基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型探讨

洪水灾情评估实际上是一种模式识别问题,而人工神经网络模型具有逼近有界闭子集上任意非线性映射的特性,且模型更新方便。本文邮基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型,阐述了其基本原理和算法,实例研究表明其实用性、客观性和通用性。     

泥石流灾情综合评估模式

泥石流灾情综合评估模式是在灾情绝对评估的基础上建立的。首先，建立了泥石流灾情评估的步骤框图；然后依据已有的泥石流灾情评估指标体系对各项指标进行量化分析处理，将得了各灾情评估指标公值分布及其量纲换算法，确定了反映直接损失的灾情绝对评估指标和相对评估指标（直接经济损失占灾区国民收入的比例），并对绝对和相对评估结果的等级进行了划分；最后，建立了绝对评估和相对评估结果对比的灾情综合评估模式。经过实例应用验证，评估结果能较好地反映灾情。     

中国自然灾害灾情统计现状及展望

自然灾害灾情统计是灾害评估、应急救助、灾后恢复重建等工作的基础。本文从我国自然灾害灾情统计的现状出发，认为灾种界定不清、统计内容不规范、尚未建立高效的灾情上报系统是我国灾情统计工作中存在的几大问题。建立规范的灾情统计标准和对重大自然灾害事件的统计制度、建立灾情统计的评估方法、提高基层灾情统计人员素质等，是推动我国灾情统计工作快速发展的主要途径。     

洪涝灾情评估标准关键技术问题的探讨

开展洪涝灾情评估工作对于各级防汛主管部门制定应对措施,提高洪涝灾害管理效率具有重要的现实意义。为了规范洪涝灾情评估,国家防汛抗旱总指挥部办公室启动了水利行业标准《洪涝灾情评估标准》的编制工作。对《洪涝灾情评估标准》的编制背景和编制过程中评估实施主体、评估资料来源、评估指标选取、评估指标阈值区间确定、灾害级别确定、评估模型确定等关键技术问题进行了探讨,可为下一阶段标准编制工作提供技术支撑。     

三峡库区地质灾害灾情评估系统设计与实现

针对目前三峡库区防灾减灾及灾情信息评估的工作情况和所存在的问题,利用ArcGIS Server,Flex和.Net等相关技术,探索和设计了灾情评估系统的总体架构与灾情评估模块。同时,结合三峡库区的防灾减灾相关情况,实现了基于Flex与ArcGIS Server的三峡库区地质灾害灾情评估系统,并对该系统的模块功能、关键技术等进行了详细的分析与讨论。通过对该系统的研究应用,灾情评估人员能够有效地对大面积范围所发生的地质灾害进行监测、分析,并提高对区域地质灾害灾后评估工作和人员调度工作的效率,可供防灾减灾与时空灾情数据库的建立参考。     

自然灾害综合灾情分级模型及应用

根据对自然灾害灾情的调研，提出了自然灾害综合灾情分级的指标体系和单指标分级标准，然后应用灰色聚类方法建立了自然灾害综合灾情分级模型，并探讨了该模型在评估1993年中国沿海地区台风、暴雨灾害灾情中的应用。     

自然灾害的物元分析灾情评估模型初探

本文提出了用物元分析进行灾情评估的新方法。该方法将灾情划分为三类,计算每项评估指标对各类灾情的关联函数,采用指数超标法计算各项指标的权值,然后应用加权公式计算全部指标对各类灾情的综合关联程度,并根据评价标准对灾情作出评估。该方法应用于45个灾情个例评估结果与用灾度判别法评估结果比较表明其用于灾情评估具有科学性和实用性。     

台风灾情评估及方法综述

台风是一种导致严重灾害的天气系统,其灾害评估是减灾防灾的决策基础;国内外台风灾情评估基本区分为统计指标综合法和统计模拟法。归纳了6种主要的统计指标综合方法,总结了统计模拟评估法的基本步骤,在此基础比较了台风灾情评估方法的不同特点。从评估的模型、指标选择以及评估结果等几个方面评述了指标评估方法中以及统计模拟法存在的问题。最后,对灾情评估发展趋势的5个方面进行展望,并指出:国内统计模拟方法的评估较少开展,应与指标评估方法相结合,积极开展统计模拟方法的灾情评估;选择不同的行业,针对行业具体特点,建立敏感行业的灾情评估模型;加强高新技术,特别是卫星遥感技术在台风灾害评估中的应用;同时要加强评估决策支持系统研究。     

自然灾害强度的评估方法及应用——基于综合灾情指数的研究

自然灾害造成的损失通常表现在多个方面,为了客观、全面地评估自然灾害,需要综合考虑多种灾情因素,最终才能得到灾害的总体评估结果。综合灾情指数(SDI)是对一系列灾情评价因子进行归一化、加权求和,这样得到的定量化的灾害评估指数,能够综合反映灾情信息。阐述了具有通用性的综合灾情指数,并设计开发了综合灾情指数工具,该工具包括评价因子、设置权重、规范化灾情指数和综合灾情指数4个模块。以汶川地震为例,利用综合灾情指数工具,对地震重灾区的灾害强度进行了综合评估。通过分析评估结果,综合灾情指数的分布真实地反映了受灾的严重程度,显示出该工具具有较好的实用性和有效性。     

2000-2007年省级区域自然灾害灾情分析

自然灾害是严重影响人民正常生产生活、国家经济持续发展的突发公共事件。区域自然灾害评估对于做好防灾减灾工作有着重要的意义。对区域灾情进行了综合评估,归纳总结了区域灾情分布规律。选择受灾人口、死亡人口、紧急转移安置人口、农作物受灾面积、农作物绝收面积、倒塌房屋、损坏房屋和直接经济损失等8个基本指标参与区域灾情评估,并利用灾情综合指数法构建了灾情指数,其中绝对指数反映了区域灾情的绝对强度,相对指数反映了区域灾情对当地社会经济的影响程度。用灾情指数综合评估了我国东、中、西部三大地带以及省级区域的灾情强度和空间分布规律,认为西部区域受灾程度最大,自然灾害对其的影响程度最深,其次是中部地区和东部地区;文章利用综合灾情的绝对指数和相对指数的对应关系,将我国大陆地区的31个省级单元划分为4类地区,即灾情总量较大且对本地影响较大、灾情总量较大但对本地影响较小、灾情总量较小但对本地影响较大以及灾情总量较小且对本地影响较小等4种类型。文章给出的灾情区域分布规律符合灾害系统理论,特别反映了承灾体的暴露度、脆弱性和抗灾能力是区域灾情强度的决定因素。评估结果与区域实际情况相符,说明所给出的灾情指数评估法是评估区域灾情强弱的合理有效方法。     

基于地理因子的因旱饮水困难人口快速评估模型——以云南省2012年大旱为例

农村群众饮水困难一直是国家持续关注的问题,保障受旱灾区人民群众基本生活是重中之重。准确地预测因旱饮水困难人口的发生发展,并采取适当的减灾措施,将很大程度地降低经济损失与人员伤害。以2012年云南大旱为例,在全面收集研究区气象、基础地理信息、社会经济、灾情等资料的基础上,基于BP人工神经网络构建因旱饮水困难人口快速评估模型。以月均降水量、地形高程、水系密度、总人口、路网密度和GDP为网络输入,以因旱饮水困难人口数量为网络输出,选择30个受灾县样本进行网络训练,经试算不断优化模型参数,其MSE为0.003 6;通过训练好的模型来预测剩余55个受灾县的因旱饮水困难人口,其模拟值与实际值的线性拟合结果 R2为0.67,表明BP人工神经网络方法能有效预测因旱饮水困难人口,该方法能够为因旱饮水困难人口的快速评估和灾情的核查提供有效的借鉴。     

泥石流灾情评估指标体系

泥石流灾情评估指标体系的建立应满足适用性、完备性、可比性、综合性和系统性原则,而指标的选取还应在一定的要求下确定。依据上述原则,在泥石流灾情网络分析结果的基础上,建立了评估指标体系的结构层次模型,进而对各类灾情评估指标进行了分析,确定出评估泥石流灾情的具体指标和因子。最后建立了以成灾度为目标层,经济损失,社会影响,环境损害为准则层。评估指标和评估因子为指标层的泥石流灾情评估指标体系。     

基于多源遥感影像的台风灾情动态评估——研究进展

沿海地区作为人口聚集、国民经济和社会发展重要的区域和战略中心,台风带来的损失往往是惨重和致命的。尤其是近年来,随着台风突发强度、频度和广度的不断增长,灾后救援工作显得格外重要,亟待开展灾情信息快速获取与动态评估研究。该领域目前主要探讨的问题为：台风灾情信息的遥感数据来源;基于遥感影像的灾情评估方法;台风灾情表征指标与评估模型;台风灾害风险综合管理等。在全球变暖和快速城市化的背景下,目前应集中开展的研究为：以我国沿海地区典型台风为剖析对象,构建台风多尺度灾情表征指标体系和基于多源遥感影像的台风灾情动态评估模型;集成开发遥感-地理信息系统（RS-GIS）灾情动态评估工具集;探讨台风灾情信息共享与分布式管理机制。这不但能实现受灾地区灾情快速评估与制图,而且能为我国沿海地区台风综合灾害风险管理以及可持续发展战略实施提供科学依据。     

北京市雷电灾害灾情综合评估模式

在灾情网络分析的基础上,建立了北京市雷电灾害的灾情评估指标体系。通过对体系内的各评估指标进行量化分析,给出灾情评估指标的量纲换算表,进而确定了北京市雷电灾害的灾情综合评估模式,并对评估结果进行了等级划分。通过实例评估发现,此综合评估模式简单易于操作,且评估结果能较好地反映北京市雷电灾害的综合损失。     

吉林省旱涝灾害灾情形成机制研究

利用吉林省８０年代气候要素的实测资料及农业受灾、成灾面积的统计资料，分析了８０年代全球气候变暖背景下主要农业灾害的致灾因子和灾情特征，研究了气候因子异常与灾害损失的联系，探讨了旱涝灾害的灾情形成机制，为探索农业灾情评估和预测提供了理论和方法。     

基于粒子群优化神经网络的台风灾情定量评估

准确的台风灾情评估,是做好防灾减灾工作、降低灾情的基础。通过分析台风灾情与致灾因子、孕灾环境和承灾体的相关关系,将时间和GDP引入到评估因子中。针对评估因子和台风灾情之间具有高度不确定的非线性关系,应用神经网络理论进行台风灾情评估,并将基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值进行优化,以改进BP神经网络方法存在的对初始权值敏感、易陷入局部极小点的缺点,从而建立了PSO-BP网络台风灾情定量评估模型。将该模型应用到2007年台风灾情评估中,评估值与实际值基本符合,表明该模型能应用于台风灾情的定量评估。     

我国典型区因旱饮水困难人口快速评估模型研究

估算因旱饮水困难人口是我国政府实施旱灾救助物资、资金发放的重要基础性工作。目前我国因旱饮水困难人口的判断主要依据地方民政部门灾情数据的上报,还未有对该数据的质量控制和快速评估系统。因此,准确地预测并评估因旱饮水困难人口的发生发展,并采取适当的风险防范措施就显得十分重要。在收集并处理全国基础地理信息、气象、社会经济、旱灾灾情等数据的基础上,将全国划分为7个典型区,利用2009-2012年典型历史旱灾案例灾情数据为样本,基于BP人工神经网络构建因旱饮水困难人口快速评估模型,以地形高程、月均降水量、水系密度、年末总人口、路网密度和GDP为网络输入,以因旱饮水困难人口数量为网络输出,确定收敛误差0.01,经试算不断优化模型参数,得到东北、华北、华东、华中、华南、西南、西北7个典型区的模拟值与实际值的线性拟合结果:华东、华南、华中地区的模型精度较高,R2分别达到0.94、0.83、0.81;东北、西北、华北地区的模型精度居中,R2分别达到0.79、0.71、0.70;模型精度最低的是西南地区,R2为0.46。结果表明该模型操作简便,精度较高,实现了我国基于区域差异的旱灾主要灾情指标的快速评估,能够为典型区因旱饮水困难人口的快速评估和灾情的核查提供科学依据。     

自然灾害系统模型—I：理论部分

本文对孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾情给予了定量研究，建立了自然灾害系统模型。该模型不但为灾情计算提供了一个统一的标准，而且对成灾的因果关系表述得十分清楚。它是一个综合性强和操作简单的实用模型，也使灾情评估和成灾机制得到统一。     

基于历史案例的自然灾害灾情评估方法研究

当某一自然事件被确定为灾害时,在获取有限的灾害数据情况下基于历史相似灾害案例进行快速的灾情评估,是有效进行灾害、灾情分析和抗灾救灾决策的保障。以历史案例灾害的灾害、灾情指标和当前灾害的灾害指标为数据基础,以最小距离法原理建立历史案例与当前灾害的相似度判断模型,设计基于历史案例相似度的自然灾害灾情评估模型,实现基于历史案例的自然灾害灾情评估方法与技术方案,并且以河南2001-2006年的农业干旱历史数据为历史案例,以其2007年农业干旱农作物受旱面积为评估指标,随即选取了一个相似度评估方法对灾情评估方案进行了案例验证,结果显示相对精度为98.45%,可信度较高。基于历史案例的灾情评估方法成本低、效率高、时效性强,且方法简单、约束条件较少、容易实现,在灾情评估方面具有一定的实用价值。     

可变模糊评价法在洪涝灾情评价中的应用

灾情评价实质上是一个模式识别问题.以往的灾情评价模型,虽解决了各单项指标灾情等级评估结果的不相容问题,但往往不能检验所给结果的准确性.基于可变模糊集理论,采用可变模糊评价模型可以科学、合理地确定样本指标对各级指标标准区间的相对隶属度和相对隶属函数,并且能够通过变换参数(α与P)变化模型进行评价.通过对多个评价结果进行比较分析,可以合理地确定出样本的评价等级.同时,由于该模型确定的灾级是连续的实数值,因而提高了灾情等级评价的灾级分辨率.最后将该方法应用于河南省洪涝灾情的综合评价中.应用实例表明,该模型计算简便,评价结果可信度高,可推广应用到其它灾情等级评估中.