西班牙風暴經濟影響的韌性：基於機器學習真實數據的方法

核心概念

運用機器學習模型和公開數據，分析西班牙地區風暴的經濟損失，以增強災害應變能力，並為決策者提供制定防災減災策略的依據。

摘要

書目資訊

Pedra, M. P., Hernantes, J., Casals, L., & Labaka, L. (2024). Windstorm Economic Impacts on the Spanish Resilience: A Machine Learning Real-Data Approach.

研究目標

本研究旨在探討機器學習模型在強化災害應變管理方面的關鍵作用，利用公開數據分析風暴事件、西班牙地區的地理和社會經濟特徵，預測風暴造成的經濟損失等級。

研究方法

1. 資料收集：從西班牙保險賠償聯盟 (CCS) 和西班牙國家氣象局 (AEMET) 收集 2013 年至 2022 年十年間，造成巨額經濟損失的 204 起風暴災害事件數據，包括災害事件發生情況、氣象特徵和相關的韌性特徵。韌性特徵採用了基準韌性指標 (BRIC) 架構，涵蓋社會、經濟、基礎設施和環境等面向的數據。
2. 資料預處理：使用 Open Refine 工具清理數據，整合和調整最終特徵，並根據經濟損失的四分位數分析，選擇造成巨額經濟損失的事件，將經濟損失分為三個等級：中度（Level 1）、嚴重（Level 2）和災難性（Level 3）。
3. 模型建立：採用隨機森林分類器 (RFC) 模型，並透過 Python 的 Scikit-learn 函式庫進行模型訓練和測試。
4. 效能評估：使用準確率、召回率和 F1 分數等指標評估模型的預測效能。

主要發現

1. 影響模型結果最顯著的特徵是風暴事件中受影響系統的數量，其次是最大風速和外國人口比例。
2. 在韌性概念方面，基礎設施韌性方面影響最大的是受影響系統的數量，社會韌性方面則是外國人口比例，經濟韌性方面是失業率，環境韌性方面是總面積。
3. 模型結果顯示，失業率比就業率更能預測經濟損失等級，平均薪資比人均 GDP 更具影響力。

主要結論

1. 機器學習模型，特別是隨機森林分類器，可以有效地利用風暴災害事件、氣象和社會經濟變數，對不同類型的災害造成的經濟損失進行分類和預測。
2. 透過分析模型特徵的重要性，可以發現氣象變數是影響經濟損失等級的主要因素，而韌性指標，特別是社會、經濟、基礎設施和環境等面向，對於理解和增強一個地區的韌性至關重要。

研究意義

本研究為城市管理者提供了一個基於數據驅動的方法，用於災害應變管理和增強社會韌性，提升災害的準備、應變和恢復能力。

研究限制和未來方向

1. 本研究使用的數據來自保險公司，可能未涵蓋未投保的損失。
2. 未來研究可以納入更多特徵類別的數據，以加強 BRIC 韌性子域的分析，並進行預測以估計未來風暴可能造成的經濟損失。
3. 可以整合可解釋的人工智慧模型，幫助城市管理者和利益相關者理解模型的預測結果。

統計資料

分析了西班牙保險賠償聯盟 (CCS) 十年期間（2013 年至 2022 年）的 204 起風暴災害事件數據。
這些事件造成巨額經濟損失，屬於經濟損失四分位數的第四分位數。
第四分位數的平均經濟損失為 851,468.14 歐元，範圍從 45,076 歐元到 19,298,377 歐元。
根據經濟損失的程度，將數據分為三個等級：中度（Level 1）、嚴重（Level 2）和災難性（Level 3）。
模型的準確率達到 0.823，召回率和 F1 分數達到 0.82。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Windstorm Economic Impacts on the Spanish Resilience: A Machine Learning Real-Data Approach

by Matheus Puim... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14439.pdf

深入探究

如何將該模型應用於其他類型的自然災害，例如洪水或地震，以預測其經濟損失？

要將該模型應用於其他類型的自然災害，需要進行以下調整：

數據收集和特徵工程：

收集與目標災害相關的數據，例如洪水災害需要水文數據（降雨量、河流水位）、地形數據（海拔、坡度）等，地震災害需要地震烈度、震源深度、建築物抗震等級等數據。
根據目標災害的特點，設計新的特徵，例如洪水的淹沒深度、地震的震動持續時間等。
參考 BRIC 架構，收集與目標災害影響相關的社會、經濟、基礎設施和環境韌性指標。

模型訓練和驗證：

使用收集到的新數據，重新訓練隨機森林模型。
選擇合適的評估指標，評估模型在目標災害上的預測性能。

模型解釋和應用：

分析模型在目標災害上的特徵重要性，找出影響經濟損失的主要因素。
結合目標災害的特點和模型預測結果，制定更有針對性的防災減災策略。

需要注意的是，不同類型的自然災害具有不同的特點，模型的調整和應用需要具體問題具體分析。

模型是否過於依賴歷史數據，而忽略了氣候變遷等因素可能帶來的影響？

模型的確存在過於依賴歷史數據的問題。雖然模型使用了十年的風暴數據，並結合了社會經濟和環境因素，但氣候變遷可能導致未來風暴的頻率、強度和路徑發生變化，進而影響模型的預測準確性。
為了解決這個問題，可以考慮以下方法：

納入氣候變遷因素：

收集氣候變遷相關數據，例如氣溫、海平面、極端天氣事件發生頻率等。
將氣候變遷數據作為模型的輸入特徵，或者使用氣候模型預測未來氣候變化趨勢，並將其納入模型中。

動態更新模型：

定期更新模型的訓練數據，加入最新的風暴事件和氣候數據。
監控模型的預測性能，根據實際情況調整模型參數或結構。

情景分析：

使用不同的氣候變遷情景，預測未來不同情景下的經濟損失。
根據情景分析結果，制定更靈活的防災減災策略。

通過以上方法，可以降低模型對歷史數據的依賴，提高模型對未來氣候變化的適應性。

如何利用這些預測結果，制定更有效的防災減災策略，並提升城市應對未來風暴的能力？

預測結果可以從以下幾個方面協助制定更有效的防災減災策略：

資源優化配置：

根據不同地區的經濟損失預測結果，政府可以更有針對性地分配防災減災資源，例如將更多資源投入到高風險地區的基礎設施建設、預警系統建設等。

制定差異化防災措施：

模型分析了不同特徵對經濟損失的影響，可以根據不同地區的社會經濟和環境特點，制定差異化的防災措施。例如，針對外籍人口較多的地區，可以加强多語種的預警信息發佈。

提升基礎設施韌性：

模型結果顯示，受災系統數量是影響經濟損失的重要因素。因此，政府應加強基礎設施建設，提升其抵禦風暴的能力，例如建設更堅固的電力系統、通訊系統等。

提高公眾防災意識：

政府可以利用預測結果，向公眾宣傳防災減災知識，提高公眾的風險意識和應急能力。

總之，通過結合模型預測結果和實際情況，政府可以制定更科學、更有效的防災減災策略，提升城市應對未來風暴的能力，降低災害造成的經濟損失。