级、优化区域风险管理资源配置等操作。

本发明针对不同类型的Natech风险可以做不同的风险管控重点，能够更好的规避产业结构不合理。为进一步完善大尺度区域的风险管理体系和强化多灾种的风险管控提供支撑，为未来将Natech风险管理加入管理体系提供可靠的参考数据。

附图说明

图1为本发明一实施例中不同场景下的失效概率分布示意图；

图2为本发明一实施例洪水引发的Natech风险的大气风险等级空间分布(情景a)；

图3为本发明一实施例洪水引发的Natech风险的水风险等级空间分布(情景a)；

图4为本发明一实施例地震引发的Natech风险的大气风险等级空间分布(情景a)

图5为本发明一实施例地震引发的Natech风险的水风险等级空间分布(情景a)；

图6为本发明一实施例台风引发的Natech风险的大气风险等级空间分布；

图7为本发明一实施例台风引发的Natech风险的水风险等级空间分布；

图8为本发明Natech风险计算方法流程示意图。

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

本实施例以长江经济带为例，对耦合概率模型和信息扩散法的网格化Natech风险计算方法进行详细说明。

本实施例公开一种风险计算系统，包括数据采集单元、数据存储单元、风险计算单元和可视化单元；所述数据采集单元用于采集风险计算区域内的环境风险相关资料数据，所述数据存储单元用于存储通过数据采集单元采集的环境风险相关资料数据，所述风险计算单元根据数据采集单元采集的环境风险相关资料进行Natech风险计算并评估，在风险计算时，耦合概率模型和信息扩散法得到风险概率，所述可视化单元根据风险计算单元的计算结果生成Natech风险地图，将大尺度区域内的Natech风险可视化显示。

下面对上述系统如何通过网格化实现Natech风险计算进行详细描述。针对大尺度区域，本实施例计算方法基于网格计算Natech风险概率，然后通过网格信息扩散法计算Natech风险概率。

Natech风险计算方法流程如图8所示，包括以下步骤：

步骤1：基于网格计算Natech风险概率。

在计算Natech事故概率的时候需要考虑两个因素：第一是给定强度的自然灾害发生概率；第二是设备在给定自然灾害下发生损坏的条件概率，即设备损坏概率或设备失效概率。其中，一定强度的自然灾害发生概率可以通过区域自然灾害历史数据记录和统计进行分析。而由于Natech事件设备致损信息的统计数据尚不完整，设备致损概率很难直接通过概率方法获取，本实施例中进行特定的分析并构建计算模型。

构建Natech风险概率计算公式如下：

Natech risk＝P(release∩NH)×Consequence (1)

式(1)中：P(release∩NH)是自然灾害作用下风险物质释放概率，Consequence表示Natech风险结果。鉴于自然灾害的发生和风险物质的释放是相关事件，P(release∩NH)被定义为：

基于贝叶斯概率模型，Natech风险计算公式如(3)所示

Natech risk＝P(NH)×P(release|NH)×Consequence (3)

式(3)中，P(NH)表示自然灾害概率，P(release|NH)表示自然灾害下有害物质释放的条件概率。

步骤1.1：根据历史数据计算自然灾害概率。

通过历史数据的统计分析得到各自然灾害的发生概率。其中，以洪水重现期为参数计算洪水概率。洪水概率P

步骤1.2：构建自然灾害作用下的设备失效概率模型，计算自然灾害下设备失效概率。

本实施例以洪水诱发Natech风险进行说明。研究发现，洪水引发的技术事故中的设备故障主要是常压设备储罐，本实施例以常压设备储罐为例计算概率模型，对于洪水条件下的化工园区或企业，没有可用的简化损害模型，大多数研究基于历史数据进行情景假设和分析。通过基于不同洪水情景下储罐的失效概率进行调查和研究，发现在大多数洪水情景假设中，洪水深度大多在0-4m之间，洪水速度小于3.5m/s，洪水密度为1100kg/m

本实施例选择最易受洪水影响的储罐类型来构建模型，如公式(4)和(5)所示，基于该模型，以长江经济带某化工园区的储罐为例进行相应的计算。典型储罐案例的计算结果如表1所示。

表1.选定典型案例储罐的计算结果

表1中，NF表示No predicted failure，即没有预测的失败值。

立式储罐洪水作用下泄漏模型表达式为：

其中CFL

卧式储罐洪水作用下泄漏模型表达式为：

式(5)中，CFL为临界填充水平，ρ

根据案例化工园区全部储罐的泄漏概率结果，对不同情景下的概率分布情况作图，结果如图1所示，结果表明失效概率最多集中在(0，0.25]区间内。

根据所有案例的失败概率计算结果，首先依据相同的企业行业类型和相同的企业规模，直接对每个场景的储罐泄漏条件概率Ψ进行匹配和类比。其次对于无法直接匹配的企业，通过计算不同场景下同行业的企业规模概率百分位来进行概率匹配和类比，以某一行业类型为例，行业内所有企业按企业规模从小到大排列。然后，根据概率百分位进行相应的分配。例如在情景a中，其比例分别为50％、19％、20％和11％。最后确定所有区域在洪水影响下的失效概率，此处的分配标准也适用于其他地区。

考虑到相关数据的局限性，如危险物质数量、储罐分布等，引入聚集度系数的概念。以区或县为单位，根据企业分布计算聚集度。用企业的聚集度系数代替危险物质或储罐的分布，以衡量不同地区的危害程度。进一步细化和优化了该地区洪水影响下的设备故障概率的计算结果，聚集度系数W计算公式如下。

式(6)中，N

步骤1.3：根据步骤1.1计算的自然灾害概率和步骤1.2计算的自然灾害下设备失效概率计算Natech风险的概率。

洪水作用下Natech风险的概率计算公式如下：

N

P

式(7)中，P

步骤2：基于网格信息扩散法计算Natech风险概率。

将研究区域(YREB)划分为1km×1km网格，空间由m×n的矩阵表示，矩阵中的元素q

对每个环境风险源分别构建子风险信息矩阵，由于大气环境风险扩散按浓度递减而风险相应递减处理，此时子风险矩阵不予考虑气象和地形因素影响。同理，有毒有害液体随水扩散，其破坏性不会在短时间内随着距离的增加而降低，在这里做等效扩散处理。在很长一段时间内，随着距离的增加，浓度呈梯度分布，可以采用与气体扩散方式相同的方式进行处理。采用梯形模糊模型简化信息扩散模型，用于本实施例中的模型计算。

计算模型如公式(9)所示，在计算影响范围时，以l′和l为半径做一个圆，圆内的区域就是可能受到影响的范围，即考虑到有害物质向四面八方扩散的可能性。

式(9)中，r为某网格中心点处计算出的风险值，r

在计算环境风险时，l、l’和r

根据现有数据的可得性，以风险物质的物质存量与临界值的比值(即Q值)作为风险源的危害性，估计和确定风险事故的最终影响半径。Q值是影响风险源扩散半径的主要因素，主要体现在以下几个方面。

首先，计算得出园区内的主要风险源来自于危险化学品储存量超过阈值的企业。根据当前统计数据将案例风险企业与环境统计数据库(ESD)中的风险企业进行匹配。其中，风险物质库存极少的企业、无风险物质的企业、已注销的企业等个案数据均排除在外。从最终的匹配结果可以发现，随着Q值的增大，企业的风险扩散半径增大。

其次，Q值是事故发生的重要影响变量。如果Q＞1.0，则必须进一步评估风险源。此外，现有研究已经根据Q值进行了国家区域范围的风险评估工作，表明Q值数据可应用于评估长江经济带以及中国各地的环境事件的风险。

综上所述，Q值与阈值密切相关。因此，可以根据企业的Q值进行匹配，最终确定扩散半径。同时考虑信息扩散方法的扩散半径的结果。例如，根据Q值将企业分为三类：Q＞100、10＜Q＜100、Q＜10，然后根据阈值pacs-3计算了123米至4198米的致死浓度范围。最后，根据Q值分区设置扩散半径，半径分类范围及标准见表。

表2.Q值、l’和l的划分标准和设置结果

在很多案例计算情况下，r0和r一般可以根据国内外相同性质的风险源的平均风险值来计算。本实施例以Q值作为风险源的风险结合受体的脆弱性计算Natech风险的大气和水环境风险值。风险物质的Q值和阈值数量参照生态环境部提供的分级标准方法：《企业环境事故风险分级方法(HJ941-2018)》(MEP，2018)。

Natech风险的环境风险值包括大气环境风险值和水环境风险值。

基于缓冲区的人口密度分析大气脆弱性，计算Natech风险的大气环境风险值。Natech风险的大气环境值计算公式如下：

V＝3.14×l

式(10)中，d代表不同扩散缓冲区内的人口密度，50％说明使用LD

基于水体属性指标分析水环境脆弱性，计算Natech风险水环境风险值。其中Natech风险的水环境受体脆弱性指数S参考相关研究成果确定，脆弱性指数S如式(11)中，S代表Natech风险的水环境受体脆弱性指数。

表所示，Natech风险的水环境风险值计算如下：

式(11)中，S代表Natech风险的水环境受体脆弱性指数。

表3.Natech风险的水环境风险脆弱性指标

将信息矩阵中每个点的风险值叠加起来代表每个网格的风险值，即

现有技术中，当危险物质对公众有一定影响时，丹麦环保署、瑞典环保署、荷兰建设环保部推荐的最高可接受水平的平均值为1.0×10

步骤3：计算结果可视化，绘制Natech风险空间分布并分析。

图2和图3分别给出了情景a下洪水引发的Natech风险的大气和水环境风险等级的空间分布情况。总体而言，大气和水环境风险的空间分布趋势相似。以长江经济带为例，在上海、苏西南、皖东南在高风险地区分布中占比较大；其次高风险地区集中在湖北东部、重庆中部、浙江北部等沿江地区。总体比较表明，大气风险的高风险水平高于水环境总体风险水平，约为2.60倍。其中，大气环境风险分布图中：高风险区面积为77174平方公里(3.69％)；相对高风险区面积为15100平方公里(0.70％)；中及以下风险区面积为362416平方公里(17.37％)；未受Natech风险影响的面积为1632038平方公里(78.21％)。水环境风险分布图中：高风险区面积为29605平方公里(1.42％)；较高风险区面积为15100平方公里(2.49％)；中及以下风险区面积为315750平方公里(15.13％)；未受影响面积Natech的风险区面积是1689320平方公里(80.96％)。一般来说，在相对高风险地区，大气风险比水风险低2/3左右。中等和中等以下风险区域的面积大致相同。另一方面，与情景b和情景c的大气和水环境风险等级分布结果对比，场景a和场景b的风险分布范围差异不大，场景c的高风险区域相对较少。情景c中，大气环境风险高风险区面积为55943平方公里(2.68％)，水环境风险高风险区面积为1097平方公里(0.05％)。可以得出，在洪水引发的Natech风险中，深度影响大于速度影响。

实施例2

本实施例与实施例1基本相同，不同之处在于，本实施例计算的是由地震诱发Natech风险。

在步骤1.1计算地震灾害概率时，地震频率主要依据1908年至2019年中国及周边地区的发生过的地震灾害次数统计情况计算确定(单位：次/年)。根据地震发生的频率，采用信息扩散的方法估计地震发生的概率，计算公式如下：

样本值：Y＝{y

设灾害指标论域：u＝{u

按照公式(13)将样本值集合Y中的每一个单值观测样本y

式(13)中，i＝1，2，...，n，j＝1，2，...，m；h是信息扩散系数，

式(14)中，b＝max(y

式(16)表明，如果观测值只能选择为{u

假设

式(17)中，Q是样本数q(u

通过公式(18)计算样本落在u

对于灾害指标X＝{x

p(u

根据步骤1.2对于地震诱发Natech风险自然灾害下设备失效概率计算时，对地震引发的工业事故的数据分析，储罐损坏更有可能引发重大工业事故。Campedel等人对地震引发的78次Natech事件进行了统计，发现常压储罐在所有损坏设备中所占的比例最高(80.3％)。基于现有研究结果，本实施例主要研究常压储罐，考虑任意充填度和充填度超过50％的两种情况，情景设置如表4所示。此外，地震诱发设备的损坏与震级和烈度密切相关，而峰值地面加速度(PGA)与地震烈度密切相关，因此本实施例主要以PGA作为计算地震触发设备失效概率的主要参数。

表4.常压储罐在地震作用下的脆弱性和Probit系数(Y＝k

根据中国地震烈度表(GB/T17742-2020)规定，烈度I～XII对应的PGA平均值分别为0.0018g、0.00369g、0.00757g、0.0155g、0.0319g、0.0653g、0.135g、0.279g、0.577g、1.19g、2.47g、3.55g。采用Probit模型来表征储罐在地震灾害下的失效概率。其中，PGA用于衡量地震的严重程度。PGA与设备在给定极限状态DS(损坏状态)或RS(风险状态)下的故障概率相关，可用的脆弱性曲线F如公式(20)所示：

式(20)中，F是对数正态分布f的累积值，μ是均值，β是标准差，α是超过给定的DS或RS的值，用Probit函数对f进行线性化处理，得到脆弱性模型如下：

Y

式(21)中，Y

式(22)中，V＝PGA，损坏概率与容器丢失或结构损坏有关。RS＝1表示地震对储罐结构有轻微影响，容器的损失可以忽略不计；RS＝2表示外壳或辅助设备的结构损坏，导致“略有损失”；RS＝3代表储罐的膨胀性或灾难性损坏，导致安全壳迅速完全丧失。此外，与洪水作用下设备故障概率的计算类似，使用聚集度系数W来精细化和优化该地区地震影响下的设备故障概率。

综上，地震诱发的Natech风险的概率计算公式如下。

式(23)中，P

图4和图5分别给出了情景a下地震引发的Natech风险下的大气和水环境风险水平的空间分布情况。从分布结果图中可以发现，高风险和相对高风险地区主要分布在四川东部、云南北部和重庆西南部地区。综合比较，大气环境风险的高风险水平高于水环境总体风险水平，约为8.0倍。其中，大气环境风险分布中：高风险区面积为6615平方公里(0.32％)；相对高风险区面积为8138平方公里(0.39％)；中及以下风险区面积为118243平方公里(5.67％)；以及未受Natech风险影响的面积为1953732平方公里(93.63％)。水环境风险分布中：高风险区面积为800平方公里(0.04％)；较高风险区面积为2806平方公里(0.13％)；中等及中等以下的风险区面积为91222平方公里(4.37％)；未受影响的Natech风险区面积是1991900平方公里(95.46％)。一般而言，大气和水环境分布结果在中等及中等以下风险区域的面积大致相同。另一方面，不同场景下的大气环境风险等级对比结果表明，情景a(0.32％)和情景c(0.60％)下的高风险区域比例大于情景b(0.04％)和情景d(0.08％)。水环境风险等级对比结果表明，情景a(0.04％)和情景c(0.08％)下的高风险区域比例大于情景b(0.01％)和情景d(0.01％)。可见，虽然地震造成的Natech风险等级较低，但受风险状况和充填程度影响较大。但是，每个场景的风险分布趋势大致相同，四种情景中不受Natech风险影响的区域比例均在93％以上。

实施例3

本实施例与实施例2基本相同，不同之处在于，本实施例计算的是台风诱发的Natech风险。

通过步骤1.1计算台风灾害概率时，台风频率主要根据以下两个方面进行计算，根据西太平洋台风路径统计数据，即1951年至2018年的台风路径数据计算台风频率；以七级风圈半径约350公里为缓冲区的受台风影响范围结果(单位：次/年)。与地震发生频率的计算方法相同，采用信息扩散的方法估计台风发生的概率。

根据步骤1.2对于台风诱发Natech风险自然灾害下设备失效概率计算，研究发现在丽塔飓风期间，储罐的外壳弯曲主要是由于强风而不是洪水造成的。此处对于强风，主要考虑台风引发的Natech风险概率期间风力的影响。一般来说，不同自然灾害引发的工业事故信息可以通过某些数据库历史数据统计分析得出，像是ARIA(Analysis，Research andInformation on Accidents)，FACTS(Failure and Accidents Technical informationSystem)，MHIDAS(Major Hazards Incident Data Service)，MARS(Major AccidentReporting System)and TAD-ICHEME(The Accident Database，Institution of ChemicalEngineers)等数据库。

表5提供的不同载荷的风力信息总结了与高风载荷相关的每种故障类型的故障概率。针对不同类型储罐的故障计算失效概率结果如表所示，根据结果发现，储罐破坏引起的泄漏事故是故障类型的主要原因，本实施例风险计算时选择壳层破裂的失效概率为主要影响概率，并根据当前台风数据计算风力作用下的失效概率。与洪水、地震影响下设备故障概率的计算类似，使用聚集度系数W

表5.基于Saffir/Simpson等级的风灾特征描述

表6针对不同类型储罐的故障计算失效概率

因此，台风引发Natech风险的概率计算公式如下

N

t

式(24)中，P

图6和图7显示了台风引发的Natech风险的大气和水环境风险等级的风险空间分布情况。其中，高风险和相对高风险地区主要分布在长江经济带东部地区，主要分布在长三角、湖南中南部、江西贵州、云南东部和湖北东部。总体而言，大气和水环境风险的空间分布趋势相似。总体比较表明，大气风险的高风险水平高于水环境总体风险水平，约为1.6倍。其中，大气环境风险分布中：高风险区面积为59536平方公里(2.85％)；相对高风险区面积为27096平方公里(1.29％)；中及以下风险区面积为251181平方公里(12.04％)；未受Natech风险影响的区域面积为1748915平方公里(83.81％)。水环境风险的分布中：高风险区36197平方公里(1.73％)；较高风险区30558平方公里(1.46％)；中及以下风险区240145平方公里(11.51％)；未受Natech风险影响的面积为1779828平方公里(85.29％)。一般来说，在相对高风险地区，大气风险比水风险低1/5左右，中等和中等以下风险区域的面积大致相同。

长江经济带是国家战略经济发展区之一。其工业分布密集，自然灾害频繁发生。现有技术的各种灾害风险的研究中，尚缺乏对长江经济带Natech风险的系统性的分析和研究。本发明创新性地提出一种耦合概率模型与信息扩散法的网格Natech风险计算方法，通过计算结果发现，长江经济带洪水、地震和台风诱发的Natech的高风险区域最高占比分别达到3.69％、0.32％和2.85％。一旦发生Natech风险，这些地区所造成的经济环境损失将会很严重。进一步结合企业综合分析，长江经济带共约64136家风险企业，且存在沿江河、地震带周围分布的情况，Natech风险防控难度较大。

本发明提出的耦合概率模型与信息扩散法的网格Natech风险评估方法，对于当前关于Natech风险概率的计算模型大都集中于某特定企业或设备，不能适用区域尺度风险评估的问题。本发明通过耦合概率模型与信息扩散法以实现区域范围的Natech风险概率和后果的计算。与现有技术中信息扩散法的应用不同，现有技术主要应用于区域网格化环境风险评估，一般没有考虑自然灾害的诱因，因而不能用于区域Natech风险评估。

本发明在现有技术基础上，将自然灾害概率模型耦合至风险计算系统以实现将信息扩散法应用于Natech风险评估。其中，在进行Natech风险计算中关于风险扩散半径没有固定计算标准，根据有限次的实验结果，本发明计算方法最终通过引入风险物质的物质存量与临界值的比值(即Q值)作为风险源的危害性，克服在估计和确定风险事故最终影响半径中的困难；以及关于后果计算中信息扩散法没有适用于Natech风险的具体参考，通过引入缓冲区人口密度和水体属性指标来克服Natech风险中大气环境受体脆弱性和水环境受体脆弱性指标的计算困难。

此外，当前Natech风险在大尺度区域风险评估中，研究多以行政区域为单位开展评估工作，主要采用指标法等，其系统性、高精度的研究仍然缺乏，无法细化高风险区域内的热点。本发明创新性地提出了概率模型与信息扩散法相结合的网格Natech风险评估方法，并在此过程中以1km×1km为单元进行了高精度的风险评估，精度高于区县级。当前Natech风险评估研究中，存在风险源和受体考虑不充分、评估因素和假设单一、风险类型单一等问题，评估结果不完整，同样无法准确识别热点区域的风险类型，以上因素增加了Natech风险管理的难度。本发明的计算模型综合考虑风险源、概率和脆弱性之间的关系，可以有效识别不同灾害类型下的风险热点。

本发明提出一种耦合概率模型与信息扩散方法的网格Natech风险评估方法。以1km×1km的空间分辨率对洪水、地震和台风引发的Natech风险进行评估，识别和分析高风险区域。该方法弥补了大尺度区域评估精度低的问题，有助于识别高风险热点区域，实现Natech风险的优先管理，为降低Natech风险提供方向。由于数据的可得性有限，Natech风险扩散研究中使用风险Q值来代替风险物质的浓度，这可能会导致风险评估存在一定的不确定性。另一方面，在计算Natech的风险概率时，情景假设用于洪水和地震，可能具有不确定性。为了尽可能的解决这个问题，设置其他情景作为敏感度分析的对照组降低计算的不确定性。

针对不同类型的Natech风险可以做不同的风险管控重点，对于规避产业结构不合理提供参考。例如，在图4和图5中，四川部分的地震带附近的Natech风险为整个长江经济带区域中最为严重的区域，不合理的产业结构将加剧Natech风险的发生。建议根据Natech风险的不同类型调整产业布局，降低长江经济带环境事件的风险水平。最后，为进一步完善长江经济带的风险管理体系和强化多灾种的风险管控提供支撑，希望未来能为将Natech风险管理加入管理体系提供参考。

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。