泥石流、山体滑坡对云南省经济影响分析

发布时间：2017-04-15 13:17

  本文关键词：泥石流、山体滑坡对云南省经济影响分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：云南省位于中国西南边陲,全省总人口超过4700万,总面积约为39万平方千米,全省下辖8个市、8个少数民族自治州,是中国连接东南亚各国的桥头堡。利用省内独特的旅游资源、农业资源、矿山资源和与东南亚国家的贸易往来,云南省经济发展速度近些年一直名列前茅,但与此同时云南省发生泥石流、山体滑坡等地质灾害不仅次数还是规模上都在不断增长,经济发展受制于泥石流、山体滑坡等灾害的发生。云南处于云贵高原的高原的多山地貌,且全省从北向南成阶梯下降式,最高和最低的高度差高达6000m以上。在雨汛期,云南省常常受到大面积的降水影响,且近些年因为山林资源的过度开发与地下资源的过度开采,自然因素加上人为因素的双重影响致使山体滑坡、泥石流等地质灾害频发。从1953年到2014年总共因为泥石流、山体滑坡造成的死亡、失踪人数就高达1万余人,因灾害受伤人数也达22万5千人,直接经济损失80亿人民币。如计算由此造成的间接经济损失,数额将是惊人的几百亿人民币。本文通过收集了1998年到2011年间云南省各个县区发生泥石流、山体滑坡的相关数据,用灾害系数来描述相关经济损失(灾害系数=直接损失/当年区县的GDP)作为被解释变量,灾害等级、受灾区县当年的年平均降水量、受灾区县的人口密度、受灾区前三年共计发生此类灾害的次数总共四个作为为解释变量,然后建立模型对泥石流、山体滑坡对云南省经济影响做实证分析。首先文章利用传统的统计模型分析被解释变量(灾害系数)与解释变量(灾害等级、受灾区县当年的年平均降水量、受灾区县的人口密度、受灾区县前三年共计发生此类灾害的次数)之间是否存在相关性,结果表明灾害系数与受灾区县的人口密度存在强负相关以外,与其他解释变量并无强相关性,且从R-squared检验和建立Q-Q图分析得出该数据不符合传统统计模型建模的条件,故采用机器学习的方法。其次,传统的统计模型在面对复杂的数据时常常束手无策,难以用某个确定的分布函数来做假定。这时没有任何假定条件且基于算法的机器学习方法就体现其独特的优势。本文分别利用机器学习方法中的决策树回归、人工神经网络回归、支持向量机回归、Adaboost回归、随机森林回归这些常用的机器学习方法对数据进行分析,并且通过五折交叉验证验证机器学习方法的准确信。最后,分析结果表明随机森林回归是所有模型中最优的,利用该模型对灾害系数进行合理的预测,对云南省原有的防灾、减灾体系上提出一些科学性建议。
【关键词】：地质灾害 相关分析 机器学习
【学位授予单位】：云南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P642.2;F127
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 引言9-16
• 第一节 选题的背景及研究意义9-10
• 第二节 文献综述10-13
• 第三节 国内外发展状况13-16
• 一、国外研究概况13-14
• 二、国内研究概况14-16
• 第二章 模型体系的建立16-25
• 第一节 泥石流、山体滑坡的影响因素16-20
• 一、降水量的影响16
• 二、经济活动的影响16-17
• 三、地形地貌影响17-18
• 四、地震的影响18
• 五、土层岩性影响18-19
• 六、复发性影响19-20
• 第二节 指标选取的原则20-23
• 一、客观性原则20-21
• 二、科学性原则21-22
• 三、综合性原则22
• 四、主导性原则22
• 五、可得性原则22-23
• 第三节 数学模型的选择23-25
• 一、经典的统计建模23
• 二、通过数据挖掘的方法23
• 三、结论的验证23-25
• 第三章 传统统计方法25-30
• 第一节 传统统计模型简介25-27
• 第二节 模型的建立及结果27-30
• 第四章 机器学习方法30-44
• 第一节 机器学习方法的简介30-31
• 第二节 决策树回归31-33
• 一、决策树简介31-32
• 二、决策树的工作原理及回归结果32-33
• 第三节 人工神经网络回归33-36
• 第四节 支持向量机回归36-40
• 第五节 ADBOOST回归40-41
• 第六节 随机森林回归41-44
• 第五章 主要结论及政策建议44-52
• 第一节 主要的结论44-46
• 第二节 创新点和不足点46-47
• 一、创新点46
• 二、不足点46-47
• 第三节 政策和建议47-52
• 一、非应急性措施47-49
• 二、应急性措施49-52
• 参考文献52-55
• 附录55-59
• 致谢59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 王晓丹,王积勤;支持向量机研究与应用[J];空军工程大学学报(自然科学版);2004年03期

2 冯利华,赵浩兴,瞿有甜;灾害等级的综合评价[J];灾害学;2002年04期

3 陶云;唐川;段旭;;云南滑坡泥石流灾害及其与降水特征的关系[J];自然灾害学报;2009年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 刘宏;基于人工神经元网络技术的投标前期决策研究[D];重庆大学;2004年

2 王迎云;基于决策树算法的学生成绩挖掘与分析[D];安徽大学;2012年

3 陈东;BP神经网络在证券指数预测中的研究与应用[D];大连海事大学;2012年

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本文编号：308498