Hiromichi：日本主要城市基础设施的地震风险评估

    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。

Hiromichi YOSHIKAWA 东京城市大学

　　Hiromichi：谢谢大家，我是来自东京城市大学的Hiromichi。我想让大家记住我这个大学的名字，相对而言是一个比较新的名字。今天我给大家讲一下日本主要城市的基础设施的地震风险评估。我想跟大家简要地介绍一下，我们这个风险的评估模型。我们在这个方面也进行了一系列的研究，我们的研究首先就是简要地介绍一下，可以这样说比较复杂的基础设施和结构，主要是在日本的一些主要城市，他们因为这个复杂的基础设施和结构，导致了他们非常易于受到地震的侵害。

　　所以我们要对地震的风险的评估，以及风险的量化评估，对于我们在地震，震后如何应对的话，整个的决策过程是至关重要的。因为我们可以看到，在应对过程中，很多承灾体可以面对不同的脆弱性，我们根据这个脆弱性设计一系列的不同数值，参数的设计，这样我们才能很好地评估我们面临自然灾害的影响到底有多大？

　　现在我就给大家讲一下地震所引起损害的一系列评估。针对风险损害的评估，我们有一个地震致灾因子的曲线，根据这个曲线我们可以进一步分析出这个地在将会造成多大的损失。同时我们还有一个地震损失的方程式，通过这个方程式，我们可以看到我们所发生地震地段的结构到底有多大的脆弱性？同样大家可以看到，我们地震承灾因子以及损失的方程式，通过这两者能够很好地计算出我们这个损失的密集度方程。

　　第二步就是要画出地震风险的曲线。那么在画风险曲线的过程中，也要通过一系列的分析过程。包括大家可以看到的N（英语），以及（英语）一系列地震风险评估的一个分析过程。同样我要强调一下，地震的风险曲线，为了要画这一条风险曲线，我们要进行一系列的分析过程，这个分析过程是跟我们风险管理是紧密相关的。大家可以看到，在这张图上，有不同的横轴和纵轴不同的变量，通过这两个变量的关系，这个曲线就是表明这个变量之间的关系。

　　那么在信息获得了我们需要的数字信息之后，就能够得到我们地震的风险曲线。大家可以看到在这个C，最后一个图下面的C就代表我们所要花费的成本。那么在这个过程当中，这个变量也是对我们这个曲线走向起到非常重要的作用。

　　接下来我想跟大家谈一下比较重要的风险评估的参数，大家可以看到的是在NEL 、PEM，就是可能性最大损失值，因为我们对这个灾难承灾因子会引入到可能的最大损失值。对于一些很少发生的一些地震，以及那些重发性，或者发生次数比较高的地方我们设计出不同的的情景分析，和不同的风险曲线。

　　比如在过去475年当中一个地震发生之后，我们用不同的NEL475和PEM475，同样接下来我给大家谈一下地震风险的模拟。主要有三个案例的研究：

　　第一种就是在一些铁路上，针对一些铁路发生的一些事故所进行的一个模拟。

　　另外一个就是针对不同地方的城市的一些写字楼所针对的一些模拟。

　　那么大家在这张图表上看到的就是有两种不一样的损失模型，产生了这个数据结果。在这两张图上大家可以做一个比较，看出这两种不一样的类型的损失模型图。大家可以看到，一个是在比如说92年，另外一个就是在一个比较近的年代。看一下时间的差别，两张图上所显示的区别。

　　那么刚才跟大家讲到第二个模拟的案例研究，就是在研究我们在不同城市的写字楼。我们比如说在1992年的时候，这个写字楼一般是5、6层。我们可以假设这个写字楼一般是处于哪些城市当中？这就是看到的一个模拟的结果，模拟模型以后出现的结果。因为我们之前也做过一些相应的模型，这个模型是最近一些的。这个模型是总结了所有过去模型的一个结果，大家看这两张图上有一个非常明显的对比，就是把风险曲线，做一个总和，可以得到这样一个图。

　　那么大家看到右边这张图就是说，比较了日本在不同城市上不同的时间，过去475年当中，灾发生的时间，介于这个时间不一样而做出了不一样的承灾体的比较。

　　刚才我们说到三个案例研究，最后一个就是我们讨论供应链体系的，就是说商业受到损害，时间受到间隔的时间，也就是叫做BIT。那么在供应链BIT的研究上，我们已经开发出一项简化的体系。我们在这个体系过程当中，应用了比较现代的一些模型，在京都的一些大的城市地段和一些别的城市郊区地段都有涉及。因为我们整个体系是经过简化的，所以我们有一系列的模型图，和一系列的各个系列进行比较的一个平行的图，可以看到我们在京都一些大的社区，做过一些案例调查。同样在别的一些比如（英语）地区也有一些案例研究。

　　这块是东京的社区，这里是地震所造成的影响的时间。这个我们是按照这样一个纵向的对数来进行表示的。所以我可以说对于这样一些数据来说，他们都是根据我们以往的数据所得出的一些模型的数据。那么在这五个监测点，它的BIT风险的曲线都如图所示。这些数字里面可以表示出他们对于业务，商业活动影响的时间。所以我们这里监测它的地点。

　　另外他们对于正常活动这样的一个影响时间，这些就是我的结论。首先我给大家简单介绍了一个我们的分析方法，就是对于我们地震造成的威胁，还有风险的曲线。另外我们也对不同的地点和对活动影响的时间进行了监测和可分析。

　　最后一点就是我们做这样一个风险分析的目标，主要是为了能够帮助我们的工程师，还有这些人们去避免他们的损害。我们大家都知道，在我的发言当中，这些观点也许并不是什么特别新的观点，都是在办公楼建设过程中已经应用的知识，我们风险行业大家很关注的这样一些问题。所以我现在也在试图去开发一些技术的参数，以便今后在建筑的时候能够更好地把这些参数融入进去，现在我和两个作者合作，准备写这么一本书，谢谢。