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选取1949—2015年间对宁波市影响较大、灾情记录完整的58个台风样本,基于灾损数据,采用灰色关联分析法建立台风灾情关联度,选取台风灾害致灾因子、台风灾情综合关联度,利用BP神经网络建立台风灾情预估模型。结果表明,利用台风灾情关联度评估台风灾情大小合理可用,台风灾害致灾因子与灾情评价指标及台风灾情综合关联度间均存在一定的相关性,利用BP神经网络预估模型对台风灾情预估效果较好,其中训练样本、测试样本的模拟值与实际值相关系数分别达到0. 94、0. 865,均通过了0. 01信度的显著性检验,训练集、测试集灾情级别预报一致率为85. 3%、77. 8%,相关研究成果可为政府决策部门的抗台减灾工作提供科学依据。 相似文献
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基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表明:模型训练样本及测试样本的分类准确率均在90%以上,致灾因子(降水情况)是最主要的解释变量,重要性从大到小依次是前10 d降水距平百分率、过程最大日雨量、最大小时雨量和短时强降水频次。应用智能网格降水产品对广西地区近两年的暴雨灾害过程进行回报试验,准确率超过70%。 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(5)
利用2007—2013年安徽省闪电定位资料和蚌埠地区雷电灾害资料,选取安徽省蚌埠地区36个致灾雷电样本作为建模样本,采用全球预报系统GFS(Global Forecasting System)模式的强对流参数作为预报因子,利用Logistic回归法建立了蚌埠地区4种类型致灾雷电的预报模型。结果表明:CAPE、LFTX和PW共3个参数可作为蚌埠地区致灾雷电预报的指标;建立的4种类型致灾雷电模型的预报效果较好,其中08—14时雷电预报模型的总体预报准确率最高,可达83.00%。当雷电预报模型输出概率偏高且超过0.7时,4种致灾雷电预报模型的预报技巧评分最高,且预报准确率最高,失误率和虚警率较低,预报效果较好。夏季致灾雷电预报模型的整体预报效果较好,平均预报准确率达82.20%,特别是在雷电发生的密集地区,预报出了雷电的高概率分布。 相似文献
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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。 相似文献
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文中从台风灾害的致灾危险性和承灾体脆弱性两方面选取评价指标,利用最小鉴别信息原理计算组合权重,采用模糊数学方法得到台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价指数。基于云模型和风险矩阵,构建一个新的台风灾害等级评估模型。以1984—2016年登陆华南的50个台风为例,对华南台风灾害风险进行综合等级评估,结果与实际相符。与基于云模型—权重分配、模糊数学的台风灾害综合风险等级评估模型的结果进行比较,发现基于云模型—风险矩阵的台风灾害综合等级评估模型,不仅利用了云模型的优点,充分考虑了台风灾害的模糊性和随机性,还利用风险矩阵合成了台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价结果,比单一的模糊数学模型更合理可靠,在一定程度上也比云模型—权重分配模型结果更符合实际。 相似文献
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利用河北省1984～2014年142个国家气象站的降水资料和历史灾情,以房屋为承灾体,基于优势分析法确定致灾因子的影响权重,构建暴雨综合致灾指数模型。以影响环境脆弱性的要素为指标,运用K-mean聚类分析法将河北省分成5个区域,采用指数函数拟合房屋损失与综合致灾指数的关系,反推出各个类型区不同灾情等级对应的综合致灾指数阈值,并通过2015～2019年的124个灾情案例进行验证。结果表明:河北省暴雨造成的房屋灾情事件发生次数总体呈现出北多南少的特征,北部山区普遍在10次以上。致灾因子中过程总雨量的影响权重最大,为68%,最大日降水量、持续日数、过程最大小时雨强所占权重分别为22%、6%和4%。模拟灾情的最佳等级分割点为损坏房屋1180、335、235间,此时模拟灾情等级与实际灾情等级一致的比例最高（67.4%）。阈值检验中,2015～2019年灾情案例的准确率为69.8%,轻度灾情等级的准确率最高。 相似文献
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选取2000-2006年影响浙江省的20个台风所造成的灾害进行分析, 采用模糊数学原理和方法建立评估模型, 在考虑台风本身自然灾变因素的基础上加入了致灾的社会、经济因素, 组合成10个灾害影响因子输入模型, 计算出台风综合评价指数, 并利用数理统计分析方法将台风灾后的死亡人数、受伤人数和直接经济损失折算成规范化指数---灾级指数, 用来表示实际灾情, 并客观地将两指数划分为特别重大、重大、较重、一般4个等级, 分别得到两指数各自的轻重灾害判据。对比分析表明:该灾害评估模型具有较高的拟合率, 全部个例的两指数同级率达到了90 %, 错报等级也仅差一级, 能够较好地评价和预测台风可能造成的损失程度, 将其应用到应急管理中, 可为台风防灾减灾工作提供决策支持。 相似文献
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2016年9月28日,台风"鲇鱼"造成的强降水在浙江和福建引发多起地质灾害,造成严重人员伤亡和财产损失。利用中国气象局气象灾害管理系统和中国地质环境监测院提供的灾情资料,结合加密自动站降水观测、多源降水预报、承灾体脆弱性和暴露度等信息分析致灾因子,定量检验中央气象台地质灾害气象风险模型性能,并对格点化定量降水预报产品使用进行了讨论。结果表明:降水是本次地质灾害过程的主要致灾因子;国家级地质灾害气象风险预警产品命中率和漏报率分别为67.8%和11.1%,各项定量检验指标均优于客观模型;第二代中央气象台地质灾害气象风险模型预报命中率高于第一代模型的原因可能是其引入了高分辨率的地理学信息,第一代模型在地质灾害易发区出现特大暴雨时,有直接预报最高风险等级的缺陷,此外两代模型均存在明显空报现象;格点化定量降水预报产品能定点、定量地预报降水,相比主观降水等级落区预报更适用于地质灾害气象风险预警业务,但使用时需要注意其可能在一些地形复杂区域存在局限性。本检验结果只是针对一次台风过程得出的,还需要更多的个例分析和统计检验以确定结论是否具有普遍规律。 相似文献
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复共线性关系对逐步回归预报方程的影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对气象预报中常用的逐步回归预报建模方法,由于没有直接考虑筛选出的预报因子之间可能存在复共线性关系会影响气象预报方程的预报性能问题,提出了在初选的大量气象预报因子(自变量)中,采用条件数计算分析方法,选择复共线性关系小的预报因子组合建立预报模型的方法.以重要气象灾害的预报难点--台风预报为例,用大样本分别建立了12个台风移动经度、纬度的条件数预报方程和逐步回归预报方程.对比分析结果表明,由于条件数计算分析有效控制了预报因子间的复共线性关系,因此,在相同的预报因子(自变量)和预报对象(因变量)条件下,分月建立的条件数台风移动路径预报方程,虽然历史建模样本的拟合精度略低于逐步回归预报方程,但是对独立样本的预报精度明显提高,其中7、8和9月条件数预报方程的预报误差平均为153.9 km,而相应的逐步回归预报误差平均为229.2 km,两者相差75.3 km.进一步研究发现,在F值分别取1.0、2.0和3.0的情况下,建立的台风移动路径的逐步回归预报方程,其预报误差也明显大于条件数预报方程.另外,由于预报因子组合的复共线性的影响,逐步回归方程还出现了在个别点预报误差极大的不合理情况. 相似文献
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针对影响台风强度前期预报因子较多以及因子的非线性变化特点,首先采用逐步回归方法筛选出部分预报因子,再利用核主成分分析方法在剩余的预报因子中提取包含了原数据较多信息的核主成分与前期选入的预报因子共同作为模型输入.进一步考虑到神经网络集合预报中个体的准确性和差异性的权衡问题,在不同的初始条件下生成若干组神经网络,分别选择每组中性能最优的个体,建立了一种新的非线性神经网络集合预报模型.最后以西北太平洋海域2001-2010年5-10月的台风强度为研究对象进行了预报试验.结果表明,这种神经网络集合预报模型的预报结果符合实际应用的要求,其预报平均绝对误差明显小于同等条件下的神经网络方法和逐步回归预报方法. 相似文献
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依据灾害学原理,利用1952—2011年北京历史冰雪灾情资料分析构建了冰雪灾害对北京城市交通运行的预警评估指标体系:发生时间、冰雪强度、交通脆弱度、预警能力和减灾能力,利用层次分析法构建了城市冰雪灾害预警评估模型和评判标准,并对北京历史上38次冰雪灾害事件进行了影响评估及研究分析。研究结果表明:各预警评估因子对冰雪灾害影响贡献的权重分别为冰雪强度0.4404、交通脆弱度0.2789、减灾能力0.1797、发生时间0.05264、预警能力0.0484,建立的预警评估模型准确率达76%。冰雪强度不再是唯一的决定性因子,而是与城市化背景下的多种因素共同决定着冰雪灾害对北京城市交通运行的影响程度。 相似文献
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基于GIS的广东省台风灾害风险性评价 总被引：3，自引：2，他引：3
为有效评价广东省台风灾害风险性,基于自然灾害风险性评价理论及方法和地理信息系统(GIS)相关技术,利用灾害及社会经济统计数据、遥感地图数据和其它地理数据,选择灾害危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力为评价指标,运用提出的TFN-AHP-EW主客观赋权法求取各评价指标相关因子的权重,建立广东省台风灾害风险性评价模型。结果表明:广东省台风灾害风险程度区域差异明显,风险性较高的地区为广东省南部沿海地区如湛江、珠海、汕尾;风险较低的地区是广东省北部地区如清远、韶关等地。 相似文献
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非对称的非绝热加热对热带气旋移动影响的数值研究 总被引：18，自引：3，他引：15
采用中尺度数值模式（MM4）,以9414号台风为个例,应用卫星资料,引入非对称的非绝热加热,讨论其对9414号台风移动的影响。计算结果表明,引入与实况吻合的非对称非绝热加热分布后,该台风的路径预报和降水预报有明显改进,若同时考虑台风范围初始水汽场的非对称分布,这种改进作用尤为明显。从业务应用考虑,还构造了几种典型的螺旋状结构的非绝热加热计算方案引入模式的热力过程中,结果表明:不同螺旋状结构的加热分布对台风的移动有不同的影响,当选择与实况云系分布相近的螺旋状结构时,也可提高台风路径预报正确率,可应用于业务模式。 相似文献
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考虑到台风气象服务效益影响因子的复杂性,利用2000—2015年海南省台风灾害损失数据和防御台风灾害行为效益评估三级指标体系调查问卷的统计数据,着重考虑防台减灾中政府组织领导、部门联防、公众防御能力、气象服务水平及不可避免损失因子,基于逆推算法构建了海南省台风气象服务效益评估模型,从防台减灾总效益中分离出其中的气象服务效益,实现了海南省台风气象服务效益的客观化定量化评估。结果表明:海南省台风灾害气象服务效益占台风直接经济损失的14%～49%,这与台风灾害过程中不可避免损失因子密切相关;2000—2015年海南台风灾害气象服务效益和台风直接经济损失均处于增长的态势,这表明当地社会经济的快速发展一定程度上使台风直接经济损失增长,同时伴随政府决策、部门联防、公众防御及气象服务能力的不断增强,气象服务效益将得到提升;台风气象服务效益与台风直接经济损失具有极高的相关性,一定程度上表明了当台风灾害影响较重时,气象服务显得尤其重要。 相似文献