Direct and Indirect Loss Evaluation of Storm Surge Disaster Based on Static and Dynamic Input-Output Models
Notice bibliographique
Résumé
Storm surge disaster is one of the biggest threats to coastal areas. Over the years, it has brought serious losses to the economy and environment of China’s coastal areas. In this paper, Guangdong Province is taken as the research object to evaluate the damage caused by storm surge disasters. First of all, regarding the three-industry classification standards of the National Bureau of Statistics, combined with the storm surge disaster assessment index system, the 10-sector storm surge disaster loss input-output table is compiled and analyzed. Secondly, the indirect economic losses of storm surge disasters between 2007–2017 are determined by calculating the direct and indirect consumption coefficients. Thirdly, based on the static input-output model, considering the time factor, the dynamic input-output model of storm surge disaster assessment is established to calculate the cumulative output loss under different recovery periods (30 days, 90 days, 120 days, 180 days, 360 days). The results indicate that: (1) the losses, after a storm surge, in the agricultural economy have the greatest impact on the manufacturing sector, and conversely, they have less effect on the science, education and health service sectors; as well as the construction sector; (2) taking the industry with the biggest loss ratio as an example, the recovery of damaged industries is relatively rapid in the early stage and tends to be stable in the later stage of recovery; (3) the total output loss calculated using the static input-output model is greater than that computed using the dynamic input-output model. Researching the assessment of the direct and indirect loss due to storm surge disasters is of great value and practical significance for the scientific and rational planning of the country’s production layout, the maintenance of social and economic stability and the protection of life and property.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».