基于大数据分析的台风灾害经济风险评估
风情大数据下台风路径误差分析及预报效果评估
风情大数据下台风路径误差分析及预报效果评估黎婷;陈亮;叶永;洪振杰【摘要】针对台风路径预报准确度评估问题,应用中、美、日、韩四国对2016年西北太平洋生成的26个台风的路径预报数据,计算各国气象机构24 h、48 h、72 h、96 h、120 h台风路径预报误差数值.利用层次分析法(AHP),以各预报时长台风路径误差为判断准则,构建台风路径预报效果评估模型,并对各国台风路径预报效果的总体实力进行综合评估.结果表明,2016年台风路径预报效果最好的是日本,其次为中国、美国、韩国.【期刊名称】《宜宾学院学报》【年(卷),期】2018(018)006【总页数】5页(P95-99)【关键词】台风路径;误差分析;层次分析法;综合评估【作者】黎婷;陈亮;叶永;洪振杰【作者单位】温州大学数理与电子信息工程学院,浙江温州325035;温州大学数理与电子信息工程学院,浙江温州325035;温州大学数理与电子信息工程学院,浙江温州325035;温州大学数理与电子信息工程学院,浙江温州325035【正文语种】中文【中图分类】P413;O29随着大数据时代的来临，数值预报模式和其他统计动力客观预报模式的发展和改进，台风业务的路径预报能力有了很大的提高[1].由于大气初值和数值模式中物理过程存在着不确定性的事实，决定了台风系统是一个高度非线性的系统，虽然在一定条件下可以证明某些线性微分方程组稳定格式的数值解，能够近似表示相应的微分方程的真解，但对于非线性系统来说，即使有时候数值解是计算稳定的，但却与真解毫无相似之处，因此台风路径的误差分析和台风路径探测的精准度和预报准确率仍有待进一步认识和提高.国内学者对台风路径业务预报误差做了很多分析研究[2-5].余锦华等[6]根据陈联寿等[7]的台风路径分类思路，比较了2005-2009年西北太平洋各类型台风的路径预报误差，对认识台风路径特征，提高台风路径预报水平起到了积极作用.近年来层次分析法作为一种分层次指标权重定量评价决策方法已经被应用到各个领域[8-13]，在气象领域相关的评价与评估工作中，张颖超等[14]利用层次分析法建立了台风灾害影响评估模型；闫敏慧等[15]利用层次分析法确定气象服务评价的指标权重，促进气象服务评价工作的发展.但是利用层次分析法，以路径误差为判断准则对气象机构预报效果进行评价的研究却不多.而台风路径误差作为影响台风预报效果最直观因素，以此为准则对台风预报效果进行评估具有重要意义.本文以2016年中央气象台台风网提供的西北太平洋台风路径业务预报的资料为基础，对2016年西北太平洋主要26个台风的路径特征和路径预报误差进行了分析，计算各国气象机构24 h、48 h、72 h、96 h、120 h台风路径预报误差数值.应用层次分析法中的9分位标度法，选取各气象机构对台风路径本身可以预测的主要物理指标作为判断准则，构建台风路径预报效果评估模型，并对各国台风路径预报效果的总体实力进行综合评估.1 台风路径误差分析台风路径误差分析主要包括对台风路径特征和路径预报误差分析，分析时对台风路径预报数据进行了初步检验，剔除掉错误的样本.充分了解预报误差，也有助于加强对台风预报业务水平现状及其发展趋势的认识，可为各气象机构预报效果评估提供判断依据.1.1 2016年台风路径特征根据中央气象台台风网数据统计，2016年西北太平洋生成主要台风数共26个，大多数西北太平洋台风在副热带高压西南侧生成，沿着副热带高压边缘的路，或西进，或西北，或转向，或北上.然而也有一些台风在副热带高压西北侧生成，径直向东北移动；有一些台风受冷空气影响，西行阵脚大乱而转向西南移动；更有个别特殊台风，在经过了台风高纬度后，没有向东北转向，而是调头向西，走出一条倒抛物线，最终都登陆我国华东地区.如果定义西进台风为A1型路径，西北行台风为A2，转向者为A3，北上台风为A4，东北行者为A5，倒抛物线者为B1，西北转西南者为B2，可得图1所示的台风基本路型.根据图1所定义的台风路型，对2016年各台风进行路径归类，得到台风的路径分布情况，如图2所示.由图1、图2可知：2016年台风路径“正常”的多，异常的少，没有那种无法归类的奇异台风，如1986年韦恩、2012年的天秤都是令预报员头疼但却让研究者有文章可做的迷途台风，但一年中出现了一个“倒抛物线”台风，即1310狮子山，也算相对比较少见.图1 台风基本路型图2 2016年台风路径分布图1.2 2016年台风路径误差分析以2016年中央气象台台风网提供的西北太平洋台风路径业务预报的资料为基础，针对以上各台风路径特征，统计了各气象机构2016年各台风登录位置的最佳路径数据及路径的12 h、24 h、48 h、72 h、96 h、120 h等未来状态的预测，可得到各气象机构的台风路径预测误差：其中赤道半径r=6371，φF、λF为预测的纬度和经度（弧度），φR、λR为实际最佳定位纬度的经度（弧度）.利用式（1）计算得到 12 h、24 h、48 h、72 h、96 h、120 h台风路径误差数值，如表1所示.由表1可知，不同的气象机构，针对相同的预报时长，台风路径预报误差不同，同一个气象机构，不同的预报时长，台风路径预报误差也不一样.一般而言，预报时效越长，台风路径预报误差越大.在表1中24 h预报效果最好的是日本，48 h、72 h预报效果最好的是中国，可见我国台风路径预报准确率已基本达到国际先进水平.96 h预报效果最好的是韩国，但其24 h、48 h、72 h、120 h的预报效果相对其他国家较差，这可能与预报样本次数有关，在同样的预测时间点，收集到的有关韩国的预测信息较少.120 h预报效果最好的是日本，并且在所有预测数据中，日本的预报误差最稳定，且整体预报效果偏好.尽管我国预报效果已经取得了很大的进步，但随着人们对预报时长的要求越来越高，120 h的预报效果的提升仍是我国需要努力的方向.表1 西北太平洋海域2016年中、美、日、韩台风业务预报平均距离误差96 h机构中国日本美国韩国12 h样本/次195平均误差/km 52.3/ / // / /24 h样本/次192 192 190 157平均误差/km 67.7 65.1 69.8 66.1 48 h样本/次151 153 151 124平均误差/km 134 140.9 137.3 142.6 72 h样本/次113 113 115 89平均误差/km 219 224.6 232.1 237.6样本/次81 78 80 58平均误差/km 333 340.8 359.3 325.9 120 h样本/次53 50 52 31平均误差/km 507.7 444.8 519.8 551 2 台风路径预报效果评估一个气象机构的台风路径预报效果的好坏取决于多方面，每个方面及其影响效果也不一样，但主要还是反映在台风路径预报误差上.而对于台风路径数值预报模式而言，其结果不仅是获得一个可能的路径预报数值，也要了解这个路径预报数值具体的可信度.层次分析法是采用将定性描述和定量分析相结合的系统决策方法，把复杂的问题分解成各个相关因素，又将这些因素按支配关系分组形成有序的阶梯层次结构，通过两两比较的方式设定属性重要性矩阵，最后确定各元素的权重以及决策层相对于目标层的权重组合.利用层次分析法确定指标权重，将决策者主观思维逻辑数字化，可使评价结果更加客观、科学.2.1 层次结构评估的模型为了更好地对中、日、美、韩四个国家气象机构的台风路径预报效果的总体实力进行综合评估，以各气象机构台风路径预测数据和最佳路径数据的误差为判断准则，可以采用某种距离函数，总的评价效果目标表达式为：其中ωi为各判断准则影响指标所占权重，Ei,Ni为台风路径数据统计的预测经度和纬度，E,N为台风路径实际经度和纬度，其中各预测时长具体的误差数值在表2中已经给出，对于（2）式求解目标函数的关键问题在于以各预测时长误差数值作为判断准则相对应的指标权重ωi的获取.为了计算出评价各国气象机构台风路径预测效果所需的指标权重ωi，建立如图3所示的结构层次，第一层指出总体目标是选出预测效果最好气象机构；第二层的五个标准促成总体目标的实现；第三层的每个评价对象，显示了在不同标准下判断时各自优劣的特点，以对各气象机构台风路径预报效果进行系统分析和评价.图3 台风路径预测效果评估层次体系构造成对的判断矩阵是层次分析法的关键，Saaty将1-9标度方法作为判断矩阵的标度，如表2所示.表2 判断矩阵的标度标度1 3 5 7 9 2,4,6,8倒数含义表示两个因素相比，具有同样的重要性表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要/偏爱表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要/偏爱表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要/偏爱表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要/偏爱上述两相邻判断的中值相应两因素交换次序的重要性比较判断矩阵中的各元素表示的是每个属性的两两比较结果，则相对于台风路径预测效果，24 h、48 h、72 h、96 h、120 h预测路径误差两两对比的判断矩阵为：2.2 模型的求解与分析由于方根法更能凸显某些指标的重要性，因此本文采用方根法，利用以上判断矩阵，经计算可得各指标权重，由特征向量：表示.对其归一化处理后ω=(0.342,0.244,0.146,0.122,0.146)T，判断矩阵的最大特征根λmax=5.3.一致性检验为RC=I IR（其中IC为一致性指标，IR为平均随机一致性指标），计算可得RC=0.067＜0.1，通过一致性检验，所以可认为各判断指标在整体评价系统中所占比例合理.最后利用表1中的数据和式（2），得到各个国家在各一级判断准则下总的评价效果，如表3所示.表3 各国台风路径预报效果表（单位：km）总体预报效果199.893 6 193.135 8 208.326 4 209.444 0机构中国日本美国韩国24 h平均误差67.7 65.1 69.8 66.1 48 h平均误差134 140.9 137.3 142.6 72 h平均误差219 224.6 232.7 237.6 96 h平均误差333 340.8 359.3 325.9 120 h平均误差507.7 444.8 519.8 551各国气象预报机构总体评价效果相对表2各预报时长路径误差平均水平图形表现如图4所示.图4 各国台风路径总体预报效果相对于平均水平偏差图利用层次分析法，计算出层次体系判断层各指标相应的权重和各气象机构总体台风路径预报效果评估数值，通过表3可以直观了解到各预报机构不同预报时段台风路径预报效果的优劣特征，以及各气象机构总体预报效果，可见总体预报效果最好的为日本，其次为中国、美国、韩国.由图4可知，尽管台风路径预报总体效果最好的是日本，且路径误差数值波动较平缓，但其48 h和96 h的路径预报效果却在各国平均水平之下；我国各预报时长的路径预报误差除120 h外均比各国路径预报平均误差小，且各预报时段误差较稳定，数值波动较小；而误差数值波动较大的为韩国，这也和韩国总体预报效果体现一致；美国台风路径预报误差数值虽然波动不大，但是各时段预报效果除48 h外均在平均水平之下，总体预报水平只稍优于韩国.由此也表明，我国台风路径路径总体预报水平已经达到国际先进水平但120 h预报效果较差，还没有达到国际平均水平，120 h预报效果的提升仍是我们努力的方向.由于统计年份只有一年，上述结论仅反映这一年的评价情况，随着资料的逐步完善和数据的积累，将得到更全面的评价.3 结论本论文以2016年中央气象台台风网提供的西北太平洋台风路径业务预报的资料为基础，对2016年西北太平洋主要26个台风的路径特征和路径预报误差进行了分析，计算各国气象机构24 h、48 h、72 h、96 h、120 h台风路径预报误差数值.应用层次分析法中的9分位标度法，选取各气象机构对台风路径本身可以预测的主要物理指标作为判断准则，构建台风路径预报效果评估模型，对该四个主要台风影响大国的台风路径预报效果的总体实力进行综合评估.其结果为：台风路径总体预报效果最好的是日本，其次是中国、美国、韩国，这说明该方法可以对气象机构台风路径预报效果进行较好的评估.由此也表明我国台风路预报水平已达到国际先进水平，虽然仍有进步的空间.通过对各判断指标的权重计算和各气象机构台风路径预报效果总的评估，可以直观了解各机构预报时段的优劣特点，有助于在业务预报时参考.参考文献：【相关文献】[1] 许映龙,张玲,高栓柱.我国台风预报业务的现状及思考[J].气象,2010.36(7):43-49.[2] 倪钟萍,吴立广,张玲.2005-2010年台风突变路径的预报误差及其环流背景[J].气象,2013(6):719-727.[3] 杨琼琼,吴立广.中国24h台风路径预报难点及其大尺度环流分析[J].气象科学,2015(4):389-397.[4] 黄奕武,高拴柱,钱奇峰.对T639台风路径预报误差与环境变量的相关分析和回归分析[J].气象,2016(12):1506-1512.[5] 周菲凡,山口宗彦,段晚锁,等.GRAPES全球模式对台风路径预报的误差来源的诊断研究[C].第33届中国气象学会年会,西安,2016:540-541.[6] 余锦华,唐家翔,戴雨涵,等.我国台风路径业务预报误差及成因分析[J].气象,2012(6):695-700.[7] 陈联寿,丁一汇.西北太平洋台风概论[M].北京:科学出版社,1979.[8] 赵婵娟,郭东星,令狐晓娟.层次分析法在医院绩效评价中的应用探讨[J].中国药物与临床,2009(11):1138-1139.[9] 申志东.运用层次分析法构建国有企业绩效评价体系[J].审计研究,2013(2):106-112.[10]张婧.层次分析法在气象服务效益定量评估中的应用[J].科技与创新,2014(16):151-152.[11]PECCHIA L,BATH B A,PENDLETON N,et al.Analytic hier⁃archy process(AHP)for examining healthcare professionals’assessments of 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灾害评估与风险分析
提高灾害应对能力的建议
加强预警系统建设
建立和完善灾害预警系统，提高预警的准确性和时效性，为应对灾 害提供及时有效的信息支持。
强化应急救援能力
加强应急救援队伍建设，提高救援人员的专业素质和技能水平，确 保在灾害发生时能够迅速、有效地开展救援工作。
推进科技应用与创新
利用现代科技手段，如大数据、人工智能等，提高灾害评估与风险分 析的精度和效率，为应对灾害提供科技支撑。
灾害评估与风险分析
汇报人：可编辑 2024-01-03
目 录
• 灾害评估 • 风险分析 • 灾害应对与恢复 • 案例研究 • 结论
01 灾害评估
灾害类型与影响
灾害类型
包括地震、洪水、台风、干旱等 自然灾害，以及火灾、交通事故 等人为灾害。
灾害影响
灾害可能导致人员伤亡、财产损 失、环境破坏和社会经济不稳定 等影响。
加强国际合作与交流
分享经验与资源
加强与其他国家和地区的合作与交流，分享 灾害应对的经验和资源，共同提高全球灾害 应对能力。
建立国际合作机制
推动建立国际灾害应对合作机制，明确各方职责与 义务，加强国际间的协调与配合。
促进国际技术交流与研发
加强国际间的技术交流与合作，共同研发新 的灾害应对技术和装备，提高全球灾害应对 水平。
01
对某地区的地震活动进行监测和分析，评估地震灾害的可能影
响范围和程度。
灾害应对措施
02
制定应急预案，建立应急救援队伍，储备必要的救援物资，确
保地震发生时能够迅速响应。
灾后恢复重建
03
在地震灾害发生后，及时开展灾后恢复重建工作，包括灾区基
础设施的修复和重建、受灾居民的安置等。
洪水灾害的风险分析与应对
灾害风险评估中的空间分析方法
灾害风险评估中的空间分析方法在当今社会，各种自然灾害和人为灾害频繁发生，给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。
为了有效地预防和应对灾害，灾害风险评估成为了至关重要的环节。
而在灾害风险评估中，空间分析方法发挥着不可或缺的作用。
空间分析方法是一种基于地理信息系统（GIS）和相关技术，对空间数据进行处理、分析和可视化的手段。
它能够帮助我们更好地理解灾害的发生机制、影响范围以及潜在风险，从而为制定科学合理的防灾减灾策略提供有力支持。
一、空间分析方法的基础空间分析方法的基础在于对空间数据的获取和处理。
空间数据包括地理位置、地形地貌、土地利用、人口分布等多种信息。
这些数据可以通过卫星遥感、航空摄影、实地调查等方式获取。
获取到的数据需要进行预处理，如数据格式转换、坐标系统统一、数据清洗等，以确保数据的准确性和可用性。
在空间分析中，常用的空间数据模型包括矢量数据模型和栅格数据模型。
矢量数据模型以点、线、面等几何图形来表示地理实体，适用于精确表示边界清晰的地理对象；栅格数据模型则将地理空间划分为规则的网格单元，每个单元赋予相应的属性值，适用于表示连续变化的地理现象。
二、常见的空间分析方法1、缓冲区分析缓冲区分析是指在地理实体周围建立一定宽度的缓冲区。
例如，在评估地震灾害风险时，可以以断层线为中心，建立一定宽度的缓冲区，来评估可能受到地震影响的区域。
2、叠加分析叠加分析是将多个图层的空间数据进行叠加运算，从而得到新的空间数据。
比如，将洪水淹没范围图层与人口分布图层进行叠加，可以了解洪水可能影响到的人口数量。
3、网络分析网络分析主要用于研究地理网络的结构和性能。
在灾害救援中，可以通过网络分析确定最佳的救援路线，提高救援效率。
4、空间插值当某些区域的观测数据有限时，可以通过空间插值方法来估算未观测区域的值。
常见的空间插值方法有反距离加权插值、克里金插值等。
5、地形分析地形分析包括坡度、坡向、高程等的计算。
这些地形信息对于评估泥石流、滑坡等灾害的风险具有重要意义。
如何通过大数据技术分析气象数据,提供精准的天气预报和灾害预警？
如何通过大数据技术分析气象数据，提供精准的天气预报和灾害预警？1. 引言天气对人们的日常生活和经济活动有着重要的影响，而气象预报的准确性对于个人和社会都具有重要的意义。
近年来，随着大数据技术的不断发展，越来越多的气象数据可以被收集和分析，从而提供更精准的天气预报和灾害预警。
本文将介绍如何利用大数据技术分析气象数据，并提供精准的天气预报和灾害预警。
2. 数据采集为了提供精准的天气预报和灾害预警，首先需要收集大量的气象数据。
传统的数据采集方法包括气象站点和气象卫星，这些方法仍然是重要的数据来源。
此外，随着物联网和传感器技术的发展，越来越多的设备可以收集气象数据，如气象仪器、智能手机和车辆传感器等。
同时，社交媒体和互联网上的用户数据也可以作为补充的数据来源。
数据采集的关键是确保数据的准确性和完整性，只有这样才能得到可靠的预测结果。
3. 数据分析大数据技术的优势在于能够处理和分析大量的数据。
在分析气象数据时，需要应用各种数据分析技术和算法。
首先，需要对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值和噪音数据，填补缺失数据等。
然后，可以应用统计方法和机器学习算法来建立预测模型，如回归分析、时间序列分析、神经网络等。
这些模型可以利用历史数据和其他相关因素，如地理位置、海洋数据等，来预测未来的气象情况。
最后，还可以应用数据可视化技术将分析结果以直观的方式呈现给用户，便于理解和应用。
4. 天气预报利用大数据技术分析气象数据可以提高天气预报的准确性。
通过收集和分析大量的气象数据，可以建立更精细的气象模型，从而提供更准确的天气预报。
例如，结合实时的气象数据和历史数据，可以利用机器学习算法来预测天气变化的趋势和概率。
这些预测结果可以向用户提供精准的天气信息，使人们能够更好地做出决策，如衣物搭配、出行安排等。
5. 灾害预警除了天气预报，大数据技术还可以用于提供灾害预警。
根据气象数据的分析，可以预测各种自然灾害的可能性和影响范围，如暴雨、台风、地震等。
基于大数据技术的自然灾害预测和风险评估
基于大数据技术的自然灾害预测和风险评估随着全球气候变化和人类活动的持续增加，自然灾害发生的频率和规模不断升级。
而对于这些突发事件的预测和防范，大数据技术正在发挥越来越重要的作用。
本文将从自然灾害的种类、大数据技术的应用和自然灾害防范方面来探讨基于大数据技术的自然灾害预测和风险评估。
自然灾害种类首先，我们需要了解一下自然灾害的种类。
1. 气象灾害：包括台风、龙卷风、暴雨、暴风雪等气象突发事件。
2. 地质灾害：包括地震、火山喷发、泥石流、滑坡等地质灾害。
3. 海洋灾害：包括海啸、海上风暴、船只遇险等海洋灾害。
4. 生物灾害：包括疫病、虫害、动植物灾害等生物灾害。
以上只是一部分自然灾害的种类，而每个自然灾害都有自己的特征和规律，这就需要我们用大数据来分析和预测。
大数据技术的应用在大数据时代，丰富的数据资源和强大的算法能力可以为自然灾害的预测和风险评估提供重要支持。
1. 气象数据：通过对传感器获取的各类气象数据（风速、雨量、温度、湿度、气压等）进行实时分析，可以预测气象灾害发生的规律和趋势。
2. 地质数据：通过对地形、地质构造的模拟和分析，可以预测地震等地质灾害发生的概率和规模。
3. 海洋数据：通过对海洋和船只的实时监控，可以预测海洋灾害发生的时间和范围。
4. 生物数据：通过对动植物疾病的统计和分析，可以预测生物灾害发生的概率和规模。
通过对上述数据的分析和处理，可以为自然灾害预测和风险评估提供有效的支持。
自然灾害防范不仅是借助大数据预测自然灾害，更需要的是建立完备的防范体系。
在自然灾害预测和风险评估方面的大量工作中，重要的是将预测结果应用到实际防范工程的设计中，为防范工作提供科学依据和技术支持。
1. 合理规划：基于大数据分析结果，对于可能发生自然灾害的区域和场所，要进行细致的规划和设计，预留被灾人员的避难、救助、安置场所等相关设施。
2. 安全检测：及时检测装备和防护措施的使用情况，确保设备完好无损和防护措施有效。
自然灾害风险评估与预警系统
自然灾害风险评估与预警系统在我们生活的这个世界，自然灾害似乎总是不期而至，给人们的生命和财产带来巨大的威胁。
从地震的山崩地裂，到洪水的汹涌肆虐；从台风的狂暴袭击，到干旱的持续煎熬，每一次自然灾害的发生，都让我们深刻地感受到大自然的威力和人类的脆弱。
为了减少这些灾害带来的损失，提高我们应对灾害的能力，自然灾害风险评估与预警系统应运而生。
自然灾害风险评估，简单来说，就是对可能发生的自然灾害进行预测和分析，评估其可能造成的损失和影响。
这是一个复杂而系统的工作，需要综合考虑多个因素。
首先，要对灾害的形成机制有深入的了解。
比如地震，需要研究地质构造、板块运动等；对于洪水，要关注降雨量、河流流量、地形地貌等。
其次，要收集大量的历史数据，通过对过去灾害发生的情况进行分析，找出规律和趋势。
同时，还需要考虑社会经济因素，如人口密度、建筑物分布、基础设施状况等，因为这些都会影响灾害造成的损失程度。
预警系统则是在风险评估的基础上，及时向可能受到灾害影响的地区和人群发出警报，以便他们能够采取相应的防范措施。
一个有效的预警系统通常包括监测、分析、预报和发布等环节。
监测是通过各种手段，如卫星遥感、气象雷达、地震监测仪等，实时获取与灾害相关的信息。
分析环节则是对监测到的数据进行处理和解读，判断灾害是否即将发生以及可能的影响范围。
预报是根据分析结果，对灾害的发生时间、地点、强度等做出预测。
最后，通过多种渠道，如电视、广播、手机短信、社交媒体等，将预警信息迅速传达给公众。
然而，要建立一个完善的自然灾害风险评估与预警系统并非易事。
在技术方面，存在着诸多挑战。
监测设备的精度和覆盖范围有限，可能导致数据不准确或不完整。
例如，在一些偏远地区，气象监测站点稀少，难以准确掌握当地的气象变化。
数据分析和处理的能力也有待提高，面对海量的数据，如何快速、准确地提取有用信息，并做出科学的预测，是一个难题。
此外，不同类型的灾害之间往往存在着复杂的相互作用，如何综合考虑这些因素，进行多灾种的风险评估和预警，也是当前面临的挑战之一。
基于气象大数据的台风强度预测统计模型研究
基于气象大数据的台风强度预测统计模型研究汤婷婷;李晴岚;李广鑫;彭玉龙【摘要】台风是一种破坏力极强的灾害性天气系统，做好台风路径和强度预报是防灾减灾的关键。
除了气候性因子、台风持续性因子以及环境背景场因子，文章还考虑了在近海时，受陆地影响下，台风强度演变的情况，引入了新变量，即海陆比。
将2000—2014年西北太平洋的所有台风样本分成海盆样本和近海样本，研究它们在12、24、36和48小时间隔的强度演变规律。
本研究利用1°×1°美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心提供的 FNL全球再分析资料(Final Operational Global Analysis)数据，采用逐步回归和主成分分析法的多元统计回归模型预测台风强度，并比较了两种模型在台风强度预测上的表现。
综合深海盆和近海台风强度的预测结果可以看出，文章提供的近海台风强度预报方法，比国内外的其他研究更具有防台减灾的实际应用价值。
%Tropical cyclone (TC) is a destructive weather system. Accurate and timely forecast of the TC’s intensity and track is vital for disaster prevention and mitigation. This study proposed statistical regression methods to forecast the TC’s intensity change for 12, 24, 36 and 48 hours in the future over the Northwest Paciifc Ocean. In addition to the conventional factors of climatology and persistence, this study took into account the land effect on the TC’s intensity change by introducing a new factor, i.e. the ratio of sea to land, into the statistical regression models. Three sets of TC samples, ocean basin samples, offshore samples, and total TC samples for the years 2000—2014 were applied to develop the intensity forecasting models. Final operational global analysis proposed by 1°×1° National Centers forEnvironmental Prediction/National Centre for AtmosphericResearch were used as the predictors for the environmental effects. Two methods, stepwise regression and principal component analysis, were employed to develop the TC intensity forecasting models. Due to the consideration of the ratio of sea to land, the intensity forecasting performance for offshore TCs was signiifcantly improved. Therefore, the proposed models are valuable for practical disaster prediction.【期刊名称】《集成技术》【年(卷),期】2016(005)002【总页数】12页(P73-84)【关键词】热带气旋;强度;预报;逐步回归;主成分分析【作者】汤婷婷;李晴岚;李广鑫;彭玉龙【作者单位】中国科学技术大学合肥 230026; 中国科学院深圳先进技术研究院深圳 518055;中国科学院深圳先进技术研究院深圳 518055;中国科学院深圳先进技术研究院深圳 518055;中国科学院深圳先进技术研究院深圳 518055【正文语种】中文【中图分类】TG156我国是受台风灾害影响较大的国家，台风给人民的财产安全带来了严重的损失。
大数据在自然灾害监测中的应用
大数据在自然灾害监测中的应用在当今科技飞速发展的时代，大数据已成为众多领域的关键工具，自然灾害监测便是其中之一。
大自然的力量常常令人敬畏，地震、洪水、飓风、滑坡等自然灾害给人类带来了巨大的损失和伤痛。
为了更好地应对这些灾害，提前预警、及时响应和有效救援，大数据的应用发挥着至关重要的作用。
大数据在自然灾害监测中的应用范围广泛。
首先，它能够整合来自各种来源的海量数据。
这些数据包括气象卫星的观测数据、地面气象站的测量数据、地质监测设备的记录、水文站的水位流量信息等等。
通过整合这些多源异构的数据，我们能够构建一个全面、立体的自然灾害监测体系。
以气象监测为例，卫星可以收集到大范围的气象信息，如云层的分布、温度、湿度等。
这些数据经过处理和分析，能够帮助我们预测风暴的路径和强度。
同时，地面气象站的实时数据可以提供更精确的局部气象变化，两者相结合，大大提高了气象预报的准确性。
在地质灾害监测方面，大数据同样功不可没。
通过安装在山体、边坡等地的传感器，可以实时监测地质的微小变化，如位移、倾斜度等。
这些传感器源源不断地产生大量的数据，利用大数据技术进行分析，能够提前发现潜在的滑坡、泥石流等灾害风险。
大数据不仅能够整合多源数据，还能在时间维度上进行深度分析。
通过对历史灾害数据的挖掘和分析，可以发现灾害发生的规律和趋势。
比如，某些地区在特定的季节或气候条件下更容易发生洪水，某些地质结构在特定的地壳运动周期内更容易出现地震。
了解这些规律和趋势，对于制定针对性的预防措施和应急预案具有重要意义。
此外，大数据还能够实现实时监测和快速预警。
当监测数据出现异常变化时，系统能够迅速发出警报，为人们争取宝贵的应对时间。
例如，在洪水来临时，水位监测系统实时反馈数据，一旦超过警戒水位，立即向相关地区的居民发送预警信息，通知他们及时撤离，从而最大程度地减少人员伤亡和财产损失。
为了更好地应用大数据进行自然灾害监测，我们还需要解决一些关键问题。
数据质量就是其中之一。
大数据分析在救灾行动中的应用案例
大数据分析在救灾行动中的应用案例随着科技的发展和信息时代的到来，大数据分析作为一种强大的工具，被广泛应用于各个领域，其中包括救灾行动。
在面对自然灾害和突发事件时，如何高效地组织和执行救援工作是至关重要的。
大数据分析通过收集、整理和分析大量的相关数据，为救灾行动提供了宝贵的支持和决策依据。
本文将针对大数据分析在救灾行动中的应用案例进行探讨。
一、灾害预测和预警系统大数据分析在灾害预测和预警方面发挥着重要的作用。
通过收集历史灾害数据、气象信息、地理数据等多个维度的数据，大数据分析可以对灾害发生的可能性进行准确预测，并及时发出预警信息。
例如，在台风来临之前，大数据分析可以通过收集来自气象部门、地理信息系统等的数据，对台风的路径、强度以及可能影响的区域进行精确的分析和预测。
基于这些预测结果，相关部门可以提前做好应对准备工作，避免或减少灾害对民众生命和财产的威胁。
二、灾情数据收集与分析在灾害发生后，大数据分析可以帮助救援人员快速地收集、整理和分析灾情数据。
通过与各个救援部门、医疗机构等的数据连接，大数据分析可以实时地获取到有关伤亡情况、灾区资源分配、人员配置等方面的信息。
基于这些数据，救援指挥部可以做出科学的决策，合理调配资源，高效组织救援行动。
同时，大数据分析还能够通过对历史灾害数据的挖掘和分析，提供救援人员在类似灾害中应对策略和经验教训，为灾害救援提供参考。
三、救援路线优化在救灾行动中，救援路线的优化是提高救援效率的关键。
大数据分析可以通过收集和分析交通流量、道路状况、地理信息等数据，帮助救援指挥部合理规划和调整救援路线，避免拥堵和道路封锁等问题。
此外，大数据分析还可以结合人员派遣和物资分配等因素，对救灾行动进行整体调度和优化，最大程度地提高救援工作的效率和成功率。
四、灾后恢复评估灾后恢复评估是救灾行动的重要组成部分，它可以帮助相关部门了解灾区受灾程度，评估灾后恢复所需资源，并规划恢复重建的工作。
大数据分析可以通过收集和分析灾区的地理数据、人口数据、经济数据等多个维度的信息，为灾后恢复评估提供可靠的数据支持。
基于AI技术的灾害识别与应急预警研究
基于AI技术的灾害识别与应急预警研究引言灾害是人类社会发展过程中无法避免的一环，对社会、经济和环境造成了巨大的影响。
然而，灾害的防范与应对一直是一个全球性难题。
近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在灾害识别与应急预警方面的应用正在引起广泛关注。
本文将从不同角度探讨基于AI技术的灾害识别与应急预警研究。
一、AI技术在灾害类型识别中的应用灾害类型识别是有效应对不同灾害的基础。
AI技术可以通过机器学习、深度学习等手段，对灾害事件进行自动分类和识别。
例如，在自然灾害方面，AI可以通过对气象、地质、水文等数据的分析，准确预测和识别地震、洪水、台风等灾害类型。
在人为灾害方面，AI可以通过监控摄像头的图像识别算法，快速识别火灾、爆炸等事件，提供及时警示和应对措施。
二、AI技术在灾害风险评估中的应用灾害风险评估是灾害管理的重要环节，用于判断灾害事件发生的可能性和对社会的影响程度。
AI技术可以通过大数据的综合分析，快速评估灾害发生的概率和程度。
例如，在地质灾害方面，AI可以通过土壤含水量、地层条件等数据，预测滑坡、泥石流等灾害的风险等级。
在气象灾害方面，AI可以通过分析气象数据和历史灾害记录，提供针对性的灾害风险评估，帮助决策者做出相应的防范和救援措施。
三、AI技术在灾害信息感知中的应用灾害信息感知是灾害应急预警的重要环节，关系到灾害事件的有效应对。
AI技术可以通过社交媒体数据的挖掘与分析，快速获取灾害事件发生的信息。
例如，在地震发生时，AI可以通过分析社交媒体上的地震相关内容，提供灾情报告和求救信息；在火灾发生时，AI可以通过图像识别技术，实时监测烟雾和火焰的情况，提供及时的火灾报警。
通过AI的灾害信息感知，可以更快速和精准地发出应急预警，提高灾害应对效率。
四、AI技术在灾害应急决策支持中的应用灾害应急决策是灾害管理中的核心环节，决策的合理性和迅速性直接影响到灾害应对的效果。
AI技术可以通过提供决策支持系统，对灾害的影响、应对策略等进行模拟和预测。
大数据技术在防灾减灾决策支持中的应用
大数据技术在防灾减灾决策支持中的应用随着社会的不断进步和科技的快速发展，大数据技术逐渐成为各行各业的重要工具。
在防灾减灾领域，大数据技术的应用也逐渐展现出其威力和价值。
本文将从灾害预警、风险评估、救援资源调配等方面阐述大数据技术在防灾减灾决策支持中的应用。
一、灾害预警大数据技术可以通过对海量数据的分析和挖掘，实现对灾害的实时监测和预警。
例如，在地震预警方面，大数据技术可以通过对地震波传播速度、破坏性程度等数据的分析，预测地震的发生时间和地点，提前进行预警。
类似地，对于台风、洪水等自然灾害，大数据技术也可以通过对气象、水文等数据的分析，提前预警并采取相应的防范措施，从而减少灾害的损失。
二、风险评估大数据技术可以通过对历史数据和实时数据的分析，对特定区域的灾害风险进行评估。
通过对地质、气象、人口分布等多个维度数据的综合分析，可以精确评估某个地区发生灾害的概率和可能带来的影响。
这为决策者在制定防灾减灾策略和规划防灾设施时提供了科学依据。
此外，大数据技术还可以通过对不同地区灾害案例的分析，提取规律和趋势，帮助决策者更好地预测灾害的发生，并采取相应的防范措施。
三、救援资源调配在灾害发生后，及时有效的救援资源调配是保证灾区人员生命安全和减少财产损失的关键。
大数据技术可以通过对灾情数据和资源数据的实时分析，帮助决策者准确了解灾害的影响范围和灾民的需求，并根据需求和资源的匹配程度进行资源的合理调配。
例如，在地震救援中，大数据技术可以通过对灾区受损建筑和人员分布的分析，预测出救援人员和物资的需求，并确定最佳的救援路线和方案。
四、灾后恢复和重建灾后的恢复和重建是防灾减灾工作中一个重要的环节，也是需要科学合理决策支持的阶段。
大数据技术可以通过对灾区人口、基础设施、经济发展等数据的分析，为决策者提供灾后恢复和重建规划的参考。
通过对历史灾害和灾后恢复重建的案例进行分析，提取规律和经验，可以帮助决策者更好地制定恢复重建的策略和计划，从而实现灾后的快速恢复和稳定发展。
自然灾害信息管理系统与风险评估
自然灾害信息管理系统与风险评估自然灾害是人类社会发展过程中不可避免的灾害事件，给人类社会带来了巨大的经济和社会损失。
为了减轻自然灾害带来的风险，科学管理自然灾害信息和进行风险评估变得至关重要。
自然灾害信息管理系统与风险评估的建立和应用可以提供有效的保障和决策支持，以减轻自然灾害带来的负面影响。
首先，自然灾害信息管理系统通过收集、整理和分析各种自然灾害相关的数据和信息，可以帮助决策者全面了解自然灾害的特点和趋势。
该系统可以整合多种信息来源，包括卫星遥感、气象观测、地质勘探等，以实时监测和预警自然灾害的发生和发展。
例如，通过监测气象数据，系统可以提前预测台风的路径和强度，从而有助于制定预防措施，减少损失。
其次，自然灾害信息管理系统还可以提供实时的信息共享和传播平台，以便快速应对灾情和救援工作。
当自然灾害发生时，灾情信息的及时传递和共享对于灾区的人们和救援机构至关重要。
该系统可以通过手机APP、电子地图等途径将灾情信息快速传达给相关人员，以提高灾害应对的效率和准确度。
此外，该系统还可以为广大公众提供防灾知识和灾后重建的指导，帮助人们更好地应对自然灾害的影响。
而风险评估是自然灾害管理中的关键环节。
通过对自然灾害的风险进行评估，可以帮助决策者制定预防和减灾政策，降低人员伤亡和财产损失。
风险评估基于对灾害的概率、强度和暴露度的评估，以及可能造成的经济和社会影响的分析。
自然灾害信息管理系统与风险评估的结合可以提供更加精确和全面的风险评估结果，为决策者提供科学依据。
在风险评估过程中，自然灾害信息管理系统可以通过大数据分析和模拟预测等方法，对不同地区和不同灾害类型的风险进行定量分析。
该系统可以综合考虑地质、气象、人口分布等因素，评估不同灾害可能造成的损失和影响。
例如，在地震风险评估中，系统可以通过模拟地震活动和结构物的响应，预测地震对建筑物、道路等基础设施的破坏程度，为城市规划和土地利用提供参考。
另外，自然灾害信息管理系统与风险评估还可以为应急响应和灾后重建提供支持。
大数据技术在气象灾害应急中的应用研究
大数据技术在气象灾害应急中的应用研究气象灾害是自然界中常见的灾害之一，包括台风、暴雨、洪涝等。
这些灾害频繁发生，给人们的生命财产造成了巨大的损失。
如何在气象灾害发生时及时预警并采取有效措施，对于减少灾害损失具有重要意义。
而在现代社会，大数据技术已成为气象灾害应急中不可忽视的工具。
第一，大数据技术可帮助气象灾害预警的准确性。
气象数据具有大量而且多样化的特点，不同种类的气象数据可以互相协作预测和判断天气情况。
大数据技术可以集成各种气象数据，并通过深度学习等机器学习模型来预测天气情况。
比如，通过收集历史天气数据和当天的气象数据，再通过机器学习的方式来识别特定的气象模式，预测是否有灾害的发生。
在此基础上，各级政府可以发布气象灾害预警，提醒广大民众做好防范措施。
如2018年9月14日，台风“山竹”袭击广东省，通过大数据技术支持的气象预测模型，成功预警，减少了灾害损失。
第二，大数据技术可以帮助灾害后的救援工作。
当气象灾害发生后，灾害地区通常会出现交通瘫痪、网络中断等情况，以致于救援工作难以实施，往往需要通过人工进行抢救和救助。
大数据技术可以通过信息分析和比对，快速定位灾害爆发的区域，还可以实时监控灾害现场，并提供救援队伍的位置、救援路线和物资配送等信息，提高救援效率，减少人员伤亡。
例如，在2008年的汶川地震中，大量的民众被困深山深谷，大量物资无法及时运送到灾区，而通过大数据技术和云计算，能够实现远程协调物资的采购和调度，极大地提高了救援效率，减少了人员伤亡。
第三，大数据技术对减灾工作的推进有重要作用。
减灾工作是三防工作中的重要一环。
通过大数据技术的支撑，能够深入挖掘气象数据中的规律性和趋势性，及时采取应对措施，从而提高减灾效果。
例如，在进行城市规划时，可以通过收集历史气象数据和当前气象数据，对重要建筑和人口密集区域进行排涝和防风设计，以提高城市的自然灾害适应能力。
综上所述，大数据技术已经成为气象灾害应急中不可忽视的工具。
数据挖掘深度分析自然灾害风险评估
数据挖掘深度分析自然灾害风险评估自然灾害是指由于地球内部或外部的自然力量运动而引起的、对人类生命财产和环境造成严重破坏的事件。
如地震、洪水、台风等自然灾害每年都会给人们的生活带来巨大的威胁。
为了减少自然灾害对社会经济造成的损失，科学家们进行了一系列的研究并利用数据挖掘技术来进行深度分析自然灾害的风险评估。
数据挖掘是一门通过自动分析大量数据，发现其中隐含的模式、关联和规则的科学和技术。
它通过将大量的数据从不可见的状态中挖掘出来，提取出对于决策有用的信息。
自然灾害风险评估是指对自然空间内的地质、气象、海洋等数据进行整合与分析，制定有关自然灾害风险的评估方法，为决策提供支持。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中发现自然灾害的规律和趋势，为相关部门提供科学的预警和决策依据。
首先，数据挖掘可以从多个维度收集和整合自然灾害相关的数据。
比如，地震风险评估可以从地震历史数据、地质构造数据、地震监测数据等方面进行收集和整合。
可以利用数据挖掘技术，从这些数据中提取出有关地震风险的关键因素，如地壳运动趋势、断层活动程度等。
与此类似，洪水风险评估可以从降雨量、地势、河流流量等数据方面进行收集和整合。
其次，通过数据挖掘技术可以对自然灾害数据进行分析和挖掘，发现其规律和趋势。
比如，对于地震风险评估，可以利用分类算法对地震历史数据进行分析，找出地震发生的规律和趋势。
通过数据挖掘技术，还可以发现地震与其他因素的关联性，如地震与地质构造、地震与水文因素等。
同时，数据挖掘技术还可以对自然灾害风险进行模型建立和预测。
通过建立自然灾害的预测模型，可以预测灾害发生的概率和可能造成的影响。
比如，可以利用数据挖掘技术建立洪水预测模型，根据气象数据、地形地貌数据等进行预测，提前采取相应的措施来减轻灾害影响。
通过建立预测模型，可以帮助相关部门更好地规划和调度资源，提前采取相应的措施来减轻灾害造成的损失。
另外，数据挖掘技术还可以对自然灾害风险评估结果进行可视化展示。
灾害应对中的风险评估与防范措施
灾害应对中的风险评估与防范措施灾害应对是一个复杂且多维度的过程，其核心在于风险的识别、评估与控制。
本文将重点讨论在灾害应对中风险评估的重要性和实施防范措施的有效方法。
风险评估：理解灾害的本质风险评估是灾害应对的第一步，它包括了对可能发生的灾害类型、影响范围、破坏力等多个维度的综合考量。
这一过程需要收集历史数据、分析当前环境、预测未来趋势，并在此基础上构建风险地图。
例如，地震带地区的风险评估会侧重于地震的历史频率、地质构造的活动性、以及城市建筑的抗震等级。
对于洪水易发区域，风险评估则会考虑降雨模式的变化、河流流域的管理、以及防洪设施的完善程度。
风险评估不仅限于自然灾害，它也包括了人为灾害，如工业事故、疫情爆发等。
在COVID-19疫情期间，风险评估就起到了至关重要的作用，它帮助决策者理解病毒的传播速度、影响范围，以及不同控制措施的有效性。
防范措施：构建应对机制在明确了风险之后，就需要制定有效的防范措施。
这些措施减少灾害发生时的损失，提高社会的灾害抵御能力。
防范措施包括但不限于：1.预防措施：如加强基础设施建设，提高建筑抗震标准，或者在易发生工业事故的地区设置更严格的安全规范。
2.准备措施：制定应急预案，进行应急演练，确保在灾害发生时能够迅速有效地响应。
3.响应措施：灾害发生时的即时应对，如疏散危险区域居民，启动医疗救援，或者隔离疫情爆发点。
4.恢复措施：灾后重建与恢复工作，如修复损坏的基础设施，提供临时住所，以及心理援助。
防范措施的制定和实施需要跨部门、跨区域的协调合作，以及社会各界的共同参与。
它还要求政府、企业和个人共同承担起责任，形成合力。
灾害应对中的风险评估与防范措施是保护人民生命财产安全、维护社会稳定的重要手段。
通过科学的评估方法，我们可以更好地理解灾害风险，通过有效的防范措施，我们可以最大限度地减少灾害带来的损失。
这是一项系统工程，需要全社会的共同努力和持续的投入。
以上内容为左右。
接下来可以根据需要继续撰写灾害应对的具体案例分析、风险评估的模型与方法、防范措施的实施细节等内容。
基于微博数据和情感分析法的台风“米克拉”灾情过程探测
亚热带资源与环境学报Journal of Subtropical Resources and Environment Vol. 16 No. 1March 2021第16卷第1期2021年3月出版陈齐超，林广发，梁春阳，等.基于微博数据和情感分析法的台风“米克拉”灾情过程探测[J].亚热带资源与环境学报,2021, 16 (1)： 70-76. CHEN Q C , LIN G F , LIANG C Y , et al. Explore disaster process of typhoon "Mekkhala" based on Sina Weibo and emotion analysis [J]. Journal of Subtropical Resources and Environment , 2021 , 16 (1)： 70-76. DOI : 10. 19687/j. cnki. 1673-7105. 2021. 01. 011.基于微博数据和情感分析法的台风“米克拉”灾情过程探测陈齐超-林广发1,2,3**,梁春阳-黄潇-张明锋1,2,3，陈鑫打周星辰1收稿日期：2020-12-24基金项目：国家重点研发计划重点专项(2016YFC0502905)；福建省公益类科研院所专项(2015R1034-1)作者简介：陈齐超(1996—),男，福建福州人，硕士研究生，主要从事地理信息与应急管理方面的研究，geocqc@ f'oxmail. com 。
*通信作者：林广发(1970—),男，福建上杭人，副教授，博士，主要从事遥感与地理信息系统应用方面的研究,guangfalin@ qq. com 。
(1.福建师范大学地理科学学院，福州350007； 2.福建省陆地灾害监测评估工程技术研究中心，福州350007； 3.海西地理国情动态监测与应急保障研究中心，福州350007)摘要：以2020年第6号台风“米克拉”为例，采集了5 916条新浪微博作为数据源，综合应用 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation , LDA)主题模型、文本情感分析方法和空间分 析技术，挖掘、分析台风的灾情时空过程。
大数据技术在灾害管理中的应用
大数据技术在灾害管理中的应用在当今这个科技飞速发展的时代，大数据技术正以其强大的数据分析和处理能力，在各个领域发挥着重要作用，其中灾害管理便是一个显著的应用领域。
灾害的发生往往具有突然性、复杂性和破坏性，给人类社会带来巨大的损失。
而大数据技术的应用，则为灾害管理提供了新的思路和方法，帮助我们更好地应对各类灾害。
灾害管理涵盖了灾害的预防、监测、预警、应急响应和恢复重建等多个环节，每个环节都离不开数据的支持。
大数据技术的出现，使得我们能够更快速、更准确地收集、分析和处理海量的灾害相关数据，从而提高灾害管理的效率和效果。
在灾害预防方面，大数据技术可以通过对历史灾害数据、地理信息、气象数据、人口分布等多源数据的整合分析，识别出灾害的高发区域和潜在风险因素。
例如，通过分析某地区多年的降水数据、地形地貌和土壤类型等信息，可以预测该地区发生洪涝灾害的可能性，并提前采取相应的预防措施，如修建堤坝、疏浚河道、加强排水设施建设等。
同时，大数据技术还可以用于灾害监测。
利用卫星遥感、无人机、传感器等技术手段，我们能够实时获取大量的灾害监测数据，如地震的震源信息、火灾的蔓延范围、山体滑坡的位移情况等。
这些数据经过大数据技术的处理和分析，可以及时生成准确的灾害态势图，为灾害管理部门提供决策支持。
预警是灾害管理中的关键环节，大数据技术在这方面也发挥着重要作用。
通过对实时监测数据和历史数据的对比分析，结合气象预报、地质灾害预警模型等，可以提前发出准确的灾害预警信息，让人们有足够的时间采取避险措施。
比如，在台风来临前，通过分析台风的路径、强度、风速等数据，结合当地的人口分布和建筑物情况，能够精准地预测台风可能造成的影响范围和危害程度，并向相关地区的居民发送预警短信，告知他们提前做好防范准备。
在应急响应阶段，大数据技术更是大显身手。
当灾害发生时，会产生大量的救援需求和资源调配信息。
利用大数据技术，可以快速整合这些信息，实现救援资源的优化配置。
大数据在气象灾害预警中的应用
大数据在气象灾害预警中的应用气象灾害是人类面临的重大挑战之一，它给人们的生命财产安全和社会经济发展带来了巨大的威胁。
随着科技的不断进步，大数据技术在气象灾害预警中发挥着越来越重要的作用。
大数据的特点在于其规模巨大、类型多样、处理速度快以及价值密度低。
这些特点使得大数据在气象领域有着广阔的应用前景。
首先，大规模的数据能够提供更全面、更细致的气象信息，让我们对天气系统的了解更加深入。
其次，多样的数据类型，包括气象卫星、雷达、地面观测站等多种来源的数据，能够相互补充和验证，提高气象预报的准确性。
再者，快速的处理速度能够让我们及时获取最新的气象信息，为灾害预警争取更多的时间。
最后，尽管大数据的价值密度低，但通过有效的分析和挖掘，仍能从中提取出有价值的信息，为气象灾害的预警提供有力支持。
在气象灾害预警中，大数据的应用主要体现在以下几个方面。
数据收集是基础。
通过各种观测手段获取海量的气象数据，包括温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量等常规气象要素，以及云层结构、大气环流等更复杂的信息。
这些数据来自于分布在各地的气象观测站、气象卫星、雷达等设备。
气象卫星能够从太空对大范围的区域进行观测，提供大范围、连续性的气象信息；雷达则能够对局部地区的气象情况进行高分辨率的监测，捕捉到短时间内的气象变化；地面观测站则能够提供更精确的近地面气象数据。
这些多源的数据相互结合，形成了一个庞大的气象数据库，为后续的分析和预警提供了数据基础。
数据分析是关键。
利用先进的数据分析技术，对收集到的海量气象数据进行处理和分析。
传统的统计分析方法已经难以满足需求，如今更多地采用机器学习、深度学习等人工智能技术。
例如，通过构建神经网络模型，能够自动学习气象数据中的复杂模式和规律，从而提高气象预报的准确性。
此外，还可以利用数据挖掘技术，从海量的数据中挖掘出潜在的有用信息，比如发现一些以往未曾注意到的气象现象与灾害之间的关联。
模型构建是核心。
基于数据分析的结果，构建气象灾害预警模型。
基于大数据的自然灾害风险评估研究
基于大数据的自然灾害风险评估研究自然灾害是人类社会面临的重大挑战之一，它们给生命、财产和环境带来了巨大的损失。
为了更好地应对自然灾害，降低其影响，基于大数据的自然灾害风险评估研究应运而生。
这项研究不仅有助于提前预警和防范灾害，还能为灾害后的救援和重建工作提供重要的依据。
一、大数据在自然灾害风险评估中的重要性随着信息技术的飞速发展，我们获取和存储数据的能力得到了极大的提升。
大数据涵盖了海量、多样、高速和价值密度低等特点，包括气象数据、地理数据、人口数据、经济数据等多个领域。
这些数据为我们更准确、全面地评估自然灾害风险提供了可能。
例如，气象卫星和地面观测站收集的大量气象数据，可以帮助我们了解气候变化趋势、风暴的形成和发展规律；地理信息系统（GIS）中的地形、地貌和土地利用数据，能够揭示出哪些地区更容易受到洪水、滑坡和泥石流等灾害的影响；而人口普查和经济统计数据则可以反映出不同地区的人口分布和经济发展水平，从而评估灾害可能造成的人员伤亡和财产损失。
二、大数据的来源与类型1、气象数据气象部门通过气象卫星、雷达、探空仪等设备收集的气温、降水、风速、气压等数据。
这些数据对于预测台风、暴雨、暴雪等灾害的发生和发展具有重要意义。
2、地理数据包括地形高程、坡度、坡向、河流、湖泊等自然地理要素，以及城市、道路、农田等人文地理要素。
这些数据有助于分析灾害的潜在发生区域和可能的传播路径。
3、遥感数据通过卫星遥感和航空遥感获取的图像数据，可以监测地表植被覆盖、土地利用变化、水体分布等情况，为评估干旱、森林火灾等灾害提供信息。
4、社会经济数据如人口密度、GDP 分布、产业结构、基础设施等数据，用于评估灾害对社会经济的影响程度。
5、历史灾害数据以往发生的自然灾害的记录，包括灾害的类型、发生时间、地点、强度、损失情况等，为预测未来灾害风险提供参考。
三、基于大数据的自然灾害风险评估方法1、数据挖掘与分析运用数据挖掘技术，从海量的数据中提取有价值的信息和模式。
灾害与大数据分析
灾害与大数据分析引言灾害是现代社会面临的一种重大挑战，它给人类生命、财产和社会稳定带来了巨大的威胁。
然而，随着大数据技术的迅速发展，我们有了更多的机会来理解和应对灾害。
本文将探讨灾害与大数据分析之间的关系，并介绍大数据分析在灾害管理中的应用。
1. 灾害与大数据1.1 灾害的定义和分类灾害是指由自然或人为事故引起的、导致重大破坏、人员伤亡或财产损失的事件。
灾害可以分为自然灾害和人为灾害两类。
自然灾害包括地震、洪水、台风等由自然因素引起的灾害；人为灾害则是由于人类活动引起的，如恐怖袭击和工业事故等。
1.2 大数据的概念和特点大数据是指规模巨大、类型多样、产生速度快的数据集合。
大数据具有三个特点：速度、多样性和容量。
速度指的是数据的产生和流动的速度非常快；多样性表示数据来源多样，包括传感器数据、社交媒体数据等；容量则是指大数据的规模非常大，传统的数据处理方法无法处理这样大规模的数据集。
2. 大数据分析在灾害管理中的应用2.1 灾害预测与预警大数据分析可以通过对气象数据、地质数据等进行实时分析，提供灾害预测和预警。
例如，通过对海洋浮标和气象雷达数据的分析，可以预测台风的路径和强度，提前采取措施减少灾害影响。
2.2 灾后评估与恢复大数据分析可以通过对灾后数据的分析，帮助评估灾害造成的损失，并指导灾后恢复工作。
例如，通过对卫星图像和无人机数据的分析，可以评估洪水造成的水资源损失，并制定相应的恢复计划。
2.3 灾害响应与救援大数据分析可以通过对社交媒体数据、通讯数据等进行实时分析，帮助灾害响应和救援工作。
例如，通过对社交媒体上的信息进行实时分析，可以了解灾民的需求和位置，并及时调派救援力量。
3. 大数据分析的挑战与前景3.1 挑战大数据分析面临着一些挑战，如数据的质量、隐私保护和算法的复杂性等。
首先，大数据分析需要处理大量的数据，而数据质量对分析结果的准确性有很大的影响。
其次，大数据分析需要涉及到个人隐私信息，如何在保护隐私的前提下进行分析是一个重要的问题。
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摘要：文 章 基 于 1945—2 0 1 5 年 广 东 省 台 风 登 陆 的 数 据 以 及 台 风 登 陆 时 间 对 应 的 多 维 度 数 据 集 ，利 用 大 数 据 分 析
技 术 算 法 对 数 据 作 出 处 理 与 分 析 。可 为 相 关 部 门 在 潜 在 台 风 灾 害 中 的 防 灾 减 灾 工 作 的 实 施 和 结 果 评 价 提 供 相 关
参考。
关键词！台 风 ；大 数 据 ；经 济 损 失 ；风 险 评 估 ；广东省
中图分类号：P 4 4 4 4
文献标识码：B
文章编号：1 6 7 2 - 2 4 6 9 ( 2 0 1 9 ) 0 3 - 0 0 8 6 - 0 4
台风灾害是广东省最主要的自然灾害之一，其 引发的风暴潮及洪涝和山体滑波等灾害对社会基础 设施和生命财产造成巨大的损害。
1 . 1 背景 1945—2015年期间，共 计 2 1 6 个台风直接登录
广东省，其中 低压 强 登 陆 有 2 7 个 ，热带风暴级别
和以上级别的共计189个 ，省内各沿海城市登陆数
据如图1 所示。
由 图 1 可 知 ，广东省湛江市是历年台风登陆数
目最多的城市，也是受台风灾害冲击最为惨烈的城
86 •
大数据在数据维度上具有广泛性，尽管前期对 数据选取已经作了筛选，但大量基于时间序列的数 据在各维度上仍然可能存在较严重的线性相关性。 大 数 据 中 ，最 常 用 的 数 据 降 维 方 式 是 通 过 压 缩 数 据 的线性关系已达到高维度数据最终向低维度映射的 目的，减 少 计 算 资 源 的 耗 费 与 提 高 运 算 速 度 [10]。 由于大数据的数据多元，因此，维 度 可 以无 限 大， 本文只选取了部分相关的数据维度作出筛选分析， 见 表 1。
BP (Bac k Pro pa ga tio n) 神经网络模型是一■种按
误差逆传播算法训练的多层前馈网络[4]，通过最速 下降法，反向传播来不断调整网络的权值和阈值使 得网络的总误差最小[5]。模型拓扑结构有输人层、 隐藏层和输出层组成。第 y 个 神 经元 的净 输人值 4
见式（1)。
1 背景及相关技术介绍
i= 1
1
(2 )
式 中 ，> (- ，—）一核 函 数 ，> (—，—）_ %( —)• %
(—y$ 。
2 大数据分析技术与预测
2 . 1 大数据转换过程 大数据的数据转换过程可分为各类型不同数据
的前提收集、中期对各类型数据的压缩和分析及最 后结果的输出，如 图 3 所 示 。
2 . 2 数据降维
科研与管理
水利规划与设计
2019年第3 期
图2 B P 神经元
当正向传播完成后需要反向传播，即通过累计
误 差 去 调 整 网 络 中 的 权 值 L , # 使 总 误 差 减 少 。关 于 B P 神经网络更详细的算法可参考文献[6]。 1.2.2 LO-OVM 的原理
LO-OVM是 建 立 在 在 S V M 基 础 上 的 改 进 ，LOOVM从 机 器 学 习 损 失 函 数 上 做 出 改 进 ，在优化问 题 中 优 化 目 标 的 损 失 函 数 为 误 差 的 平 方 ，同时 LS-SVM 约束条件将S V M 中采用的不等式变为等 式 [-]。并 且 L S -S V M 引 用 了 核 函 数 ，最 后 只 需通 过对线性方程组的求解实现二次规划问题的化简， 通 过 降低 求解 难 度的 方 式，大大提高运算速度并 且能 够保证 最后 结果 有较高 的精 度[8]，更详细的 算法过程可参考文献[9]，最后可得到非线性方程 ⑵：
•
i" 4 , 二 + 1 .
'1
= X.K + 1.
(1 )
式 中 ，L ,一 神 经 元 1 与 第 J 个 神 经 元 的 权 值 ；-一
分别输人层神经元的输人；1 为阈值。 模型运算结构如图2 所示。图 2 中，/(-)一传
递函数；；一 第 ）个神经元的输出。
收 稿 日 期 ！2018-10-30 作 者 筒 介 ：伍 俊 杰 （1 9 9 6 年 一 ），男 ，在 读 本 科 生 。 通 讯 作 者 ：潘 晨 （1 9 9 4 年 一 ），女 ，在 读 硕 士 研 究 生 。
4
湛 江
茂 名
阳 江
江 门
f珠t
中r 深
山州圳
惠汕 州尾
掲汕 阳头
m
州
图 1 登陆广东省沿海城市台风数量（1945— 2015)
市 ，而且其他数据表明到目前为止登陆广东省的最 强台风 Ra mma s un (17 + 级 ，62mA ，910hPa ) 也正 是登陆自湛江市徐闻县龙塘镇，可见湛江市在防灾 减灾形势十分严峻。 1 . & 相关技术 1.2.1 B P 神经网络的原理
台风灾害评估是防灾减灾的关键，但由于台风 的复杂性，其经济损失预测一直是一个难题。我国 学者在致灾因子和灾情结合评估研究采用数理统计 方 法 [1-]和 模 糊 数 学 方 法 [3]。 台 风 是 一 个 涉 及 大 量 资 料 运 算 的 自 然 界 现 象 ，因 此 ，引人 大 数 据 分 析 技 术有助于掌握台风的动态。本文尝试以大数据分析 数据挖掘方法，利用多维度多角度的数据寻找关联 性 ，从看似琐碎不相关的数据集合中挖掘对模型优 化 有 用 的 因 子 ，并 使 用 机 器 学 习 中 具 有 自 我 反 馈 学 习的预测模型对最终结果进行预测。最 后 ，基于这 个预测模型再运用气象灾害风险管理的方法做出台 风经济风险的统计和预测。
2019年第3 期
DOI： 10. 3 9 6 9 / j . is s n . 1672-2469. 2019. 03. 026
水利规划与设计
科研与管理
基于大数据分析的台风灾害经济风险评估
2 1 伍俊杰#， 黄 浩 ， 潘 晨
( 1 . 广 东 海 洋 大 学 数 学 与 计 算 机 学 院 ，广 东 湛 江 524088; 2 . 广 东 海 洋 大 学 海 洋 与 气 象 学 院 ，广 东 湛 江 524088)
本文对台风的经济风险解读基于灾害学领域的 观点，即自然灾害事件（包括量级、时间、场地等 要素）发生的可能性以及由其造成后果的严重程度。 对台风灾害有可能带来的经济损失以及此损失的可 能性做出估计。
80 撕福广东各沿海城市台风雛数量
66
25 21 17
28 14
12
|1
11Biblioteka 5■3VI
1
110
1
7 ■
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