基于统计方法的华南台风灾害风险研究

论文摘要

热带气旋是我国主要的自然灾害之一,登陆我国沿海的热带气旋主要在西北太平洋产生.热带气旋可以根据风速不同分为热带低压、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风.近年来,登陆我国的热带气旋强度逐年增强,由登陆的台风带来的灾情也较为严重,华南三省作为典型的沿海地区,台风及以上强度的热带气旋频繁发生,而台风带来的灾情也是不容忽视的.台风灾情是致灾源的危险性、承灾体的脆弱性和暴露性、防灾减灾能力共同作用下的结果,那么,随着社会属性与自然属性的改变,其与致灾的危险性相互叠加,能够对台风灾情产生什么样的影响,就需要我们深入探讨台风灾情及其影响因子的关系,然后选取合适的因子对华南台风灾情进行风险分析.为此,该文做了以下几方面的工作:（1）应用描述统计的方法从台风登陆的强度、频数、时间和登陆及影响区域入手,对登陆华南台风灾害的基本特征进行研究.研究表明,和1973-1994年相比较,1995-2016年期间,登陆华南三省的台风有频数减少、强度增强的特点.对华南三省台风登陆时间分析发现,台风月尺度频数分布服从正态分布,从登陆点及影响地区看,广东省和海南省为台风的主要登陆点,但有45.16%的台风过程能够同时对华南三省引起灾情,灾情范围较广.（2）考虑到台风灾情与影响因子间存在复杂的线性与非线性的关系,首先,利用突变理论方法构造华南台风灾情指数.然后,应用线性的Lasso回归与非线性的MIV方法分别对登陆华南台风的灾情因子与其影响因子进行相关性分析.最后,分别结合BIC信息准则和T检验设置阈值的方法选出影响华南台风灾情的显著相关的因子.（3）利用BP神经网络模型,以Lasso-MIV组合选取因子作为模型的输入,直接经济损失、死亡人口、农作物受灾面积和灾情指数为模型的输出,对华南台风灾情进行预测实验.结果表明,除个别奇异点外,Lasso-MIV-BPNN模型预测效果较优.

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第一章绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与框架

1.4 研究创新点

第二章相关方法介绍及数据的预处理

2.1 描述统计

2.2 突变理论

2.3 Lasso回归

2.4 MIV方法

2.5 BP神经网络

2.6 数据来源与预处理

第三章登陆华南台风灾害特征的统计分析

3.1 登陆华南台风的基本特征

3.1.1 登陆台风的强度和频数统计

3.1.2 登陆台风的月尺度分布

3.1.3 登陆台风的空间分布

3.2 登陆华南台风引起的灾情特征分析

3.2.1 灾情因子的趋势性分析

3.2.2 影响台风灾情的主要因子描述性分析

3.3 本章小结

第四章台风灾情与影响因子的相关性分析

4.1 基于突变理论构造灾情指数

4.2 基于Lasso回归的影响因子分析

4.3 基于MIV方法的影响因子分析

4.3.1 不同调节率下的MIV值

4.3.2 基于MIV值的影响因子敏感度分析

4.3.3 基于MIV值与T检验筛选显著相关的影响因子

4.4 本章小结

第五章基于Lasso-MIV的华南台风灾情预测模型

5.1 Lasso-MIV-BPNN预测模型的构建

5.2 模型的应用与分析

5.2.1 参数选择与模型训练

5.2.2 预测结果与分析

5.3 本章小结

第六章结论与展望

参考文献

附录

攻读硕士期间的主要研究成果

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 杨瑞

导师: 刘合香

关键词: 华南台风,回归,方法,影响因子,神经网络,灾害风险

来源: 南宁师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学,气象学

单位: 南宁师范大学

分类号: P429;P444

总页数: 62

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