开源的中国台风风险模型

来源:sohu 作者:sohu
     第二届亚洲巨灾风险保险国际会议于2009年12月8日、9日在北京召开。本次会议汇聚国内外风险研究领域著名学者、保险和再保险公司人员、相关政府部门官员等,针对亚洲巨灾风险、风险模型化、巨灾保险、中国自然灾害风险等主题,开展专题报告和讨论,提出风险解决方案。搜狐理财独家直播了此次会议。

  方伟华:我跟我的老板学,我也用中文说。我的题目是在中国做一个台风的模型。我用中文做一个报告,我报告的题目是开发一个开源的中国台风风险模型。当然了,我们现在还是在比较起步的阶段,没有完全把台风模型做好,因此这个地方我用一个我们正在做这件事情,我们希望把这件事情在不久的将来,能够把这个事情完成。

  我讲的主要内容有以下五个部分:

  第一个就是我们为什么选择一个开源的策略?

  第二个就是说如果我们做了开源的模型之后,这个模型能做什么东西?

  第三个就是我们北京师范大学的小组是如何在开发这套模型的?

  第四个更重要简单介绍一下我们已经做了一些东西。

  第五个是介绍一下我们面临的一些主要的困难,以及后面的机遇和挑战。

方伟华 北京师范大学
方伟华 北京师范大学


  首先大家看一看,现在世界上已经有很多的风险模型公司,他们提供非常定量,针对自然灾害,特别是巨灾的定量的风险评估。对于这个风险概念有非常多,但是他们的风险模型,因为风险是非常清楚地定义。也就是说未来一定时期,一定强度下灾害下面的平均期望损失,算到经济损失上面去了。就是说这个模型大部分都是一源的,代码不公开、方法也不公开的。但是他们可能投入了大量的人力、物力和智力开发,他们有很多的资源,把各个方面都整合得非常好,已经形成了一个比较好的水平,你拿过来可以直接用了。并且他们经过了甚至超过20年以上的发展,已经有很好成熟的商业模式,是一个市场的运作和商业模式非常好。另外他用的是商业软件,自然服务比较好。

  当然了它的缺点是什么?缺点很清楚,在座今天95%以上的人都没有见过,或者说看过他们的软件,大家用不到,这是第一点。

  第二点就是说他们做的东西怎么做出来的?大家相信做得很好,但是怎么做的不知道,人类天生有好奇心,肯定想看看为什么是对的?为什么是错的?另外评风险的时候,如果做一个保险公司,用这个风险模型的时候,因为一般的公司对致灾评审很好,有很好的易损性曲线。对于保险公司来说,保鲜标定非常清楚的话,这个风险很好能够评估出来的。

  但是对于政府决策来说,如果整个承灾体财产不清楚的话,你管理一个区域,而不仅仅是保险标定风险的时候,这个时候你没有一个很完整的数字,这些模型基本上是不好的。所以有很好的优点,也有它的不足,当然很贵了。

  另外还有一个方法就是开源的模式,就是今天早上开幕式讲的,有很多开源的联盟,以及待会儿,下面Rui PINHO会讲全球开源地震模型的。很显然开源模型有很多的优点,比如数字、方法是公开的、验证是公开的,这个模型有多好或者多坏我们都知道,这个结果是公开的,谁都可以用。

  因为它的代码什么都是公开的,你很容易把它修改一下,符合自己来用。当然有很多的不确定性、有坏处。大家知道有(英语)和(英语),(英语)的好处是很多,有时候文档不好用,用户界面不是很好,等等等等。所以就是说,我们如何把这两个并在一起,中国有句古话“君子和而不同”,我们是相互补充这么一个关系。

  当然就是说,第二个大的问题,就是开源的软件能干什么?首先我觉得我们可以定位给政府来服务,而不是给首先给保险公司用。对于不同行政区的、国家级的、省级、县级、乡级、村级风险损失概况的评估是非常有用的。今天早上也讲了中国的减灾政策,如何评估减灾是不是有效?我认为这件事情非常重要。而风险模型能够非常好地帮助做这件事情。

  不一样的本身是一个好事情,但是很多普通的公众他对这个风险是一个什么样的概念,他的知识是非常少,如果我们用一个开源的东西,我们可以很好的教育公众,对于他们进行备灾有很好的好处。如果这个模型做得好,也可以为保险公司,或者保险监管机构提供服务。

  另外我介绍一下我们是如何来做这件事情的?首先我介绍一下北京师范大学,北京师范大学在自然灾害研究上面,已经有将近20多年的研究。不仅仅研究台风,是一个从综合的角度来研究各种各样的自然灾害。另外作为我们在中国的研究者来说,我们对自己的台风,特别是后来造成的损失,我们理解更深刻。就像史教授前面谈的,我们对环境更理解。

  另外我们在开发的时候,不仅仅用我们自己的人,我们同时跟国际上面的风险模型公司进行积极的交流。更重要的是,没有政府的支持,我们钱是很重要的,所以我们有科技部有两个大的项目进行支持:

  一个是综合风险防范。

  另外我们还有一个巨灾快速评估的项目。

  这两个项目里面都有台风风险评估的内容,我们把这两个事情资源整合在一起。不管怎么说,以前有非常好的经验,做一个定量模型对北京师范大学来说是非常大的挑战。非常巧我这儿有一个风险评估的框架。我是这么理解的风险,这里的风险跟史教授讲的多灾种有稍微的区别,这是针对一个灾种的。

  大家可以看一下这里有致灾因子,但是这个不仅仅是针对台风,我们是针对所有灾种的。人类社会有能力调整,或者减少致灾因子的能力。中国现在经常发一个火箭弹上去然后降水了,我们实际上有调整致灾因子强度的能力。干旱的时候我们有灌溉。

  第二个部分我们有一个很好的财产的分布,但是我们可以调整这个财产空间分布。比如这个地方有台风,我把房子盖在别的地方。因此我们同时可以态度它的承灾体的分布。当然我们也可以减轻,另外就是说第三个部分,就是承灾体的易损性。易损性显而易见我们可以降低易损性,我们今天坐在豪华的酒店里面非常结实,经济发达的话我们的房子很结实,最后综合起来就是一个定量的风险模型。

  接下来讲一下我们台风的风险模型具体是怎么做?我今天不涉及技术性的东西,因为里面是一些数学公式,大家听了会睡觉。我简单介绍我们这个模型包括几个部分,首先对这个台风的风险模型来说,首先就是说前面的危险性评价部分,也台风事件模型。台风事件模型是什么样的?因为我们的记录,过去只有几十年的数字,不足以对致灾的台风究竟是多大?我们不知道。如何解决这个问题?

  因此主要是做着件事情。我们模拟未来一万年,有多少场台风会发生?这个模拟的方法就是通过(英语)模拟。里面有一个地表风的模型,里面有很多技术性的问题。除了台风两个致灾因子:第一是风,风把这个东西吹坏了。第二个是水,直接打在说面。这个洪水就是从地面淹上来的,我们把这个划分到洪水灾害里面,不作为台风灾害里面的致灾因子。

  我们模型里面有什么数字?气象局的数字,台风的风速、气压、降水。然后在台风发生的时候,我们有加密观测的数字。另外我们也获得了美国台风联合预警中心的相关数字,以及日本气象厅的数字,以及美国气象厅的台风数字。

  第二个数字就是土地应用的数字,一般的保险公司不会收集土地利用数字,保险公司会提供给他们,他们已经标定很清楚了。如果我们这个风险模型提供给政府用,对区域进行管理,不是对城堡标定物进行管理的时候,我们北京师范大学积累了非常好的地学基础,也积累了大量的遥感数字。同时土地利用数字也是做台风模型里面风速非常重要的。当然我们损失数字是最重要的,现在我们损失数字有三个来源:

  第一个我们跟国家民政部、检测中心有非常好的业务上的关心,因为县一级的损失数据我们有。

  第二个我们跟很多保险公司进行合作,他们的保险理赔我们是有的,对台风我们进行调查。

  这张图就是我们评估的PDF,就是概率密度函数,这个表示台风在什么地方开始形成?哪儿形成的多?哪儿形成的少?这是我们做出来的结果。这个地方也是,就是说这边是实际观测的过去60年台风的生产点,这边是我们模拟的生产点。左边是过去实际观测几乎60年台风的路径是怎么走的?这边是我们通过(英语)方法模拟出来台风的路径。

  为了对这个台风路径的模拟,以及中心点的模拟进行验证,我们把中国分成了很多部分。对不同的指标,比如说它移动的方向、以及它的每年发生的次数有多少?大家可以看到,大部分的结构非常满意。但是在这个地方我们现在还有一点技术性的困难,台风在这儿登录的时候,我们经常会模拟错,就是这个地方。

  前面发生还是不发生?

  第二个非常重要的部分就是台风的风速有多大?算这个风速的时候,首先把很高的天空的风算出来,然后算在海上、陆地上,我们有一个很大的房屋把风挡住了,把这些全部模拟出来,根据各种各样的模拟最后的结果。这是高空的,这是10米洋面的风速,这个点是实际观测的,这个是在台风来之前的风速,这是来之后的风速,经过了综合之后,我们得出了一个非常好的效果。也就是说在一个观测点上面,台风经过、结束、模拟的风速和实际的风速我们模拟一样的。

  前面是站点,这是针对一场台风的,这是2007年台风。当然我们后面也做了各种强度的情况,这里现实是等值线,实际上我们做了每一个平方公里的降水的密度很舒,就是概率分布函数,这是前面的一个例子。另外因为今年大家讨论了很多农业保险的方案,我这里讲一个跟那个相关的,就是我们台风的结果。

  大家知道2006年年底的时候,在浙江省开展了农业保险的试点。其中农房保险的覆盖率几乎达到了95%,也就是说浙江全省95%的房子已经被保险了。我们正好医保了之后,2007年发生了比较大的三场病,保险公司赔了不少钱,我们看理赔的过程分析之间相关的关系,我们的分析结果和很多模型公司,中国的房子和国外的房子有很大不一样的地方。房子倒塌的程度和风速的相关关系不是很好,但是和降水关系非常好。这个底下的图,这个蓝色的部分皆是降水,过程降雨量,将是一场台风过去了之后,从开始到结束总的降水量。

  而上面黄色的圈圈就是表示线倒塌房屋的理赔额,就是赔了多少钱?所以有一个(英语),还有一个理赔比率,和他整个保险金额,金额之间的比例,有一个非常好的关系。这是2007年三场台风、里啪、韦伯等。我们有比较好的结果,当然在这里做敏感性分析的时候,可能稍微大了一点。

  前面是两个例子,我总结一下来说,也就是说台风的模型,我们的危险性的那部分,现在已经做的比较完整了。但是对于(英语)这部分,因为我们根本没有分工程的实验,我们在做的(英语)教授,他是风工程(英语)非常出名的科学家,但是我们现在没有这个实验的条件,没有做风速实验的条件。那部分的实验把房子分了很多部分进行模拟。我们推易损性曲线是通过统计数字进行反推得出的易损性曲线,所以我们也面临很多的困难。

  最后我们总结一下,我们困难遇到有哪些?数据和方法的综合集成。大家可以看到一个台风里面涉及到哪些单位?首先有气象局、然后有水文、房屋等等相关方面,还有保险公司,管保险数字的,还有民政部,跟损失数据相关的,这些所有东西要结合起来,最后才能开发出一个比较定量、比较精确的模型。因此对于数字以及方法的集成,我们需要很多机构进行一个合作。

  另外当然一个技术性的问题,进行技术集成,现在我们所有的程序都在ID里面写着,我们将来打算用一个开源软件,集成一个更好的平台上面去。

  除了刚才提的易损性以外,我们为政府服务的话,特别是现在中国政府从减灾,从自上而下的方法做的时候,需要把风险、预警的信息传递到社区,不仅仅是从中央决策层面来做这个事情。因此如果有一个风险模型,或者是快速审视评估模型对于减灾是非常有用的。为什么这么说呢?前面史校长举的例子,有降水强度,但是他们造成多大的损失?以及人员伤亡?这个事情是非常终了。


时间:2009-12-09 08:59 来源:sohu 作者:sohu 原文链接

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