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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。 相似文献
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降雪量和积雪深度的关系是降雪预报及相关科研工作中的重要参数,加密降雪资料的出现为分析这种关系提供了新的支持。利用2009—2011年冬季加密降雪资料并采用线性拟合方法,分析得出我国冬季积雪深度变化值和相应降雪量的比值大体为0.75 cm·mm-1,该比值随气温上升呈明显减小趋势,且有明显的地区差异,但未体现出显著的时间变化特征。降雪量和积雪深度的关系仍需深入分析,并需要更高质量降雪资料的支持,以便能应用到实际业务和科研工作中。 相似文献
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欧亚大陆积雪与亚洲季风关系研究进展 总被引:5,自引:1,他引:4
系统回顾了欧亚大陆积雪和亚洲季风之间联系的国内外研究进展,并对研究中存在的一些问题做出评述。积雪可以显著影响地表温度、土壤湿度以及地表辐射状况,从而影响亚洲夏季风的建立和发展。普遍认为,积雪增加会导致亚洲夏季风减弱或者爆发推迟,在众多诊断分析和模拟研究中都发现了这种积雪和季风的负相关关系。但这种关系是十分复杂的,不同区域的积雪以及雪盖或者雪深都对亚洲季风有不同的影响,而且积雪和季风之间的关系也存在年代际的变化。积雪和亚洲季风的联系还受到ENSO以及北大西洋涛动等因素的影响。目前的研究工作中,有关积雪和季风的关系以及积雪影响季风的机制和过程,还存在很多的分歧和疑问,有待于进一步的研究。 相似文献
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低矮房屋是受台风影响最为严重的房屋类型之一。从建筑构件可靠性的角度,利用蒙特卡洛方法模拟典型双坡屋面小青瓦砖木结构的低矮房屋(以下简称为"低矮房屋")不同构件对风速的易损性曲线,低矮房屋不同构件的大风易损性为:侧边屋檐迎风屋面屋脊侧边墙角背风屋面。从而构建了台风大风对低矮房屋倒损概率模型,量化风灾对低矮房屋的风险。利用全球灯光数据(DMSP/OLS)对地面粗糙度进行分类,分析不同地面粗糙度低矮房屋易损性的差异。基于我国精细化智能网格预报产品,预估了2017年13号台风天鸽低矮房屋风险等级,并与实际灾情进行检验。结果表明,该模型的预估结果与实际灾情在广东中西部较为吻合,但在广东东部沿海地区产生了一定范围的空报,可能是智能网格风速预报产品在台风东侧风速偏大所导致,其预估结果的TS评分为0.28,空报率为0.62,漏报率为0.48,模型能够在一定程度上预估风灾对低矮房屋的倒损风险。 相似文献