基于GIS多准则评价与BP神经网络的暴雨洪涝灾害风险辨识--以闽三角地区为例

灾害风险辨识是灾害有效防控的重要环节之一,辨识体系与风险水平之间的非线性复杂关系使研究方法向精细化、智能化转型。闽三角地区是我国重要的沿海经济开放区,独特的“山-海”自然地理格局、起伏破碎的地形、高发的台风暴潮和极端短时降雨特征使其常遭受洪涝灾害侵扰。以闽三角为例,将生态服务价值纳入风险评价体系,构建基于GIS多准则评价与BP神经网络模型的风险辨识方法,旨在完善评价体系的同时,弥补传统评价方法存在的非线性缺陷和主观依赖,并以此为基础,进一步探究该地区风险空间分布规律和空间格局,为灾害风险防控提供思路。结果表明:①基于GIS多准则评价与BP神经网络模型的风险辨识方法能够系统准确的认知暴雨洪涝灾害风险水平与空间分布;②高风险区主要分布在河流沿岸、河口处、湾区,且人口、经济活动较活跃地区,城市化发展快速区与缓慢区相比,更容易遭受洪涝灾害威胁;③洪涝风险以高-高和低-低集聚为主,风险根据空间自相关性特征分为“整体随机”“局部随机-邻域集聚”和“整体集聚”三种类型。最后根据风险特征将闽三角地区高风险分为“厦门集美版块”“泉州湾区版块”“漳州县区版块”,分别提出灾害治理建议。