CN116187769A - 基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，属于灾害风险评估技术领域，解决现有技术中权重主观性强、结果准确性不高、成果针对性不足的技术问题。它包括S1、采用Copula函数进行概率分布分析，结合研究区域实际情况，建立多种洪水组合下各干流、支流的洪峰、洪量和洪水历时的多组合情景；S2、建立一二维耦合洪水模型，对洪水演进过程进行模拟分析；S3、构建指标并提取到评价单元后进行标准化处理；S4、进行主观权重和客观权重计算，然后计算组合权重；S5、计算综合风险性，最后划分洪涝风险等级。本发明基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，能够更好的用于城镇洪涝灾害的风险研判，从而有效降低城镇洪涝灾害的风险。

Description

基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法
技术领域
本发明涉及灾害风险评估技术领域，具体涉及基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法。
背景技术
在极端降雨和城镇化快速发展的背景下，如何避免以及减少洪涝灾害带来的人员伤亡和经济损失是我们现阶段亟需解决的问题。
在防洪排涝工程措施建设短板补齐前，通过城镇洪涝灾害风险研判，完善防灾减灾救灾能力，提升应急救援能力水平，是当前极为重要的非工程措施手段。
当前基于历史灾情统计、指标体系和水动力模型等方法开展的风险评估，分别存在历史数据积累不足、指标选择及权重设置不客观、指标分级无物理含义、模型设置调参速度慢、设置工况偏水利工程建设、易受降雨不确定性影响、与洪涝灾害防范应对联系不密切等主观性强、结果准确性不高以及成果针对性不强的问题，不利于针对性开展相关工作部署，有效降低城镇洪涝灾害的风险。
发明内容
本发明的目的在于提供基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，以解决现有技术中权重主观性强、结果准确性不高、成果针对性不足的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：
本发明提供的基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，包括以下步骤：
S1、采用Copula函数进行概率分布分析，结合研究区域实际情况，建立多种洪水组合下各干流、支流的洪峰、洪量和洪水历时的多组合情景；
S2、确认研究区内建模范围，建立一二维耦合洪水模型，并对模型参数进行率定和验证；再根据S1中计算的多情景组合方案，对各方案下的洪水演进过程进行模拟分析；
S3、根据S2中多情景组合下洪水演进模拟结果，构建自然属性指标和社会属性指标，并将所述自然属性指标和社会属性指标提取到对应评价单元，并对各类指标进行标准化处理；
S4、采用层次分析法和熵权法分别对S3中标准化后的指标体系进行主观权重和客观权重计算，然后采用距离函数计算各指标的组合权重；
S5、根据S4中得到的组合权重，通过加权综合评估法计算各评价单元的危险性、脆弱性和防范应对能力，然后根据三要素模型计算各评价单元的综合风险性，最后通过分位数法将洪涝风险划分为高风险、较高风险、中风险和低风险四个等级。
可选的或优选的，S3中构建所述自然属性指标和社会属性指标并提取到对应评价单元的方法，包括以下步骤：
S3.1、自然属性指标包括洪涝灾害危险性指标；选取洪水特征相关的致灾因子构建洪涝灾害危险性指标；
S3.2、社会属性指标包括脆弱性指标和洪涝灾害防范应对能力指标；选取洪涝灾害的承灾体构建脆弱性指标；选取洪涝灾害应对体制机制、灾害应急准备、灾害应急救援以及灾害安置救助构建洪涝灾害防范应对能力指标；
S3.3、对自然属性指标以规则网格划分评价单元，对社会属性指标以最小行政边界划分评价单元；
S3.4、采用GIS软件对自然属性指标和社会属性指标进行空间处理并提取到各评价单元，然后采用极差变换法对连续性变量进行无量纲标准化处理。
可选的或优选的，S3.4中对自然属性指标和社会属性指标进行标准化处理的方法，包括以下步骤：
S3.4.1、确定各指标的最大值和最小值，并计算极差；
S3.4.2、用评价单元内观察值减去最小值，再除以极差，得到正向指标，计算公式如下；
Figure SMS_1
其中，
Figure SMS_2
为第i个评价单元第j个指标的值，
Figure SMS_3
为第j个指标的最大值，
Figure SMS_4
为第j个指标的最小值，
Figure SMS_5
为标准化后的正向标准值；
S3.4.3、用第j个指标的最大值减去观察值，再除以极差，得到负向指标，具体计算公式如下：
Figure SMS_6
其中，
Figure SMS_7
为标准化后的负向标准值。
可选的或优选的，S4中得到各指标组合权重的方法，包括以下步骤：
S4.1、采用层次分析法分别将危险性、脆弱性和防范应对能力指标分解为目标层、准则层和指标层，确定各个指标的主观权重；
S4.2、采用熵权法计算各指标的信息熵和客观权重；
S4.3、通过以下距离函数公式，计算各指标主观权重和客观权重的分配系数；
Figure SMS_8
Figure SMS_9
其中，
Figure SMS_10
为各个指标的主观权重，
Figure SMS_11
为各个指标的客观权重，
Figure SMS_12
为主观权重分配系数，
Figure SMS_13
为客观权重分配系数；
S4.4、通过S4.3中得到的各指标的主观权重、客观权重以及对应的主观权重分配系数与客观权重分配系数，通过以下公式得到各指标的组合权重：
Figure SMS_14
其中，
Figure SMS_15
为指标的组合权重。
可选的或优选的，S5中计算各评价单元综合风险性，以及通过分位数法划分洪涝风险等级的方法，包括以下步骤：
S5.1、通过以下公式分别计算各评价单元的危险性H、脆弱性V和防范应对能力R c：
Figure SMS_16
Figure SMS_17
Figure SMS_18
其中，H i为第i个评价单元的危险性；
Figure SMS_19
为第i个评价单元的脆弱性值；
Figure SMS_20
为第i个评价单元的防范应对能力；
Figure SMS_21
为第j个指标的组合权重；
Figure SMS_22
为各评价单元各指标标准化后的值（
Figure SMS_23
取
Figure SMS_24
或者
Figure SMS_25
）；
S5.2、根据S5.1计算得到的各评价单元的危险性H、脆弱性V和防范应对能力R c，采用三要素模型计算各评价单元的综合风险值，公式如下：
Figure SMS_26
S5.3、将S5.2中得到的综合风险值通过分位数法把洪涝风险分为多个等级。
可选的或优选的，S5.3中通过分位数法把洪涝风险分为多个等级的方法为：综合风险值在区间（0，25%]内为低风险等级，综合风险值在区间（25%，50%]内为中风险等级，综合风险值在区间（50%，75%]内为较高风险等级，综合风险值在区间（75%，100%]内为高风险等级。
基于上述技术方案，本发明实施例至少可以产生如下技术效果：
（1）洪水情景模拟更符合实际：本发明提供的基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，主要是依靠河道水文监测数据，采用最优的Copula函数进行概率分布分析，分析研究区洪涝灾害规模的频率分布特征，作为一二维耦合模型的模拟边界条件，最后进行洪水演进模拟。其结果不受到上游降雨分布和量级的不确定性影响，其模拟精度更高，更符合研究区洪涝灾害实际情况；
（2）评估指标体系构建更全面：首先，本发明的致灾因子指标的选择主要源自一二维洪水模拟成果，充分反映研究区洪涝灾害的空间、时间上的分布情况，其危险性评估的精度更高。其次，在进行脆弱性指标选择时，综合考虑承灾体的人口、经济、建筑、农作物、基础设施等方面指标，更全面的体现社会属性在洪涝灾害影响下的脆弱性。最后，从体制机制、应急准备和安置救助等方面选取的防范应对能力指标，创新型的、更充分的反映了地方在灾前准备、灾时处置的作用对城镇洪涝灾害的防灾减灾能力；
（3）风险评估过程更合理：首先，在进行自然属性指标和社会属性指标数据处理时分别采用规则格网和村（社区）行政边界为评价单元，充分的展现了自然属性指标在空间上的分布特征，间接的反映了不同的村（社区）受洪涝灾害的影响以及其自身对洪涝灾害的防范应对能力。其次，基于水动力学的情景模拟，再结合指标体系法的风险评估方法，充分避开了指标选取的片面性，以及降雨分布和量级的不确定性等问题。最后，采用危险性、脆弱性和防范应对能力三要素风险评估模型综合的展现了城镇洪涝灾害的风险情况，解决了传统灾害风险分析方法在深度不确定性造成的缺陷。
附图说明
图1是本发明基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图；对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，包括以下步骤：
S1、采用Copula函数进行概率分布分析，结合研究区域实际情况，建立多种洪水组合下各干流、支流的洪峰、洪量和洪水历时的多组合情景。
本发明主要依靠河道水文监测数据，根据历史洪水资料，通过边缘分布、参数估计、函数拟合等参考资料采用最优的Copula函数进行概率分布分析，分析所选研究区洪涝灾害规模的频率分布特征，最后结合所选研究区实际情况建立多种洪水组合下各干流、支流的洪峰、洪量和洪水历时的多组合情景。
S2、确认研究区内建模范围，建立一二维耦合洪水模型，并对模型参数进行率定和验证；再根据S1中计算的多情景组合方案，对各方案下的洪水演进过程进行模拟分析。
在建立一二维耦合洪水模型时，包括收集所选研究区内地理信息（包括数字高程模型、地形图等）、划分网格、建立水文模型、建立水动力模型以及将上述水文模型和水动力模型耦合并得到一二维耦合洪水模型，并对耦合后模型进行率定和验证，以保证后续在进行模拟演进时的准确度。
S3、根据S2中多情景组合下洪水演进模拟结果，构建自然属性指标和社会属性指标，并将所述自然属性指标和社会属性指标提取到对应评价单元，并对各类指标进行标准化处理。
其中，构建自然属性指标和社会属性指标并提取到对应评价单元的方法，包括以下步骤：
S3.1、自然属性指标包括洪涝灾害危险性指标；选取洪水特征相关的致灾因子构建洪涝灾害危险性指标；
其中与洪水特征相关的致灾因子包括洪水淹没范围、洪水淹没历时、洪水淹没水深等多种因素，以此构建洪涝灾害危险性指标。
S3.2、社会属性指标包括脆弱性指标和洪涝灾害防范应对能力指标；选取洪涝灾害的承灾体构建脆弱性指标；选取洪涝灾害应对体制机制、灾害应急准备、灾害应急救援以及灾害安置救助构建洪涝灾害防范应对能力指标；
脆弱性指标选取通常考虑的因素包括地理位置、建筑物结构、人口经济等在面对自然灾害、技术灾难、人为灾害等不可预测事件时受到破坏的机会以及发生损毁的难易程度；本实施例中脆弱性指标的选取主要从人口、经济、建筑、农作物、基础设置等承灾体方面构建。
洪涝灾害防范应对能力指标选取通常考虑因素包括地区或单位在面对洪涝灾害时的综合防范和应对能力，包括监测预警、应急救援、基础设施建设、组织协调、知识普及以及技术创新等方面；本实施例中洪涝灾害防范应对能力指标主要从体制机制、应急准备、应急救援和安置救助等方面进行构建。
S3.3、对自然属性指标以规则网格划分评价单元，对社会属性指标以最小行政边界划分评价单元；
本实施例中，因自然属性指标空间分布的多变性，因此，自然属性指标均以规则网格为评价单元，在实际选取过程中，一般可选用10m×10m、20m×20m、50m×50m、或100m×100m作为网格尺寸。因脆弱性指标和洪涝灾害防范应对能力指标作为社会属性指标，多受各行政单元的影响，因此社会属性指标以村或社区作为评价单元。
S3.4、采用GIS软件对自然属性指标和社会属性指标进行空间处理并提取到各评价单元，然后采用极差变换法对连续性变量进行无量纲标准化处理。
其中，S3.4对自然属性指标和社会属性指标进行标准化处理的方法，包括以下步骤：
S3.4.1、确定各指标的最大值和最小值，并计算极差；
S3.4.2、用评价单元内观察值减去最小值，再除以极差，得到正向指标，计算公式如下；
Figure SMS_27
其中，
Figure SMS_28
为第i个评价单元第j个指标的值，
Figure SMS_29
为第j个指标的最大值，
Figure SMS_30
为第j个指标的最小值，
Figure SMS_31
为标准化后的正向标准值；
S3.4.3、用第j个指标的最大值减去观察值，再除以极差，得到负向指标，具体计算公式如下：
Figure SMS_32
其中，
Figure SMS_33
为标准化后的负向标准值。
S4、采用层次分析法和熵权法分别对S3中标准化后的指标体系进行主观权重和客观权重计算，然后采用距离函数计算各指标的组合权重；
其中，得到各指标组合权重的方法，包括以下步骤：
S4.1、采用层次分析法分别将危险性、脆弱性和防范应对能力指标分解为目标层、准则层和指标层，确定各个指标的主观权重；
S4.2、采用熵权法计算各指标的信息熵和客观权重；
S4.3、通过以下距离函数公式，计算各指标主观权重和客观权重的分配系数；
Figure SMS_34
Figure SMS_35
其中，
Figure SMS_36
为各个指标的主观权重，
Figure SMS_37
为各个指标的客观权重，
Figure SMS_38
为主观权重分配系数，
Figure SMS_39
为客观权重分配系数；
S4.4、通过S4.3中得到的各指标的主观权重、客观权重以及对应的主观权重分配系数与客观权重分配系数，通过以下公式得到各指标的组合权重：
Figure SMS_40
其中，
Figure SMS_41
为指标的组合权重。
S5、根据S4中得到的组合权重，通过加权综合评估法计算各评价单元的危险性、脆弱性和防范应对能力，然后根据三要素模型计算各评价单元的综合风险性，最后通过分位数法将洪涝风险划分为高风险、较高风险、中风险和低风险四个等级。
其中，计算各评价单元综合风险性，以及通过分位数法划分洪涝风险等级的方法，包括以下步骤：
S5.1、通过以下公式分别计算各评价单元的危险性（H，Hazard）、脆弱性（V，Vulnerability）和防范应对能力（Rc，Resilience Capability）：
Figure SMS_42
Figure SMS_43
Figure SMS_44
其中，H i为第i个评价单元的危险性；
Figure SMS_45
为第i个评价单元的脆弱性；
Figure SMS_46
为第i个评价单元的防范应对能力；
Figure SMS_47
为指标j的组合权重；
Figure SMS_48
为各评价单元指标标准化后的值（
Figure SMS_49
取
Figure SMS_50
或者
Figure SMS_51
）；
S5.2、根据S5.1计算得到的各评价单元的危险性、脆弱性和防范应对能力，采用三要素模型计算各评价单元的综合风险值，如下公式：
Figure SMS_52
S5.3、将S5.2中得到的综合风险值通过分位数法把洪涝风险分为多个等级。
其中，通过分位数法把洪涝风险分为多个等级的方法为：综合风险值在区间（0，25%]内为低风险等级，综合风险值在区间（25%，50%]内为中风险等级，综合风险值在区间（50%，75%]内为较高风险等级，综合风险值在区间（75%，100%]内为高风险等级。
本发明提供的基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，将致灾因子从降雨量级和空间分布特征，替换为能反映研究区实际洪水淹没致灾特征的指标，更能反映研究区实际受灾特征；依靠河道实测水文监测数据，再结合最优的Copula函数进行概率分布分析的结果，建立多维多变量干、支流洪水遭遇概率组合模型，最后结合研究区实际情况建立多种洪水组合下各干、支流的洪峰、洪量和洪水历时的多组合情景，其多组合情景模拟结果更合理，也更贴近地方辅助决策的需求。
同时基于地方防范应对能力的考虑，传统研究多从人口结构和经济分布等指标上来间接反映灾时人群的自救互救能力和灾后恢复能力，更多体现在群众个体之间的防灾减灾能力。随着基层一线防洪排涝责任的落实，全民应急自救体系的完善，地方应急处置和综合管理能力的提升，更需要从体制机制、应急准备、应急救援和安置救助等方面考虑，以综合反映整个社会在灾前的准备、灾时的应对情况，特别是基层组织或行政单元的防范应对能力。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采用Copula函数进行概率分布分析，结合研究区域实际情况，建立多种洪水组合下各干流、支流的洪峰、洪量和洪水历时的多组合情景；
S2、确认研究区内建模范围，建立一二维耦合洪水模型，并对模型参数进行率定和验证；再根据S1中计算的多情景组合方案，对各方案下的洪水演进过程进行模拟分析；
S3、根据S2中多情景组合下洪水演进模拟结果，构建自然属性指标和社会属性指标，并将所述自然属性指标和社会属性指标提取到对应评价单元，并对各类指标进行标准化处理；
S4、采用层次分析法和熵权法分别对S3中标准化后的指标体系进行主观权重和客观权重计算，然后采用距离函数计算各指标的组合权重；
S5、根据S4中得到的组合权重，通过加权综合评估法计算各评价单元的危险性、脆弱性和防范应对能力，然后根据三要素模型计算各评价单元的综合风险性，最后通过分位数法将洪涝风险划分为高风险、较高风险、中风险和低风险四个等级。
2.根据权利要求1所述的基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，其特征在于，S3中构建所述自然属性指标和社会属性指标并提取到对应评价单元的方法，包括以下步骤：
S3.1、自然属性指标包括洪涝灾害危险性指标；选取洪水特征相关的致灾因子构建洪涝灾害危险性指标；
S3.2、社会属性指标包括脆弱性指标和洪涝灾害防范应对能力指标；选取洪涝灾害的承灾体构建脆弱性指标；选取洪涝灾害应对体制机制、灾害应急准备、灾害应急救援以及灾害安置救助构建洪涝灾害防范应对能力指标；
S3.3、对自然属性指标以规则网格划分评价单元，对社会属性指标以最小行政边界划分评价单元；
S3.4、采用GIS软件对自然属性指标和社会属性指标进行空间处理并提取到各评价单元，然后采用极差变换法对连续性变量进行无量纲标准化处理。
3.根据权利要求2所述的基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，其特征在于，S3.4中对自然属性指标和社会属性指标进行标准化处理的方法，包括以下步骤：
S3.4.1、确定各指标的最大值和最小值，并计算极差；
S3.4.2、用评价单元内观察值减去最小值，再除以极差，得到正向指标，计算公式如下；
Figure QLYQS_1
其中，
Figure QLYQS_2
为第i个评价单元第j个指标的值，
Figure QLYQS_3
为第j个指标的最大值，
Figure QLYQS_4
为第j个指标的最小值，
Figure QLYQS_5
为标准化后的正向标准值；
S3.4.3、用第j个指标的最大值减去观察值，再除以极差，得到负向指标，具体计算公式如下：
Figure QLYQS_6
其中，
Figure QLYQS_7
为标准化后的负向标准值。
4.根据权利要求1所述的基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，其特征在于，S4中得到各指标组合权重的方法，包括以下步骤：
S4.1、采用层次分析法分别将危险性、脆弱性和防范应对能力指标分解为目标层、准则层和指标层，确定各个指标的主观权重；
S4.2、采用熵权法计算各指标的信息熵和客观权重；
S4.3、通过以下距离函数公式，计算各指标主观权重和客观权重的分配系数；
Figure QLYQS_8
Figure QLYQS_9
其中，
Figure QLYQS_10
为各个指标的主观权重，
Figure QLYQS_11
为各个指标的客观权重，
Figure QLYQS_12
为主观权重分配系数，
Figure QLYQS_13
为客观权重分配系数；
S4.4、通过S4.3中得到的各指标的主观权重、客观权重以及对应的主观权重分配系数与客观权重分配系数，通过以下公式得到各指标的组合权重：
Figure QLYQS_14
其中，
Figure QLYQS_15
为指标的组合权重。
5.根据权利要求1所述的基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，其特征在于，S5中计算各评价单元综合风险性，以及通过分位数法划分洪涝风险等级的方法，包括以下步骤：
S5.1、通过以下公式分别计算各评价单元的危险性H、脆弱性V和防范应对能力R c：
Figure QLYQS_16
Figure QLYQS_17
Figure QLYQS_18
其中，H i为第i个评价单元的危险性；
Figure QLYQS_19
为第i个评价单元的脆弱性值；
Figure QLYQS_20
为第i个评价单元的防范应对能力；
Figure QLYQS_21
为第j个指标的组合权重；
Figure QLYQS_22
为各评价单元各指标标准化后的值，
Figure QLYQS_23
取
Figure QLYQS_24
或者
Figure QLYQS_25
；
S5.2、根据S5.1计算得到的各评价单元的危险性H、脆弱性V和防范应对能力R c，采用三要素模型计算各评价单元的综合风险值，公式如下：
Figure QLYQS_26
S5.3、将S5.3中得到的综合风险值通过分位数法把洪涝风险分为多个等级。
6.根据权利要求5所述的基于情景模拟的城镇洪涝灾害风险研判方法，其特征在于，S5.3中通过分位数法把洪涝风险分为多个等级的方法为：综合风险值在区间（0，25%]内为低风险等级，综合风险值在区间（25%，50%]内为中风险等级，综合风险值在区间（50%，75%]内为较高风险等级，综合风险值在区间（75%，100%]内为高风险等级。
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