文章目录

摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究技术路线及章节安排

1.4 研究创新点

第二章 主要方法及数据来源

2.1 趋势分析方法

2.2 层次分析法

2.3 信息扩散方法

2.4 机器学习分类算法

2.5 数据来源

第三章 登陆华南台风灾害的趋势风险分析

3.1 华南地区台风频数变化趋势风险分析

3.2 华南地区极早、极晚台风趋势风险分析

3.3 台风登陆时长的趋势风险分析

3.4 登陆台风大风风险分析

3.5 登陆台风降水风险分析

3.6 本章小结

第四章 基于组合权重和机器学习算法的台风灾害预评估

4.1 华南台风灾害风险系统

4.2 承灾体的脆弱性指数和防灾减灾指数

    4.2.1 脆弱性指数

    4.2.2 防灾减灾指数

4.3 基于组合权重的华南台风风险指数

    4.3.1 权重确定

    4.3.2 基于组合权重的台风风险指数

4.4 基于机器学习分类算法的台风灾害预评估

4.5 本章小结

第五章 与月份和登陆地点有关的华南台风灾害动态风险评估

5.1 台风灾害动态风险评估模型

    5.1.1 台风灾害风险形式化模型

    5.1.2 与月份和登陆地点有关的台风灾害风险评估模型

    5.1.3 添加时间要素以修正评估模型

5.2 不同月份条件下华南台风灾害风险强度的概率分布

5.3 不同登陆地点条件下华南台风脆弱性函数

5.4 华南台风灾害的认知动态风险的计算

5.5 未添加时间要素的华南台风动态风险评估

5.6 本章小结

第六章 结论与展望

参考文献

攻读硕士期间主要研究成果

致谢

文章摘要:台风灾害是我国沿海地区的主要自然灾害之一,台风登陆可为地区带来充沛的降水量,缓解当地干旱,但同时,伴随登陆而来的还有狂风、暴雨以及风暴潮,台风大风和降水时常会引起房屋倒塌、山体滑坡、泥石流等次生灾害,威胁人们的生命财产安全,经济发展受到严重影响。其中,华南地区（在本文中是指广东省、广西壮族自治区和海南省）处于我国南部,南临南海和北部湾海域,容易受到来自太平洋的台风灾害影响,给当地人们的生活与生产带来比较大的威胁。为此,本文将以华南地区作为研究区域,基于历史的台风灾害数据、华南承灾体属性数据,对登陆台风的极端灾害进行趋势风险分析,并建立台风风险预评估和动态评估模型,实现华南台风灾情等级预评估和年度动态风险评估。本文的研究工作主要包括:（1）分析近年来登陆华南地区的台风极端灾害的风险趋势,预估未来的风险演变趋势。首先利用KS检验方法和一维信息扩散模型确定台风灾害各风险变量的概率分布,确定极端灾害的风险阈值;然后采用MK趋势分析方法探究华南台风极端灾害的历史风险趋势,利用R/S分析方法对台风极端灾害的未来演变趋势进行预估。分析结果表明,华南台风的极端大风与极端大雨风险在增长。（2）采用组合权重的思想构造华南台风风险指数,利用机器学习分类器实现台风风险等级的预评估。以主成分分析方法构造华南承灾体脆弱性指数和防灾减灾指数,再以主客观相结合的思想确定组合权重,通过风险公式实现台风风险的量化,建立华南台风风险预评估指标。对台风直接经济损失率去趋势化处理,并通过无监督聚类划分灾情等级,利用不同的机器学习分类器建立华南台风灾情等级预评估模型,通过选取独立的测试样本验证最适用于台风风险预评的机器学习分类器。结果表明,随机森林最适用于华南台风风险预评估。（3）建立以月份变化、登陆条件变化为背景的华南台风动态风险评估模型,考虑了风险系统的时间要素,以保证排除系统误差所带来的影响。首先采用一维信息扩散、二维信息矩阵确定出华南地区不同月份的台风风险强度概率分布情况、不同登陆地点下的台风脆弱性函数,然后对概率分布与脆弱性函数进行耦合,计算得出华南地区一年内不同月份、不同登陆条件下的台风风险分布情况。结果表明,一年中华南台风风险在7月和9月达到顶峰,在海南登陆的台风风险会更大。

文章关键词:

论文DOI:10.27037/d.cnki.ggxsc.2021.000466

论文分类号:P429;O212.1

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