基于机器学习算法的县域台风灾害损失风险评估

基于2008—2019年我国台风县(区)灾情的直接经济损失数据,根据经济损失率将台风灾害经济损失风险分为五类,考虑台风灾害的致灾因子和孕灾环境因子共选取10个解释变量,采用五种经典的机器学习算法,包括支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、AdaBoost、XGBoost(Extreme Gradient Boosting Machine)和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine),分别构建台风灾害经济损失风险评估模型,选出准确率最高的模型,应用于经典台风过程并进行检验评估。结果表明:基于RF算法的台风灾害经济损失风险模型的准确率最高;利用RF、XGBoost、LightGBM、AdaBoost和SVM算法构建模型的准确率依次为0.69、0.63、0.62、0.45和0.41。选择RF算法构建的台风灾害经济损失风险模型的解释变量表明,致灾因子是最主要的解释变量,其中,降雨导致损失的重要性超过风速。该模型在训练集和测试集上对风险分类的TS评分为0.55和0.51,但对每种风险类别的辨别能力存在差异,对于最低风险和最高风险的分类效果较好,对于较高风险和中等风险的分类能力不足。利用该模型对2017年第13号台风“天鸽”的经济损失进行检验评估,评估结果与实际台风灾害经济损失的风险等级较一致,各风险等级的准确率均达到0.7以上,TS评分在0.58以上,空报率和漏报率分别在0.31和0.25以下。      

基于信息扩散方法的中国西北地区春季沙尘暴灾害风险分析

通过收集大量沙尘暴灾情资料,整理出我国西北地区春季沙尘暴造成的经济损失及农业损失数据,采用基于信息扩散理论的风险评估方法对因灾造成的经济和农业损失风险分别进行了分析.结果表明:①在春季沙尘暴发生日数总体减少的气候背景下,沙尘暴造成的经济和农业损失均呈现出上升的趋势.②经济损失风险高值区主要分布在阿拉善、锡林郭勒、塔里木、阿勒泰、塔城及吐鲁番地区.农业损失风险高值区主要分布在吐鲁番、阿克苏、和田、瓜州、阿拉善地区.     

基于信息扩散理论的四川盆地农业旱灾风险评估

采用四川盆地农业旱灾灾情资料数据,基于信息扩散理论,研究了不同风险水平下的农业旱灾发生的概率及其分布,并对四川盆地的农业旱灾风险进行区划。结果表明:正态信息扩散方法可以较好地拟合农业旱灾受灾率的风险分布。与20世纪末相比,21世纪初四川盆地的眉山、重庆等地区发生受灾率xi≥10%和xi≥40%的农业旱灾风险增加。以受灾率xi≥5%和xi≥40%的超越概率作为农业旱灾风险区划阈值,四川盆地农业旱灾风险表现出区域性差异,农业干旱灾害高风险区位于巴中、中江、泸县等地区;西部地区发生农业干旱灾害的风险较小,与该地区丰富的降水量以及平原地形有关。该风险区划结果较为合理,可为当地政府防范农业旱灾提供决策依据。     

基于不同重现期的南沙港区台风灾害风险评估

台风是对港口威胁最大、影响最广而评估难度最高的自然灾害之一,港口台风灾损评估对于国际大港密布的中国尤其重要。利用1997—2015年的台风气象观测资料及广州市南沙港区资产分布统计数据,采用国际减灾战略评估模型,重点测算致灾因子危险性和承灾体脆弱性,评估不同重现期下南沙港区台风灾害风险的分布特征和经济灾损状况。评估结果显示,南沙港区的台风风险水平呈现出空间非均衡性,二、三期工程风险水平较一期工程更高;当遇重现期50 a以下台风时,港区经济灾损较小,一旦超过100 a一遇等级,则可形成巨灾;港区不同部位的风险水平差异明显,其中供油、通信、空箱、给水、消防的风险水平偏高;在不考虑易损性前提下,500 a一遇台风可导致经济灾损达1.404亿美元。基于PGIS法将本地风险知识应用到GIS软件中,开展多种情景下南沙港区台风灾害风险评估的方法,可移植到其他港口的各类气象灾害损失研究。      

基于信息扩散理论的气象灾害风险评价方法

探讨了以灾害样本为集值的基于信息扩散的模糊数学理论模型的气象灾害风险评价方法,利用西北五省区主要农作物旱灾面积资料,对西北农业旱灾进行风险评价实例分析,通过比较表明西北农业受旱指数,成灾指数发生灾损的概率风险估计值与实际农业旱灾较吻合,该方法对灾害样本少以及小区域范围的灾害风险评价也较适合。     

宁波市台风灾情评估和基于层次分析法的风险评估

筛选了1956—2016年间对宁波地区影响大、具有较完整灾情记录的台风个例30个,分析了台风灾情特征,并进行灾情评估;利用模糊算法和层次分析法,建立宁波地区台风风险评估模型。结果表明:近年来台风导致的死亡人数、倒塌房屋数量、水利和农作物受灾呈下降趋势;但是经济损失越来越大,浙江登陆台风造成养殖业的损失也有增大趋势。实际灾情指数(ADI)达到1级特重的台风有4个,达到2级(严重)及以上的有9个,ADI总体呈减小趋势。风险评估指数(RAI)与实际灾情指数(ADI)的相关系数为0.78,二者等级的一致率为73%;不一致的样本中,2000年之前风险评估等级小于灾情等级,2000年之后风险评估等级大于灾情等级。风险评估指数RAI和直接经济损失率的相关系数为0.7。业务中,可根据风险评估模型计算即将影响台风的RAI,利用直接经济损失率与RAI的拟合方程或者相近RAI的历史台风,估算其可能造成的经济损失。      

基于信息扩散理论的水产养殖灾害风险评价

以基于信息扩散理论的模糊数学模型的灾害评价方法，利用防城港市近十多年水产养殖的气象灾害资料，对其进行灾害风险分析，通过分析，揭示水产养殖业气象灾害的特点、发生规律等。     

基于县域尺度的汉中市暴雨灾害旅游风险评估

基于灾害系统、公共安全三角形模型等理论,以汉中市11个县区为研究对象,将暴雨灾害旅游风险作为一个复合系统,选取致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力四个指标,通过引入距离函数概念,运用层次分析-熵权组合赋权法,构建了涵盖14个因子的暴雨灾害旅游风险评估模型,系统分析了汉中市11个县区的暴雨灾害旅游风险程度,并据此开展了风险区划。结果表明：宁强、镇巴和佛坪县暴雨灾害旅游风险等级处于1级,为高风险区域;略阳和勉县次之,风险等级处于2级;南郑、洋县风险等级为3级;城固、留坝、西乡和汉台风险等级4级,为低风险区。该结果可作为划定汉中市暴雨灾害旅游风险区划及绘制风险区划图的依据。     

基于信息扩散理论的热带气旋灾害风险评价

利用广西沿海地区1991～2003年的热带气旋灾情资料,应用基于信息扩散理论的模糊数学方法,对广西沿海热带气旋灾害风险进行研究,得到不同灾害等级的风险水平,比较表明,概率风险理论估算值与实际灾害情况比较吻合,该方法为热带气旋灾害风险评价提供了一种有效的途径.     

杭州市台风暴雨洪涝灾害风险区划与评价

根据1960—2009年杭州市7个县市区的台风降水资料,结合杭州市的社会经济与自然地理要素,构建一个集致灾因子、孕灾环境、承灾体及防灾能力为一体的区域台风暴雨洪涝灾害风险评价模型。通过GIS空间分析技术实现各评价指标的栅格化,并利用模糊综合评价方法。编制以100 m×100 m栅格为基本评价单元的杭州市台风暴雨洪涝灾害风险区划图。将杭州市域划分为高、次高、中等、次低和低的5级风险。区划结果表明：杭州市台风暴雨洪涝灾害风险从西南至东北呈递增趋势。萧山区、余杭市及杭州主城区等沿海平原区,风险等级相对较高;而建德市、淳安县等中西部山地丘陵区,风险等级略低。     

我国公路低能见度灾害风险评估与区划研究

基于1980—2014年国家地面气象站的能见度观测资料以及社会经济、交通灾情数据信息,采用层次分析法、专家打分法和熵权法,建立了我国主要公路低能见度灾害风险的评估指标体系和权重,开展了我国主要公路低能见度灾害风险区划研究。研究结果表明:我国主要公路低能见度灾害风险分布总体呈东部及新疆北部和南疆盆地部分地区高、中西部大部地区低的趋势;采用层次分析法开展公路低能见度灾害风险评估,能有效减少主观因素的影响,增加评估结果的科学性和合理性。     

基于信息分配理论的云南干旱风险评估

建立以Thornthwaite干燥度指数为主、自定义的有效降水指数为辅的干旱综合指数,用1959-2005年云南省125个气象站资料,分5个时段基于模糊信息分配理论和超越极限概率原理,对云南干旱风险进行评估.结果表明:云南省每年1-3月出现干旱灾害的风险最大,大部分地区干旱概率为60%～100%、重旱概率为20%～60%(部分地区甚至达90%);11-12月干旱风险次之,大部分地区干旱概率为30%～60%、重旱概率为20%～60%;6-8月云南省基本上没有出现干旱的风险;9-10月全省各地干旱概率小于5%,重旱的风险基本没有;4-6月上旬约一半的地区干旱概率为10%～20%、有29%的地区为20%～40%、有21%的地区为40%～80%,重旱的风险小于5%.     

基于FloodArea模型的成都主城区内涝风险评估

本文以成都主城区为例,运用气象数据、地理信息数据、社会经济统计数据及内涝灾情资料,通过多种常用分布函数的对比,选出重现期降水估算的最优函数,采用Pilgrim & Cordery法推求研究区的小时雨型,然后结合改进的基于FloodArea内涝模型,开展了24 h历时20、30、50、100 a一遇降水情景内涝模拟,并利用修订的内涝公路风险等级标准和财产损失曲线,探讨100 a一遇降水情景下内涝交通风险等级和居民室内财产损失风险。结果表明：①GEV（Generalized Extreme Value Distribution）分布函数是成都主城区重现期降水估算的最优函数;主城区24 h历时小时雨型呈双峰型, 且峰值出现在降水过程前部。②基于FloodArea模型,通过对输入数据或参数的改进,能够较好模拟城市内涝空间分布;各降水情景模拟结果显示高新南区、高新西区、青羊区内涝淹没范围占比相较其他地区偏高。③24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成成都主城区86.1%公路长度占比出行困难,其中一级风险公路长度占比为105%,二、三级风险公路长度占比分别为27.5%、28.4%,成华区内涝公路风险最高。④24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成居民室内财产潜在损失约占主城区GDP（Gross Domestic Product）的0.8%,其中武侯区财产损失风险最大,潜在损失占其GDP的1.6%。     

我国东北地区玉米冷害风险评估

根据年平均寒积温水平,将东北地区的玉米冷害分成4个区域。在分析各冷害区域年寒积温距平与年减产率关系的基础上,确定东北地区各地无冷害影响年、一般冷害年、严重冷害年的年寒积温距平指标。将危险度、脆弱度和暴露度作为冷害风险的评估因子,建立了冷害风险评估指标体系,并应用层次分析法对各指标赋予权重。建立了冷害危险度与年平均寒积温的回归方程,利用地理因子构建了年平均寒积温空间格点化模型,应用地理信息系统推算东北地区玉米冷害危险度,由危险度、脆弱度和暴露度得到我国东北地区玉米冷害风险指数,并开展风险评估。结果表明:东北地区的玉米冷害风险空间分布呈北侧和南部低、东部中等、西部高,松嫩平原东北部和西北部以及吉林省中北部主要为较高或高风险区,三江平原主要为中等风险区,黑龙江省北部、吉林省东南部和辽宁省主要为较低或低风险区。     

基于信息扩散理论的长江中下游地区高温热害风险分析

基于长江中下游地区85个站点1961—2008年水稻减产率,采用基于信息扩散理论的信息分配方法,研究长江中下游地区水稻高温热害风险的年代际变化和空间分布。结果表明,20世纪60年代风险值相对较小,高温热害发生较少,2000年以后风险值较大,灾情较重,高温热害风险的变化呈增加的趋势。发生高温热害风险较大的地区主要位于研究区的安徽、浙江、湖北西部和东部以及江西东北部和中部地区。其中,浙江丽水和湖北宜昌地区风险值都超过了0．25;江苏东南部、湖南西南和东北部地区属于高温热害风险较低的地区。     

基于GIS的河南省洪涝灾害风险评估与区划研究

在分析洪灾形成的各主要因子的基础上,提出了基于地理信息系统(GIS)的洪灾风险评估指标模型。在对指标体系赋予权重的基础上结合GIS进行洪涝灾害风险评估和区划分析,结合河南省具体情况,以降雨、地形和区域社会经济易损性为主要指标,得出河南省洪灾风险综合区划图,既有赋予权重后的准确性又有GIS区划图的一目了然,具有一定的理论和实践意义。从所得到的洪涝灾害风险区划图可以看出,信阳、驻马店、周口大部分地区由于降水较多和社会易损性影响度较大,发生洪涝的风险最大,焦作、郑州、开封和安阳、濮阳的部分地区,由于处于黄河流域发生洪涝的可能也较大,其他地区发生洪涝可能性不大。     

中国低温雨雪冰冻灾害危险性评估与区划

利用1960-2009年全国542个站点的常规气象观测资料,从灾害成因角度筛选评估指标,建立灾害危险性评估的气象指标体系,基于不同强度频率的评估思路构建综合危险性指数,对中国低温雨雪冰冻灾害危险性进行评估和区划.结果表明:(1)中国大部地区属于低危险区,高危险区主要集中于黑龙江—吉林—辽宁东部—内蒙古东部、新疆北部、青海南部—西藏东北部—甘肃南部.南方绝大部分地区均处于极低危险区.(2)南方地区内部相对高危险区主要集中在四川中南部—云南东北部—贵州西部、湖南东部、安徽南部—江西北部、河南北部.(3)高危险区的分布与地形、纬度均有着密切的关系.