热带气象学报

作者：杨绚, 张立生, 王铸

单位：国家气象中心，北京100081

关键词：台风灾害, 经济损失, 风险评估, 机器学习, 随机森林

基金：国家重点研发计划2019YFC1510204；中国气象局预报员专项CMAYBY2020-161；

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。

来源：2022年第5期

《热带气象学报》期刊编辑部

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