【摘 要】
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为量化极端暴雨洪涝灾害导致企业业务中断的风险,并识别导致中断发生的关键因素,分析2008年以来新闻报道的183例企业因洪涝受灾的案例,利用故障树映射方法构建企业业务中断风
【机 构】
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武汉理工大学安全科学与应急管理学院; 武汉理工大学管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(41807504)
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为量化极端暴雨洪涝灾害导致企业业务中断的风险,并识别导致中断发生的关键因素,分析2008年以来新闻报道的183例企业因洪涝受灾的案例,利用故障树映射方法构建企业业务中断风险贝叶斯网络(BN)模型;通过模糊集理论(FST)降低案例数据的不确定性,优化该BN模型的概率推理过程,并通过灵敏度分析识别出业务中断的关键因素。结果表明:洪涝灾害情景下,国内企业业务中断风险为35. 5%,供水中断及供电中断等2个因素是洪涝灾害情景下导致企业业务中断最关键的风险因素。
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