地震是全球最严重的自然灾害之一，具有突发性、不可预测性和强破坏性等特点，对人类社会和自然环境构成重大威胁。为有效应对地震灾害，许多国家都建立了完善的地震灾害风险管理体系。地震灾害损失评估作为该体系的重要组成部分，为应急救灾决策提供重要支持，为灾后经济恢复提供参考。此外，考虑到地震灾害可能造成的巨大经济损失，人们发展了地震巨灾保险制度，旨在通过保险机制分担个人和集体承担的风险，对灾后重建、平滑灾害相关财政支出、稳定社会经济发展发挥着重要作用。为提高巨灾损失评估的预测精度，本文将危险因素、脆弱性、风险暴露、社交媒体数据等多方面的数据整合到模型中。利用社交媒体分析和文本挖掘技术，从受灾地区用户获取关于地震灾害时空特征和灾害程度的描述与刻画，提升模型的预测能力。针对地震灾害发生频率低、损失大的特点，本文采用数据增强的思想，对文本数据采用生成对抗网络，对数值数据采用数值方法生成文本和数值数据，进一步提升模型的预测精度和鲁棒性。在此基础上，本文提出了一种由地震震级和社交媒体指数触发的双指数地震巨灾保险设计，利用地震震级和社交媒体指数的联合概率计算风险溢价，结合评估模型结果，通过云南大理州的风险溢价计算案例进行验证。 |