郝 婧, 劉 強

基于SSA-ELM模型的臺風風暴潮災害損失預評估

郝 婧, 劉 強

(中國海洋大學 工程學院土木工程系, 山東 青島 266100)

近年來全球氣候變化加劇, 臺風風暴潮災害的頻率、強度和損失逐漸加大, 臺風風暴潮災害損失的預評估對海洋防災減災工作有重大現(xiàn)實意義。作者選用廣東省1995年—2020年間的50組臺風風暴潮數(shù)據進行研究, 量化氣候變化數(shù)據, 建立臺風風暴潮損失評估體系并通過主成分分析進行降維。采用麻雀搜索算法優(yōu)化極限學習機建立預評估模型, 分別對臺風風暴潮損失等級、受災人口和直接經濟損失進行預測, 結果表明, 優(yōu)化后的模型正確率更高, 且具有更好的預測精確性和適用性, 為防災減災事業(yè)提供了有效的損失評估方式。

臺風風暴潮; 損失預評估; 麻雀搜索算法(SSA); 極限學習機

臺風風暴潮是沿海地區(qū)在強烈的大氣擾動條件下, 并受海平面上升等因素的影響, 產生的異常增水現(xiàn)象[1]。中國是世界上受臺風風暴潮最嚴重的國家之一, 東南沿海地區(qū)造成的損失尤為嚴重。近年來由于全球氣候變化加劇, 中國臺風風暴潮發(fā)生頻率逐步加大, 造成的損失逐步遞增[2], 僅2019年造成的直接經濟損失高達116.38億元, 占海洋災害總損失的99.44%[3]。臺風風暴潮對農田、海岸、漁船等造成嚴重損毀, 對人民生命安全和地區(qū)經濟發(fā)展都產生了極大的威脅。因此, 合理、快速和準確的預測臺風風暴潮災害損失, 科學評估臺風風暴潮災害損失等級分級成為當務之急。

臺風風暴潮災害損失評估方法可歸結為以下幾類: 基于統(tǒng)計模擬的評估、基于GIS的評估、基于機器學習的評估等[4]?；诮y(tǒng)計模擬的評估: 國外的有VAMS[5]、HAZUS-MH[6]、ANFIS-MOGA[7]、WRF[8]、SE、SLOSH、GCOM2D/3D[9]等評估模型。國內的葉金玉等[10]基于地理空間參數(shù)的多元線性回歸模型進行了臺風災害暴露性評估; 史軍等[11]運用逐步回歸方法評價臺風災害損失的年際變化和地區(qū)差異; 趙昕等[12]從經濟學角度運用投入產出模型評估了風暴潮災害損失; 基于GIS的評估: MAHAPATRA等[13]使用GIS進行物理和人口變量的沿岸風暴潮脆弱性評估; 江斯琦等[14]通過GIS空間分析功能來降低臺風風暴潮災害損失評估誤差; 基于機器學習方法: 很多學者在災害損失預評估方面已進行了多種模型研究, 葉小嶺等[15]、王甜甜等[9]、馮倩等[16]、張穎超等[17]等分別運用的優(yōu)化方法對機器學習算法進行改進, 研究結果對災害損失評估提供了豐富的理論基礎。為進一步提高臺風風暴潮災害損失評估的可靠性, 作者基于已有研究的基礎上, 提出了基于麻雀搜索算法優(yōu)化的極限學習機模型, 進一步提高了損失等級分級和各損失預測的精確性。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據來源與因子選取

夏秋時節(jié), 中國東南沿海地區(qū)易遭受臺風風暴潮襲擊, 尤以廣東、福建和浙江省災情較重[18]。廣東省位于西北大西洋西岸, 大陸海岸線達4 114.4 km, 自1949年—2020年已遭遇204次臺風登陸, 每年均有發(fā)生且成災率高, 造成了嚴重的人口和經濟損失。作者搜集了廣東省1995年—2020年間記錄較為完整的50組臺風風暴潮數(shù)據進行研究, 數(shù)據主要來源為自然資源部(臺風風暴潮及損失數(shù)據、氣候數(shù)據)、廣東省統(tǒng)計局(經濟、人口和設施等數(shù)據)和《中國風暴潮災害史料集》[19]。

目前, 國內外還未明確臺風風暴潮災害指標體系的構建標準, 主要依托于專家的先驗經驗[20]?；陲L險評估理論, 并充分考慮了氣候變化和數(shù)據易取性, 本文從氣候變化、危險性、易損性和防災減災能力4個方面構建臺風風暴潮災害損失評估指標體系, 選擇8個災情損失評估指標作為損失分級的標準, 如表1所示。

表1 臺風風暴潮災害損失評估指標

Tab.1 Typhoon storm surge disaster loss assessment indicators

1.2 影響因子預處理

因選擇的評估指標較多, 不同的指標間可能存在相關性; 且單位不一致, 無法直接相加和對比。為了避免數(shù)據的冗余, 降低主觀選擇的誤差, 提高模型精確性, 使用主成分分析進行降維處理。主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)是一種借助正交變換對多維變量系統(tǒng)進行降維的決策方法[21-22], 將原來較多具有一定相關性的指標重新組合為一組互不相關的綜合指標。

利用SPSS統(tǒng)計工具, 將原始數(shù)據X標準化處理得到ZX, 分別對災情損失評估指標、氣候變化、危險性、易損性和防災減災能力5個方面進行因子分析。經處理, 得出相關系數(shù)矩陣來計算主成分荷載, 選取特征值大于1或累積方差貢獻率大于85%對應的主成分F, 最終計算綜合評價指數(shù)[23]?？梢缘贸? 災情損失評估指標、氣候變化、危險性、易損性和防災減災能力的分別綜合評價指數(shù)0、1、2、3和4的計算公式如下:

根據主成分分析降維結果, 將1、2、3和4作為4個輸入變量,0作為臺風風暴潮損失綜合等級劃分指標。

1.3 臺風風暴潮災害損失等級劃分

根據譚麗榮等[24]提出的臺風風暴潮災害損失等級劃分標準進行分級, 如表2所示。參考的分級指標過多, 使用上述1.2中的主成分分析進行數(shù)據標準化和降維, 得到表2中的綜合分級標準。將經處理的50個臺風風暴潮損失指標0按照綜合分級標準進行等級劃分, 可得重災1個、大災2個、中災8個、小災19個和輕災20個, 搜集數(shù)據的跨度較全面。

表2 臺風風暴潮災害損失等級劃分標準

2 損失評估模型的建立

50組臺風風暴潮數(shù)據為總樣本, 按照等級和時間序列, 選取近幾年的10個樣本為測試集, 分別為大災1個、中災2個、小災3個和輕災4個, 其余40個樣本為訓練集。在MATLAB 2019b平臺, 主成分分析后的氣候變化1、危險性2、易損性3和防災減災能力4作為輸入因子, 等級作為等級評估的輸出因子, 根據相關部門和多數(shù)學者關注的核心災情[25], 選取受災人口、直接經濟損失兩組為損失評估輸出因子。

2.1 模型精度檢驗指標

為了對模型精度進行檢驗, 本文引入均方誤差(MSE)進行參數(shù)選擇, 歸一化均方根誤差(NRMSE)、相關系數(shù)(CC)作為評估檢驗指標, 各表達式為[26]:

其中,為測試集樣本數(shù),′為測試樣本,為預測結果。和表示預測數(shù)據與原始數(shù)據的偏離程度, 越接近于0, 預測效果越好;表示預測數(shù)據和原始數(shù)據的擬合程度, 接近于1, 精確度越高。

2.2 SSA-ELM評估模型

極限學習機(Extreme Learning Machine, ELM)是一種單隱含層前饋網絡, 該算法隨機產生的連接權值與閾值無需調整, 僅確定出最佳的隱含層節(jié)點數(shù), 就可以獲得唯一的最優(yōu)解[27]。ELM的預測模型可以表示為:

式中, 網絡的輸出為,輸入層節(jié)點到隱含層節(jié)點的連接權值為w, 隱含層節(jié)點到輸出層節(jié)點的連接權值為, 隱含層神經元的閾值為, 激活函數(shù)為(), 常見的激活函數(shù)為Sin和Sigmoid[28]。與傳統(tǒng)的方法相比, 該方法只需要確定隱含層節(jié)點數(shù)和隱含層神經元的激活函數(shù), 具有學習速度快和泛化性能好等優(yōu)點[27]。

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是在2020年由XUE等[29]受麻雀的覓食和反捕食行為的啟發(fā)提出的一種群智能優(yōu)化算法, 具有搜索精度高、收斂速度快、穩(wěn)定性好和避免陷入局部最優(yōu)等優(yōu)點。在麻雀覓食過程中, 主要分為捕食者和加入者, 容易找到食物并且可以為種群提供捕食區(qū)域和方向的個體為捕食者, 利用捕食者來獲取食物的個體為加入者。同時, 種群中存在警戒者具有偵查預警行為, 當種群發(fā)現(xiàn)危險時會出現(xiàn)反捕食行為, 保障安全。因此采用麻雀搜索算法優(yōu)化極限學習機, 提高模型的穩(wěn)定性和預測精度。

更新捕食者位置的公式如下:

更新加入者位置的公式如下:

其中,X為捕食者的最佳位置,worst為全局最差位置,A為各元素為1或–1的1×d矩陣。>2為第個加入者未獲得食物, 適應度低, 需要進行覓食;≤2為加入者將在最優(yōu)位置附近進行覓食。

更新警戒者位置的公式如下:

全局最佳位置,是步長控制參數(shù)為服。

其中,best為全局最佳位置,是步長控制參數(shù)為服從均值0和方差1的正態(tài)分布隨機數(shù),∈[–1, 1],為避免分母為0的極小常數(shù),f、f和f分別為第只麻雀、全局最佳和最差的適應度。f>f為麻雀處于種群的邊緣, 易受攻擊; 另一種情況為麻雀處于種群中間位置, 預警到危險, 及時調整搜索策略為避免攻擊。

傳統(tǒng)的ELM進行訓練時, 連接權值和閾值是由系統(tǒng)隨機產生, 隱含層數(shù)通常依賴于訓練者的試錯訓練和先驗經驗, 往往導致全局搜索差或訓練失敗的情況。麻雀搜索算法作為全局尋優(yōu)算法, 優(yōu)化后的權值閾值能較大程度的提高訓練效果和網絡性能, 提高收斂速度, 避免隨機初始化導致陷入局部最優(yōu)、網絡不穩(wěn)定等問題。綜上, 可得SSA-ELM預測模型的具體流程, 如圖1所示。

3 結果與討論

3.1 損失等級評估

本次實驗中, 為提高預測精確性, 經過訓練試驗采用控制單一變量的方法, 比較MSE選取最優(yōu)參數(shù)。選取SSA-ELM評估模型的激勵函數(shù)為sin, 設置網絡結構為4-17-1, ST安全值為0.6, 捕食者比例為0.7, 加入者比例為0.3, 警戒者比例為0.2。

圖1 SSA優(yōu)化ELM流程圖

為了測試SSA-ELM模型相較于其他算法是否具有優(yōu)越性, 選取ELM、隨機森林(Random Forest, RF)、支持向量回歸(Support Vector Machine for Regression, SVR)和SSA-SVR作為對比模型。

表3和圖2為5種評估模型預測集和訓練集的擬合結果, 可以看出SSA-ELM模型在訓練集和測試集的正確率均較高, 5個模型對于損失等級較低的災害預測效果較好, 較大損失等級的預測還需進一步提升, 經過優(yōu)化的模型在訓練集和測試集的正確數(shù)均有提高, 因此SSA-ELM評估模型的預測準確度更好。圖3為SSA-ELM模型的適應度曲線, 可知在經過20次迭代時就能找到最優(yōu)解, 收斂速度較高。

表3 不同模型效果對比

圖2 5種模型擬合結果

圖3 SSA-ELM模型適應度曲線

3.2 損失評估

本文使用的直接經濟損失跨度為25 a, 為降低通貨膨脹的影響, 根據婁偉平[30]提出的經濟損失指數(shù), 采用廣東省地區(qū)生產總值和價格指數(shù)對直接經濟損失數(shù)據進行預處理。

本次進行2次損失評估實驗中, 在受災人口和直接經濟損失評估中, 經過訓練試驗控制單一變量的方法依次比較MSE選取最優(yōu)參數(shù), SSA-ELM評估模型選取的參數(shù)見表4。

表4 SSA-ELM評估模型參數(shù)

同理選擇5個模型的評估結果如表5和圖4所示, 在兩種指標的評估中, SSA-ELM模型相比ELM模型的NRMSE平均優(yōu)化0.005 5, CC平均提高0.015 5; SSA-ELM相比于RF的誤差更低, NRMSE平均優(yōu)化0.177 9, CC平均提高0.215 6; SSA-ELM的預測效果優(yōu)于SVR模型, NRMSE平均優(yōu)化0.129 4, CC平均提高0.076 7; SSA-ELM較SSA-SVR模型的預測誤差更好, NRMSE平均優(yōu)化0.125 2, CC平均提高0.087 0,雖然SSA-SVR模型在直接經濟損失的預測CC值較優(yōu), 但NRMSE值較大, 且在受災人口的預測效果較差, 因此從總體的擬合效果來看, SSA-ELM模型的預測準確性更高。從擬合結果圖的多個峰值預測可以看出, 由于總樣本數(shù)量較少的局限性, 5種評估模型在損失等級較高的災害中預測出現(xiàn)較大誤差, 但在損失等級較低的災害中預測擬合效果較好, SSA-ELM模型在受災人口的2、3、6號預測樣本和直接經濟損失的3、5、7、8號預測樣本基本達到完全擬合。從整體的預測檢驗指標和擬合效果來看, SSA-ELM預評估模型具有更好的預測適用性和預測精度。

表5 不同模型效果比較

圖4 兩種損失指標預測集擬合結果

3 結論

本文將氣候變化量化, 從氣候變化、危險性、易損性和防災減災能力4個方面構建臺風風暴潮災害損失評估指標體系, 并通過主成分分析進行指標預處理, 避免數(shù)據冗余。

使用SSA優(yōu)化ELM模型, 使其優(yōu)化后的權值閾值好于傳統(tǒng)ELM的隨機狀態(tài), 經對照RF、SVR、SSA-SVR模型, 優(yōu)化后模型的預測精度在等級和損失方面均有提高。因此SSA-ELM模型可以較好地對臺風風暴潮等級和損失進行預預評估, 為海洋災害和防災減災工程提供了一種新的方法。但在預測結果中可以發(fā)現(xiàn), 損失等級較高的臺風風暴潮災害的預測誤差較大, 這主要局限于實驗中訓練的高損失等級樣本數(shù)量較少, 無法在較大損失的災害中達到很好的訓練效果, 可以進一步針對于較大損失的災害進行專門的評估研究, 為中災及以上災害的防災減災工程提出更具針對性的評估方法。

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Pre-assessment of typhoon storm surge disaster loss based on the SSA-ELM model

HAO Jing, LIU Qiang

(College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

In recent years, global climate change has intensified, and the frequency, intensity, and loss of typhoon storm surge disasters have gradually increased. Pre-assessing typhoon storm surge disaster losses has a considerable practical significance for marine disaster prevention and mitigation. This paper selects 50 sets of typhoon storm surge data in Guangdong Province from 1995 to 2020, quantifies climate change data, establishes a typhoon storm surge loss assessment system, and reduces the dimensionality through principal component analysis. The sparrow search algorithm is used to optimize the extreme learning machine to establish a pre-evaluation model, which predicts the typhoon storm surge loss level, the affected population, and the direct economic loss. The results show that the optimized model has a higher accuracy rate and better prediction accuracy and applicability. Further, this paper provides an effective loss assessment method for disaster prevention and mitigation.

typhoon storm surge; loss pre-assessment; sparrow search algorithm(SSA); extreme learning machine

Jun. 7, 2021

X43、P732

A

1000-3096(2022)02-0055-09

10.11759/hykx20210607003

2021-06-07;

2021-08-13

國家自然科學基金項目(41072176, 41371496); 國家科技支撐計劃項目(2013BAK05B04)

[National Natural Science Foundation of China, No. 41072176, 41371496; National Key Technology Research and Development Program, No. 2013BAK05B04]

郝婧(1997—), 女, 山東濟南人, 碩士研究生, 主要從事海洋災害風險管理, 電話: 17852320910, E-mail: haojing0323@163.com; 劉強(1961—),通信作者, E-mail: liuqiang@ouc.edu.cn

(本文編輯: 譚雪靜)