基于机器学习算法的县域台风灾害损失风险评估

杨绚; 张立生; 王铸

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2022.059

基于机器学习算法的县域台风灾害损失风险评估

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2022.059

国家气象中心，北京 100081

基金项目:

国家重点研发计划 2019YFC1510204

中国气象局预报员专项 CMAYBY2020-161

详细信息

通讯作者:
张立生，男，山东省人，研究员级高级工程师，主要从事决策气象服务、气象灾害影响评估研究。E-mail：zhangls@cma.cn

中图分类号: S42
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出版历程
- 收稿日期: 2021-03-02
- 修回日期: 2022-03-28
- 网络出版日期: 2023-01-17
- 刊出日期: 2022-10-20

RISK ASSESSMENT FOR TYPHOON ECONOMIC LOSSES IN COUNTY-BASED UNITS USING MACHINE LEARNING

National Meteorological Centre, Beijing 100081, China

摘要

摘要: 基于2008—2019年我国台风县(区)灾情的直接经济损失数据，根据经济损失率将台风灾害经济损失风险分为五类，考虑台风灾害的致灾因子和孕灾环境因子共选取10个解释变量，采用五种经典的机器学习算法，包括支持向量机(Support Vector Machine，SVM)、随机森林(Random Forest，RF)、AdaBoost、XGBoost(Extreme Gradient Boosting Machine)和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)，分别构建台风灾害经济损失风险评估模型，选出准确率最高的模型，应用于经典台风过程并进行检验评估。结果表明：基于RF算法的台风灾害经济损失风险模型的准确率最高；利用RF、XGBoost、LightGBM、AdaBoost和SVM算法构建模型的准确率依次为0.69、0.63、0.62、0.45和0.41。选择RF算法构建的台风灾害经济损失风险模型的解释变量表明，致灾因子是最主要的解释变量，其中，降雨导致损失的重要性超过风速。该模型在训练集和测试集上对风险分类的TS评分为0.55和0.51，但对每种风险类别的辨别能力存在差异，对于最低风险和最高风险的分类效果较好，对于较高风险和中等风险的分类能力不足。利用该模型对2017年第13号台风“天鸽”的经济损失进行检验评估，评估结果与实际台风灾害经济损失的风险等级较一致，各风险等级的准确率均达到0.7以上，TS评分在0.58以上，空报率和漏报率分别在0.31和0.25以下。
- 台风灾害 /
- 经济损失 /
- 风险评估 /
- 机器学习 /
- 随机森林
Abstract: Based on the direct economic losses data of typhoon disasters in county-based units from 2008 to 2019, ten explanatory variables are selected by considering disaster-causing factors and environmental factors. Algorithms including Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), AdaBoost, Extreme Gradient Boosting Machine (XGBoost) and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) are used to build typhoon economic losses risk models respectively. The performance is evaluated to identify the model with the best accuracy. The result show that the accuracy of typhoon economic losses risk model using RF algorithm is highest; the accuracy of models using RF, XGBoost, LightGBM, AdaBoost and SVM are 0.69, 0.63, 0.62, 0.45 and 0.41, respectively. According to the model based on RF, disaster-causing factors are the dominant explanatory variable, and the importance of rainfall-induced losses exceeded that of wind speed. The model is good at economic losses risk classification, with TS scores of 0.55 and 0.51 for the training and test sets. However, the model has different ability to distinguish between each category. The model has a good classification effect on the lowest risk and highest risk, but has a certain deficiency in higher risk and medium risk. This model is applied to Typhoon Hato, the 13th typhoon in 2017, and the results are consistent with the actual economic losses risk level, with the accuracy above 0.7, the TS score above 0.58, and the false alarm rate and false alarm rate below 0.31 and 0.25, respectively.
- typhoon disaster /
- economic losses /
- risk assessment /
- machine learning /
- random forest

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图 1 2008—2019年台风县(区)灾害事件数(a)、最大直接经济损失(b)

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图 2 研究区域的县(区)DEM平均值(a)、DEM标准差(b)、地形指数标准差(c)、河网密度(d)、GDP(e)

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图 3 解释变量重要性排序

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图 4 测试集混淆矩阵的错分率

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图 5 台风“天鸽”实际灾情损失(a)、模型对台风“天鸽”评估(b)的风险类型

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表 1 基于不同机器学习算法构建台风灾害损失模型的性能对比

学习算法	准确率	召回率	精确率	F1分数
RF	0.69	0.68	0.67	0.67
XGBoost	0.63	0.63	0.62	0.63
LightGBM	0.62	0.62	0.62	0.62
AdaBoost	0.45	0.45	0.43	0.44
SVM	0.41	0.41	0.38	0.36

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表 2 模型在训练集和测试集的准确率、TS评分、空报率和漏报率

风险评估	训练集					测试集
模型	最低风险	较低风险	中等风险	较高风险	最高风险	最低风险	较低风险	中等风险	较高风险	最高风险
准确率	0.95	0.61	0.52	0.63	0.75	0.93	0.57	0.48	0.59	0.70
TS评分	0.72	0.48	0.43	0.49	0.62	0.71	0.42	0.38	0.45	0.57
空报率	0.21	0.37	0.48	0.32	0.30	0.25	0.41	0.50	0.38	0.32
漏报率	0.05	0.45	0.51	0.41	0.25	0.11	0.48	0.58	0.45	0.28

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表 3 台风“天鸽”损失风险评估的准确率、TS评分、空报率和漏报率

风险评估	最低风险	较低风险	中等风险	较高风险	最高风险	平均值
准确率	0.91	0.72	0.70	0.74	0.86	0.79
TS评分	0.76	0.61	0.58	0.63	0.72	0.66
空报率	0.20	0.18	0.31	0.22	0.13	0.21
漏报率	0.10	0.25	0.15	0.21	0.19	0.15

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