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廣西臺(tái)風(fēng)災(zāi)害預(yù)評(píng)估的影響因子研究

發(fā)布時(shí)間:2021-05-28 10:34
  熱帶氣旋是生成于副熱帶或熱帶洋面上,具有氣旋性環(huán)流和對(duì)流的非鋒面性旋渦.臺(tái)風(fēng)作為熱帶氣旋的一種,登錄前后常引發(fā)洪澇、風(fēng)暴潮和泥石流等災(zāi)害.在全球氣候變暖的背景下,登錄的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度有逐年偏強(qiáng)趨勢(shì).臺(tái)風(fēng)災(zāi)情是由致災(zāi)源、承災(zāi)體和防災(zāi)減災(zāi)等方面的影響因子相互作用的結(jié)果,如何從眾多影響因子中選取重要影響因子對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)情等級(jí)的預(yù)評(píng)估具有重要意義.為了研究臺(tái)風(fēng)災(zāi)情與致災(zāi)源、承災(zāi)體和防災(zāi)減災(zāi)3個(gè)方面影響因子的相關(guān)關(guān)系,選取重要影響因子進(jìn)行災(zāi)情等級(jí)預(yù)評(píng)估.本研究主要內(nèi)容包含以下幾方面:第一部分,采用Monte Carlo法計(jì)算影響因子與災(zāi)情的Copula熵,分析單一影響因子、綜合指數(shù)與災(zāi)情指標(biāo)的相關(guān)性;采用T檢驗(yàn)確定一個(gè)閾值,選出與災(zāi)情顯著相關(guān)的影響因子.第二部分,在第一部分工作基礎(chǔ)上,篩選出與災(zāi)情顯著相關(guān)的影響因子后,利用等距特征映射(ISOMAP)、主成分分析(PCA)和熵權(quán)對(duì)剩余影響因子進(jìn)行特征提取,結(jié)合顯著相關(guān)影響因子作為輸入神經(jīng)元,災(zāi)情等級(jí)作為輸出神經(jīng)元,建立廣西臺(tái)風(fēng)災(zāi)情等級(jí)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)評(píng)估模型.研究結(jié)果表明,基于Copula熵-等距特征映射影響因子選取的預(yù)評(píng)估平均準(zhǔn)確率最高(83.54%).... 

【文章來源】:南寧師范大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】:53 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

廣西臺(tái)風(fēng)災(zāi)害預(yù)評(píng)估的影響因子研究


圖2.3臺(tái)風(fēng)影響因子與災(zāi)情指標(biāo)的Copula熵值圖

變化圖,災(zāi)情指標(biāo),承災(zāi)體,熵值


圖 2.4 災(zāi)情指標(biāo)與承災(zāi)體的 Copula 熵值變化圖1985-1994 年時(shí)段,農(nóng)作物總播種面積與單位面積 GDP 的 Co 最小,即相關(guān)程度最高;在 1995-2004 年和 2005-2014 年時(shí)段與農(nóng)作物總播種面積相關(guān)程度最高,農(nóng)作物暴露越多,受臺(tái)風(fēng)


本文編號(hào):3208105

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