自然灾害韧弹性社会的理论范式   总被引：3，自引：0，他引：3  

吴绍洪  高江波  韦炳干  张继权  郭桂桢  王军  邓浩宇  刘路路  贺山峰  许尔琪 《地理学报》2021,76(5):1136-1147

全球环境变化和经济快速发展导致自然灾害的增加,已经成为现代人类社会最严重的环境问题之一。面对自然灾害风险防控的严峻形势,人类社会必须建设得足够强大,以应对可能发生的自然灾害风险。在提出“构筑自然灾害韧弹性社会减轻自然灾害风险”的基础上,本文重点分析韧弹性的确切涵义,通过综合灾害防御、损害恢复和应急管控,诠释自然灾害韧弹性社会的内涵、组分和结构;建立自然灾害韧弹性社会的指标体系和定量表征方法,评估案例区自然灾害韧弹性社会的状况;进而针对城乡差异设计建设自然灾害韧弹性社会的途径。依此,系统性地构建了包括概念—结构—指标—途径的自然灾害韧弹性社会理论范式。建设自然灾害韧弹性社会是人类的必然选择,这与社会经济可持续发展高度一致。研究旨在推动综合应对自然灾害风险,探索建设“更强、更安全、更持续”的自然灾害韧弹性社会途径,支撑国家防灾减灾战略转变、实施“关键领域与薄弱环节九大工程”。  相似文献   

台风风暴潮情景构建与时空推演     

饶文利  罗年学 《地球信息科学学报》2020,22(2):187-197

因台风风暴潮的突发性、情景演变时间的连续性和路径的不确定性,导致应急决策者在应急救援中难以做出正确决策,针对这一现状,将“情景—应对”应用在台风风暴潮应急决策中。本文在分析台风风暴潮情景、情景要素的概念模型基础上,首先通过资料搜集、属性识别等方法提取关键情景要素,采用框架表示法构建情景;然后分析台风风暴潮情景演变规律及演变路径;其次通过动态贝叶斯网络法构建台风风暴潮动态情景网络;最后利用先验概率与条件概率计算情景状态概率,实现了台风风暴潮的关键情景推演。本文以2018年9月16日11时至17时山竹台风对广东省沿海城市影响为例,演示了台风风暴潮的情景推演流程及关键技术。实证分析结果表明,溃堤、海水倒灌、洪水、滑坡发生的概率分别为85%、81%、74%、54%,验证了情景推演在风暴潮中应用的合理性。  相似文献   

耦合长期预报的跨流域引水受水水库调度模型          下载免费PDF全文

卢迪  周如瑞  周惠成  彭勇 《水科学进展》2016,27(3):458-466

为提高跨流域引水工程受水水库引水有效性,研究了耦合长期径流预报信息的跨流域引水受水水库调度模型。首先选取汛期径流预报信息,采用径流预报概率修正先验概率来描述径流的不确定性,建立了贝叶斯随机动态规划模型(BSDP-LTF)。然后将模型应用于碧流河水库,并与仅考虑径流相关的随机动态规划模型(SDP-I)、仅考虑长期预报信息的随机动态规划模型(SDP-LTF)进行比较。比较结果得出在供水保证率基本一致且不增加调度风险的情况下,BSDP-LTF模型相比SDP-I、SDP-LTF模型,可分别减少引水8.2%、4.1%。表明贝叶斯随机动态规划模型BSDP-LTF有效改进了径流描述,提高了跨流域引水的有效性。  相似文献   

基于IBUNE方法的水文模型不确定性分析          下载免费PDF全文

贺颖庆  任立良  李彬权 《水文》2016,36(2):23-27

在贝叶斯理论框架下,根据一种可结合多个水文模型给出模拟或预报结果的IBUNE方法探讨了水文模型的输入、参数以及结构的不确定性问题。将SCEM-UA算法和EM算法嵌入新安江和TOPMODEL水文模型用于参数优化和模型平均,进而将输入与参数的综合不确定性处理后得到的预报量后验分布进行多模型综合,据此对水文模型的不确定性及其对水文模拟结果的影响进行评价。以湖南洣水流域龙家山水文站以上集水区域为例进行了应用研究,结果表明,IBUNE方法能够有效估计水文模型的不确定性,并能给出合理的概率预报区间。  相似文献   

Nonparametric Estimation of Undrained Shear Strength for Normally Consolidated Clays     

Iok-Tong Ng  Ka-Veng Yuen  Le Dong 《Marine Georesources & Geotechnology》2016,34(2):127-137

For decades, various well-known empirical correlations have been established and commonly used to estimate the undrained shear strength of normally consolidated clays in geotechnical practice. However, there are still many contradictory cases regarding the validity of these correlations, so their applicability and reliability are questionable. In this study, an extensive geotechnical database for normally consolidated clays has been compiled. Next, a Bayesian nonparametric method is exploited to identify the most critical soil index properties in inferring the undrained shear strength and a new predictive model is proposed. Finally, the performance of the proposed predictive model is assessed and compared with two well-known correlations using an independent testing database. It confirms that the proposed model not only possesses high predictability, but also provides superior performance over other existing empirical correlations.  相似文献   

基于SMOS卫星数据的海表面盐度模型     

赵红  王成杰 《海洋技术学报》2016,(1):15-22

海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法.目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品.但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低.文中利用“东方红2号”科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估.经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu.此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法.  相似文献   

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究     

薛志祥  余旭初  张鹏强  谭熊  魏祥坡 《测绘科学技术学报》2016,(4):426-430

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。  相似文献   

地理学研究范式的思考   总被引：16，自引：3，他引：13  

宋长青 《地理科学进展》2016,35(1):1-3

地理学主要关注陆地表层自然和人文要素的空间分异规律研究,针对这一复杂系统的不同问题应该选择不同的研究方式。本文在思考以往地理学研究方式的基础上,将地理学研究范式概括为：地理经验科学研究范式、地理实证科学研究范式、地理系统科学研究范式和地理大数据研究范式。对不同地理科学问题应选取不同的范式加以研究,对有些复杂科学问题应采用多种研究范式加以解决。  相似文献   

A hybrid Bayesian back‐propagation neural network approach to multivariate modelling     

C. G. Chua  A. T. C. Goh 《国际地质力学数值与分析法杂志》2003,27(8):651-667

There is growing interest in the use of back‐propagation neural networks to model non‐linear multivariate problems in geotehnical engineering. To overcome the shortcomings of the conventional back‐propagation neural network, such as overfitting, where the neural network learns the spurious details and noise in the training examples, a hybrid back‐propagation algorithm has been developed. The method utilizes the genetic algorithms search technique and the Bayesian neural network methodology. The genetic algorithms enhance the stochastic search to locate the global minima for the neural network model. The Bayesian inference procedures essentially provide better generalization and a statistical approach to deal with data uncertainty in comparison with the conventional back‐propagation. The uncertainty of data can be indicated using error bars. Two examples are presented to demonstrate the convergence and generalization capabilities of this hybrid algorithm. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

Seismic characterization of reservoirs with multiple fracture sets using velocity and attenuation anisotropy data     

Aamir Ali  Morten Jakobsen 《Journal of Applied Geophysics》2011,75(3):590-602

Knowledge about the spatial distribution of the fracture density and the azimuthal fracture orientation can greatly help in optimizing production from fractured reservoirs. Frequency-dependent seismic velocity and attenuation anisotropy data contain information about the fractures present in the reservoir. In this study, we use the measurements of velocity and attenuation anisotropy data corresponding to different seismic frequencies and azimuths to infer information about the multiple fracture sets present in the reservoir. We consider a reservoir model with two sets of vertical fractures characterized by unknown azimuthal fracture orientations and fracture densities. Frequency-dependent seismic velocity and attenuation anisotropy data is computed using the effective viscoelastic stiffness tensor and solving the Christoffel equation. A Bayesian inversion method is then applied to measurements of velocity and attenuation anisotropy data corresponding to different seismic frequencies and azimuth to estimate the azimuthal fracture orientations and the fracture densities, as well as their uncertainties. Our numerical examples suggest that velocity anisotropy data alone cannot recover the unknown fracture parameters. However, an improved estimation of the unknown fracture parameters can be obtained by joint inversion of velocity and attenuation anisotropy data.  相似文献