發(fā)布時間：2020-07-10 08:26

【摘要】：伴隨人類開發(fā)利用海洋,不斷向深度和廣度進(jìn)軍,海洋對人類的貢獻(xiàn)將越來越大。與此同時,海洋災(zāi)害所造成的經(jīng)濟(jì)損失,也必將逐步升級。中國是世界上自然災(zāi)害嚴(yán)重的少數(shù)國家之一,不但災(zāi)害類型多,而且頻度高、強(qiáng)度大,造成的社會經(jīng)濟(jì)損失也極其嚴(yán)重。同時我國又是典型的海洋大國,風(fēng)暴潮災(zāi)害是我國沿海的主要海洋災(zāi)害。近年來,我國海洋經(jīng)濟(jì)增長迅速,2009年全國海洋生產(chǎn)總值31964億元,同比增長8.6%,占沿海地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值的15.5%,占全國GDP的9.53%。伴隨經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展,風(fēng)暴潮災(zāi)害對社會經(jīng)濟(jì)的影響日趨嚴(yán)重。20世紀(jì)90年代以來,由于沿海經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,人口急劇增加,遭災(zāi)損失急速上升,每年竟高達(dá)百億元以上。根據(jù)中國海洋災(zāi)害公報,2009年我國累計發(fā)生132次風(fēng)暴潮、海浪和赤潮過程,其中33次造成災(zāi)害,其中風(fēng)暴潮災(zāi)害造成直接經(jīng)濟(jì)損失84.97億元。 風(fēng)暴潮災(zāi)害的頻繁發(fā)生,給沿海地區(qū)的社會、經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了巨大壓力。因此,加強(qiáng)風(fēng)暴潮防災(zāi)減災(zāi),尤其是開展風(fēng)暴潮災(zāi)害的災(zāi)情監(jiān)測、致災(zāi)規(guī)律、災(zāi)害影響預(yù)警研究,對國家的可持續(xù)發(fā)展和社會主義和諧社會的建設(shè)都具有重要的意義。 目前受一些主客觀條件的限制對于風(fēng)暴潮災(zāi)害的研究基本上都是針對自然因素,而針對經(jīng)濟(jì)社會因素的則較少。論文在風(fēng)暴潮災(zāi)害相關(guān)知識梳理基礎(chǔ)上,界定了風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)預(yù)警的定義,通過對風(fēng)暴潮災(zāi)情災(zāi)害影響因素分析,建立風(fēng)暴潮災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)體系�；诰C合統(tǒng)計評估方法和經(jīng)濟(jì)預(yù)警理論對風(fēng)暴潮災(zāi)害等級進(jìn)行了劃分和經(jīng)濟(jì)損失預(yù)警模型的建立。同時選取中國海典型地區(qū)進(jìn)行風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失預(yù)警的實證分析。論文主要包括六個部分,結(jié)構(gòu)如下: 第一部分為中國海典型區(qū)域風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)預(yù)警相關(guān)概念的界定,主要包括三個部分:風(fēng)暴潮災(zāi)害相關(guān)概念界定,經(jīng)濟(jì)預(yù)警相關(guān)概念界定,風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)預(yù)警。 第二部分是風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)預(yù)警理論基礎(chǔ),主要包括四個理論:災(zāi)害管理學(xué)、災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)、系統(tǒng)論、經(jīng)濟(jì)預(yù)警模型理論。 第三部分是風(fēng)暴潮災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)體系研究,通過一定的建立原則和選取方法,建立了一個包含21個三級指標(biāo)和87個四級指標(biāo)的指標(biāo)體系。這些指標(biāo)能較全面、科學(xué)、系統(tǒng)反映風(fēng)暴潮災(zāi)害的情況,指標(biāo)體系的建立為整個研究打下了堅實的基礎(chǔ)。 第四部分在風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)體系中,選取了12個比較重要的指標(biāo),在此基礎(chǔ)上基于熵值法和主成分分析法對風(fēng)暴潮災(zāi)害損失等級進(jìn)行了劃分,通過灰色關(guān)聯(lián)分析法、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方法建立了風(fēng)暴潮災(zāi)害經(jīng)濟(jì)綜合預(yù)警模型。 第五部分是在綜合預(yù)警模型的基礎(chǔ)上對堤壩損毀、房屋受損、農(nóng)田損失、受災(zāi)人口、直接經(jīng)濟(jì)損失、養(yǎng)殖受損六個具體災(zāi)情的損失進(jìn)行了預(yù)警。 第六部分是總結(jié)與展望,對本文進(jìn)行了總結(jié)并對下一步的工作進(jìn)行了思考。
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F224;P731.23
【圖文】：

（3） 建立兩變量間的最小二乘回歸并使用加權(quán)最小二乘法對回歸結(jié)果進(jìn)行修正，回歸結(jié)果如下：最小二乘法：DB = 0.283462+ 0.094583*Y1 （R-squared=0.603602）加權(quán)最小二乘法：DB =0.279617 + 0.093006*Y1 （R-squared=0.997970）灰色關(guān)聯(lián)分析選取堤壩損毀為參考序列，使用灰色關(guān)聯(lián)分析方法尋找各指標(biāo)與參考序列間關(guān)聯(lián)度。各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度為（ω11，ω12，ω15，ω16，ω21，ω22，ω23，ω24，ω25）0.0621，0.5592，2.1841，1.2601，2.8570，2.0683，1.6031，0.3268，0.0790）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本研究采用試算法來確定隱含節(jié)點的個數(shù)，輸出結(jié)點數(shù)取為 1。通過比較（見 5-1 和圖 5-2），選取具有三個隱含層的四層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)警，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為 9-4-1。

本研究采用試算法來確定隱含節(jié)點的個數(shù)，輸出結(jié)點數(shù)取為 1。通過比較（見 5-1 和圖 5-2），選取具有三個隱含層的四層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)警，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為 9-4-1。圖 5-1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 9-6-3-1 的擬合圖

小二乘法：FW = 0.211594+ 0.072305*Y2+0.154789*Y3 （R-squared=0.466639）權(quán)最小二乘法：FW =0.279617 + 0.072305*Y2+0.154789*Y3（R-squared=0.998824）表 5-4 房屋受損與三個主成分的相關(guān)系數(shù)第一主成分 第二主成分 第二出成分房屋受損 -0.18757 0.409896 0.546462灰色關(guān)聯(lián)分析選取房屋受損為參考序列，使用灰色關(guān)聯(lián)分析方法尋找各指標(biāo)與參考序列間關(guān)聯(lián)度。各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度為（ω11，ω12，ω15，ω16，ω21，ω22，ω23，ω24，ω25）8.1534，-0.9537，-2.8305，-0.8415，0.6461，-1.8733，-2.1090，-1.9617，12.7703）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本研究采用試算法來確定隱含節(jié)點的個數(shù)，輸出結(jié)點數(shù)取為 1。通過比較（見 5-3 和圖 5-4），選取具有三個隱含層的四層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)警，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為 9-6-3-1。

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本文編號：2748674