灾害动态风险评估是灾前风险管理的重要依据。文章基于2009—2022影响中国东南5省的108个台风案例近4 000个县级灾情，融合30类多源风险要素指标，建立台风动态风险评估样本库，并利用随机森林算法建立了6个台风灾害风险评估模型，用于灾害事件发生前对受灾人口、紧急转移安置人口、农作物受灾面积、倒塌和严重损坏房屋、直接经济损失等风险等级以及综合风险等级进行评估。通过实际灾情与模型结果进行验证，灾害风险评估结果准确率整体达到80%以上，表明该模型具有较好的泛化能力，可用于实际灾害评估工作。实验对比发现，训练样本量提高1~2个数量级能使模型评估准确率提升3%~14%，表明灾害风险大数据的积累对灾害风险评估研究具有重要意义。

台风大风可导致输电线路杆塔断裂倒塌等事故，影响电力系统运行安全，因而台风灾害输电线路杆塔风险评估具有重要意义。以浙江省全域杆塔为例，基于杆塔属性、地理信息及台风灾情资料，提出了一种基于“超额损失”的针对连续型和离散型变量的输电线路台风灾害杆塔脆弱性评估模型；利用68 a台风参数风场再分析数据，基于极值理论，建立了台风大风危险性评估模型；基于区域灾害系统理论，通过台风大风、杆塔脆弱性之间耦合分析，建立了台风输电线路杆塔风险评估模型。结果显示：台风大风危险性呈从东南向西北递减态势，随重现期增大呈非线性增大趋势，以20和100 a一遇极大风速为例，浙江省全域风速强度分别为23.5~50.9和32.6~68.9 m/s；台风影响下的杆塔综合脆弱性总体呈南高北低且与地形联系紧密的分布态势，脆弱性高值（>1）区域主要在浙中南和沿海地区；输电线路杆塔风险总体呈南高北低、沿海高内陆低的特点，局部差异性较大。应根据具体线路特点采取差异性较大的抗风策略。

基于浙江舟山和温州海岛地区获取的344份水产养殖家庭问卷调查数据和各利益相关者的访谈数据，使用混合数据的因子分析（FAMD）和主成分的层次聚类分析（HCPC），辨识海岛水产养殖家庭台风灾害脆弱性类型，揭示各脆弱性类型的特征，识别家庭脆弱性类型的判别指标，分析台风灾害及其他压力源对海岛渔业生态系统和水产养殖家庭经济脆弱性的影响。研究发现：1）海岛地区水产养殖业和水产养殖家庭呈现高经济脆弱性，大部分虾蟹贝混养类、藻类和贻贝类养殖家庭台风灾害损失严重。2）水产养殖家庭在暴露度、敏感性和适应能力方面的差异，导致家庭呈现3种不同的脆弱性类型及特征。3）家庭劳动力的不足、多次遭受台风灾害损失、基础设施不能充分满足需求是水产养殖家庭呈现台风灾害脆弱性的共同影响因素；风险暴露、养殖品种、家庭年均收入、户主年龄、教育程度、社会支持、采用适应策略的数量及成本-收益情况这些显著判别指标间的差异是形成不同脆弱性类型的关键。4）气候、生态环境、经济和市场、社会、制度和政策等方面的多重压力源相互作用产生累积效应，加剧了海岛地区渔业生态系统的脆弱性和家庭的社会经济脆弱性。

文章结合广东省巨灾保险的具体实践，详细介绍了台风巨灾指数保险的研发流程、数据和关键方法，回顾了2016—2023年期间广东省台风巨灾指数保险的应用情况，系统分析了现有保险方案的优势和特点，以及存在的问题和不足，并探讨了未来可能的改进方向。主要结论为：1）基于圆形巨灾框、采用台风强度等级作为赔付结构分层标准的台风巨灾指数保险具有方法简单、易于回算、数据易获取、结果客观透明等优点；2）台风巨灾指数保险具有理赔速度快、运营成本低、可有效规避道德风险等优势；3）现有台风巨灾指数保险方案在特定情形下基差风险较为明显，对气候变化背景下台风灾害事件的极端性以及单次台风事件影响多个地市等复杂情形考虑存在不足；4）未来可从更加深入全面分析台风灾害事件规律和特征、增加更多的物理参数、获取更为准确的台风强度等级概率分布等方向加以改进。