公开(公告)号：CN117077825A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202210487056.9

申请日：2022-05-06

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王乃玉 ,  谢磊 ,  林陪晖 ,  黄秀兵 ,  林沛延 ,  王俊彦 ,  汪英俊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种村域尺度台风暴雨相关次生灾害的动态风险等级评估方法，包括：构建待研究区域的地理信息数据库，根据未来一定时间范围内的实时风速、淹没情况获得所有类型建筑的实时受灾信息。以村层级的受灾居住建筑数量、应撤离人口数量、经济总损失期望值作为风险等级的划分指标，当考虑台风暴雨引发的洪涝次生灾害和地质次生灾害时，分别利用未耦合、耦合地质灾害的居住建筑功能评估框架进行分析，得到各个划分指标的数值并划分为相应的等级。随着气象预报信息的更新进行循环计算。本发明基于物理机制进行灾情推演，以建筑功能评估为核心，且考虑了气象预报、建筑承灾能力的不确定性对不同种类的次生灾害进行实时的动态风险等级评估。

公开(公告)号：CN116757305A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310328513.4

申请日：2023-03-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 林沛延 ,  王乃玉 ,  林陪晖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N20/00 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种台风灾害风险评估和动态预报方法，包括：选取预测指标：至少包括危险性指标、脆弱性指标和暴露性指标；提取危险性指标：提取各区县行政区域内的预设的若干个时间长度的最大雨量、过程雨量、平均极大风速；相关性分析：将选取的预测指标与损失等级进行皮尔逊相关性分析；主成分分析：将与降雨量相关的危险性指标进行降维；样本集划分；构建机器学习模型；机器学习模型训练与测试；得出预报结果：对机器学习模型输入的危险性指标进行动态更新，从而实现台风灾害风险的实时更新预报。本发明的机器学习模型通过利用实测与预报的气象数据对机器学习模型输入的危险性指标进行更新，实现对各区县进行逐小时实时更新预报。

公开(公告)号：CN117077824A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202210487049.9

申请日：2022-05-06

Applicant: 浙江大学

Inventor： 谢磊 ,  王乃玉 ,  林陪晖 ,  黄秀兵 ,  林沛延 ,  王俊彦 ,  汪英俊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及台风暴雨灾害应急决策领域，具体公开了一种台风暴雨灾害下乡村地区受灾及应撤离人口的精细化预估方法，包括：根据待研究区居住建筑的基本信息和风速、降雨量预报信息获得研究区域的实时受灾情况，利用建筑功能评估框架计算所有居住建筑在不同时刻下处于不同功能状态的概率，并由此得到村层级和镇层级的受灾建筑、应撤离人口期望值。随着降雨预报产品的持续更新利用此方法进行循环计算。本发明基于物理机制进行灾情推演和建筑功能评估，从人类需求视角直接推断受灾人口的数量和分布，考虑了气象预报、建筑承灾能力的不确定性，且决策者可选择风险中性型和风险厌恶型两种模式。