基于多源數(shù)據(jù)的貧困度與自然災害相關性評估
發(fā)布時間:2023-08-09 16:23
貧困是當今世界面臨的嚴重社會問題,2015年全世界約有7億人生活在極端貧困線以下,消除貧困成為世界各國努力的目標,聯(lián)合國提出了包含消除世界各地一切形式貧困在內的可持續(xù)發(fā)展目標,我國也提出了“精準扶貧”的重要戰(zhàn)略。在全球氣候變化的背景下,自然災害對貧困的消除構成巨大威脅。面對相同的自然災害,貧困人群相對于其他人群表現(xiàn)出更高的社會脆弱性,更容易在自然災害中遭受傷害,同時更難從災害中恢復正常生活。近50年來,全球的自然災害數(shù)量呈增加的趨勢,貧困人群面對自然災害的處境以及自然災害對貧困人群的影響亟需得到更多的關注。開展區(qū)域貧困度與自然災害評估及其相關性分析,對于深入理解貧困人群的生存現(xiàn)狀、有針對性的開展扶貧和減貧計劃、推進社會公平都具有重要意義。開展自然災害與貧困的相關性分析,需要貧困度數(shù)據(jù)及自然災害風險和災情數(shù)據(jù)的支持。傳統(tǒng)上對貧困度的評估主要依賴于統(tǒng)計和調查數(shù)據(jù)。然而統(tǒng)計數(shù)據(jù)多以行政區(qū)域為單位,無法反應行政區(qū)域內部的貧困度分布;入戶調查數(shù)據(jù)則存在覆蓋范圍不全、更新頻率慢等問題。很多極端貧困或處于戰(zhàn)亂中的國家甚至常年缺少貧困相關的統(tǒng)計和調查數(shù)據(jù)。很多研究利用遙感、GIS數(shù)據(jù)或其它統(tǒng)計數(shù)據(jù)對貧...
【文章頁數(shù)】:156 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 貧困度估算的研究現(xiàn)狀
1.2.2 自然災害風險評估的研究現(xiàn)狀
1.2.3 自然災害災情評估的研究現(xiàn)狀
1.2.4 自然災害與貧困的相關關系研究現(xiàn)狀
1.3 現(xiàn)有研究中存在的不足
1.4 研究內容及意義
1.5 論文組織結構
第2章 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)
2.1 研究區(qū)域
2.2 研究數(shù)據(jù)
2.2.1 貧困度調查數(shù)據(jù)
2.2.2 夜間燈光數(shù)據(jù)
2.2.3 谷歌影像數(shù)據(jù)
2.2.4 土地覆蓋數(shù)據(jù)
2.2.5 自然災害數(shù)據(jù)
2.2.6 其它輔助數(shù)據(jù)
2.3 數(shù)據(jù)一致性分析
第3章 基于多源數(shù)據(jù)和機器學習的貧困度估算方法
3.1 理論基礎
3.1.1 機器學習
3.1.2 決策樹
3.1.3 集成學習與隨機森林
3.1.4 決策樹與隨機森林的特征貢獻解釋
3.1.5 卷積神經網絡與遷移學習
3.2 基于多源數(shù)據(jù)的貧困特征提取和篩選
3.2.1 貧困特征提取
3.2.2 貧困特征篩選
3.3 單個國家的貧困度估算
3.3.1 模型建立
3.3.2 貧困度估算結果
3.3.3 特征共線性分析
3.3.4 特征貢獻分析
3.3.5 與其它模型的對比
3.4 多個國家的貧困度估算
3.4.1 模型建立
3.4.2 貧困度估算結果
3.4.3 特征分析
3.5 城市內部的貧困度估算
3.5.1 模型建立
3.5.2 貧困度估算結果
3.6 小結
第4章 自然災害危險性評估及其與貧困度的相關性分析
4.1 自然災害危險性評估
4.1.1 滑坡
4.1.2 地震
4.1.3 洪水
4.1.4 熱帶氣旋
4.2 貧困區(qū)域的自然災害暴露分析
4.3 貧困度與自然災害危險性的相關性分析
4.4 小結
第5章 自然災害災情評估及其在不同貧困度地區(qū)的差異分析
5.1 災害事件基本信息
5.2 基于夜間燈光日數(shù)據(jù)的災情評估
5.2.1 災情評估方法
5.2.2 地震
5.2.3 熱帶氣旋
5.2.4 洪水
5.2.5 自然災害災情評估總結
5.3 不同貧困度地區(qū)的災情差異分析
5.4 小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
作者簡歷
在學期間取得的研究成果
后記
本文編號:3840569
【文章頁數(shù)】:156 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 貧困度估算的研究現(xiàn)狀
1.2.2 自然災害風險評估的研究現(xiàn)狀
1.2.3 自然災害災情評估的研究現(xiàn)狀
1.2.4 自然災害與貧困的相關關系研究現(xiàn)狀
1.3 現(xiàn)有研究中存在的不足
1.4 研究內容及意義
1.5 論文組織結構
第2章 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)
2.1 研究區(qū)域
2.2 研究數(shù)據(jù)
2.2.1 貧困度調查數(shù)據(jù)
2.2.2 夜間燈光數(shù)據(jù)
2.2.3 谷歌影像數(shù)據(jù)
2.2.4 土地覆蓋數(shù)據(jù)
2.2.5 自然災害數(shù)據(jù)
2.2.6 其它輔助數(shù)據(jù)
2.3 數(shù)據(jù)一致性分析
第3章 基于多源數(shù)據(jù)和機器學習的貧困度估算方法
3.1 理論基礎
3.1.1 機器學習
3.1.2 決策樹
3.1.3 集成學習與隨機森林
3.1.4 決策樹與隨機森林的特征貢獻解釋
3.1.5 卷積神經網絡與遷移學習
3.2 基于多源數(shù)據(jù)的貧困特征提取和篩選
3.2.1 貧困特征提取
3.2.2 貧困特征篩選
3.3 單個國家的貧困度估算
3.3.1 模型建立
3.3.2 貧困度估算結果
3.3.3 特征共線性分析
3.3.4 特征貢獻分析
3.3.5 與其它模型的對比
3.4 多個國家的貧困度估算
3.4.1 模型建立
3.4.2 貧困度估算結果
3.4.3 特征分析
3.5 城市內部的貧困度估算
3.5.1 模型建立
3.5.2 貧困度估算結果
3.6 小結
第4章 自然災害危險性評估及其與貧困度的相關性分析
4.1 自然災害危險性評估
4.1.1 滑坡
4.1.2 地震
4.1.3 洪水
4.1.4 熱帶氣旋
4.2 貧困區(qū)域的自然災害暴露分析
4.3 貧困度與自然災害危險性的相關性分析
4.4 小結
第5章 自然災害災情評估及其在不同貧困度地區(qū)的差異分析
5.1 災害事件基本信息
5.2 基于夜間燈光日數(shù)據(jù)的災情評估
5.2.1 災情評估方法
5.2.2 地震
5.2.3 熱帶氣旋
5.2.4 洪水
5.2.5 自然災害災情評估總結
5.3 不同貧困度地區(qū)的災情差異分析
5.4 小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
作者簡歷
在學期間取得的研究成果
后記
本文編號:3840569
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