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水 利 学 报

2025 年 8 月 SHUILI XUEBAO 第 56 卷 第 8 期

文章编号：0559-9350（2025）08-1012-13

链生灾害多源数据分析与灾害趋势研究

——以“杜苏芮”台风为例

靳文波，刘永强，房玉东，王棚飞，薛 明，刘磊磊

（应急管理部 大数据中心，北京 100010）

摘要：2023 年夏季，受台风“杜苏芮”登陆以及台风水汽北上与冷空气交绥影响，我国东南、华东、华北、东北
地区遭受了严重的自然灾害。本文从典型台风灾害链出发，以数据关联实证视角分析了灾害事故调度过程中使用
的高等级气象预警、灾情上报、铁塔监测、交通监测、舆情热度等多源异构数据时空区域分布特性与时空变化特
性，并比对各类信息与实际灾害严重程度变化的趋势相关性与时间偏离性。结果表明：铁塔监测数据峰值与灾情
峰值较为贴近，相比于其他类型数据偏移量要少 0.35 ~ 2.21 d，可用于快速分析自然灾害整体受灾形势；交通监
测数据曲线与灾损曲线贴合度最高，在山洪、地质灾害、流域性洪水等灾害过程中可较好反映出当地灾损变化与
灾后恢复情况。以交通大数据监测、铁塔大数据监测等信息作核心要素可为灾区灾情研判、灾后重建评估等提供
辅助依据。
关键词：台风灾害链；指挥调度；多源数据；数据分析；数据应用
中图分类号：P426.616 文献标识码： doi：10.13243/j.cnki.slxb.20240064

1 引言

随着遥感技术、地理信息系统、社交网络等技术的发展和应用，链生灾害多源数据分析取得了一
系列重要进展。在数据源方面，除了传统的气象、地质、水文等数据外 ，当前遥感数据、车流热
［1］
力、人口热力、网络舆情数据等多源信息均已应用至链生灾害分析工作之中。同时，诸如基于时空数
［2］
据挖掘技术的灾害事件时空分布特征分析 、基于机器学习算法的概率预测评估，以及基于深度学习 ［3］
的灾损过程精细化模拟和评估等模型、算法和技术正在灾害过程模拟及分析工作中发挥重要作用。
目前链生灾害多源数据分析工作已经被广泛应用于灾害预警、应急响应和灾后评估等领域。在灾
害预警方面，通过整合多源数据，可以实现对灾害事件的实时监测和预警，为政府和公众提供及时有
效的灾害信息；在应急响应方面 ，可以利用多源数据分析的结果，指导救援力量和资源的合理配
［4］
［5］
置，提高灾害应对效率；在灾后评估 方面，可以利用多源数据对灾害损失和影响进行精细化评估，
［6］
为灾后重建提供科学依据 。
2 台风链生灾害分析

台风易引发一系列复杂链生灾害过程，其后续风灾影响强度大、时间短，而暴雨灾害及其引发的

收稿日期：2024-01-30；网络首发日期：2025-08-18
网络首发地址：https：/link.cnki.net/urlid/11.1882.tv.20250815.1343.001
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基金项目：国家重点研发计划项目（2022YFC3090603）；北京市教育委员会科技计划项目（KZ202211417049）
作者简介：靳 文 波（1988—）， 博 士 ， 高 级 工 程 师 ， 主 要 从 事 大 数 据 人 工 智 能 在 突 发 事 件 处 置 领 域 的 应 用 研 究 。 E-mail：
252392707@qq.com
通信作者：刘永强 （1978—），博士，主要从事大数据人工智能在公共安全领域的应用研究。E-mail：yongqiangliu@sina.com
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