基于数据挖掘方法的台风灾害风险研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张丽杰 著

图书标签:

• 台风
• 灾害风险
• 数据挖掘
• 气象学
• 风险评估
• 地理信息系统
• 机器学习
• 灾害防治
• 遥感
• 数据分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030560148

版次：31

商品编码：12345695

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

页数：128

字数：161000

正文语种：中文

内容简介

《基于数据挖掘方法的台风灾害风险研究》主要研究数据挖掘方法在台风灾害风险评估中的应用。台风是中国的主要气象灾害之一，科学评估台风灾害风险不仅可以满足人们的安全需求，还可以为台风机理研究人员提供研究参考。《基于数据挖掘方法的台风灾害风险研究》使用密度聚类方法、动态时间规整方法对台风灾害风险进行分析，旨在抛砖引玉，使更多的研究者关注该领域，从而引入更多、更好的数据挖掘方法，使台风灾害风险评估更加准确。

目录

目录
第一章 台风灾害风险评估理论 1
一、台风灾害相关概念与影响 1
二、台风灾害系统 3
三、自然灾害风险评估模式和方法 6
四、台风灾害风险评估的应用与研究 10
第二章 台风灾害特征与风险评估特点 18
一、台风灾害影响特征 18
二、台风灾害的年际分布特征 32
三、台风灾害风险研究现状和方法选择 38
第三章 基于DST-DBSCAN算法的台风灾害风险源划分 44
一、台风长期变化特征分析及研究方法选择 44
二、改进的密度聚类方法 50
三、实例分析 55
第四章 基于动态时间规整算法的台风路径强度变化分析 62
一、致灾与非致灾台风特性分析 62
二、基于动态时间规整的数据挖掘方法 69
三、实例分析 71
第五章 基于SS-DBSCAN算法的台风灾害风险区划 80
一、台风的时空特征分析与启示 80
二、SS-DBSCAN算法 86
三、实例分析 89
第六章 基于密度聚类算法的台风灾害影响异常区分析 97
一、基于TCPI的灾害区域年代际变化分析 98
二、台风影响异常区分析 101
三、政策建议 104
第七章 结论与展望 106
一、气候变化对台风的影响研究 106
二、台风灾害风险研究的主要结论 108
三、研究展望 109
参考文献 110

好的，这是一份关于一本名为《基于数据挖掘方法的台风灾害风险研究》的图书的详细简介，内容涵盖了该领域相关的广泛主题，但明确避开了对您指定书籍具体内容的描述，旨在提供一个全面的、行业性的背景介绍和相关领域探索。 --- 图书简介：探索现代防灾减灾的前沿疆域——数据驱动的风险评估与管理 主题聚焦： 现代自然灾害风险的量化、预测与应对策略的系统性构建。 面向读者： 气象学、地质学、地理信息科学（GIS）研究人员，土木工程与城市规划领域的专家，应急管理与公共安全部门的决策者，以及对复杂系统建模与大数据应用感兴趣的学者和专业人士。 第一部分：灾害风险的理论基石与当代挑战 当前，全球气候变化背景下极端天气事件的频率和强度显著增加，传统的气象灾害防御体系正面临前所未有的压力。本书旨在构建一个多维度、跨学科的框架，用以理解和量化诸如飓风、台风（热带气旋）等高影响事件所带来的复合型灾害风险。 1. 风险的再定义与多维解析： 灾害风险不再仅仅是自然事件的概率问题，它深刻嵌入了社会经济系统的脆弱性与暴露度之中。本研究首先追溯了风险科学的演进脉络，从早期的概率风险评估（Probabilistic Risk Assessment, PRA）过渡到强调社会韧性与适应性的现代框架。重点探讨了“暴露”（Exposure）、“脆弱性”（Vulnerability）与“危害”（Hazard）三要素的相互作用机制。在面对热带气旋这类具有显著不确定性的系统性事件时，如何精确界定和量化这三要素，是风险管理有效性的前提。 2. 极端天气事件的时空特征分析： 台风（及广义上的热带气旋）的生成、路径预测和强度演化是灾害链条的起点。本部分深入分析了历史气象数据中蕴含的物理规律与统计特性。这包括对不同生命周期阶段（如快速增强期、衰减期）的动力学特征研究，以及对特定区域（如西太平洋、大西洋盆地）气候背景下路径偏差的归因分析。特别关注了极端降水、风暴潮和次生灾害（如山洪、泥石流）的耦合机制。 3. 社会经济系统的内在脆弱性评估： 灾害的最终损失体现在对人类活动和基础设施的破坏上。本章节侧重于对社会经济脆弱性的构建。这涉及对城市化进程、人口密度分布、关键基础设施（交通网络、能源系统、医疗服务）的冗余度与恢复能力进行评估。如何建立一套标准化的指标体系，以衡量不同社会群体（如老年人、低收入社区）面对灾害冲击时的差异化响应，是风险社会学层面的重要议题。 第二部分：前沿数据科学在灾害分析中的应用视角 面对海量的多源异构数据（遥感影像、气象观测、社会经济统计数据），传统分析方法已显不足。本领域的突破依赖于先进的数据挖掘、机器学习与人工智能技术，以实现从描述性分析到预测性、规范性分析的飞跃。 4. 大数据整合与预处理技术： 灾害分析的基础是对异构数据的有效整合。本部分详述了处理卫星遥感数据（如合成孔径雷达SAR、高光谱成像）、地面物联网传感器数据以及社交媒体文本数据的技术路径。重点讨论了如何通过空间插值、时间序列对齐以及数据清洗，构建用于模型训练的“干净”数据集。特别强调了如何利用地理空间信息系统（GIS）对数据进行结构化和可视化。 5. 模式识别与异常检测： 在海量历史灾害记录中，识别出与高损失事件相关的关键前兆或特征组合是至关重要的。本研究探讨了如何运用聚类分析（Clustering）和关联规则挖掘（Association Rule Mining）技术，来发现不同地区和不同年份台风灾害模式的共性与异构性。同时，引入异常检测算法（如孤立森林、One-Class SVM）来识别那些偏离常规影响路径或强度阈值的“黑天鹅”事件。 6. 机器学习驱动的预测模型构建： 现代风险评估越来越依赖于预测能力。本章节深入探讨了基于深度学习（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）的灾害预测模型。这些模型可以集成气象预报因子、地形因子和城市形态因子，以提高对局部区域极端风速、降雨量和洪水淹没深度的短期预测精度。讨论了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在公共决策中的重要性，确保风险评估结果的透明度和可信度。 第三部分：风险管理与决策支持系统的构建 数据驱动的研究最终必须转化为有效的减灾行动和政策制定。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为实用、及时的决策支持工具。 7. 损失评估与经济建模的动态化： 传统的损失评估多基于经验公式，缺乏对系统性中断的敏感性。本研究引入了系统动力学（System Dynamics）和基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM），模拟灾害发生后，基础设施的级联失效如何影响供应链、金融市场乃至社区的恢复进程。这使得损失评估不再是一个静态的数字，而是一个随时间演变的动态过程。 8. 动态预警与资源优化配置： 成功的应急响应依赖于“早”与“准”。本部分探讨了如何利用实时数据流（Real-time Data Streams）和预测模型，构建分级的、动态的预警信息发布机制。更进一步，研究了在资源有限的前提下，如何运用优化算法（如线性规划、启发式搜索）来预先部署救援物资、疏散人员和医疗力量，以期在灾害发生时实现最大化的生命与财产保护效益。 9. 韧性城市与适应性规划： 最终目标是提高社会的长期韧性。本章从城市规划和工程设计的角度，探讨了如何将风险分析结果融入到土地利用规划、建筑规范的修订以及关键基础设施的冗余设计之中。这包括对“基于自然的解决方案”（Nature-Based Solutions, NBS）在吸收和缓冲极端降水方面的潜力评估，以及制定适应性基础设施升级路线图，以应对未来不确定的气候情景。 --- 总结： 本书提供了一个全面、深入的分析视角，它不仅梳理了灾害科学的经典理论，更重要的是，它聚焦于如何利用21世纪最前沿的数据挖掘和人工智能技术，将海量信息转化为对自然灾害风险的精准洞察和高效的风险管理策略，从而构建一个更具抵御力的未来社会。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论体系构建得非常扎实，它没有满足于仅仅展示“结果”，而是将焦点放在了“为什么”和“如何优化”上。我个人对其中关于模型选择与性能评估的部分尤为感兴趣。作者并没有盲目推崇某一种“万能”的模型，而是基于灾害风险评估的特定需求——高召回率（不错过潜在风险点）与可解释性之间的权衡，进行了深入的比较分析。他们对传统统计方法与新兴机器学习、深度学习模型在处理非线性、高维度的台风影响因素时的优劣进行了非常公允的评价。尤其是在讨论模型的可解释性时，作者引用了多学科的交叉理论，试图为那些“黑箱”模型提供一些必要的“白箱”注释，这对于需要向决策者汇报和争取资源的项目来说，简直是雪中送炭。这种既追求前沿技术，又注重实际落地可行性的平衡感，是很多纯理论著作所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面处理，初次拿到手中就能感受到它内容的厚重。我尤其欣赏它在排版上的用心，字体选择既保证了长时间阅读的舒适度，又在关键术语和图表展示上做了清晰的区分。那种精心布局的图文比例，使得即便是涉及复杂算法和统计模型的章节，也不会显得过于枯燥难懂。纸张的质感也相当不错，光滑而有韧性，让人有反复翻阅的冲动。作为一名长期关注自然灾害预警领域的爱好者，我发现作者在引入概念时，没有陷入纯粹的学术理论的泥潭，而是非常巧妙地用了一些生动的案例或历史回顾来奠定基础。这种由宏观到微观，再到具体方法论的叙事节奏，极大地降低了入门的门槛。特别是对于那些非专业背景，但对提升城市韧性、公共安全管理感兴趣的读者来说，这本书提供的理论框架和实践思路，无疑是一份极具价值的参考资料。它不仅仅是堆砌知识，更像是在引导读者构建一个完整的认知地图。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的理论深度和广度，使它更像是为专业领域的从业者和高年级研究生量身打造的“工具箱+方法论手册”，而非轻松的科普读物。在阅读过程中，我能明显感觉到它对读者有一定的预设知识要求，比如对地理信息系统（GIS）的基本概念、概率论以及基础的机器学习术语需要有所了解，否则初次接触可能会感到吃力。但是，一旦跨过了最初的门槛，这本书展现出的专业价值是无可替代的。它提供的不仅仅是知识点，更是一种解决复杂系统性问题的思维框架。特别是关于不确定性分析和情景模拟的部分，其严谨的数学推导和对极端事件的处理态度，体现了作者在科学态度上的高标准。对于任何一个致力于提升区域防灾减灾能力、优化应急资源配置的专业人士而言，这本书的价值在于它提供的解决方案不仅仅是“当下有效”，更有可能支撑起未来数年的技术迭代方向。

评分☆☆☆☆☆

如果从结构逻辑的角度来评价，这本书的叙事脉络展现出一种高度的层次感和递进性。它起始于对台风灾害宏观影响的界定，然后迅速聚焦到风险的量化定义，接着详细阐述了数据挖掘技术如何在风险因子识别、暴露度评估和易损性建模中发挥作用。这种“定义问题—分解问题—应用工具解决子问题—综合评估”的结构，非常符合工程实践的思维习惯。更令人称赞的是，作者在每一章的末尾都设置了“反思与展望”的小节，这不仅仅是简单的总结，更像是与读者进行的一场开放式对话，引导我们思考当前方法的局限性和未来研究的方向。这种互动式的引导，让读者在阅读过程中始终保持着批判性思维，而不是被动地接受既定结论。它成功地将一本技术专著变成了一场引人深思的学术探讨之旅。

评分☆☆☆☆☆

我花了近一周的时间来细细品味这本书的核心章节，最让我震撼的是其对“数据源整合”的探讨深度。很多同类书籍往往停留在对单一数据类型（比如气象观测数据）的分析，但这本书显然提升了一个维度，它深入挖掘了如何有效地清洗、标准化和融合来自不同领域——从遥感影像、地面传感器网络到社会经济脆弱性指标——的异构大数据集。作者在描述数据预处理流程时，那种步步为营的严谨性，几乎让我能想象出他们在实验室中与海量噪声数据搏斗的场景。书中对特征工程的讨论也极为细致，特别是针对时空依赖性特征的提取方法，提供了不少我此前未曾接触过的创新思路。这绝不是一本可以走马观花阅读的书籍，它要求读者必须保持高度的专注力，甚至需要对照着一些外部的编程环境或统计软件才能真正消化其中的技术细节。对于希望将理论转化为实际应用的研究人员来说，这本书无疑提供了了一套近乎“可执行”的技术路线图，其对细节的坚持，实在值得称道。