基于机器学习的热带气旋灾害等级评估模型构建及其活动特征分析

在全球变暖的背景下,热带气旋(TC)作为影响我国最严重的自然灾害之一,其活动特征及灾害损失评估研究受到了广泛关注。采用组合赋权和k-means等方法,分析了2000年以来登陆我国的TC及灾害损失特征,并构建了基于机器学习的TC灾害等级评估模型。结果表明:从总体趋势来看,登陆我国的TC频数在逐年减少,但登陆风速的最大值却在缓慢增加;广东、浙江、福建、广西受灾较为严重,但整体上全国综合灾情指数呈下降趋势;与传统的随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯算法相比,LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)在TC灾害评估中效果最佳,准确率值为0.91,其中致灾因子是模型中最关键的因素,其次是防灾减灾能力、暴露度和脆弱性指标。

南丰蜜橘高接金秋砂糖橘冻害的致灾机制与灾害等级指标

为了探究南丰蜜橘高接金秋砂糖橘冻害的致灾机制及灾害等级指标,以越冬期金秋砂糖橘嫁接枝条为试材,利用人工控温箱进行不同夜间低温处理(-5、-6、-7、-8、-9℃),以外界温度为对照,结合金秋砂糖橘形态特征观察和果园灾害调查结果,研究金秋砂糖橘冻害的致灾机制和灾害等级指标。结果表明,与对照相比,低温处理的金秋砂糖橘叶片发生卷曲,发黄、掉落、严重的干枯死亡;枝梢颜色变深、萎蔫、甚至干枯死亡。金秋砂糖橘冻害等级指标为:-6℃<日最低气温(Td)≤-5℃或≤-5℃(2 d)属轻度冻害;-7℃<日最低气温(Td)≤-6℃属中度冻害;-8℃<日最低气温(Td)≤-7℃属偏重冻害,-9℃≤日最低气温(Td)≤-8℃属严重冻害。根据冻害等级指标可评判冻害程度,研究结果可为柑橘灾害区划、预警、评估和防灾减灾提供科学参考。

基于灾害等级概念的电能质量综合评估新思路

为了使电能质量综合评估结果更具明确的意义,使供电公司和电力用户双方易于接受,提出了一种基于"灾害等级"概念的电能质量综合评估新理念。该评估理念以各种电能质量问题共同涉及的经济损失为线索,将电能质量引起的经济损失分为直接经济损失和间接经济损失。用电能质量灾害等级表示电能质量问题的严重程度,可将各种电能质量问题作为整体进行评估。评估基于对电能质量事件(即指标超标)的频次统计和损失估计。通过修改电能质量事件发生的频次来考察总体的损失,有助于确定电能质量治理的优先顺序。

灾害等级的综合评价

灾害等级被用来表示灾害所造成的社会损失大小。主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定权数,避免了主观随意性,因而是灾害等级综合评价的一种简单易行的有效方法。通过主成分分析,可以为减灾的分区和分级管理提供重要的理论依据。

一种灾害等级的区间数评估模型

由于灾害损失本身的复杂性及灾情统计方面存在的问题,利用区间数替代单一实数值作为灾害等级评估指标的输入更加符合实际。基于上述思路,提出了一种基于区间数的灾害等级评估新模型。首先,给出区间数距离的新定义,该定义能够充分利用区间数所携带的信息;然后,利用线性加权评价函数计算评估对象与评价标准之间的综合相对距离测度,评估对象隶属于综合距离测度最小值所对应的灾害等级。该模型建模过程思路清晰,物理意义明确,计算过程简捷,评估结论符合实际。最后,用实例说明模型的应用方法。

风暴潮灾害等级划分标准及适用性分析

风暴潮灾害分级是风暴潮灾害风险管理和灾害应急预案编制的理论基础。风暴潮灾害大小的分级应既能反映风暴潮本身强度的大小,也应包括风暴潮灾害造成的社会影响。风暴潮灾害分级包括危险性等级划分和灾情等级划分,国内目前还没有统一的风暴潮灾害分级标准。基于风暴潮致灾强度、风暴潮防御能力、灾害损失及发生频率4个方面,系统论述了风暴潮灾害不同等级的划分标准,并以浙江省为例进行了案例分析,对比分析了不同分级方法的适用性和局限性,最后对风暴潮灾害分级应考虑的因素进行了总结和探讨,提出了未来风暴潮灾害等级划分方法研究的重点。

公路边坡水毁灾害等级快速评估方法

通过对陕西、四川两省公路边坡水毁的调查分析,指出边坡水毁对公路交通的影响较大,是引发交通中断的一个主要原因。根据塌方量及其对交通的影响,提出了边坡失稳灾害的快速等级划分方法,为减灾救灾决策提供依据。将边坡灾害发生时间与暴雨的时间分布进行比较,认为公路边坡灾害与暴雨的关系密切。通过中长期天气预报预测区域公路边坡水毁时间、等级,通过短期降雨预报并结合公路边坡工况,可进行公路边坡的灾害预警。

森林病虫害灾害等级研究

根据森林病虫害灾害的特点 ,筛选出灾害等级划分的指标 ,构成森林病虫害灾害等级划分的指标体系 ,据此建立了灾害指标值的计算数学模型 。

基于熵权法的云南县域历史地震灾害等级评价

对1900—2016年云南省167次破坏性地震事件的灾害损失资料进行空间化处理,选取地震烈度面积、死亡人数、受伤人数、直接经济损失4个灾害损失指标,采用客观的灾害损失数据,运用熵权法确定指标的权重系数,划分5个等级评价云南省各县(区)历史地震灾害程度。结果表明:地震灾害较重的区域主要分布在滇西北的丽江市、大理州一带,滇西的德宏州北部地区,滇西南的普洱市西北部地区,滇南的玉溪市南部、红河州北部地区,滇中的楚雄市北部地区以及滇东北的昭通市一带。

灾害损失及灾害等级的确定

将灾害损失划分为属性指标和经济损失，将经济损失划分为财产损失、救灾费用和效益损失，将每种经济损失划分为内部经济损失和外部经济损失，在属性指标中考虑了损失持续时间的影响，还对灾害等级的定量计算方法进行了改进和完善．

公路崩塌灾害等级划分初步研究

崩塌灾害等级划分是进行灾情预测和制定应急预案的重要依据。不同领域由于研究目的、研究对象及研究方法等方面的差异,进行崩塌灾害等级划分时采用的主要指标及方法也各有不同。本文针对公路的特点,结合公路交通运输的实际情况,选择崩塌规模与交通量作为评估公路崩塌灾害灾情大小的主要参数和灾害等级划分指标。根据崩塌规模和交通量作用于公路的规律,通过理论研究,建立了崩塌灾害评估指标的分级标准。最终建立了公路崩塌灾害灾度计算公式,提出了以灾度大小作为公路崩塌灾害等级划分的标准。

灾害等级的灰色聚类分析

灰色聚类分析是灾害等级研究的一种简单易行的方法。本文利用灰色聚类分析的原理和方法来确定灾害的等级归属问题，避免了人为判断中的主观任意性。

灾害等级研究进展

对表示灾害等级的术语、因子、计算方法和分级等研究进展进行了全面的回顾和评价 ,提出了可比性、可操作性、可传递性三条原则和灾害等级研究的切实可行的建议。

基于熵权法的我国西部地区历史地震灾害等级划分

选取1990—2019年我国西部地区258次破坏性地震事件的灾害损失资料进行空间化处理,以每次地震烈度区的面积、死亡人数、受伤人数、直接经济损失等4个灾害损失量为指标,运用熵权法确定各指标的权重系数,划分我国西部地区各市(州)的5个历史地震灾害等级。结果表明,历史地震灾害极重的区域是四川省阿坝藏族羌族自治州、青海省玉树藏族自治州、云南省昭通市、新疆维吾尔自治区和田地区、云南省丽江市、新疆维吾尔自治区喀什地区、新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州、四川省雅安市、云南省楚雄彝族自治州;历史地震灾害严重的区域是青海省海南藏族自治州、新疆维吾尔自治区克孜勒苏柯尔克孜自治州、青海省甘孜藏族自治州、甘肃省定西市、内蒙古自治区巴彦淖尔市。

运用Fuzzy综合评判方法划分山区洪水灾害等级——以辽宁省东南山区为例

运用Fuzzy综合评判方法,依据山洪灾害五个主要损失指标,划分出辽宁省东南山区山洪灾害等级,使山洪灾害评估具有科学依据。

模糊集FScom在气象灾害等级评判中的应用

FScom集是具有三种否定:矛盾否定、对立否定以及中介否定的模糊集,对模糊信息的处理更具有实用性。给出一种基于FScom集的模糊综合评判方法的气象灾害等级评判体系,并在实例中讨论了该评判体系的应用。

青海省高速公路气象灾害等级预报方法研究

引言天气变化是影响路面摩擦性能,造成交通事故的最主要自然因素。影响青海道路交通的气象因子主要有雨雪、温度和大风。这些因子造成能见度下降,改变路面状况,引起路面摩擦系数变化,导致交通事故,雨雪是影响青海交通最主要的因素,其次是温度和风,

基于智能图像的大气污染灾害等级判定研究

针对当前大气污染灾害等级评价方法存在准确性和实时性差等问题,提出了基于智能图像的大气污染灾害等级鉴定方法。给出含噪大气污染图像,依据图像自身信号强度与噪声信号强度的差异性,利用噪声极值检测出图像中的噪声点。基于图像受到的噪声污染程度自适应选取不同尺寸图像滤波窗口,利用自适应中值滤波方式增强大气污染图像。将增强后的图像引入至大气污染灾害等级鉴定中,分别计算标准差、平均梯度、熵以及空间频率等能够反映大气污染图像变化的参数,并结合图像特征相似度衡量标准Canberra距离定义,构建大气污染灾害等级鉴定模型。将待鉴定大气污染图像代入模型中,并融合我国大气污染灾害等级判定标准,输出最终污染等级鉴定结果。实验结果表明,该方法污染等级鉴定准确率高,且具有较强地实时性。

自然灾害等级划分及灾情比较模型探讨

作者参照灰色关联分析方法，提出了一种自然灾害等级划分和灾情比较的模型。应用该模型，在计算出关联度后，很容易得到灾害分级和灾情比较的结果。此外，该模型对分级指标项数没有限制，故有很强的灵活性和实用性。最后。