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基于机器学习的热带气旋灾害等级评估模型构建及其活动特征分析
1
作者
刘淑贤
张立生
+3 位作者
刘扬
王维国
杨琨
张源达
《气象》
CSCD
北大核心
2024年第3期331-343,共13页
在全球变暖的背景下,热带气旋(TC)作为影响我国最严重的自然灾害之一,其活动特征及灾害损失评估研究受到了广泛关注。采用组合赋权和k-means等方法,分析了2000年以来登陆我国的TC及灾害损失特征,并构建了基于机器学习的TC灾害等级评估...
在全球变暖的背景下,热带气旋(TC)作为影响我国最严重的自然灾害之一,其活动特征及灾害损失评估研究受到了广泛关注。采用组合赋权和k-means等方法,分析了2000年以来登陆我国的TC及灾害损失特征,并构建了基于机器学习的TC灾害等级评估模型。结果表明:从总体趋势来看,登陆我国的TC频数在逐年减少,但登陆风速的最大值却在缓慢增加;广东、浙江、福建、广西受灾较为严重,但整体上全国综合灾情指数呈下降趋势;与传统的随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯算法相比,LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)在TC灾害评估中效果最佳,准确率值为0.91,其中致灾因子是模型中最关键的因素,其次是防灾减灾能力、暴露度和脆弱性指标。
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关键词
热带气旋
灾害等级评估
机器学习
lightgbm
(
light
gradient
boosting
machine
)
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题名
基于机器学习的热带气旋灾害等级评估模型构建及其活动特征分析
1
作者
刘淑贤
张立生
刘扬
王维国
杨琨
张源达
机构
国家气象中心
中国气象科学研究院
南京信息工程大学
出处
《气象》
CSCD
北大核心
2024年第3期331-343,共13页
基金
国家气象中心青年基金项目(Q202212)
国家气象中心气象现代化建设专项(QXXDH202226)
国家重点研发计划(2019YFC1510204)共同资助。
文摘
在全球变暖的背景下,热带气旋(TC)作为影响我国最严重的自然灾害之一,其活动特征及灾害损失评估研究受到了广泛关注。采用组合赋权和k-means等方法,分析了2000年以来登陆我国的TC及灾害损失特征,并构建了基于机器学习的TC灾害等级评估模型。结果表明:从总体趋势来看,登陆我国的TC频数在逐年减少,但登陆风速的最大值却在缓慢增加;广东、浙江、福建、广西受灾较为严重,但整体上全国综合灾情指数呈下降趋势;与传统的随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯算法相比,LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)在TC灾害评估中效果最佳,准确率值为0.91,其中致灾因子是模型中最关键的因素,其次是防灾减灾能力、暴露度和脆弱性指标。
关键词
热带气旋
灾害等级评估
机器学习
lightgbm
(
light
gradient
boosting
machine
)
Keywords
tropical cyclone(TC)
disaster grade assessment
machine
learning
lightgbm
(
light
gradient
boosting
machine
)
分类号
P49 [天文地球—大气科学及气象学]
P447 [天文地球—大气科学及气象学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的热带气旋灾害等级评估模型构建及其活动特征分析
刘淑贤
张立生
刘扬
王维国
杨琨
张源达
《气象》
CSCD
北大核心
2024
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