干旱灾害风险评估技术及其科学问题与展望

在全球变暖的背景下,干旱发生的频率和强度呈增加趋势,由于干旱灾害所引发的水资源匮乏、粮食危机、生态恶化(如荒漠化)等,直接威胁到国家的粮食安全和社会经济发展,干旱灾害风险评估及应急管理的技术水平亟待提高。本文介绍了干旱灾害风险评估研究领域的主要科技进展。在系统总结以往研究成果基础上,进行了干旱灾害风险分析,阐述了对干旱风险评估的科学认识,归纳了灾害致灾因子危险性、孕灾环境的脆弱性、承灾体暴露度和防灾减灾能力的主要特征及其主要评估方法。从科学发展趋势和社会经济发展需求角度,思考了干旱灾害风险评估技术发展面临的主要科学问题及未来科学发展途径。     

安全评价机构风险管理与控制

结合风险的概念,分析安全评价机构面临的内、外部风险,并将影响内、外部风险的各个因素进行阐述。研究国内安全评价机构在评价对象、评价实施过程、经营过程、外部环境几个方面存在风险的危险程度,结合风险管理与控制理论知识,提出安全评价机构应对各类风险的风险管理和控制方法。     

一种信息系统风险评估的灰色多层次综合评估方法

针对信息系统安全风险因素的灰色性和模糊性,以及信息安全风险评估过程中所存在的主观性问题,结合模糊数学理论、灰色系统理论和层次分析法,提出一种信息系统风险评估的灰色多层次综合评估方法,一定程度上能克服信息不完全以及主观性的影响,进一步提高评估的科学合理性。论文通过构建一种信息系统灰色多层次综合评估模型,描述了信息系统风险的灰色综合评估过程,并通过实例验证该方法的可行性与有效性。     

北京市水资源短缺风险等级评价与预测

本文利用1979年-2009年的北京市水资源相关数据,采用灰色关联分析方法筛选出主要水资源短缺风险因子;用模糊聚类分析法对水资源系列进行聚类;用灰色系统GM(1,1)法预测2010年-2015年的水资源短缺风险,将结果进行模糊聚类分析.结果表明,降雨量、常住人口、第三产业及生活等其它用水量与北京市水资源短缺的关联度较大.在1999年之前,北京市水资源风险主要处于中等以及较低的等级.1999年之后,北京市的水资源风险基本处于较高的等级.在丰水年条件下,2010年-2015年北京市水资源风险处于较低等级;在平水年处于中等等级;在枯水年和极端枯水年,将处于较高风险甚至高风险等级.2014年后,南水北调工程引水入京将有效缓解水资源短缺状况,使水资源短缺的风险降低一个等级.     

应用主元算法构建桥梁工程项目风险评价研究

桥梁建设在公路建设工程中具有着十分重要的作用。受到外部与内部各种因素的影响,桥梁建设过程中面临着很多风险因素,加之其自身的重要性决定了对桥梁施工企业风险研究是十分有必要的。在整个风险研究过程中,在风险因素考虑上强调发生概率与影响程度相结合;在桥梁建设工程项目风险评估方法上选择使用主元算法以提高评价准确度;在风险应对上重点突出风险预案制定与事后研究体系构建。     

基于案例推理的供应链风险估计方法

供应链风险管理的重要性逐渐被人们认识。不确定偶发风险事件导致的供应链风险后果的估计是风险估计的难点所在。把人工智能中的案例推理技术引入供应链风险估计,较好地解决了案例的描述与存储组织、匹配案例的检索以及检索结果的调整等关键问题,设计了实用化的偶发风险估计原形系统。     

信息系统安全风险评估综述

随着信息技术和网络技术的飞速发展,国民经济、社会生活的各个方面对信息系统的依赖程度越来越高,安全问题也日益凸显.信息系统安全风险评估作为衡量系统安全性的重要手段,为信息系统的建设和管理决策提供了重要依据.本文对信息系统安全进行了定义,并与信息安全加以区别.描述了风险评估的模型,按照定量分析和定性分析方法介绍了典型的评估方法并做了具体的比较.最后探讨了当前我国信息系统安全风险评估中存在的问题及发展方向.     

重大项目评价中应加入“社会稳定风险评估”

“社会影响评价”已成为项目建设中必不可少的环节和决策依据.中国社会稳定风险评估是在社会转型和快速城市化的特殊背景下开展的.项目社会稳定风险评估是社会影响评价的重要范畴之一,源于且高于社会影响评价,其目的是及时校正项目的社会后果,强化社会风险管理.“社会影响评价”与“社会稳定风险评估”的有效整合是重大项目社会评价发展的基本趋向.     

基于风险事件的商业银行信息科技风险评估模型

信息科技风险是商业银行金融风险的重要组成部分。以事件研究法为理论基础,结合中国银监会信息科技风险试评估体系,构建了基于风险事件的商业银行信息科技风险评估模型。在此基础上,以辽宁某X银行为例进行商业银行信息科技风险评估,验证了评估模型的有效性,为商业银行的信息科技风险管理提供了有力的决策工具。     

基于风险地图方法的特高压工程大规模建设潜在风险评价及防控

随着我国输电技术的成熟,特高压输电技术在优化能源资源配置、大气污染防治、实现人类可持续发展方面展现了独特优势,特高压电网在我国的工程实践已经进入快速、规模化发展的新阶段。目前国家电网公司已经建成投运"三交四直"特高压工程,在建"四交五直"特高压工程(包括纳入大气污染防治计划的"四交四直"工程),工程建设实践从早期的一条线发展到多条线同步建设的新阶段,在大规模建设背景下对关键资源和关键管理流程带来巨大挑战。从关键管理流程出发,基于风险地图方法,在研究识别关键流程风险的基础上开展风险量化评价,并基于风险评价结果采用研究构建的"管理三要素"框架提出风险防控措施建议。通过量化评价,进一步明确特高压电网大规模建设过程中需要高度关注的重点风险,为未来加强风险防控、确保大规模建设目标的实现指明方向。     

进出口食品风险综合评价模型

进出口食品风险评价是一项影响因素众多、模糊性很强的管理工程。准确的评价可以给进出口食品安全监管部门提供有效的辅助决策支持。本文结合进出口食品安全监管的特点建立了进出口食品风险评价体系,并将基于粗糙集理论的权重确定方法与常规的模糊综合评价方法相结合,提出并建立进出口食品风险综合评价模型。最后,作为评价例子,对出口炒河鳗进行风险评估,结果表明模型的有效性和可行性。     

企业信息化风险的识别与评估

本文按照企业信息化实践应用中发现的风险点,将企业信息化风险分为信息系统风险、控制人员风险和信息战略风险三大类,并在此基础上运用层次分析法和德尔菲法将企业信息化风险进行逐步分解,总结出风险的具体影响因素,计算各影响因素的分数和相对总风险的权重,构建企业信息化风险评估模型,从而为企业对自身信息化风险进行动态监测提供借鉴。     

一种实用可行的信息资产登记及风险评估方法研究

信息资产的识别、评估是信息安全风险评估和信息系统运行维护管理的基础.简述信息资产层级关系的标识、登记,全面概述信息资产的公共管理属性,进而实现对信息资产的关联管理.基于信息系统的业务安全需求分析,研究每项信息资产在业务系统中的重要程度等级,据此分析整个系统的安全需求和信息资产对其贡献程度,计算该信息资产的的安全需求,并对其进行自身脆弱性分析和威胁分析,从而计算信息资产的风险值并进行风险控制.     

基于项目的信息化风险多因素综合评价

通过问卷调查的方式,统计出信息化项目风险因素中影响作用较大的10个因素。同时,对原风险评估模型做出修正,加入了信息化项目风险发生的相对时间以及多个风险因素等考虑要项,用于对受多个因素影响的风险进行评估。最后给出一个应用实例。     

项目组合的冲突风险评价模型

基于项目组合管理的流程,识别出不同阶段潜在的利益相关者之间的冲突风险,即目标冲突风险、资源分配冲突风险及合作冲突风险。采用模糊综合评价方法对项目组合的三类冲突风险进行评价。最后将评价模型应用于一个高新技术企业,算例分析的结果表明该模型可以有效得出三类冲突风险的风险评分,并且为企业的风险预防和控制提供指引,使其可以识别评分值最高、危害最大的冲突风险。     

一种改进的层次化火灾风险评估方法

AHP（层次分析法）是火灾风险评估的常用方法之一,但由于传统的AHP由于判断值受专家主观因素影响太大,导致在衡量多因素权重时常常出现结果不一致,从而影响结论的准确性和评估结果的可信任性。本文基于高层建筑火灾风险评估层次化模型,构造区间判断矩阵并一致逼近到一般的数字判断矩阵;同时,提出了一种自动修正判断矩阵的方法,得到各层元素的近似权重。最后,本文通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

数字图书馆知识产权风险评估

文章以信息安全风险模型为基础,从影响数字图书馆知识产权风险的安全资产、威胁、薄弱点、安全措施入手,构建数字图书馆的知识产权风险评估体系。在评估准则的指导下,运用基于集值统计的模糊综合评价法对风险进行评估,并结合具体实例对数字图书馆的知识产权风险进行评估,以期对数字图书馆的知识产权风险有比较详细完整的认识,并为风险管理提供理论指导。     

图书馆业务外包风险评估及对策研究

业务外包作为一种经营管理方法,在图书馆界得到快速的发展.风险评估是业务外包风险管理的重要环节,也是图书馆业务外包能够成功实施的重要前提.本文在系统分析图书馆业务外包的范围与风险因素的基础上,探讨了风险矩阵方法在图书馆业务外包风险评估中的运用,为业务外包实践提供一种简易、科学的结构性风险评估方法.     

基于CVaR的农产品供应链风险评估与控制

采用OWA算子对风险控制因素进行重要性排序,筛选出企业所面临的主要风险指标,应用CVaR构建风险损失函数,采用改进的遗传算法求解得到风险损失最小的最优风险控制组合.研究结果表明:在不同置信水平下,对风险控制的资金投入比例会不太一样,但对于源头养殖环节的投入相对较大,说明农产品供应链风险控制需要从源头做起;而随着置信水平的增大,各风险指标的CVaR风险值在不断降低,同时整个供应链的风险损失也在减小.