明代雹灾的关联信息挖掘研究

对收集的明代雹灾史料进行整理和分类,构建了我国明代的雹灾数据库,将雹灾的定性描述转化成定量描述。根据冰雹的大小和造成的危害进行等级划分,对发生雹灾时伴随的其它阵性天气现象进行统计分析。利用关联挖掘模型continuous association rule mining algorithm(CARMA)算法挖掘不同等级的雹灾与风、雨、雷电等阵性天气的关联性及其有关规律。结果表明:明代的雹灾与雨的关联性最大,其次是风和雷电;它们易带来大雨雹或大风雨雹等灾害。同时不同等级的雹灾发生时伴随着其他的阵性天气的置信度也存在着差异;因此当雹灾出现的时候,应同样考虑到其他如暴雨、狂风、雷电等强对流天气灾害造成的危害。获得的雹灾关联信息,可用于指导雹灾的预报与支持决策。     

清代江苏省干湿空间特征分析

利用K-means聚类算法和GIS组件ArcGIS Engine,开发了基于连续时间序列的空间数据挖掘系统,对江苏省清代时期的干湿空间特征进行分析,提取了干湿特征空间分布特征。通过聚类分析,计算涝旱权重比值,得知不同年代,涝旱权重比值不同。且两类中不仅同时存在较大值或者较小值的一致特征,也同时存在第一类较大值而第二类较小值,或者相反的特征。不同的涝旱权重比值反映干湿不同的空间分布特征。这对于了解江苏省旱涝灾害发生规律和制定防灾减灾措施等具有重要的现实意义。     

江苏清代省干湿空间特征分析

利用K-means聚类算法和GIS组件ArcGIS Engine,开发了基于连续时间序列的空间数据挖掘系统,对江苏省清代时期的干湿空间特征进行分析,提取了干湿特征空间分布特征。通过聚类分析,计算涝旱权重比值,得知不同年代,涝旱权重比值不同;且两类中不仅同时存在较大值或者较小值的一致特征,也同时存在第一类较大值而第二类较小值,或者相反的特征。不同的涝旱权重比值反映干湿不同的空间分布特征。这对于了解江苏省旱涝灾害发生规律和制定防灾减灾措施等具有重要的现实意义。