广东省哲学社会科学规划项目(GD11YGL03)
- 作品数：8 被引量：48H指数：5
- 相关作者：陈仕鸿隋广军唐丹玲蒲惠荧阳爱民更多>>
- 相关机构：广东外语外贸大学中国科学院暨南大学更多>>
- 发文基金：广东省哲学社会科学规划项目广东省科技计划工业攻关项目广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球环境科学与工程经济管理交通运输工程更多>>
- 台风灾害承灾体社会经济易损性研究——基于广东省的实证分析被引量：6
- 2012年
- 传统的台风灾害研究注重致灾因子与孕灾环境对灾害的影响,但现实情况不断显示承灾体的社会经济易损性程度对灾害有着重要影响。以广东省为例,建立了广东省台风灾害社会经济易损性的评价指标体系,运用《广东统计年鉴2010》中数据对广东省21个地级市的台风灾害社会经济易损性程度进行了实证分析。认为社会经济易损性研究能够有效提升台风灾害的应急管理工作效率。
- 陈和刘贵政蒲惠荧
- 关键词：台风灾害承灾体评价指标实证分析
- 一种台风灾情综合评估模型及应用被引量：14
- 2012年
- 对台风灾情评估提出了一种基于台风灾害案例历史案例分析、综合模糊数学和灰色关联分析的综合评估模型;利用模糊隶属函数将台风灾情原始数据无量纲化,再设定一极重灾为参考序列。根据台风各评估指标与参考序列的距离,计算出关联系数;将关联系数加权平均和定义为灾度,根据灾度值评定台风的灾级。并以广东省台风灾情为例,验证了此模型。
- 陈仕鸿隋广军唐丹玲
- 关键词：灰色关联分析层次分析法
- 广东台风灾情预测系统研究被引量：11
- 2012年
- 准确预测台风灾情对防台减灾具有重要意义。研究了广东省台风灾情的一种预测系统。该系统将广东省划分为4个区域,引入区域灾害易损性和台风路径类型作为评估因子,采用非线性的GA-BP神经网络,通过2000-2006年广东省台风数据训练和测试,建立了台风灾情预测模型。系统采用C#+Arc Engine进行二次开发,形成了一种集成GIS功能的台风灾情预测系统,以期为防台减灾工作提供决策辅助。
- 陈仕鸿隋广军阳爱民
- 关键词：地理信息系统
- 基于SVR的广东省台风灾害损失评估被引量：8
- 2013年
- 台风灾害损失评估是防台减灾工作的一个重点和难题。本文介绍了支持向量机回归模型（SVR）的基本原理以及参数寻优的方法，并将SVR应用于中国南方台风灾害损失评估中，重点为广东省。选取14个评估因子，选用1998～2008年影响广东的36个台风作为数据样本，再运用主成分分析法降维处理，本文构建了4种台风灾害损失评估模型，包括一种BP神经网络评估模型和3种SVR模型。这3种SVR模型均以径向基（RBF）核函数作为核函数并基于交叉验证法训练，分别利用网格搜索、遗传算法和粒子群算法进行参数优化。对这4种模型的评估效果进行比较分析，结果显示采用径向基核函数作为核函数、基于交叉验证法训练、并利用遗传算法进行参数优化建立的SVR模型为最优的模型。本研究的模型分析评估能为防台减灾工作提供决策重要辅助信息。
- 陈仕鸿唐丹玲隋广军
- 关键词：台风灾害参数优化
- 沿海地区受台风影响的易损性指标体系与应急管理策略被引量：6
- 2012年
- 台风灾害一直是威胁我国沿海地区经济社会发展的一个重大障碍。构建承灾体的社会经济易损性评价指标体系,运用统计学方法对沿海地区受台风影响的社会经济易损性进行实证分析后发现,我国沿海地区受台风影响的社会经济易损性空间分布不均匀。台风灾害频发的沿海地方政府应通过制定防台应急预案,构建全面的应急预警体系,建立统一的自然灾害信息系统和信息公开机制,引入政策性金融工具建立灾后恢复、补偿的财政保障机制,从而构建一个专门针对台风灾害的应急响应机制。
- 隋广军蒲惠荧
- 关键词：台风灾害应急管理
- ArcGIS在城市内涝交通路线选择问题中的应用被引量：3
- 2013年
- 城市突发内涝灾害,需要应急指挥及时疏导交通。GIS的空间分析功能在这方面能发挥重要的作用。该文利用Arc GIS软件,实现一种在多处障碍的情况下搜索最短路径的方法,解决城市内涝灾害农业突发时交通疏导问题,该方法快速、简单易操作、结果可视化。
- 陈仕鸿彭赛琼
- 关键词：城市内涝交通疏导最短路径ARCGIS
- Photoshop CS6在遥感地图洪灾淹没面积计算中的应用被引量：2
- 2013年
- 利用Photoshop CS6的测量功能,对卫星遥感地图中鄱阳湖洪灾面积进行计算。先计算出图中鄱阳湖湖面占用的像素,再通过图中比例尺计算出每个像素代表的实际面积,最后得出鄱阳湖的湖面面积。此方法简单易实现,值得推广。
- 黄秀茵黎记果陈仕鸿
- 关键词：PHOTOSHOP面积测量洪灾
- 利用Elman神经网络模型评估广东热带气旋灾情被引量：5
- 2013年
- 热带气旋灾情评估是防台减灾工作的重要环节．介绍的E1man神经网络的基本原理，并将Elman神经网络应用于广东省热带气旋灾害经济损失评估中．选取14个评估因子，选用1998-2008年影响广东的36个台风作为数据样本，再运用主成分分析法降维处理，构建了基于Elman神经网络和基于BP神经网络的评估模型，分析结果显示，基于Elman神经网络模型的评估结果均方误差为0．953，平均误差率为17—76％，优于BP神经网络．研究的模型可实际应用于广东省实际热带气旋灾害经济损失评估，为防台减灾工作提供决策信息．
- 刘晓庆唐丹玲隋广军陈仕鸿
- 关键词：热带气旋灾情评估主成分分析ELMAN神经网络
