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中国台风强度等级与可能灾害损失标准研究 被引量：25
1
作者 殷洁 戴尔阜 +1 位作者 吴绍洪 潘韬 《地理研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第2期266-274,共9页
台风灾害给中国沿海地区造成了严重损失,进行台风风险评估将为台风灾害有效规避提供科学依据,探讨台风强度等级和灾害损失之间的关系是台风风险定量评估的基础。利用1954-2008年间登陆中国东南沿海的174场成灾台风路径数据和对应的灾情... 台风灾害给中国沿海地区造成了严重损失,进行台风风险评估将为台风灾害有效规避提供科学依据,探讨台风强度等级和灾害损失之间的关系是台风风险定量评估的基础。利用1954-2008年间登陆中国东南沿海的174场成灾台风路径数据和对应的灾情记录数据,对台风强度等级和承灾体(农作物、人口、房屋和社会经济)的8项指标的损失数量关系进行分析,并对台风强度等级与各项损失率指标之间的关系进行拟合,得出各项灾损指标的损失率曲线。基于台风强度等级划分标准和损失率曲线,建立了适合于我国的四个强度等级的台风灾害损失标准划分方案:微度、轻度、中度和重度,对应的损失率用承灾体的社会经济指标来表征。研究表明:当台风强度等级达到第4等级时,灾害造成的损失率均有较大幅度的增加。本文构建的台风灾害损失标准可为进一步定量评估承灾体脆弱性及损失风险提供依据和参考。 展开更多
关键词 台风 强度等级 灾害损失 损失标准
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福建省台风灾害直接经济损失预评估模型 被引量：12
2
作者 于小龙 潘伟然 +1 位作者 张国荣 骆智斌 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1047-1052,共6页
基于2000—2009年对福建省造成灾害损失的22个台风数据,将台风分为气象型灾害和混合型灾害,利用数理统计的方法建立台风灾害直接经济损失预评估模型,在得到致灾因子和损失因子的多项式拟合关系基础上,进行了台风损失的悲观估计和乐观估... 基于2000—2009年对福建省造成灾害损失的22个台风数据,将台风分为气象型灾害和混合型灾害,利用数理统计的方法建立台风灾害直接经济损失预评估模型,在得到致灾因子和损失因子的多项式拟合关系基础上,进行了台风损失的悲观估计和乐观估计,并对台风灾害的影响等级进行了评估.研究结果显示该模型具有较高的拟合率,由误差分布和实际评估结果计算的模型的有效率均达到80%以上,能够较好地预评估台风可能造成的直接经济损失并能有效地分析台风灾害的趋势;灾害等级预报的准确性稍低于灾害经济损失预报的准确性,但总体属于同一水平.模型的建立可为防灾减灾提供科学依据,具有实际意义. 展开更多
关键词 台风 直接经济损失 灾害等级 数理统计 预评估模型
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面向卫星云图及深度学习的台风等级分类 被引量：10
3
作者 邹国良 侯倩 +2 位作者 郑宗生 黄冬梅 刘兆荣 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第3期1-6,共6页
台风是最严重的自然灾害之一,做好台风等级分类预测是防灾减灾的关键。针对现有卫星云图特征提取复杂、识别率低等问题,基于卷积神经网络框架,以北太平洋1978-2016年近1 000多个台风过程的卫星云图作为样本,提出改进深度学习模型Typhoon... 台风是最严重的自然灾害之一,做好台风等级分类预测是防灾减灾的关键。针对现有卫星云图特征提取复杂、识别率低等问题,基于卷积神经网络框架,以北太平洋1978-2016年近1 000多个台风过程的卫星云图作为样本,提出改进深度学习模型Typhoon-CNNs。该框架采用循环卷积策略增强模型表征力,使用十折交叉验证引入信息熵、Dropout置零率以优化模型灵敏度及防止过拟合。通过800样本测试集对模型Typhoon-CNNs进行验证,实验结果表明,本文算法的分类精度达到92.5%,台风和超强台风2个等级的预测正确率达到99%,优于传统分类方法。最后对模型提取的特征图进一步分析,模型能够准确识别台风眼和螺旋云带,从而证明Typhoon-CNNs对台风等级分类的可行性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 卫星云图 信息熵 Dropout置零率 台风等级
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基于迁移学习及气象卫星云图的台风等级分类研究 被引量：7
4
作者 郑宗生 胡晨雨 +3 位作者 黄冬梅 邹国良 刘兆荣 宋巍 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期202-210,共9页
针对传统卫星云图特征提取方法复杂且深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)模型开发困难的问题,提出一种基于参数迁移的台风等级分类方法。利用日本气象厅发布的近40 a 10000多景台风云图数据,构建了适应于迁移学... 针对传统卫星云图特征提取方法复杂且深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)模型开发困难的问题,提出一种基于参数迁移的台风等级分类方法。利用日本气象厅发布的近40 a 10000多景台风云图数据,构建了适应于迁移学习的台风云图训练集和测试集。在大规模ImageNet源数据集上训练出3种源模型VGG16,InceptionV3和ResNet50,依据台风云图低层特征与高层语义特征的差异,适配网络最佳迁移层数并冻结低层权重,高层权重采用自适应微调策略,构建出了适用于台风小样本数据集的迁移预报模型T-typCNNs。实验结果表明:T-typCNNs模型在自建台风数据集上的训练精度为95.081%,验证精度可达91.134%,比利用浅层卷积神经网络训练出的精度高18.571%,相比于直接用源模型训练最多提高9.819%。 展开更多
关键词 台风等级 迁移学习 深度卷积神经网络 迁移层数 自适应微调
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基于改进激活函数的用于台风等级分类的深度学习模型 被引量：7
5
作者 郑宗生 刘兆荣 +4 位作者 黄冬梅 宋巍 邹国良 侯倩 郝剑波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期177-181,205,共6页
针对特定任务中深度学习模型的激活函数不易选取的问题,在分析传统激活函数和现阶段运用比较广泛的激活函数的优缺点的基础上,将Tanh激活函数与广泛使用的ReLU激活函数相结合,构造了一种能够弥补Tanh函数和ReLU函数缺点的激活函数T-ReL... 针对特定任务中深度学习模型的激活函数不易选取的问题,在分析传统激活函数和现阶段运用比较广泛的激活函数的优缺点的基础上,将Tanh激活函数与广泛使用的ReLU激活函数相结合,构造了一种能够弥补Tanh函数和ReLU函数缺点的激活函数T-ReLU。通过构建台风等级分类的深度学习模型Typ-CNNs,将日本气象厅发布的台风卫星云图作为自建样本数据集,采用几种不同的激活函数进行对比实验,结果显示使用T-ReLU函数得到的台风等级分类的测试精度比使用ReLU激活函数的测试精度高出1.124%,比使用Tanh函数的测试精度高出2.102%;为了进一步验证结果的可靠性,采用MNIST通用数据集进行激活函数的对比实验,最终使用T-ReLU函数得到99.855%的训练精度和98.620%的测试精度,其优于其他激活函数的效果。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 激活函数 台风等级 MNIST数据集
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基于改进的最大均值差异算法的深度迁移适配网络 被引量：7
6
作者 郑宗生 胡晨雨 姜晓轶 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3107-3112,共6页
在基于模型参数的迁移学习研究中,两域样本的分布差异、源模型卷积层之间的互适应性都是影响模型迁移性能的重要因素。针对上述问题,提出一种多层卷积适配(MCA)深度迁移框架并将其应用于台风卫星云图的等级分类,在交叉熵函数的基础上添... 在基于模型参数的迁移学习研究中,两域样本的分布差异、源模型卷积层之间的互适应性都是影响模型迁移性能的重要因素。针对上述问题,提出一种多层卷积适配(MCA)深度迁移框架并将其应用于台风卫星云图的等级分类,在交叉熵函数的基础上添加L-最大均值差异(MMD)算法作为正则项,并对样本在再生核希尔伯特空间(RKHS)中的分布进行线性的无偏估计,最终定义了CE-MMD损失函数。在反向传播过程中,将残差和两域样本分布的差异共同作为网络参数更新的指标,使得迁移模型收敛速度更快、精度更高。在自建的台风数据集上对L-MMD算法和Bregman差异、KL散度两种度量算法进行对比实验,结果表明所提算法的精度分别高出11.76个百分点和8.05个百分点。实验结果表明,L-MMD算法优于其他度量算法,而且MCA深度迁移框架具有可行性。 展开更多
关键词 迁移学习 深度卷积神经网络 最大均值差异 领域适配 台风等级
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基于云模型—风险矩阵的华南台风灾害综合等级评估 被引量：2
7
作者 徐庆娟 潘金兰 刘合香 《气象与减灾研究》 2020年第3期161-169,共9页
文中从台风灾害的致灾危险性和承灾体脆弱性两方面选取评价指标,利用最小鉴别信息原理计算组合权重,采用模糊数学方法得到台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价指数。基于云模型和风险矩阵,构建一个新的台风灾害等级评估模型。以1984—2... 文中从台风灾害的致灾危险性和承灾体脆弱性两方面选取评价指标,利用最小鉴别信息原理计算组合权重,采用模糊数学方法得到台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价指数。基于云模型和风险矩阵,构建一个新的台风灾害等级评估模型。以1984—2016年登陆华南的50个台风为例,对华南台风灾害风险进行综合等级评估,结果与实际相符。与基于云模型—权重分配、模糊数学的台风灾害综合风险等级评估模型的结果进行比较,发现基于云模型—风险矩阵的台风灾害综合等级评估模型,不仅利用了云模型的优点,充分考虑了台风灾害的模糊性和随机性,还利用风险矩阵合成了台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价结果,比单一的模糊数学模型更合理可靠,在一定程度上也比云模型—权重分配模型结果更符合实际。 展开更多
关键词 台风灾害 等级评估 云模型 风险矩阵
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台风灾害综合等级评判模型改进及应用分析 被引量：20
8
作者 王秀荣 张立生 李维邦 《气象》 CSCD 北大核心 2018年第2期304-312,共9页
本文首先对2010年王秀荣等建立的台风灾害综合等级评判模型进行了改进,主要基于以下三个方面:一是对倒损房屋数指标的转换函数进行重新定义,二是对直接经济损失指标的去通货膨胀化;三是对原模型综合关联度指数分析中"死亡人数、直... 本文首先对2010年王秀荣等建立的台风灾害综合等级评判模型进行了改进,主要基于以下三个方面:一是对倒损房屋数指标的转换函数进行重新定义,二是对直接经济损失指标的去通货膨胀化;三是对原模型综合关联度指数分析中"死亡人数、直接经济损失、倒损房屋数、农作物受淹面积"4个指标的权重系数优化;然后,运用改进模型对2000—2015年登陆我国的历史台风灾害进行了综合等级评定与大小排序;同时,将评定结果与原模型的评定结果进行了比对。通过应用与检验分析,证明了改进后模型明显降低了通货膨胀对直接经济损失指数的影响,凸显了以人为本的防灾理念,较原模型具有更好的等级识别度,评定灾情等级结果更符合实际灾情,具备较好的评判功能,可以试用于气象服务等相关业务中快速对台风灾情进行综合等级或历史排序等评判。 展开更多
关键词 台风灾害综合等级 评判模型 改进 应用分析
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基于离散型Hopfield神经网络的台风灾情评估模型 被引量：14
9
作者 陈仕鸿 刘晓庆 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期47-52,共6页
台风灾情评估对防台减灾和救灾工作十分重要,为此,提出并建立了一种基于离散型Hopfield神经网络的评估模型。该模型选取5个评估因子,根据广东省台风灾害历史数据,按灾害等级划分原则制定了评估因子5个等级的划分方法,然后将待分级的台... 台风灾情评估对防台减灾和救灾工作十分重要,为此,提出并建立了一种基于离散型Hopfield神经网络的评估模型。该模型选取5个评估因子,根据广东省台风灾害历史数据,按灾害等级划分原则制定了评估因子5个等级的划分方法,然后将待分级的台风进行Hopfield编码,建立离散型Hopfield神经网络模型,并用实例对模型进行了验证,分析模型的不足,将评估因子的权重因素引入到模型中,使模型更加合理。 展开更多
关键词 HOPFIELD神经网络 台风灾级 评估模型
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基于时空相似与熵权修订相结合的雷电定量预警模型研究
10
作者 刘凤姣 王道平 +3 位作者 刘艳清 唐瑶 薛明 薛德锋 《灾害学》 CSCD 北大核心 2022年第4期18-22,29,共6页
为提高雷电预警的指示性,利用时空相似和熵权修订相结合的方法,采用天气系统分型选择历史相似个例,进行雷电的定点定量(级)预警研究。利用相似个例的雷电分布建立时、空预警模型;选取地面气温和热岛强度为因子对东台风雷电预警模型进行... 为提高雷电预警的指示性,利用时空相似和熵权修订相结合的方法,采用天气系统分型选择历史相似个例,进行雷电的定点定量(级)预警研究。利用相似个例的雷电分布建立时、空预警模型;选取地面气温和热岛强度为因子对东台风雷电预警模型进行强度和落点的熵权修订。以东台风为例进行验证,结果表明:该方法有明确的预警等级边界,原预警常为一个等级,无等级差异;现预警等级与雷电风险等级成正比,提高了雷电等级预警的指示意义;过滤了零星雷电和弱雷电,避免了弱风险下的雷电预警,指导性强。采用时空相似和熵权修订相结合的方法可以实现雷电的定量(级)预警,且有明显效果。 展开更多
关键词 天气系统 时空相似 熵权 台风 雷电灾害 等级划分 预警模型
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