特别重大自然灾害损失统计内容的国际对比——基于《特别重大自然灾害损失统计制度》和PDNA系统的分析
周洪建, 王曦
民政部国家减灾中心,北京 100124

作者简介:周洪建(1980-),男,山东新泰人,副研究员,主要研究灾害风险与损失评估.E-mail:zhouhongjian@ndrcc.gov.cn

摘要

2014年6月民政部、国家减灾委员会办公室发布实施的《特别重大自然灾害损失统计制度》(简称《统计制度》)在规范统计内容与指标的同时,为多次重特大自然灾害灾后恢复重建规划编制提供了基础,但对恢复重建规划的直接指导作用仍有限。以国际主流的灾后需求评估(Post Disaster Needs Assessment,PDNA)系统为主要研究对象,在详细分析PDNA系统内容与特色的基础上,从目标、内容与指标体系、评估方法、评估参数等4个方面与《统计制度》进行了对比分析。未来,应基于《统计制度》拓展增加恢复重建需求评估指标,不断优化完善灾害评估参数库,服务中央—省—地—县等多级用户,编制配套技术标准并优化评估技术规程。研究对于优化完善《统计制度》内容与指标,更好地服务于灾后恢复重现决策,实现与国际接轨有重要的现实意义。

关键词: 特别重大自然灾害; 损失统计; 指标体系; 评估参数; PDNA
中图分类号:P954 文献标志码:A 文章编号:1001-8166(2017)10-1030-09
International Comparisons of Large-scale Natural Disasters Damage and Loss Assessment: Based on “Statistical System of Large-scale Natural Disasters” and PDNA
Zhou Hongjian, Wang Xi
National Disaster Reduction Center of China, Ministry of Civil Affairs, Beijing 100124, China

First author:Zhou Hongjian(1980-), male, Xintai County, Shandong Province, Associate professor. Research areas include natural disaster risk and loss assessment.E-mail:zhouhongjian@ndrcc.gov.cn

Abstract

In June 2014, the Ministry of Civil Affairs, the National Disaster Reduction Committee Office issued the “Statistical System of Large-scale Natural Disasters Damage and Loss” (SSLNDD&L), in which the standard statistical content and index were explored. Examined by several major natural disasters in recent years, such as Ludian earthquake ( Ms 6.5) on 3 August 2014, Nepal earthquake ( Ms 8.1) on 25 April 2015, SSLNDD&L provided good basis for post disaster recovery and reconstruction planning, but the direct guidance of reconstruction planning was still limited. Post Disaster Needs Assessment (PDNA), the mainstream of the international disaster needs assessment system, was taken as the main research object, and the content and characteristics of PDNA system were analyzed in detail. The comparison analysis was made from the objectives, contents and index system, evaluation methodology, evaluation parameters between the SSLNDD&L and PDNA. In the future, expanding and increasing various industries and local evaluation index focusing on recovery and reconstruction needs, optimizing the disaster assessment parameter database used for the multi-user such as the Central-Province-County scale, supporting the preparation of technical standard optimization evaluation process to form a complete assessment technical specification should be put forward as the future development of the SSLNDD&L. It is of great practical significance to optimize and perfect the content and index of the SSLNDD&L to better serve the decision making of the recovery and reconstruction after large-scale disasters, and to achieve international standards on large-scale disaster damage & loss statistics and assessment in China.

Keyword: Large-scale disaster; Damage and loss assessment; Index system; Assessment parameters; PDNA.
1 引言

特别重大自然灾害因其造成的巨大人员伤亡、财产损失, 以及深远的经济社会影响而受到社会各界广泛关注[1], 也成为近年来学术界研究的焦点之一。2014年6月, 经国家统计局批准, 民政部、国家减灾委员会办公室发布《特别重大自然灾害损失统计制度》(以下简称《统计制度》), 用于规范特别重大自然灾害损失统计内容与指标, 全面、及时掌握特别重大自然灾害损失, 为国家和地方编制灾区恢复重建规划提供决策依据, 这成为中国特别重大自然灾害损失统计工作的首部规章制度[2]。之后, 经过2014年8月3日云南鲁甸6.5级地震灾害损失综合评估[3]、2015年4月25日尼泊尔8.1级地震西藏灾区损失综合评估, 《统计制度》的科学性与可操作性得到进一步验证。

尽管《统计制度》在内容与指标体系设置方面尽量满足灾后恢复重建规划的需要, 但恢复重建需求与规划编制仍需要在损失评估结果的基础上, 综合考虑灾区未来经济社会发展与当前实际情况, 制定规划及其资金投入规模与去向; 此外, 随着经济社会的不断发展和人民群众对灾区重建期望的提高, 恢复重建规划也在不断优化完善, 《汶川地震灾后恢复重建总体规划》[4]与《芦山地震灾后恢复重建总体规划》[5]两者已在部分行业领域出现明显差异, 这就对如何更好地支撑灾区恢复重建规划提出了新要求。

本文以《统计制度》为研究的出发点和落脚点, 以国际主流的灾后需求评估(Post Disaster Needs Assessment, PDNA)系统为主要研究对象, 在详细分析PDNA系统内容与特色的基础上, 从目标、内容与指标体系、评估方法、评估参数等4个方面进行了对比分析, 之后提出了《统计制度》未来优化方向展望, 以期为《统计制度》更新及其与国际接轨提供依据。

2 PDNA系统分析
2.1 基本情况

为更好地协调灾后紧急响应和长期重建工作, 由联合国开发计划署(The United Nations Development Programme, UNDP)牵头组织的灾后早期恢复联合工作组(Cluster Working Group on Early Recovery)与世界银行、欧洲委员会等合作, 发展出一套多主体参与的PDNA系统, 其主要目的是为国家层次的灾后重建评估规划提供帮助, 同时也为如何将国家层面和地方层面的灾后恢复规划有效结合提供帮助[6, 7]

2015年尼泊尔8.1级地震发生后, 世界银行和其他合作组织向尼泊尔政府提供了技术支持, 超过250名专家参与其中, 在为期1个月左右的时间内对尼泊尔地震造成的损失和需求做了系统的评估, 并给出恢复重建资金需求和实施方案[8]; 2016年斯里兰卡发生严重洪涝地质灾害, 斯里兰卡政府在欧洲委员会、世界银行的支持下开展灾后需求评估, 为恢复重建提供决策依据[9]; 这些都是国家政府与国际组织合作开展特别重大自然灾害评估的成功范例。

2.2 内容体系

PDNA内容分社会、生产、基础设施、跨部门、贫困与人类发展和宏观经济影响等6大领域23类(表1)[10], 统计内容分破坏(damage)、损失(loss)和恢复重建需求(recovery needs)3个维度, 其中, 破坏主要指各领域设施与资产的物理破坏数量及其折合的经济损失; 损失主要指物理破坏后废墟拆除与清理费用, 因相关领域设施与资产破坏导致的收入减少、支出增加和救灾应急费用等; 恢复重建需求主要包括受损设施及资产重建、生产和服务恢复、政府管理与政策恢复、减轻灾害风险等。从表1中可以看出, 破坏和损失评估覆盖4大领域17类, 是PDNA的重要组成部分; 水利、社区基础设施、政府管理、减轻灾害风险等4类未纳入损失评估内容体系; 营养与食品、就业与生计、社会保障、性别平等与社会融入、贫困与人类发展、宏观经济影响未列入破坏与损失评估。

2.3 指标体系

PDNA评估指标数量多(表1)[10], 具有以下特点:

(1) 破坏评估。指标体系以毁损实物量、经济损失的形成表达, 主要是在大类框架下的细化分解, 因各类型实物差异较大, 具体指标也存在明显差异。

(2) 损失评估。指标体系以经济损失形式表达, 在各领域与大类间差异明显, 但共同点是基本都包含相关领域废墟拆除与清理费用, 应急期费用。

(3) 恢复重建需求评估。指标体系以资金需求形式表达, 主要分为恢复活动和重建活动的相关指标。前者主要以应急期和短期的生命线、生产线恢复为主; 后者主要以中长期重建为主, 涉及灾害破坏的重要基础设施和资产的重建, 地区能力提升、制度优化等。由于领域不同, 差异也十分明显。例如, 文化遗产的灾后重建活动指标包括历史建筑、文化机构和博物馆重建、寺院重建、边缘地区寺庙重建、对文物和文化遗产部门的硬件支持等; 农业灾后重建活动指标则包括种植业、养殖业投入/工具/机械的更新换代, 种植业、养殖业基础设施的重建, 鱼塘和赛马场的重建, 牲畜的再储备等。

表1 PDNA系统内容与指标体系[10] Table 1 Content and index system of PDNA[10]
3 国内外对比分析
3.1 目标对比

《统计制度》的目标是建立并规范特别重大自然灾害损失统计内容与指标, 全面、及时掌握特别重大自然灾害损失, 为国家和地方编制灾区恢复重建规划提供基础; 主要从灾害范围、各领域毁损实物量和直接经济损失等3个维度展开。

PDNA系统的目标是在掌握特别自然灾害损失的基础上, 统计评估灾后需求(包括恢复需求、重建需求), 为灾区开展恢复重建工作提供直接指导; 主要从各领域毁损实物量及其直接经济损失、间接经济损失和灾后恢复重建需求等3个维度展开。

3.2 内容与指标对比

对比分析《统计制度》与PDNA系统的内容与指标(表2)发现:①《统计制度》更为重视受灾人员的统计与评估, 将人员受灾情况单列, 其中针对妇女、儿童、老人等弱势群体设立专门指标进行统计; PDNA分别在卫生、营养与食物2个部分中设置了人员伤亡情况和妇女儿童的营养保障等指标, 更为关注灾害对弱势群体的长期影响。②房屋作为损失与恢复重建的重要组成部分, 《统计制度》与PDNA都将房屋置于重要位置, 前者将房屋细化为城镇住宅、农村住宅和非住宅3类, 均不含室内财产, 非住宅除在各行业领域统计外, 还需要统一汇总; 后者分为住宅和非住宅2类, 均含室内财产, 非住宅在各行业领域中统计。③公共服务方面, 《统计制度》与PDNA差异明显, 前者覆盖内容全面, 后者更侧重诸如减灾、就业与生计、性别平等与社会融入等具体事项的损失统计与灾后需求评估。④灾害间接影响方面, 《统计制度》定位为直接经济损失评估, 不涉及此项内容; PDNA设计了包括间接经济损失、灾害对贫困与人类发展的影响和灾害对宏观经济影响等内容, 这也是《统计制度》未来需要借鉴的内容。⑤指标设计方面, 《统计制度》更多地考虑了各行业领域具体损失对象的毁损实物量和直接经济损失, 并且多以成对形式呈现, 方便统计与评估; 与PDNA因在目标方面存在差异, 故两者在指标体系方面差异明显。例如, 《统计制度》中房屋损失统计主要是针对4类结构房屋的3类破坏形式(倒塌、严重损坏、一般损坏)设计实物量指标及其对应的直接经济损失指标; 而PDNA中房屋损失统计主要针对3类结构房屋2类破坏形式(完全破坏、部分破坏)设计指标, 并且增加了室内财产损失、土地损失指标, 也对灾后房屋废墟拆除与清理、临时安置场所、房屋租金损失等方面设置了指标。

表2 《统计制度》与PDNA系统内容与指标对比 Table 2 Comparison of content and index system of PDNA and large-scale disaster D& L statistics
3.3 评估方法对比

特别重大自然灾害具有人员伤亡多、财产损失大、影响范围广、救助需求高等特征, 且一旦发生就使受灾地区无力自我应对, 必须借助外界力量进行处置[11]。因此, 评估特别重大自然灾害损失和灾后恢复重建需求, 也将涉及诸多领域行业, 甚至覆盖经济社会发展的各行各业, 鉴于各行业领域的特征差异, 单一评估方法无法通用, 因此开展特别重大自然灾害损失评估需要采用多种方法。

在归纳《统计制度》采用的评估方法[12]和PDNA评估方法的基础上, 对比分析发现(表3):①多方法综合运用是开展特别重大自然灾害损失和灾后恢复重建需求评估的通行做法, 目前《统计制度》主要采用7种不同的评估方法, PDNA采用5种评估方法, 前者更为重视遥感监测评估、综合校核评估等方法在综合损失评估中的作用。②《统计制度》中采用的部门/行业自下而上的调查统计覆盖全部指标, 且制定了标准的报送与审核程序, 并对时效性提出了明确要求, 目前已建立了与《统计制度》相配套的第一版软件系统, 可便捷地实现各指标在线或离线的快速、标准化填报[2]; PDNA也将部门/行业调查统计作为主要方法, 覆盖大部分灾害损失、恢复重建需求指标, 部门指标的填报单元细化至村级(房屋倒损指标)或单体(学校、医院)。③PDNA关注灾害直接损失, 灾害间接损失、影响和灾后恢复重建需求评估方面尚没有建立较好的评估模型, 更多依赖于专家会商、经验估算等方法。④遥感监测评估在汶川地震等多次重特大自然灾害损失综合评估中得到较好应用[13], 尤其是在房屋、道路等毁损实物量高精度评估, 次生灾害监测评估, 灾害范围评估等方面; 综合校核法主要针对同一指标不同方法得到的结果展开综合比对分析, 确定最终评估成果。

表3 《统计制度》与PDNA系统评估方法对比 Table 3 Comparison of assessment methodology of PDNA and large-scale disaster D& L statistics
3.4 评估参数对比

参数是评估模型中的重要组成, 参数的合理与否和准确程度直接决定着评估结果, 因此参数也成为世界各国从事灾害评估人员关注的焦点。然而, 就作者目前收集到的资料看, 除美国HAZUS-MH(HAZards U.S. Mutti-Hazard)系统公开提供评估模型中使用的大部分参数外[14], 很少有系统提供评估参数。目前, 《统计制度》中涉及的参数大致包括2类:一类是实物量不同毁损程度所对应的经济损失率, 部分国家标准已对此进行了规范[15]; 另一类是毁损实物量的重置成本, 这取决于受灾地区的自然地理环境和经济社会发展水平, 一般通过现场调查获取; 这2类参数都服务于直接经济损失的评估。PDNA中涉及的参数大致分为2类:一类服务于直接损失评估, 主要是重置成本; 另一类服务于间接损失和需求评估, 主要是基于直接损失评估得到的间接损失和重建成本; 例如, 一般损坏房屋的修复单价为房屋重置成本的10%; 家庭财产损失依据房屋结构的不同确定家庭财产损失总量, 其中, 严重损坏房屋的家庭财产损失率为60%, 一般损坏房屋的家庭财产损失率为20%; 文化遗产损失评估中, 灾后1年内门票收入损失为正常收入的75%, 由于文化遗产地暂停经营而导致的人员生计损失为文化遗产物理破坏损失的10%等。

对比分析可以看出, 《统计制度》与PDNA评估参数在直接经济损失评估方面是一致的, 后者还需要覆盖间接损失和需求评估, 参数需求更多。目前, 《统计制度》与PDNA在评估参数方面都较HAZUS-MH有很大差距, 需要不断丰富完善。

值得注意的是, HAZUS-MH系统主要针对地震、洪水和飓风灾害开展灾害损失评估和风险评估, 其中, 损失评估由致灾因子评估、直接物理破坏评估、间接物理破坏评估、直接经济和社会损失评估、间接损失评估等5部分组成[16], 其内容体系与指标设计与PDNA和《统计制度》有较大差别, 且各有特色, 不便与PDNA进行对比, 且HAZUS-MH系统的特色更多地集中在评估数据库、评估参数、评估技术规程等方面, 这都对《统计制度》相关内容与技术方法的优化完善提供了重要的思路。基于此, 《统计制度》与HAZUS-MH系统的对比分析将另撰文阐述。

4 未来展望

基于《统计制度》督促各行业和地方拓展增加恢复重建需求评估指标。《统计制度》涉及行业部门广, 据初步统计, 自2014年6月发布以来, 海洋、旅游、电力能源等部门不同程度地完善各自行业统计制度, 四川省减灾委于2014年11月发布实施《四川省重大自然灾害主要损失评估管理办法(试行)》[17], 《统计制度》的引领作用初步显现。下一步, 将在各行业部门和地方试行的基础上, 结合PDNA系统设计的恢复重建需求指标, 有计划、分步骤引入相关指标体系, 尤其是在与灾区恢复重建总体规划与发展密切的领域(如房屋、交通、学校、医院等), 优先拓展增加重建需求指标体系, 更好地服务于灾后恢复重建规划的编制。

优化完善形成可供中央— 省— 地— 县等多级用户使用的灾害评估参数库。评估参数因地域不同、灾种不同、对象不同都会有差异, 目前《统计制度》中的评估参数量少、覆盖面窄、且针对性偏差, 迫切需要尽快优化完善。此外, 同一个对象在不同空间尺度开展评估时所需要的参数的精确性也不同, 例如, 倒塌房屋重置成本在国家层面可以将钢混结构房屋按照统一标准处理, 而在地方层面则需要将钢混结构进行细化, 分别给出重置成本。可参照HAZUS-MH系统中关于不同层级用户使用同一评估系统开展灾害损失评估的主要做法[18], 建立并优化完善针对特别重大自然灾害损失综合评估的权威参数库, 逐步形成中央— 省级两级部署、多级使用的评估业务体系, 并积极推动灾害评估技术和参数信息的共享, 这与当前国际减灾大趋势相符合[19]

编制配套技术标准、优化评估流程形成完整的评估技术规程。除方法模型与参数外, 严格的评估技术规程对于开展特别重大自然灾害损失综合评估至关重要, 其中配套整齐的技术标准和优化完善的评估流程是规程的重要内容。HAZUS-MH系统已建立了包括承灾体结构破坏状态评估、经济损失率评估、结构修复费用评估、内含价值评估、存货价值评估和转移费用在内的整套评估规程, 其中包括了各类技术标准, 也明确提出了评估流程和各部分之间的关系[20]。下一步, 可整合PDNA中相关评估内容与指标体系及其已形成的技术标准和评估流程, 按照HAZUS-MH已建立的评估规程, 分步骤编制既适合于中国特别重大自然灾害损失综合评估, 又与国际主流评估系统接轨的评估技术规程, 逐步推向并服务于“ 一带一路” 沿线国家和地区。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] Zou Ming, Yuan Yi, Liao Yongfeng, et al. Integrated Risk Governance: Integrated Natural Disaster Relief System in China[M]. Beijing: Science Press, 2011: 2-10.
[邹铭, 袁艺, 廖永丰, . 综合风险防范: 中国综合自然灾害救助保障体系[M]. 北京: 科学出版社, 2011: 2-10. ] [本文引用:1]
[2] Zhou Hongjian, Wang Dand an, Yuan Yi, et al. New advances in statistics of large-scale natural disasters damage and loss: Explanation of “Statistical System of Large-scale Natural Disasters”[J]. Advances in Earth Science, 2015, 30(5): 530-538.
[周洪建, 王丹丹, 袁艺, . 中国特别重大自然灾害损失统计的最新进展——《特别重大自然灾害损失统计制度》解析[J]. 地球科学进展, 2015, 30(5): 530-538. ] [本文引用:2]
[3] Fan Yida. Process and methodology of damage and losses assessment from Ludian Earthquake in Yunan Province[J]. Disaster Reduction in China, 2012, (9): 56-57.
[范一大. 云南鲁甸地震灾害损失评估过程与方法[J]. 中国减灾, 2012, (9): 56-57. ] [本文引用:1]
[4] The State Council. The State Overall Planning for Post-Wenchuan Earthquake Restoration and Reconstruction[EB/ OL]. (2008 -08-12)[2017-07-20]. http: //www. gov. cn/wcdzzhhfcjghzqyjg. pdf.
[国务院. 国家汶川地震灾后恢复重建总体规划[EB/OL]. (2008-08-12)[2017-07-20]. http: //www. gov. cn/wcdzzhhfcjghzqyjg. pdf. ] [本文引用:1]
[5] The State Council. Overall Planning for Post-Lushan Earthquake Restoration and Reconstruction[EB/OL]. (2013-07-15) [2017-07-20]. http: //www. gov. cn/zwgk/2013-07/15/content_2445989. htm.
[国务院. 芦山地震灾后恢复重建总体规划[EB/OL]. (2013-07-15)[2017-07-20]. http: //www. gov. cn/zwgk/2013-07/15/content_2445989. htm. ] [本文引用:1]
[6] The Government of Bangladesh. Cyclone Sidr in Bangladesh: Damage, Loss, and Needs Assessment for Disaster Recovery and Reconstruction[M]. Economic Relations Division, Ministry of Finance, Govt. of the People’s Republic of Bangladesh, 2008. [本文引用:1]
[7] Zhao Yand ong, Zhang Huafeng. Post-disaster needs assessment: Theory, methodology and practice[J]. Journal of Natural Disasters, 2013, 22(5): 24-31.
[赵延东, 张化枫. 灾后需求评估——理论、方法与实践[J]. 自然灾害学报, 2013, 22(5): 24-31. ] [本文引用:1]
[8] The Government of Nepal. Nepal Earthquake2015: Post Disaster Needs Assessment (Executive Summary)[EB/OL]. (2015-07-15)[2017-07-20]. http: //reliefweb. int/sites/reliefweb. int/files/resources/PDNA_Executive_Summary_new. pdf. [本文引用:1]
[9] Ministry of Disaster Management & Ministry of National Policies and Economic Affairs of Sri Lanka. Sri Lanka: Post-Disaster Needs Assessment (May2016 Floods and Land slides)[EB/OL]. (2016-07-10)[2017-07-20]. http: //reliefweb. int/sites/reliefweb. int/files/resources/PDNA_Srilanka. pdf. [本文引用:1]
[10] The Government of Nepal. Nepal Earthquake2015: Post Disaster Needs Assessment (Vol. B: Sector Reports)[EB/OL]. (2015-08-15)[2017-07-20]. http: //www. ilo. org/wcmsp5/groups/public/-ed_emp/documents/publication/wcms_397970. pdf. [本文引用:2]
[11] Zhang Weixing, Shi Peijun, Zhou Hongjian. Study on definition and division criteria of large-scale disaster: Analysis of typical disasters in the world in recent years[J]. Journal of Catastrophology, 2013, 28(1): 15-22.
[张卫星, 史培军, 周洪建. 巨灾定义与划分标准研究——基于近年来全球典型灾害案例的分析[J]. 灾害学, 2013, 28(1): 15-22. ] [本文引用:1]
[12] Shi Peijun, Yuan Yi. Integrated assessment of large-scale natural disasters in China[J]. Progress in Geography, 2014, 33(9): 1 145-1 151.
[史培军, 袁艺. 重特大自然灾害综合评估[J]. 地理科学进展, 2014, 33(9): 1 145-1 151. ] [本文引用:1]
[13] Chen Shirong, Ma Haijian, Fan Yida, et al. Road damage assessment from high resolution satellite remote sensing imagery in Wenchuan earthquake[J]. Journal of Remote Sensing, 2008, 12(6): 949-955.
[陈世荣, 马海建, 范一大, . 基于高分辨率遥感影像的汶川地震道路损毁评估[J]. 遥感学报, 2008, 12(6): 949-955. ] [本文引用:1]
[14] Federal Emergency Management Agency (FEMA). HAZUS, FEMA’s Software for Estimating Potential Losses from Disasters[EB/OL]. (2008-06-01)[2017-07-20]. http: //www. fema. gov/plan/prevent/hazus/2008. [本文引用:1]
[15] China Earthquake Administration. Post-earthquake Field Works Part 3: Code for Field Survey: GB/T 18208. 3-2011[S]. Beijing, 2011.
[中国地震局. 地震现场工作第3部分: 调查规范: GB/T 18208. 3-2011[S]. 北京, 2011. ] [本文引用:1]
[16] Zhou Hongjian. Top ten disaster damage and loss assessment system in the world (Part I)[J]. Disaster Reduction in China, 2015, (1): 56-59.
[周洪建. 全球十大灾害损失评估系统 (上)[J]. 中国减灾, 2015, (1): 56-59. ] [本文引用:1]
[17] Sichuan Disaster Reduction Committee. Regulation of Damage and Losses Assessment from Major Disaster in Sichuan Province (for Trial Implementation)[EB/OL]. (2014-12-01)[2017-07-20]. http: //www. sjz. gov. cn/tzgg_3485/201412/t20141201_18760. htm.
[四川省减灾委员会. 四川省重大自然灾害主要损失评估管理办法(试行)[EB/OL]. (2014 -12-01)[2017-07-20]. http: //www. sjz. gov. cn/tzgg_3485/201412/t20141201_18760. htm. ] [本文引用:1]
[18] Kircher C A, Whitman R V, Holmes W T. HAZUS earthquake loss estimation methods[J]. Natural Hazards Review, 2006, 7(2): 45-59. [本文引用:1]
[19] Zhou Hongjian. Hot-topics and prospects of global platform for disaster risk reduction: Based on 2017 global platform for disaster risk reduction in Cancun, Mexico[J]. Advances in Earth Science, 2017, 32(7): 688-695.
[周洪建. 当前全球减轻灾害风险平台的前沿话题与展望——基于2017 年全球减灾平台大会的综述与思考[J]. 地球科学进展, 2017, 32(7): 688-695. ] [本文引用:1]
[20] Scawthorn C, Flores P, Blais N, et al. HAZUS-MH flood loss estimation methodology II: Damage and loss assessment[J]. Natural Hazards Review, 2006, (5): 72-81. [本文引用:1]