基於數據挖掘方法的颱風災害風險研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張麗傑 著

圖書標籤:

• 颱風
• 災害風險
• 數據挖掘
• 氣象學
• 風險評估
• 地理信息係統
• 機器學習
• 災害防治
• 遙感
• 數據分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030560148

版次：31

商品編碼：12345695

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

頁數：128

字數：161000

正文語種：中文

內容簡介

《基於數據挖掘方法的颱風災害風險研究》主要研究數據挖掘方法在颱風災害風險評估中的應用。颱風是中國的主要氣象災害之一，科學評估颱風災害風險不僅可以滿足人們的安全需求，還可以為颱風機理研究人員提供研究參考。《基於數據挖掘方法的颱風災害風險研究》使用密度聚類方法、動態時間規整方法對颱風災害風險進行分析，旨在拋磚引玉，使更多的研究者關注該領域，從而引入更多、更好的數據挖掘方法，使颱風災害風險評估更加準確。

目錄

目錄
第一章 颱風災害風險評估理論 1
一、颱風災害相關概念與影響 1
二、颱風災害係統 3
三、自然災害風險評估模式和方法 6
四、颱風災害風險評估的應用與研究 10
第二章 颱風災害特徵與風險評估特點 18
一、颱風災害影響特徵 18
二、颱風災害的年際分布特徵 32
三、颱風災害風險研究現狀和方法選擇 38
第三章 基於DST-DBSCAN算法的颱風災害風險源劃分 44
一、颱風長期變化特徵分析及研究方法選擇 44
二、改進的密度聚類方法 50
三、實例分析 55
第四章 基於動態時間規整算法的颱風路徑強度變化分析 62
一、緻災與非緻災颱風特性分析 62
二、基於動態時間規整的數據挖掘方法 69
三、實例分析 71
第五章 基於SS-DBSCAN算法的颱風災害風險區劃 80
一、颱風的時空特徵分析與啓示 80
二、SS-DBSCAN算法 86
三、實例分析 89
第六章 基於密度聚類算法的颱風災害影響異常區分析 97
一、基於TCPI的災害區域年代際變化分析 98
二、颱風影響異常區分析 101
三、政策建議 104
第七章 結論與展望 106
一、氣候變化對颱風的影響研究 106
二、颱風災害風險研究的主要結論 108
三、研究展望 109
參考文獻 110

好的，這是一份關於一本名為《基於數據挖掘方法的颱風災害風險研究》的圖書的詳細簡介，內容涵蓋瞭該領域相關的廣泛主題，但明確避開瞭對您指定書籍具體內容的描述，旨在提供一個全麵的、行業性的背景介紹和相關領域探索。 --- 圖書簡介：探索現代防災減災的前沿疆域——數據驅動的風險評估與管理 主題聚焦： 現代自然災害風險的量化、預測與應對策略的係統性構建。 麵嚮讀者： 氣象學、地質學、地理信息科學（GIS）研究人員，土木工程與城市規劃領域的專傢，應急管理與公共安全部門的決策者，以及對復雜係統建模與大數據應用感興趣的學者和專業人士。 第一部分：災害風險的理論基石與當代挑戰 當前，全球氣候變化背景下極端天氣事件的頻率和強度顯著增加，傳統的氣象災害防禦體係正麵臨前所未有的壓力。本書旨在構建一個多維度、跨學科的框架，用以理解和量化諸如颶風、颱風（熱帶氣鏇）等高影響事件所帶來的復閤型災害風險。 1. 風險的再定義與多維解析： 災害風險不再僅僅是自然事件的概率問題，它深刻嵌入瞭社會經濟係統的脆弱性與暴露度之中。本研究首先追溯瞭風險科學的演進脈絡，從早期的概率風險評估（Probabilistic Risk Assessment, PRA）過渡到強調社會韌性與適應性的現代框架。重點探討瞭“暴露”（Exposure）、“脆弱性”（Vulnerability）與“危害”（Hazard）三要素的相互作用機製。在麵對熱帶氣鏇這類具有顯著不確定性的係統性事件時，如何精確界定和量化這三要素，是風險管理有效性的前提。 2. 極端天氣事件的時空特徵分析： 颱風（及廣義上的熱帶氣鏇）的生成、路徑預測和強度演化是災害鏈條的起點。本部分深入分析瞭曆史氣象數據中蘊含的物理規律與統計特性。這包括對不同生命周期階段（如快速增強期、衰減期）的動力學特徵研究，以及對特定區域（如西太平洋、大西洋盆地）氣候背景下路徑偏差的歸因分析。特彆關注瞭極端降水、風暴潮和次生災害（如山洪、泥石流）的耦閤機製。 3. 社會經濟係統的內在脆弱性評估： 災害的最終損失體現在對人類活動和基礎設施的破壞上。本章節側重於對社會經濟脆弱性的構建。這涉及對城市化進程、人口密度分布、關鍵基礎設施（交通網絡、能源係統、醫療服務）的冗餘度與恢復能力進行評估。如何建立一套標準化的指標體係，以衡量不同社會群體（如老年人、低收入社區）麵對災害衝擊時的差異化響應，是風險社會學層麵的重要議題。 第二部分：前沿數據科學在災害分析中的應用視角 麵對海量的多源異構數據（遙感影像、氣象觀測、社會經濟統計數據），傳統分析方法已顯不足。本領域的突破依賴於先進的數據挖掘、機器學習與人工智能技術，以實現從描述性分析到預測性、規範性分析的飛躍。 4. 大數據整閤與預處理技術： 災害分析的基礎是對異構數據的有效整閤。本部分詳述瞭處理衛星遙感數據（如閤成孔徑雷達SAR、高光譜成像）、地麵物聯網傳感器數據以及社交媒體文本數據的技術路徑。重點討論瞭如何通過空間插值、時間序列對齊以及數據清洗，構建用於模型訓練的“乾淨”數據集。特彆強調瞭如何利用地理空間信息係統（GIS）對數據進行結構化和可視化。 5. 模式識彆與異常檢測： 在海量曆史災害記錄中，識彆齣與高損失事件相關的關鍵前兆或特徵組閤是至關重要的。本研究探討瞭如何運用聚類分析（Clustering）和關聯規則挖掘（Association Rule Mining）技術，來發現不同地區和不同年份颱風災害模式的共性與異構性。同時，引入異常檢測算法（如孤立森林、One-Class SVM）來識彆那些偏離常規影響路徑或強度閾值的“黑天鵝”事件。 6. 機器學習驅動的預測模型構建： 現代風險評估越來越依賴於預測能力。本章節深入探討瞭基於深度學習（如捲積神經網絡CNN和循環神經網絡RNN）的災害預測模型。這些模型可以集成氣象預報因子、地形因子和城市形態因子，以提高對局部區域極端風速、降雨量和洪水淹沒深度的短期預測精度。討論瞭模型的可解釋性（Explainable AI, XAI）在公共決策中的重要性，確保風險評估結果的透明度和可信度。 第三部分：風險管理與決策支持係統的構建 數據驅動的研究最終必須轉化為有效的減災行動和政策製定。本部分關注如何將復雜的分析結果轉化為實用、及時的決策支持工具。 7. 損失評估與經濟建模的動態化： 傳統的損失評估多基於經驗公式，缺乏對係統性中斷的敏感性。本研究引入瞭係統動力學（System Dynamics）和基於主體的建模（Agent-Based Modeling, ABM），模擬災害發生後，基礎設施的級聯失效如何影響供應鏈、金融市場乃至社區的恢復進程。這使得損失評估不再是一個靜態的數字，而是一個隨時間演變的動態過程。 8. 動態預警與資源優化配置： 成功的應急響應依賴於“早”與“準”。本部分探討瞭如何利用實時數據流（Real-time Data Streams）和預測模型，構建分級的、動態的預警信息發布機製。更進一步，研究瞭在資源有限的前提下，如何運用優化算法（如綫性規劃、啓發式搜索）來預先部署救援物資、疏散人員和醫療力量，以期在災害發生時實現最大化的生命與財産保護效益。 9. 韌性城市與適應性規劃： 最終目標是提高社會的長期韌性。本章從城市規劃和工程設計的角度，探討瞭如何將風險分析結果融入到土地利用規劃、建築規範的修訂以及關鍵基礎設施的冗餘設計之中。這包括對“基於自然的解決方案”（Nature-Based Solutions, NBS）在吸收和緩衝極端降水方麵的潛力評估，以及製定適應性基礎設施升級路綫圖，以應對未來不確定的氣候情景。 --- 總結： 本書提供瞭一個全麵、深入的分析視角，它不僅梳理瞭災害科學的經典理論，更重要的是，它聚焦於如何利用21世紀最前沿的數據挖掘和人工智能技術，將海量信息轉化為對自然災害風險的精準洞察和高效的風險管理策略，從而構建一個更具抵禦力的未來社會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論體係構建得非常紮實，它沒有滿足於僅僅展示“結果”，而是將焦點放在瞭“為什麼”和“如何優化”上。我個人對其中關於模型選擇與性能評估的部分尤為感興趣。作者並沒有盲目推崇某一種“萬能”的模型，而是基於災害風險評估的特定需求——高召迴率（不錯過潛在風險點）與可解釋性之間的權衡，進行瞭深入的比較分析。他們對傳統統計方法與新興機器學習、深度學習模型在處理非綫性、高維度的颱風影響因素時的優劣進行瞭非常公允的評價。尤其是在討論模型的可解釋性時，作者引用瞭多學科的交叉理論，試圖為那些“黑箱”模型提供一些必要的“白箱”注釋，這對於需要嚮決策者匯報和爭取資源的項目來說，簡直是雪中送炭。這種既追求前沿技術，又注重實際落地可行性的平衡感，是很多純理論著作所欠缺的。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭近一周的時間來細細品味這本書的核心章節，最讓我震撼的是其對“數據源整閤”的探討深度。很多同類書籍往往停留在對單一數據類型（比如氣象觀測數據）的分析，但這本書顯然提升瞭一個維度，它深入挖掘瞭如何有效地清洗、標準化和融閤來自不同領域——從遙感影像、地麵傳感器網絡到社會經濟脆弱性指標——的異構大數據集。作者在描述數據預處理流程時，那種步步為營的嚴謹性，幾乎讓我能想象齣他們在實驗室中與海量噪聲數據搏鬥的場景。書中對特徵工程的討論也極為細緻，特彆是針對時空依賴性特徵的提取方法，提供瞭不少我此前未曾接觸過的創新思路。這絕不是一本可以走馬觀花閱讀的書籍，它要求讀者必須保持高度的專注力，甚至需要對照著一些外部的編程環境或統計軟件纔能真正消化其中的技術細節。對於希望將理論轉化為實際應用的研究人員來說，這本書無疑提供瞭瞭一套近乎“可執行”的技術路綫圖，其對細節的堅持，實在值得稱道。

評分☆☆☆☆☆

如果從結構邏輯的角度來評價，這本書的敘事脈絡展現齣一種高度的層次感和遞進性。它起始於對颱風災害宏觀影響的界定，然後迅速聚焦到風險的量化定義，接著詳細闡述瞭數據挖掘技術如何在風險因子識彆、暴露度評估和易損性建模中發揮作用。這種“定義問題—分解問題—應用工具解決子問題—綜閤評估”的結構，非常符閤工程實踐的思維習慣。更令人稱贊的是，作者在每一章的末尾都設置瞭“反思與展望”的小節，這不僅僅是簡單的總結，更像是與讀者進行的一場開放式對話，引導我們思考當前方法的局限性和未來研究的方嚮。這種互動式的引導，讓讀者在閱讀過程中始終保持著批判性思維，而不是被動地接受既定結論。它成功地將一本技術專著變成瞭一場引人深思的學術探討之旅。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的理論深度和廣度，使它更像是為專業領域的從業者和高年級研究生量身打造的“工具箱+方法論手冊”，而非輕鬆的科普讀物。在閱讀過程中，我能明顯感覺到它對讀者有一定的預設知識要求，比如對地理信息係統（GIS）的基本概念、概率論以及基礎的機器學習術語需要有所瞭解，否則初次接觸可能會感到吃力。但是，一旦跨過瞭最初的門檻，這本書展現齣的專業價值是無可替代的。它提供的不僅僅是知識點，更是一種解決復雜係統性問題的思維框架。特彆是關於不確定性分析和情景模擬的部分，其嚴謹的數學推導和對極端事件的處理態度，體現瞭作者在科學態度上的高標準。對於任何一個緻力於提升區域防災減災能力、優化應急資源配置的專業人士而言，這本書的價值在於它提供的解決方案不僅僅是“當下有效”，更有可能支撐起未來數年的技術迭代方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩又不失現代感的封麵處理，初次拿到手中就能感受到它內容的厚重。我尤其欣賞它在排版上的用心，字體選擇既保證瞭長時間閱讀的舒適度，又在關鍵術語和圖錶展示上做瞭清晰的區分。那種精心布局的圖文比例，使得即便是涉及復雜算法和統計模型的章節，也不會顯得過於枯燥難懂。紙張的質感也相當不錯，光滑而有韌性，讓人有反復翻閱的衝動。作為一名長期關注自然災害預警領域的愛好者，我發現作者在引入概念時，沒有陷入純粹的學術理論的泥潭，而是非常巧妙地用瞭一些生動的案例或曆史迴顧來奠定基礎。這種由宏觀到微觀，再到具體方法論的敘事節奏，極大地降低瞭入門的門檻。特彆是對於那些非專業背景，但對提升城市韌性、公共安全管理感興趣的讀者來說，這本書提供的理論框架和實踐思路，無疑是一份極具價值的參考資料。它不僅僅是堆砌知識，更像是在引導讀者構建一個完整的認知地圖。