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。
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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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