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公开(公告)号：CN115860216A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211525661.7
申请日：2022-12-01
申请人： 中国水利水电科学研究院 , 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F17/16
摘要： 本发明提供了一种基于单元网格化的区域干旱受灾人口估算方法及系统。该方案包括确定待检测区域，并对所述待检测区域进行网格划分，生成若干个干旱评估网格单元；对所述干旱评估网格单元进行评估体系建立，生成若干个干旱评估指标；根据所述若干个干旱评估指标对每个干旱评估网格单元进行评价，生成干旱判断矩阵；对所述干旱判断矩阵进行熵权法处理，获得干旱评估指标的客观权重；根据所述干旱评估指标的客观权重，利用模糊综合评价法生成模糊评价结果向量矩阵；根据所述模糊评价结果向量矩阵计算整个干旱区域的受灾人口总数。
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公开(公告)号：CN115860468A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211533862.1
申请日：2022-12-02
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 , 中国水利水电科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及灾害预测技术领域，是关于一种水旱灾害的动态评估预测方法和装置，方法包括：获取目标区域内各个地区的历史农作物损失量；根据所述历史农作物损失量计算历史农作物经济损失指数；根据所述历史农作物经济损失指数，计算各个地区的历史农业经济损失指数的波动系数；根据所述历史农业经济损失指数的波动系数划分水旱灾害的等级；根据所述历史农作物经济损失指数和划分的水旱灾害的等级，采用Logistic回归模型对各个地区的经济损失指数进行回归预测，以动态评估所述目标区域内的水旱灾害损失。通过该技术方案，实现目标区域的水旱灾害损失的动态评估。
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公开(公告)号：CN116433033A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310468564.7
申请日：2023-04-26
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N7/01
摘要： 本发明涉及灾害损失评估技术领域，是关于一种干旱灾害的第三产业经济损失评估方法和装置，方法包括：将干旱灾害对第三产业经济损失分为不防治场景下干旱灾害对第三产业的经济损失和防治场景下干旱灾害对第三产业的经济损失；计算不防治场景下干旱灾害引起的第一潜在第三产业经济损失总量；计算防治场景下干旱灾害引起的第二潜在第三产业经济损失总量；根据第一潜在第三产业经济损失总量和第二潜在第三产业经济损失总量，计算防治后可挽回潜在经济损失。通过该技术方案，实现实时高效客观的评价干旱灾害的第三产业经济损失。
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公开(公告)号：CN116433030A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310463940.3
申请日：2023-04-26
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要： 本发明涉及区域干旱监测技术领域，更具体地，涉及旱情损失量的快速评估方法、系统、介质及设备。该方案包括提取干旱强度指数，进行干旱程度划分；根据所述干旱程度划分进行持续时间划分；采用多元线性回归模型完成受旱人口、受旱耕地面积的线性回归三维评估，形成多元线性规划模型；根据多元非线性回归进行因变量修正，形成多元非线性规划模型；构建样本矩阵，并进行分类运算；将改进前后的多元线性回归与多元非线性回归模型评估数据与实际数据进行对比，并展示干旱评估精度的差别。该方案提供了一种多种干旱特征要素与干之间的定量关系，并进一步构建了干旱评估模型实现快速、准确地评估干旱地区的旱情损失。
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公开(公告)号：CN116433031B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202310463947.5
申请日：2023-04-26
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F17/18 , G08B31/00
摘要： 本发明提供了一种基于投入‑产出模型实现自然灾害的动态损失评估方法，包括：建立全灾种自然灾害的投入‑产出模型的结构表，并确定投入‑产出的行平衡关系；向涉及到的每个目标对象设定投入系数以及设定产出系数；计算得到综合损失率，同时，获取每种自然灾害对不同目标对象的造成损失率；建立同个目标对象下的每个单产业以及双产业的变化对相应关联产业的损失映射集合；基于综合损失率以及造成损失率，确定同个目标对象的损失评估系数，同时，根据相应的损失映射集合，确定关联损失系数；构建同个目标对象的损失数组，确定同个目标对象的损失等级，并进行预防损失预警。保证了损失评估的精准性，进而保证对损失的合理预警。
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公开(公告)号：CN116911592A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310463942.2
申请日：2023-04-26
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
摘要： 本发明提供了水旱灾害损失等值线动态评估方法、系统、介质及设备。该方案包括确定研究区域，并根据研究区域获取对应的历史数据；根据所述历史数据计算农作物损失量；根据所述农作物损失量计算农业经济损失指数；根据确定所述研究区域内每个市、县和乡的水旱灾害波动系数；根据所述波动系数进行分类存储，并进行在线展示；设置待离散点的坐标位置，并计算全部的待离散点的函数值，根据已知离散点和待离散点的函数值相同的位置绘制等高线。该方案通过建立水旱灾害损失动态评估方法，计算各个市、县、乡的农作物经济损失指数，采用波动系数获取各地区在各年的水旱灾害波动系数，实现不同水旱灾害等级的农业经济损失指数的精度评估。
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公开(公告)号：CN116542514A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310463944.1
申请日：2023-04-26
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G06N7/02 , G06F17/16
摘要： 本发明提供了一种基于重特大极端干旱演进过程的旱情动态评估方法，包括：步骤1：采用最优分割法对研究区重特大旱情灾害演进过程进行时间阶段分级；步骤2：采用模糊层次综合法评价法对分级后的不同时间阶段的旱情进行第一动态评估；步骤3：引入状态变权函数并与所述模糊层次综合法结合，建立权重在指标状态值动态变化时变权评估模型；步骤4：基于所述变权评估模型对第一动态评估结果进行优化，获取对应时间阶段的旱情的第二动态评估结果。最终进行旱情演化过程中各个时间阶段旱情风险等级动态评估。
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公开(公告)号：CN116433032A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310463992.0
申请日：2023-04-26
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F16/951 , G06F18/23 , G06F18/20 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要： 本发明提供了一种基于网络爬虫方式的智能评估方法，包括：步骤1：根据来源类型，构建网络资源，且从所述网络资源中的每个第一子资源中筛选与目标灾害相关的损失关键词，并建立损失评价体系；步骤2：采用网络爬虫方式对所有第一资源分别进行资源检索；步骤3：根据资源检索结果，统计锁定时间段内的不同灾害类型的灾害事件的第一出现概率，来作为相应二级指标的第一出现权重，进而确定每个三级指标基于对应二级关键指标的第二出现权重；步骤4：基于所述第一出现权重以及第二出现权重，确定每个二级指标的出现条件概率，进而确定相应二级指标的指标条件概率等步骤。
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公开(公告)号：CN116433032B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310463992.0
申请日：2023-04-26
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F16/951 , G06F18/23 , G06F18/20 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要： 本发明提供了一种基于网络爬虫方式的智能评估方法，包括：步骤1：根据来源类型，构建网络资源，且从所述网络资源中的每个第一子资源中筛选与目标灾害相关的损失关键词，并建立损失评价体系；步骤2：采用网络爬虫方式对所有第一资源分别进行资源检索；步骤3：根据资源检索结果，统计锁定时间段内的不同灾害类型的灾害事件的第一出现概率，来作为相应二级指标的第一出现权重，进而确定每个三级指标基于对应二级关键指标的第二出现权重；步骤4：基于所述第一出现权重以及第二出现权重，确定每个二级指标的出现条件概率，进而确定相应二级指标的指标条件概率等步骤。
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公开(公告)号：CN116108961A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211543020.4
申请日：2022-12-02
申请人： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/2411
摘要： 本发明提供的一种基于ARIMA‑SVM模型的干旱预测方法及系统，涉及干旱预测技术领域，包括根据时间序列和定阶后的ARIMA(p,d,q)模型，得到下一预设时间段内每一时刻的初始干旱指数；将多个初始干旱指数分别输入到残差预测模型中，得到每个初始干旱指数的残差预测值；确定同一时刻对应的初始干旱指数和残差预测值之和为预测干旱指数，得到下一预设时间段内的预测干旱指数序列，确定待预测区域在下一预设时间段内的干旱程度。本发明通过定阶后的ARIMA(p,d,q)模型对干旱程度进行预测，并利用支持向量机预测出ARIMA(p,d,q)模型的预测误差，提高了干旱预测的客观性。
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