中文摘要：

洪涝灾害是我国常年造成损失最为严重的灾种。由于洪涝灾情数据分布的不规则性和复杂性，如何挖掘其隐含的时空分布规律，是当前研究界的研究难点。本项目将立足于民政系统长期积累的我国洪涝灾害灾情数据，基于数学和信息科学领域的最新成果，重点研究基于拓扑表示的洪涝灾损时空分布模式的挖掘与可视化，具体包括多维度组合下最优灾情数据图像化表示理论；尺度独立且能最优编码灾损信息的抽象图像特征提取方法，以及拓扑空间表示数学模型；拓扑空间中灾损模式的无监督机器学习理论；拓扑度量下最优保持灾损模式分布结构的可视化方法。通过建立模型、理论和算法，本项目将深入挖掘我国洪涝灾害发生频次和灾损模式的多尺度时空规律，评估洪涝灾害与特殊地区的关联关系，为我国洪涝灾害的综合防治提供科学参考依据。进一步，本项目的成果将通过模块化方式在国家自然灾害信息管理系统中进行示范验证，为洪涝灾情信息管理提供智能分析和可视化工具。