可变模糊评价法在洪涝灾情评价中的应用

灾情评价实质上是一个模式识别问题.以往的灾情评价模型,虽解决了各单项指标灾情等级评估结果的不相容问题,但往往不能检验所给结果的准确性.基于可变模糊集理论,采用可变模糊评价模型可以科学、合理地确定样本指标对各级指标标准区间的相对隶属度和相对隶属函数,并且能够通过变换参数(α与P)变化模型进行评价.通过对多个评价结果进行比较分析,可以合理地确定出样本的评价等级.同时,由于该模型确定的灾级是连续的实数值,因而提高了灾情等级评价的灾级分辨率.最后将该方法应用于河南省洪涝灾情的综合评价中.应用实例表明,该模型计算简便,评价结果可信度高,可推广应用到其它灾情等级评估中.     

基于投影寻踪的洪水灾情评价插值模型

为解决单项洪水灾情等级评价指标评价结果的不相容问题,提高综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度,本文利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线,为洪水灾情评价提供了一种新模型--遗传投影寻踪插值模型.通过最佳投影向量和评价指标向量的内积可把洪水灾情多维评价样本指标综合成一维投影指标,根据该投影指标值和对应等级的分布,可建立洪水灾情评价的插值模型,解决了各单项洪水灾情评价指标评价结果的不相容问题,提高了洪水灾情综合评价问题各层次的分辩力.作为示例,对中国部分省市的洪水灾情进行了综合评价.     

洪水灾情评价的脉冲耦合神经网络模型

洪水灾情的评价工作对洪水灾害的分类管理具有重要的指导意义。脉冲耦合神经网络模型应用到洪水灾情评价中是一次新尝试,该方法通过脉冲输出从而调节阈值,并且应用动态阈值来确定洪水灾情的等级。这个方法比传统的BP模型简化了权值的训练,模型更加简便、直观。采用脉冲耦合神经网络模型得出的评价结果同灰色关联法、灰色聚类法、灰色模糊综合法的评价结果进行了比较,表明其用于洪水损失评价具有科学性和实用性。     

自然灾害等级划分及灾情比较模型探讨

作者参照灰色关联分析方法，提出了一种自然灾害等级划分和灾情比较的模型，应用该模型，在计算出关联度后，很容易得到灾害分级和灾情比较的结果。此外，该模型对分级 指标项数没有限制，故有很强的灵活和实用性。     

洞庭湖区洪涝灾情评估与分析

运用三因子联立评估法,评定了洞庭湖区洪灾、涝灾和洪涝灾的灾度,进行了相应的分析;构建了洪涝灾情指数,并运用联环替代法对各灾情因素的影响进行了分析。分析得出：洞庭湖区洪涝灾度具有阶段性和准周期性等特征;洪水灾情因素是综合灾情变化的主导影响因素;各灾情因素影响方向不完全一致,其中起放大作用的因素反映出洪涝灾害的新特点;涝灾日趋严重,应加强涝灾治理。     

自然灾害不同灾情的比较方法探讨

用计算自然灾害不同灾情的灰色关联度的方法，来对不同灾情进行比较分析。该方法不仅能够比较同一灾级中不同的灾情，也能够对不同灾级的灾情差异程度作比较分析，因而它与现有的不同灾情的比较方法相比，更科学合理。     

基于免疫遗传算法的洪灾神经网络评估模型

灾情评估的结果既是制定防洪减灾决策的基本依据，也是评价防洪工作成效的重要指标。提出了一种基于免疫遗传算法优化的神经网络模型（IGA—NN）并用于洪水灾情的评估，给出了IGA—NN的设计方法和优化步骤。同时还将ICA—NN与标准遗传算法优化的神经网络模型进行了比较，显示了IGA—NN的优越性。最后通过实例，验证了IGA—NN的实用性。     

区域灾情评价模型

自然灾害发生的次数和灾害种类与灾情强度密切相关，因此有必要对灾情强度进行合理的评价。首先用灾次指数Di和灾种指数Di′来量化单灾种的多发性和多灾种的群发性，提出了计算Di和Di′的方法，然后在此基础上建立了量化灾情强度指数Q的模型，该模型适用于单区域和多区域中多种灾害发生的情况。对北京市怀柔、平谷和海淀3个区进行了模型的实例应用，考虑洪灾、冰雹灾和旱灾3种灾害情况，结果表明，怀柔区的灾情强度指数高于平谷和海淀区，3种灾种中冰雹灾的灾情强度指数高达42．76％。     

一种台风灾情综合评估模型及应用

对台风灾情评估提出了一种基于台风灾害案例历史案例分析、综合模糊数学和灰色关联分析的综合评估模型;利用模糊隶属函数将台风灾情原始数据无量纲化,再设定一极重灾为参考序列。根据台风各评估指标与参考序列的距离,计算出关联系数;将关联系数加权平均和定义为灾度,根据灾度值评定台风的灾级。并以广东省台风灾情为例,验证了此模型。     

基于机器学习方法的上海市暴雨内涝灾情预测模型研究

本文基于区域灾害系统理论,综合考虑致灾因子、暴露度和脆弱性,提出了一套暴雨内涝灾情预测指标体系;在此基础上利用上海市应急联动中心110接报暴雨内涝灾情数据,构建了暴雨内涝灾情预测BP模型(Back Propagation Model)和XGBoost模型(Extreme Gradient Boosting Model),并对比分析了预测模型效果,实现对上海市暴雨过程内涝灾情数量预测;最后对内涝灾情影响等级进行阈值划分,以期为暴雨内涝影响预报与风险预警业务、服务及灾害管理提供技术支撑。结果表明:1)综合考虑致灾因子、暴露度、脆弱性指标且不经主成分分析降维的指标组合作为暴雨内涝灾情预测指标体系时,BP模型和XGBoost模型的预测精度最优;2)全量样本XGBoost模型总体表现最优,暴雨内涝灾情的右偏分布和内涝灾情的异常高值均对XGBoost模型预测误差有不同程度的贡献;3)综合评价法在历史灾情百分位法和模拟灾情百分位法基础上,结合多年业务实践经验和用户对于110灾情的处置承受力对暴雨内涝灾情进行阈值划分,在实际应用中具有一定参考意义。     

一种灾害等级的区间数评估模型

由于灾害损失本身的复杂性及灾情统计方面存在的问题,利用区间数替代单一实数值作为灾害等级评估指标的输入更加符合实际。基于上述思路,提出了一种基于区间数的灾害等级评估新模型。首先,给出区间数距离的新定义,该定义能够充分利用区间数所携带的信息;然后,利用线性加权评价函数计算评估对象与评价标准之间的综合相对距离测度,评估对象隶属于综合距离测度最小值所对应的灾害等级。该模型建模过程思路清晰,物理意义明确,计算过程简捷,评估结论符合实际。最后,用实例说明模型的应用方法。     

洪涝灾情评估标准关键技术问题的探讨

开展洪涝灾情评估工作对于各级防汛主管部门制定应对措施,提高洪涝灾害管理效率具有重要的现实意义。为了规范洪涝灾情评估,国家防汛抗旱总指挥部办公室启动了水利行业标准《洪涝灾情评估标准》的编制工作。对《洪涝灾情评估标准》的编制背景和编制过程中评估实施主体、评估资料来源、评估指标选取、评估指标阈值区间确定、灾害级别确定、评估模型确定等关键技术问题进行了探讨,可为下一阶段标准编制工作提供技术支撑。     

基于灰色理论的铁路水害危险度计算模型

在分析铁路这一特殊承灾体成灾机理和致灾因子的基础上 ,应用灰色理论和数理统计 ,对铁路环境水害危险度计算模型进行了探讨和构建。分析中 ,以新亚欧大陆桥新疆段 (以下简称为‘陆桥新疆段’) 39年 (195 9～ 1997年 )的水害资料为统计分析数据 ,以水害频次、水害密度和断道时间为铁路环境水害危险度计算和危险性评估指标 ,根据灰色关联分析原理 ,确定出危险性评估中水害密度、断道时间和水害频次的权重依次为 5 ,3,2。然后 ,基于水害密度、水害频次和断道时间 3个指标的内在联系 ,以及权重的大小 ,以沿线 3级车站之间的区段为对比分析单元 ,构建出铁路环境水害危险度计算模型为 :Pfd=dPfHec/ (dPf Hec)。最后 ,应用这一模型对陆桥新疆段水害进行了计算和对比分析 ,发现所得结果与水害实际分布情况符合得较好。     

太湖流域洪涝灾害损失模拟及预测

太湖流域是我国经济最发达的地区之一,当遭受洪涝灾害后,经济损失极为严重。本文采用地理信息系统方法,模拟了１９９１年洪涝灾害的淹没决策提供了依据。根据预测,当２０１０年在发生１９９１年型特大洪涝淹没时,灾害经济损失将可高达７７３亿元,约为１９９１年７倍,因此太湖的防洪任务极为严峻。     

沙兰镇突发性洪水灾害损失评估及其反思

我国是洪水灾害频发的国家.本文通过实地调查,对黑龙江省宁安市沙兰镇2005年6月10日突发的洪水灾害损失进行了评估,总结了教训,对防灾、减灾工作进行了反思.     

中国洪涝灾害结构式与非结构式减灾措施耦合协调性研究

结构式与非结构式减灾措施是构成洪涝灾害防治体系的两个相互补充、相互促进的子系统,基于2008—2018年的面板数据,构建中国洪涝灾害结构式与非结构式减灾措施耦合协调度评价指标体系,引入耦合协调度模型测度中国洪涝灾害结构式与非结构式减灾措施建设水平以及两者间的耦合度和耦合协调度,以期进一步提升我国洪涝灾害防治体系的防灾减...     

基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型探讨

洪水灾情评估实际上是一种模式识别问题,而人工神经网络模型具有逼近有界闭子集上任意非线性映射的特性,且模型更新方便。本文邮基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型,阐述了其基本原理和算法,实例研究表明其实用性、客观性和通用性。