基于BP神经网络的洪涝灾害承灾体脆弱性评估

作     者：袁旭山 刘京会 宋珂 YUAN Xushan;LIU Jinghui;SONG Ke

作者机构：防灾科技学院应急管理学院河北廊坊065201 

出 版 物：《人民长江》 (Yangtze River)

年 卷 期：2024年第55卷第2期

页      面：26-34页

学科分类：081504[工学-水利水电工程] 07[理学] 08[工学] 070601[理学-气象学] 0815[工学-水利工程] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(72174019) 

主　　题：洪涝灾害 承灾体脆弱性 熵权法 TOPSIS BP神经网络 ArcGIS 北京市 

摘      要：为了降低洪涝灾害对北京市承灾体的损害,制定了一个同时考虑暴露度、敏感性和适应能力的承灾体脆弱性评估框架,运用熵权-TOPSIS算法对承灾体指标数据客观赋权并得到标准化后的脆弱性指数,将初始权重和脆弱性指数分别作为输入和输出数据集代入BP神经网络进行训练进而得到优化权重;进一步结合ArcGIS技术对洪涝灾害承灾体脆弱性进行评估,并利用自然断点法将洪涝灾害承灾体脆弱性划分为4个等级。结果表明:①人口密度、经济密度、城市POI密度、植被覆盖率和排水管网等指标对北京市洪涝灾害承灾体脆弱性影响显著;②北京市洪涝灾害承灾体脆弱性在空间上呈现东南向西北逐渐降低的趋势,城市中心区脆弱性等级高,边缘地区脆弱性低。研究成果对于降低北京市洪涝灾害承灾体脆弱性具有一定指导意义,权重优化模型及脆弱性评估模型也可应用到其他城市。