自然灾害复杂性研究

自然灾害复杂性研究

魏一鸣(中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室 北京 100101)

提 要 从自然灾害系统的观点出发,阐述了自然灾害系统的特点,提出了自然灾害复杂性

的概念。基于前人研究的一些成果,讨论了分形、混沌、人工神经网络等非线性理论以及定性与

定量综合集成技术在自然灾害复杂性研究中的应用。自然灾害复杂性的研究可以促进人类对

自然灾害整体行为的探索。

关键词 自然灾害 复杂性 复杂系统

分类号 中图法 X43

1 前 言

长期以来,自然科学一直围绕着可逆性与不可逆性、决定性与随机性、无序与有序等基本问题进行着艰苦的探索,人们对自然的认识也随之经历着一个由简单性向复杂性的根本转变[1]。近年来,随着科学与技术的发展,复杂系统与复杂性的研究已引起了诸多不同领域的科研工作者的广泛兴趣。从而促进了有关交叉学科及新理论与新方法的深入研究。

自然灾害所表现出的不均匀性、多样性、差异性、随机性、突发性、迟缓性、重现性以及无序性等复杂性的特点,使得 简单 的理论和手段已不适宜于伴随着人类经济活动的开展而日趋复杂化的自然灾害系统的研究。本世纪70年代末,由于系统论、信息论、控制论的引入,为自然灾害的研究注入的新的生机。而80年代中后期,突变理论、协同论、耗散结构理论以及分形理论的应用,则极大地促进了自然灾害研究。到现在,20世纪90年代,分形、非线性、混沌等理论在自然灾害研究中正以一种强大的趋势,汇聚在一个研究热点 自然灾害的复杂性研究,复杂性理论在自然灾害的研究中正扮演着重要的角色。

复杂性到处都有,复杂系统无处不在。然而,关于什么是复杂性?目前尚无统一的认识。但是从目前的研究成果来看[2],任何事物或现象的复杂性,可以从系统论的观点出发,归纳出两种意义上的复杂性,即存在意义上的复杂性和演化意义上的复杂性。所谓事物或现象存在意义上的复杂性,是指其组成系统具有多层次结构、多重时间标度、多种控制参量和多样的作用过程。而演化意义上的复杂性是指当一个开放系统远离平衡状态时,不可逆过程的非线性动力学机制所演化出的多样化 自组织 现象。因此,关于自然灾害的复杂性可以从自然灾害系统的观点出发,探讨其存在意义上的复杂性和演化意义上的复杂性。2 开放的自然灾害复杂系统

正如美国科学院与工程院在1987年的报告 Confronting Natural Disasters 中所述:当第18卷第1期 地 理 科 学 V ol.18N o.11998年2月 SCIENT IA GEOGRAPHI CA SIN ICA Feb.,1998

中国博士后科学基金及国家 九五 科技攻关项目(项目号95-B02-02-02)中的部分成果。

第一作者简介:魏一鸣,男,博士后。

收稿日期:97-01-05;改回日期:97-06-18

自然物质运动变异到足以给人类的生存和物质财富造成一定程度的危害和破坏时,也就形成了自然灾害。由于自然物质运动变异形式是多样的,且相互联系,因此,形成的各种自然灾害也不是孤立存在的。它们之间是相互作用、相互联系、相互影响而形成了一个具有一定结构、功能、环境和特征的整体。从系统论的观点来说,这一整体就是自然灾害系统。自然灾害系统在发生和发展过程中既对人类社会造成一定的影响,但人类社会的经济活动,也反馈于自然灾害系统,它们又共同促进自然环境变异,而自然环境变异对人类的生存和活动,自然灾害的形成和发展,又起着反馈作用。图1描述了自然灾害系统与人类社会经济活动、

自然环境变异以及地球各圈层之间的关系。

图1 自然灾害系统及其环境关系示意图(据文献[3])

Fig.1Diagram of sys tem of natural disasters and the relationship w ith its environm et [3]

针对自然灾害系统,主要具有以下几个方面的突出特点。

2.1 系统组成的层次性和高维性

从图1中我们可以知道:自然灾害系统(用S 表示)至少是由气象灾害系统(S 1)、生物灾害系统(S 2)、海洋灾害系统(S 3)、地震灾害系统(S 4)、地质灾害系统(S 5)、火山灾害系统(S 6)及异常灾害系统(S 7)等7个子系统组成;每一个子系统又由各自的子系统组成,例如:气象灾害子系统(S 1)又由洪涝灾害系统(S 11)、干旱灾害系统(S 12)、台风灾害系统(S 13)、冷冻灾害系统(S 14)、风暴灾害系统(S 15)等子系统组成(称为自然灾害孙子系统);每一个孙子系统又由各自的子系统组成,例如:冷冻灾害子系统(S 14)是由冷害(S 141)、冻害(S 142)、冻雨(S 143)、结冰(S 144)、雪害(S 145)等子系统组成(称为自然灾害孙孙子系统);如此逐层分解,构成了具有层次结构的自然灾害系统,显然这样的系统具有极高的维数。图2描述了自然灾害系统的层次结构及维数特征。

2.2 系统中各子系统关联的复杂性

从图1我们不难发现组成自然灾害系统的各个子系统之间存在着关联。这种关联不仅

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图2 自然灾害系统层次结构

Fig.2 H i erachy of the system of natural disasters

表现在结构上,而且还表现在内容上,例如,它可以是物质、能量或信息的关联。显然,它们之间的关联是极为复杂的。由此导致了自然灾害群发的复杂性。例如,台风灾害链、寒潮灾害链、暴雨灾害链、地震灾害链。

2.3 系统的不确定性

自然灾害系统的边界、结构和功能都具有模糊性,而且系统中各种灾害的发生具有随机性[4],难以预测,甚至因灾害造成的危害也是极其复杂、多样。这些随机性、模糊性和未确知性是自然灾害系统不确定性的具体表现。

2.4 系统的开放性

自然灾害系统是复杂地球巨系统的一个子系统,它不断地与环境发生着物质、能量和信息的交换。自然灾害系统不但与各圈层的运动与变化存在着物质、能量的交换,而且与人类社会的经济活动、自然环境之间存在各种形式的交换。这些特征体现了自然灾害系统的开放性。

2.5 系统的动态性

由于地球的各圈层、人类社会的经济活动以及自然环境都随着时间的推移会发生显著的变化,从而引起自然灾害系统的结构和功能发生变化,使得自然灾害系统呈现显著的动态性。

2.6 系统的非线性

自然灾害系统对于环境的输入响应不具备线性叠加性质。例如,同一种自然灾害事件,在经济发展水平相近的地域,其规模量级大小和损害数量程度方面有一定的对应关系,但由于不同的地域的背景条件,人口密度,经济发展水平等方面有差异,所以自然事件的规模和造成的灾害损失之间不可能构成线性函数关系。又如,在特定的时空范围内,当降雨量和降雨强度处于一定水平以下时,不会发生洪涝,即无响应,随着降雨量和降雨强度的提高,可能发生洪涝灾害,但其危害性并不一定和降雨量及降雨强度之间存在线性相关关系

[5]。这些

都表现了自然灾害系统的非线性特征。271期 魏一鸣:自然灾害复杂性研究

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上述6个方面的特点,突出表现了自然灾害系统的高维性、复杂性、开放性、动态性及其非线性。因此,从系统科学的观点来说,自然灾害系统是一个开放的动态复杂大系统。针对这一系统的控制与管理,无论采用经典的理论,还是传统的技术,都遇到了困难。因此,必须探讨应用新的概念和方法来研究自然灾害的整体行为和演化规律及其调控机制。

3 自然灾害的复杂性研究

以上讨论,是从存在意义上的复杂性方面,对自然灾害复杂性的一种自然现象描述和特征概括。突变理论、耗散结构理论、协同理论以及分形理论、混沌理论等理论和方法被认为是揭示自然界复杂现象的有效工具。关于它们在自然灾害中的应用研究,统称为自然灾害复杂性研究。下面结合众多科学家对自然灾害复杂性研究的部分成果,进一步探讨其演化意义上的复杂性。

3.1 自然灾害的分形特性研究

分形与分维研究是探索自然界复杂性这个当今世界科学发展潮流中方兴未艾的新理论和新方法之一。它是70年代初由B.B.M andelbrot创建和发展的[6]。Mandelbrot通过研究发现,尽管自然现象气象万千,错综复杂,五彩缤纷,但往往存在一种自相似性(Selfsimilar-i ty)。这种自相似现象不仅限于形体方面,而且还可以表现在功能、形态、信息等多方面,反映了广义全息现象的普遍存在。

分形理论的定量工具是 分维 (Fractal dimension)。分维通常用分维数(即分维数值)来表达,分维数包括:容量维数(Capacity dimension)D0、信息维数(Information dimension)D1和关联维数(Correlation dimension)U等,它们的定义分别是:

容量维数

[lim N(r)/log(l/r)]

D0=lim

r 0

式中 r 测定尺度;

N(r) 测量的次数;

信息维数

[- P i(r)log P i(r)/log(l/r)]

D1=lim

r 0

式中 r 概率事件的概率;

- P i(r)log P i(r)/log(L/r) 概率事件的申农熵(Shannon s entopy),是刻画

混乱度的手段。

关联维数

[(1/N2) i=j H(r- x i-x j )/log(l/r)]

U=lim

r 0

式中 H 函数特征,当r x i-x j 时,H=1;否则H=0。

毋庸置疑,自然灾害作为复杂自然现象中的一个特例,在许多方面也存在着自相似性,而且已有部分现象得到验证。

陈颢曾对地震灾害的分形特性做过深入研究[7],证明了地震灾害具有能量分形特征,时间分形特征及空间分形特征;其中能量分形的分维数D1与地震的b值之间存在简单的关系,即b=D1/2,除此之外,他还通过研究,认为地震前兆的特点是在时空四维空间中的降维演化过程。这一结论的正确性有特于实践的进一步检验。一旦这种分析成立,就意味

着地震预报的研究面临重大的变革。

Rundle 等(1994)曾探讨了飓风、海啸、洪水、地震等自然灾害的频率或大小关系以及这些灾害造成的人员伤亡和财产损失频率与大小关系,并论证了它们也服从统计幂指数分布规律关系[8]

,也就是说,它们具有统计意义的分形特征,从而在更加广泛的领域里证明了自然灾害的自相似性的存在。杜兴信(1995)也曾分析了多种自然灾害的致灾因子和致灾损失的频次或大小关系,结果表明,普遍服从幂指数分布规律,从而论证了分形特征的存在[9]。通过他的研究认为地震和洪水等突发性自然灾害及其造成的损失的分形特征尤为明显,且分维数可在2~3个量级区间成立;另一方面,通过研究他认为不同灾种、致灾因子和致灾损失的分维值与成灾机理、致灾因子的复杂程度有关。可以预见,如果他们的研究结论得到进一步的验证,将极大地丰富自然灾害损失评估模型,从而直接为防灾与救灾决策服务。

毫无疑问,分形理论正在探索自然灾害的复杂性或更确切的说,自然灾害的自相似特征中展现了其巨大的潜能。

3.2 自然灾害的混沌特性研究

前已述及,自然灾害系统具有非线性、不确定性与随机性。而事实上,确定性与随机性之间存在着某种内在联系。于是面对自然灾害系统的复杂行为,人们受到了挑战。如一旦地震出现了,地面不规则运动剧烈,地表裂缝四起,这是典型的有序状态向无序状态跨越的现象。显然是一个确定性有序状态与随机的无序状态的联系问题。再如洪水灾害出现时,河川泛滥、一片汪洋,也呈现出了一种无序的状态。但是针对这些自然灾害的无序现象,它们是如何跨过有序到无序的分界面?这是被传统理论和方法认为是非常深刻而难以解决的问题。混沌的诞生,担负起解释某些自然灾害复杂行为的使命。

奥地利数学家Kurl Godel 不完备定理告诉我们,任何一个有意义的数学系统都是不完备的,在任何特殊的逻辑系统中总存在可以提出但很难回答甚至不能回答的问题。1963年,麻省理工学院的气象学家Lorenz 在他所研究的大气对流确定性模型中发现了非周期的,看起来很混乱的,类似于随机过程的行为(Lorenz,1963),之后又有许多科学家如物理学家Ruelle(1971),生物学家(1974)等都在各自的研究领域中发现了 确定性系统中的内在随机性 现象。这种内在随机性就是后来被人们称之为混沌现象。混沌一词是由美国马黑兰大学J.A.Yorke 于70年代初提出并首次见诸于1974年在美国 科学 杂志上发表的一篇题为 无世纪交叠的生物群:稳定点、极限环及混沌 的文章。

混沌一词的提出引起了学术界的极大兴趣,然而,混沌理论用于解释自然灾害复杂行为却是近几年才开展的。

王顺义等曾从混沌态的无序特征,特别是其中某些量的变化曲线的特征出发,结合某些自然灾害中的一些量的变化曲线与之相比较,从而论证了洪水灾害、地震灾害具有混沌态无序的特征[10]。不但应用混沌理论初步解释了洪水灾害、地震灾害演化与形成的混沌机制。而且对这些具有混沌特性的自然灾害的预测和防治提出了新的方向。傅军等人从洪水的时间序列出发,应用相空间重构技术及其信息提取,对洪水的时间序列特征进行了分析和研究[11],认为洪水时间序列具有混沌动力系统的某些特征,即存在具有较低分维值、正的李雅普诺夫(Lyapunov)指数和柯尔莫哥诺夫(Kolomogorov)熵的奇怪吸引子,从而进一步从演化规律上论证了复杂的洪水现象是由其内在非线性动力系统演化的结果。

自然灾害的混沌特性研究,是从新的角度揭示其成因规律,并将有利于人们进一步建立291期 魏一鸣:自然灾害复杂性研究

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自然灾害的分析和预报模型。

3.3 自然灾害预报的神经网络方法研究

神经网络是由大量称为神经元的简单信息单元组成,每个神经元不仅从邻近它的其他神经元接受信息,也向邻近于该神经元的其他神经元发出信息。整个网络的信息处理是通过神经元之间的相互作用来完成的。由于神经网络具有组织、自学习和联想记忆功能,并具有分布性、并行性及高度鲁捧性等性能,从而在模式识别、系统辩识、预测、控制、图像处理、函数拟合等问题研究中发挥了重要作用。与此同时,不同地域的科研工作者,也将其应用于自然灾害的研究中。例如,泥石流的预测预报、地震的预测预报、滑坡的预测预报,降雨的预报,灾情综合评价研究[12]。关于这一方面的研究成果,目前已有许多见诸于报端。

3.4 自然灾害的定性与定量综合集成研究

开展自然灾害复杂性研究的目的,一方面是使人类能更好地认识自然灾害的性质与特点、发生的基础、时空分布规律及其发展变化趋势;另一方面是要对自然灾害给人类造成的破坏进行科学评价。从而最终为减灾、救灾的决策服务。因此,这是一项依赖于多学科的综合研究,需要采用定性与定量的综合集成方法[13]。这种方法的实质就是将专家群体(各方面有关专家)、统计数据和各种信息资料与计算机技术有机地结合起来,构成一个系统,充分发挥这一系统的整体优势。 综合集成 是靠人用计算机来综合专家群体的定性认识以及在大量数据、信息经过加工处理后,上升为定量的认识,这种集成是在功能集成、技术集成的基础上实现的。

基于上述思路,我们正在开展 基于GIS的自然灾害的复杂性研究 。这一研究工作的实质就是在地理信息系统(Geo-Information System简称GIS)技术的支撑下,充分发挥其定位、定性与定量分析的功能,并结合非线性科学中的分形、混沌、神经网络等方法,建立洪水灾害行为的时空模拟模型、灾情分析与评价模型、辅助减灾决策模型等模型。从而实现洪水灾害的预测、模拟、分析、评价与决策的综合集成。

4 结 语

复杂性理论与方法的诞生,为深入开展自然灾害的复杂性研究提供了崭新的方法论。并极大地促进了人们对自然灾害整体行为的探索,揭示其复杂行为的规律、本质及调控机制,从而更加有效地处理经济、社会发展以及人类目前所面临的严峻的自然灾害问题。

参考文献

1 G尼科里斯,I.普利高津.探索复杂性.成都:四川教育出版社,1986.4

2 张焘.关于促进复杂性研究的考虑.见:中国科学院复杂性研究编委会.复杂性研究.北京:科学出版社,1993.3

3 国家科委重大自然灾害研究组.中国重大自然灾害及减灾对策(总论).北京:科学出版社,1994.64~65

4 申曙光.灾害的基本特性研究.灾害学,1993,8(3):3

5 杨达源,闾国年.自然灾害学.北京:测绘出版社,1993.85

6 M andelbrot B B.T he Fractal Gemetory of Nature.S an Francisco:Freeman Company,1982.2.

7 地震科学联合会.地震科学整体观研究.北京:地震出版社,1993.14~16

8 Rundle J,et al.W orkshop Held on Natural Disasters.EOS,1994,75(13):103.

魏一鸣.基于GIS的自然灾害复杂性研究.资源与环境信息系统国家重点实验室,1996

9 杜兴信.自然灾害的自相似性质.灾害学,1995,10(2):1~6

10 王顺义,罗祖德.混沌理论:人类认识自然灾害的工具之一.自然灾害学报,1992,1(2):3~16

11 傅军,丁晶.洪水混沌特性初步研究.水科学进展,1996,7(3):226~230

12 魏一鸣.基于神经网络的自然灾害灾情评估模型.自然灾害学报,1997,6(2):1~6

13 戴汝为.从定性到定量的综合集成技术:模式识别与人工智能,1991,4(1):5~1

A RESEARCH ON THE C OMPLEXITY

OF NATURAL DIS AS TERS

Wei Y iming

(S tate K ey L ab.of Resour ce and Env ir onment I nf or mation System ,A cademia Sinica,Beij ing 100101)

ABST RACT

From t he v iew point of system of natural disasters,some features of this system are described,a new concept of the complex ity of natural disasters is put forward.On the basis of some research achievements in natural disas -ters,the applicat ion of fractal dimensio n and chaos,ar tificial neural network,as w ell as the compr ehensive tech -nology w ith qualitativ e and quantitative integration to the study on the complex ity of natural disasters are dis -cussed.T hroug h the study on the co mplexit y of natural disasters,the process of investig at ion o n t he w hole be -haviour of natural disasters w ill g et a pr omo tion.

Key Words:Natur al disasters;Co mplexity;Complex system 311期 魏一鸣:自然灾害复杂性研究