CN117933729B - 洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法及装置，涉及文化遗产保护技术领域。该方法包括：获取研究区域对应的地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据，利用地理信息数据和历史洪水数据对研究区域进行洪水淹没分析以确定该区域内的淹没区范围，并将该淹没区范围和文化遗产点进行叠加分析，得到文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，最后利用文化遗产数据计算文化遗产点的受损预测值，基于文化遗产点的受损预测值、洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级确定文化遗产点的脆弱性评估结果。本公开可以提高洪水影响下的文化遗产脆弱性评估的准确性，以便于及时预防和应对洪水灾害对文化遗产造成的影响。
Description
技术领域
本公开涉及文化遗产保护技术领域，具体而言，涉及一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法及装置。
背景技术
文化遗产如文物古迹、自然奇观等是人类历史上具有重要意义和巨大价值的无以替代的财富，不仅承载了丰富的历史与文化，还在现代社会中起到了重要的观光和教育作用。然而，受到时间、环境、自然灾害等多种因素的影响，很多文化遗产面临着各种损坏和风险，为确保其完好、安全且长久地保存，对其进行有效、实时地风险监测和评估显得尤为关键。
以洪水灾害为例，重大洪水损毁文化遗产的事件频繁发生。为了更好地规划针对文化遗产的洪水灾害预防和保护措施，以减少文化遗产的损失，相关技术中通常使用在洪水分析领域的二维水力模型对文化遗产所面临的洪水灾害风险进行模拟分析，或是采用GIS(Geographic Information System，地理信息系统)技术和模糊综合评估方法分析洪水淹没文化遗产的风险。
但是，在第一种方法中，当该模型中涉及的表面较大时，需要较高的时间成本进行计算分析。而对于第二种方法而言，由于缺乏水动力学物理过程模拟结果的支撑，在一定程度上又会影响风险评估的准确性。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开实施例的目的在于提供一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法及装置，进而至少在一定程度上解决相关技术中评估文化遗产所面临的洪水灾害风险所需的时间成本较高以及准确性较差的问题。
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，包括：
获取研究区域对应的多源数据，所述多源数据包括地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据；
利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围；
将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级；
利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，并根据所述文化遗产脆弱指数确定所述文化遗产点的脆弱性评估结果；
其中，所述预设的文化遗产脆弱性评估模型是基于贝叶斯网络模型构建的。
在本公开的一种示例性实施例中，所述历史洪水数据包括洪水重现期和洪水流量；
所述获取研究区域对应的多源数据，包括：
利用预设尺寸的网格对所述研究区域进行空间切割，得到多个研究单元；
统计各所述研究单元对应的多个洪水重现期以及在所述多个洪水重现期下的洪水流量。
在本公开的一种示例性实施例中，所述利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围，包括：
利用所述地理信息数据对所述研究区域的地面地形进行数字化模拟，得到对应的数字地形模型；
利用所述数字地形模型建立蓄水区系统，并根据各所述研究单元对应的多个洪水重现期以及在所述多个洪水重现期下的洪水流量对所述蓄水区系统进行洪水蔓延模拟，得到各所述研究单元内的淹没区范围。
在本公开的一种示例性实施例中，所述文化遗产数据包括文化遗产点位数据；
所述将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，包括：
利用所述文化遗产点位数据确定所述研究区域内的文化遗产点；
将各个洪水重现期下的所述淹没区范围和所述文化遗产点位数据输入地理信息模型中进行叠加计算，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级。
在本公开的一种示例性实施例中，所述文化遗产数据包括文化遗产材料数据，所述文化遗产材料数据包括文化遗产材料类型和文化遗产材料组件；
所述利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，包括：
根据所述文化遗产点中的文化遗产材料组件确定对应的文化遗产材料组件占比；
根据预设的文化遗产材料统计表确定所述文化遗产点中的文化遗产材料类型对应的洪水敏感指数和材料价值指数；
根据所述文化遗产材料组件占比、所述文化遗产材料类型对应的洪水敏感指数和材料价值指数计算所述文化遗产点的受损预测值。
在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，包括：
根据：
;
对所述文化遗产点进行脆弱性评估；其中，为洪水影响下的文化遗产脆弱指数，A为指数缩放系数，ΔCi为第i个逆回归周期，所述逆回归周期根据所述洪水重现期确定，/>为所述文化遗产点的历史洪水风险等级，/>为所述文化遗产点的受损预测值，n为所述文化遗产点遭遇洪水的总次数，i为某一次洪水的编码，表示所述文化遗产点第i次遭遇洪水，R为脆弱性修正参数。
根据本公开实施例的第二方面，提供了一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估装置，包括：
多源数据获取模块，用于获取研究区域对应的多源数据，所述多源数据包括地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据；
洪水淹没分析模块，用于利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围；
风险因素确定模块，用于将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级；
脆弱性评估模块，用于利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，并根据所述文化遗产脆弱指数确定所述文化遗产点的脆弱性评估结果；其中，所述预设的文化遗产脆弱性评估模型是基于贝叶斯网络模型构建的。
根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面中所述的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的任一步骤。
根据本公开的第四方面，提供了一种电子设备，包括：
处理器，以及存储器，存储器上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时实现第一方面中所述的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的任一步骤。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开的示例实施例中的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，通过获取研究区域对应的地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据，利用地理信息数据和历史洪水数据对研究区域进行洪水淹没分析以确定该研究区域内的淹没区范围，并将该研究区域内的淹没区范围和文化遗产点进行叠加分析，得到文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，最后利用文化遗产数据计算文化遗产点的受损预测值，基于文化遗产点的受损预测值、洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级确定文化遗产点的脆弱性评估结果。一方面，通过整合地理信息数据、历史洪水数据、文化遗产数据等多源数据，使得用于脆弱性评估的信息更加全面，可以更准确地确定不同材料构成的文化遗产点在不同洪水条件下的风险状况，从而采取更合理的保护和预防措施；而且，利用地理信息数据和历史洪水数据进行洪水淹没分析，还可以准确地确定洪水对文化遗产的实际影响，为脆弱性评估提供更可靠的基础；另一方面，将文化遗产点的洪水重现期、历史洪水风险等级和受损预测值等多个因素结合起来，可以更加精确、快速地评估研究区域内文化遗产点所面临的洪水灾害风险，以便于及时制定针对性的文化遗产保护措施，提高文化遗产点的防灾和抗灾能力，减少洪水灾害对文化遗产造成的损失。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性示出了应用本公开实施例的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的系统架构示意图。
图2示意性示出了本公开实施例中的一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的流程图。
图3示意性示出了本公开实施例中的一种洪水蔓延模拟的示意图。
图4示意性示出了本公开实施例中的另一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的流程图。
图5示意性示出了根据本公开实施例中的洪水影响下的一种文化遗产脆弱性评估装置的流程图。
图6示意性示出了根据本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
具体实施方式
在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
图1示出了可以应用本公开实施例的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的系统架构示意图。
如图1所示，系统架构100可以包括智能手机101、便携式计算机102、台式计算机103等终端设备中的一个或多个，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
终端设备可以是各种具有数据处理功能的电子设备，该电子设备上具有显示屏，该显示屏用于向用户展示研究区域对应的地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据等多源数据、该研究区域内的淹没区范围、该研究区域内的文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级、洪水影响下的文化遗产脆弱性评估结果等，该电子设备包括但不限于上述的台式计算机、便携式计算机、智能手机和平板电脑等等。
服务器105可以与遥感设备进行通信，以获取研究区域的地理信息数据等相关数据。应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。
本公开实施例所提供的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法可以由终端设备执行，相应地，洪水影响下的文化遗产脆弱性评估装置可以设置于终端设备中。但本领域技术人员容易理解的是，本公开实施例所提供的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法也可以由服务器105执行，相应的，洪水影响下的文化遗产脆弱性评估装置也可以设置于服务器105中，本示例性实施例中对此不做特殊限定。
本公开实施例首先提供了一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法。下面以服务器执行为例，对该方法进行说明。
图2示意性示出了本公开实施例中的一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的流程图。参考图2所示，该方法可以包括步骤S210至步骤S240：
步骤S210，获取研究区域对应的多源数据，所述多源数据包括地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据；
步骤S220，利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围；
步骤S230，将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级；
步骤S240，利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，并根据所述文化遗产脆弱指数确定所述文化遗产点的脆弱性评估结果；
其中，所述预设的文化遗产脆弱性评估模型是基于贝叶斯网络模型构建的。
执行本公开提供的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，一方面，通过整合地理信息数据、历史洪水数据、文化遗产数据等多源数据，使得用于脆弱性评估的信息更加全面，可以更准确地确定不同材料构成的文化遗产点在不同洪水条件下的风险状况，从而采取更合理的保护和预防措施；而且，利用地理信息数据和历史洪水数据进行洪水淹没分析，还可以准确地确定洪水对文化遗产的实际影响，为脆弱性评估提供更可靠的基础；另一方面，将文化遗产点的洪水重现期、历史洪水风险等级和受损预测值等多个因素结合起来，可以更加精确、快速地评估研究区域内文化遗产点所面临的洪水灾害风险，以便于及时制定针对性的文化遗产保护措施，提高文化遗产点的防灾和抗灾能力，减少洪水灾害对文化遗产造成的损失。
下面，将对本示例实施例中的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法进行详细说明。
在步骤S210中，获取研究区域对应的多源数据，所述多源数据包括地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据。
本公开示例实施方式中，研究区域是指至少一个文化遗产所位于的待监测区域，文化遗产可以包括文物、建筑群、文化遗址和自然景观等，本公开对文化遗产的类型不做具体限定。可以理解的是，本公开主要是对洪水影响下的物质文化遗产的脆弱性进行评估。
对洪水影响下的文化遗产脆弱性评估之前，需要获取研究区域对应的多源数据。例如，可以通过资料检索和实地调研等方式收集与该研究区域相关的地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据。资料检索的数据来源可以为互联网、史籍史料、历史地图、历史图片等，本公开对此不做限定。
其中，地理信息数据包括研究区域的流域边界数据、高精度DEM(DigitalElevation Model，数字高程模型)数据、土地利用数据等。举例而言，高精度DEM数据可以使用已公开的相关区域DEM数据，土地利用数据可以使用已公开的遥感设备监测数据。
文化遗产数据包括文化遗产点位数据和文化遗产材料数据等。例如，文化遗产点位数据可以使用已公开的相关区域文化遗产数据集、相关区域文化遗产抗洪等级以及实地调研数据等，文化遗产材料数据包括文化遗产材料类型和文化遗产材料组件等，主要通过实地调研获取。如可以根据表1所示的文化遗产材料组成统计表进行实地考察记录表1中相关的材料组件数等：
表1
表1中的洪水敏感指数用于表征某一种文化遗产材料对洪水的敏感程度，洪水敏感指数越高，表示该类型的文化遗产材料越容易受到洪水的影响，如发生损坏。材料价值指数用于表征某一种文化遗产材料的价值，如材料价值指数越高，表示该类型的文化遗产材料的价值越高。以纺织品类型的材料为例，如书画类的文化遗产，其主要成分为纸张，书画较为珍贵，且纸张遇水易发生破损，对应地，相比于石材、混凝土等类型的材料，纺织品类型的材料对应的洪水敏感指数和材料价值指数均较高。
历史洪水数据包括研究区域的洪水重现期以及每次遭遇洪水时的洪水流量等。示例性地，可以利用预设尺寸的网格对研究区域进行空间切割，得到多个研究单元，然后以研究单元为基本单元，可以收集每个研究单元对应的多源数据。例如，统计各研究单元对应的多个洪水重现期以及在多个洪水重现期下的洪水流量。
具体地，可以利用地理信息模型如ArcGIS（地理信息系统系列软件）平台导入预设尺寸大小如1×1km的网格边界对研究区域进行空间切割，形成对应尺度下的研究单元，并统计各个研究单元的洪水重现期和洪水流量，如统计每10年、50年、100年和200年一遇的洪水的洪水重现期以及在每个洪水重现期下的洪水流量。可以利用自然分段法进行风险等级统计，建立如表2所示的洪水风险等级表：
表2
其中，洪水重现期是指某一特定大小的洪水出现的平均时间间隔(以年计)，用于衡量洪水大小。洪水重现期越长，表示洪水量级就越大，越稀遇，其风险等级也越高，反之，则表示洪水量级越小，越常见，对应的风险等级也越低。可以理解的是，表2中所示的洪水风险等级仅仅是示意性的，用户可以根据研究区域的实际情况确定不同洪水重现期对应的风险等级，并能够准确地表征各个洪水重现期对应的风险程度即可。
本公开结合了地理信息数据、历史洪水数据、文化遗产材料类型以及文化遗产材料组件等多方面的数据。通过使用ArcGIS平台整合不同来源的数据，形成了一个全面的评估框架，可以提高文化遗产脆弱性评估的准确性。
在步骤S220中，利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围。
一种示例实施方式中，可以利用地理信息数据对研究区域的地面地形进行数字化模拟，得到对应的数字地形模型，如数字高程模型。例如，可以使用研究区域的流域边界数据、高精度DEM数据、土地利用数据等进行数字化模拟，得到数字高程模型，可以反映该研究区域表面的高低起伏形态。在防洪减灾方面，数字高程模型可以用于进行水文分析如蓄水区分析、淹没分析等。
进一步地，可以利用数字地形模型建立蓄水区系统，也就是利用数字高程模型建立一个蓄水区系统，该过程处于属于数据预处理阶段，整个过程又包括蓄水区预筛选、蓄水区评估以及蓄水区特征统计共三个步骤。
具体地，蓄水区预筛选步骤用于根据输入的高精度DEM数据计算洪水流向，以识别出下沉区域和相应的蓄水区，并将该蓄水区与预设的阈值蓄水区进行比较。例如，如果下沉区域的排水面积小于阈值蓄水区对应的排水面积，则标记该下沉区域，如以对该下沉区域进行填充的方式将该下沉区域进行标记。
蓄水区评估步骤用于评估每个蓄水区的属性，可以创建一个catchment_area（蓄水区）要素类，对于每个蓄水区，通过该要素类存储该蓄水区内的最小高程和最大高程。
在蓄水区特征统计步骤中，可以将每个排水区分割为固定数量的水平切片，并收集每个水平切片的高程、累积面积和体积信息，以生成蓄水区高程-面积-体积表（CA_EAV表）。例如，对于每个水平切片，可以包括如表3所示的属性：
表3
从预填充的高精度DEM数据和相应的下沉蓄水区数组开始，为每个蓄水区之间的边界线生成一个三维折线，对沿边界线的插值点的周围四个最近单元的高程进行插值。其中，可以将插值信息存储在Boundary（边界）要素类中。存储通过每个排水边界连接的两侧集水区，生成蓄水区连通性表（CA_C表）。
对生成的所有三维折线进行特征化，如将每条折线分割成切片，生成如表4所示的三维折线高程-宽度-面积表（B_EWA表）：
表4
然后，根据各研究单元对应的多个洪水重现期以及在多个洪水重现期下的洪水流量对蓄水区系统进行洪水蔓延模拟，得到各研究单元内的淹没区范围。其中，洪水蔓延模拟用于模拟固定洪水流量下洪水淹没区域的最大范围和相应的深度。
示例性地，参考图3所示，给出了一种洪水蔓延模拟的示意图。对于固定的洪水流量F，假定洪水流量F全部属于已触发洪水的地点附近的蓄水区，如图3中的下沉蓄水区，下沉蓄水区对应于海拔最低的栅格，当该栅格达到预设体积的蓄水量后，会对周边栅格进行蔓延扩散，并逐渐形成面状数据，该面状数据即为淹没区范围。
具体地，识别下沉蓄水区和相邻蓄水区之间的泄洪口(DO)，如图3中的泄洪口1（记为DO1）至泄洪口7（记为DO7）。选择其中海拔最低的泄洪口如DO1，对应的水位记为DO1min。根据预先确定的水位-体积曲线，计算存储在下沉蓄水区中的洪水体积F_DO1，在累积区中设置为DO1min的水平。
确定下沉蓄水区内的水位h1，对应于排入该区域的体积，并确定下沉蓄水区和相邻蓄水区之间是否发生水体积交换。例如，若h1<DO1min，则不发生交换或溢出，流程结束；若h1>DO1min，则表示排入下沉蓄水区的洪水体积超过其存储容量，因此多余的洪水必须转移到邻近的蓄水区，在这种情况下，计算多余的洪水体积F_exc，其值为排入下沉蓄水区的洪水体积V与存储在下沉蓄水区中的洪水体积F_DO1之间的差值。
然后将下沉蓄水区内的洪水进行单向交换，也就是将多余的洪水体积F_exc完全溢出到通过DO1与下沉蓄水区通信的相邻蓄水区（如记为第一相邻蓄水区）。如果多条分隔线的连通点的标高等于DO1min，则将多余的洪水体积在相应的相邻蓄水区之间均匀分配。
类似地，对第一相邻蓄水区和DO2min（为DO2的水位）重复执行如对下沉蓄水区和DO1min相同的处理，以确定第一相邻蓄水区内的水位h2。若h2＞DO2min，则进一步判断相邻蓄水区之间是否发生合并。具体地，若DO2min=DO1min，则将第一相邻蓄水区和下沉蓄水区合并为单个蓄水区，并统计合并后的蓄水区的洪水重现期以及在各洪水重现期下的洪水流量；若DO2min≠DO1min，则相邻蓄水区之间不发生合并。整个洪水蔓延模拟过程中，只要溢出到最后一个泛洪可用区，无论泛洪可用区是单个蓄水区还是合并产生的蓄水区，均会执行如下沉蓄水区和第一相邻蓄水区类似的处理。被淹没的可用区的水位通过利用对应的水位-体积曲线来确定，并相应地定义淹没区范围。
本公开利用高精度的数字高程模型和洪水流量数据，对各研究单元内不同重现期的洪水进行模拟分析，由于该模型不仅考虑了洪水深度，还考虑了洪水蔓延的速度和范围，提高了评估洪水对文化遗产的实际影响的精确性。
在步骤S230中，将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级。
可以利用文化遗产点位数据确定研究区域内的文化遗产点，并将各个洪水重现期下的淹没区范围和文化遗产点位数据输入地理信息模型中进行叠加计算，得到文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级。其中，地理信息模型可以是ArcGIS平台。
示例性地，将根据步骤S220计算得到的不同重现期洪水淹没区范围和文化遗产点位数据导入ArcGIS平台，利用叠加计算工具计算各个文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级。例如，可以将不同洪水重现期下的洪水淹没区范围和文化遗产点所在区域进行矢量叠加与裁剪，综合计算出文化遗产点的在各个洪水重现期下的历史洪水风险等级。
在步骤S240中，利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，并根据所述文化遗产脆弱指数确定所述文化遗产点的脆弱性评估结果；其中，所述预设的文化遗产脆弱性评估模型是基于贝叶斯网络模型构建的。
示例性地，利用文化遗产数据计算文化遗产点的受损预测值时，可以根据文化遗产点中的文化遗产材料组件确定对应的文化遗产材料组件占比，根据预设的文化遗产材料统计表确定文化遗产点中的文化遗产材料类型对应的洪水敏感指数和材料价值指数，然后，根据文化遗产材料组件占比、文化遗产材料类型对应的洪水敏感指数和材料价值指数计算文化遗产点的受损预测值。
其中，文化遗产材料数据可以通过实地调研数据获取，使用如表1所示的文化遗产材料组成统计表进行实地考察记录，主要包括材料类型以及对应的材料组件数。可以根据文化遗产包含的材料组件确定文化遗产材料组件占比，依据文化遗产材料组成统计表确定文化遗产的材料类型对应的洪水敏感指数与材料价值指数，结合文化遗产材料组件占比，按照统计学期望值计算方式计算文化遗产受损预测值，计算公式为：
(1)
其中，为文化遗产点的受损预测值，/>为洪水敏感指数，/>为材料价值指数，m为文化遗产材料组件的总数，k为某一个文化遗产材料组件的编码。
可以理解的是，文化遗产材料组件的总数与文化遗产材料组件占比对应。例如，单一文化遗产包含10个不同的组件，其中有5个组件的材料为金属，3个组件的材料为瓷砖、2个组件的材料为混凝土，各材料组件占比依次为1/2、3/10和1/5，有三个材料组件占比结果，对应的，该文化遗产的材料组件总数为3，即公式(1)中的m为3，k=1、2和3。
计算得到文化遗产点的受损预测值之后，可以基于文化遗产点的受损预测值、洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级确定文化遗产点的脆弱性评估结果。示例性的，可以基于文化遗产点的受损预测值、洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级预先构建文化遗产脆弱性评估模型，并利用该模型对文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，并根据文化遗产脆弱指数确定文化遗产点的脆弱性评估结果。
一种示例实施方式中，可以基于贝叶斯网络模型预先构建文化遗产脆弱性评估模型，并利用该模型评估洪水影响区域内的各文化遗产点的文化遗产脆弱性指数，进而根据文化遗产脆弱性指数得到对应的脆弱性评估结果，如不同的文化遗产脆弱性指数对应不同的脆弱性等级，针对各个脆弱性等级可以针对性地制定保护和预防措施。
示例性地，可以根据：
(2)
其中，为文化遗产建筑洪水脆弱指数，A为指数缩放系数，如取做1/2，/>为第i个逆回归周期，/>为历史洪水风险等级，/>为文化遗产点的受损预测值，n为文化遗产点遭遇洪水的总次数，i为某一次洪水的编码，表示文化遗产点第i次遭遇洪水，R为脆弱性修正参数。
可以根据公式(3)计算得到公式(2)中的逆回归周期：/>
(3)
其中，为第i个洪水重现期，/>为第i-1个洪水重现期。
可以根据公式(4)计算得到公式(2)中的脆弱性修正参数R：
(4)
其中，Fc为文化遗产抗洪等级，为历史洪水风险等级，/>为文化遗产点的受损预测值。
本公开通过将文化遗产的历史洪水风险等级、洪水重现期和受损预测值等因素结合在一起，构建了一个评估模型，可以更加系统、科学地评估文化遗产在洪水影响下的脆弱性，在进一步提高文化遗产脆弱性的准确性的同时，还提高了文化遗产脆弱性的效率。
参考图4所示，示出了本公开实施例中洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的另一种流程图，包括以下步骤S401至步骤S406：
步骤S401. 构建文化遗产脆弱性数据库：收集文化遗产所位于的研究区域的基础资料数据，并运用ArcGIS平台进行数据整合，构建包含地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据的文化遗产脆弱性数据库；
步骤S402. 计算洪水淹没分析数据：对研究区域进行空间切割，形成多个研究单元，统计各个研究单元对应的洪水重现期和洪水流量两个洪水淹没分析数据，并建立洪水风险等级表，为各个洪水重现期确定对应的洪水风险等级；
步骤S403. 对各研究单元进行洪水淹没精细化分析：利用步骤S401得到的高精度数字高程模型和步骤S402确定的洪水流量，计算各研究单元在不同洪水重现期下的淹没区范围；
步骤S404. 确定文化遗产点的洪水风险因素：根据步骤S403计算得到的淹没区范围，划分历史洪水风险等级区，并与文化遗产点进行叠加分析，耦合计算得到文化遗产点的洪水重现期与历史洪水风险等级；
步骤S405. 计算文化遗产点的受损预测值：根据文化遗产材料类型划分文化遗产点对应的洪水敏感指数与材料价值指数，结合文化遗产材料组件，按照统计学期望值的计算方式计算文化遗产点的受损预测值；
步骤S406. 构建文化遗产脆弱性评估模型：结合步骤S404计算的文化遗产点的洪水重现期与历史洪水风险等级，根据步骤S405计算的文化遗产点的受损预测值，构建文化遗产脆弱性评估模型，并利用该评估模型确定洪水影响下的文化遗产脆弱性。
本公开提供的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，一方面，通过整合地理信息数据、历史洪水数据、文化遗产数据等多源数据，使得用于脆弱性评估的信息更加全面，可以更准确地确定不同材料构成的文化遗产在不同洪水条件下的风险状况，从而采取更合理的保护和预防措施；而且，利用地理信息数据和历史洪水数据进行洪水淹没分析，还可以准确地确定洪水对文化遗产的实际影响，为脆弱性评估提供更可靠的基础；另一方面，将文化遗产点的洪水重现期、历史洪水风险等级和受损预测值等多个因素结合起来，可以精确、快速地评估研究区域内文化遗产点所面临的洪水灾害风险，以便于及时制定针对性的文化遗产保护措施，提高文化遗产点的防灾和抗灾能力，减少洪水灾害对文化遗产造成的损失。
本示例实施方式中，还提供了一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估装置。参考图5所示，该装置可以包括多源数据获取模块510、洪水淹没分析模块520、风险因素确定模块530和脆弱性评估模块540，其中：
多源数据获取模块510，用于获取研究区域对应的多源数据，所述多源数据包括地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据；
洪水淹没分析模块520，用于利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围；
风险因素确定模块530，将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级；
脆弱性评估模块540，用于利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，并基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，并根据所述文化遗产脆弱指数确定所述文化遗产点的脆弱性评估结果；其中，所述预设的文化遗产脆弱性评估模型是基于贝叶斯网络模型构建的。
在本公开的一示例实施例中，所述历史洪水数据包括洪水重现期和洪水流量；多源数据获取模块510包括：
区域切割子模块，用于利用预设尺寸的网格对所述研究区域进行空间切割，得到多个研究单元；
数据获取子模块，用于统计各所述研究单元对应的多个洪水重现期以及在所述多个洪水重现期下的洪水流量。
在本公开的一示例实施例中，洪水淹没分析模块520包括：
数字高程模拟模块，用于利用所述地理信息数据对所述研究区域的地面地形进行数字化模拟，得到对应的数字地形模型；
洪水蔓延模拟模块，用于利用所述数字地形模型建立蓄水区系统，并根据各所述研究单元对应的多个洪水重现期以及在所述多个洪水重现期下的洪水流量对所述蓄水区系统进行洪水蔓延模拟，得到各所述研究单元内的淹没区范围。
在本公开的一示例实施例中，所述文化遗产数据包括文化遗产点位数据；风险因素确定模块530被配置为用于利用所述文化遗产点位数据确定所述研究区域内的文化遗产点；将各个洪水重现期下的所述淹没区范围和所述文化遗产点位数据输入地理信息模型中进行叠加计算，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级。
在本公开的一示例实施例中，所述文化遗产数据包括文化遗产材料数据，所述文化遗产材料数据包括文化遗产材料类型和文化遗产材料组件；脆弱性评估模块540包括受损预测值确定子模块，被配置为用于根据所述文化遗产点中的文化遗产材料组件确定对应的文化遗产材料组件占比；根据预设的文化遗产材料统计表确定所述文化遗产点中的文化遗产材料类型对应的洪水敏感指数和材料价值指数；根据所述文化遗产材料组件占比、所述文化遗产材料类型对应的洪水敏感指数和材料价值指数计算所述文化遗产点的受损预测值。
在本公开的一示例实施例中，所述脆弱性评估子模块又被配置为用于根据：
；
对所述文化遗产点进行脆弱性评估；其中，为洪水影响下的文化遗产脆弱指数，A为指数缩放系数，/>为第i个逆回归周期，所述逆回归周期根据所述洪水重现期确定，为所述文化遗产点的历史洪水风险等级，/>为所述文化遗产点的受损预测值，n为所述文化遗产点遭遇洪水的总次数，i为某一次洪水的编码，表示所述文化遗产点第i次遭遇洪水，R为脆弱性修正参数。
上述洪水影响下的文化遗产脆弱性评估装置各模块的具体细节已经在对应的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
本公开的示例性实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在电子设备上运行时，程序代码用于使电子设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
该程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）并包括程序代码，并可以在电子设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C#、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网（LAN）或广域网（WAN），连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
此外，本公开的示例性实施例还提供了一种能够实现上述洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法的电子设备。
下面参照图6来描述根据本公开的这种实施例的电子设备600。图6所示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件（包括存储单元620和处理单元610）的总线630、显示单元640。
存储单元620存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行本公开示例实施方式中的方法步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元（RAM）621和/或高速缓存存储单元（Cache）622，还可以进一步包括只读存储单元（ROM）623。
存储单元620还可以包括具有一组（至少一个）程序模块625的程序/实用工具624，这样的程序模块625包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700（例如键盘、指向设备、蓝牙设备等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备（例如路由器、调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O）接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络（例如局域网（LAN），广域网（WAN）和/或公共网络，例如因特网）通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备（可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等）执行根据本公开实施例的方法。
此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (8)
1.一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，其特征在于，包括：
获取研究区域对应的多源数据，所述多源数据包括地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据；
利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围；
将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级；
利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，并根据所述文化遗产脆弱指数确定所述文化遗产点的脆弱性评估结果；
其中，所述预设的文化遗产脆弱性评估模型是基于贝叶斯网络模型构建的；
所述基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，包括：
根据：
；
对所述文化遗产点进行脆弱性评估；其中，为洪水影响下的文化遗产脆弱指数，A为指数缩放系数，ΔCi为第i个逆回归周期，所述逆回归周期根据所述洪水重现期确定，/>为所述文化遗产点的历史洪水风险等级，/>为所述文化遗产点的受损预测值，n为所述文化遗产点遭遇洪水的总次数，i为某一次洪水的编码，表示所述文化遗产点第i次遭遇洪水，R为脆弱性修正参数。
2.根据权利要求1所述的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，其特征在于，所述历史洪水数据包括洪水重现期和洪水流量；
所述获取研究区域对应的多源数据，包括：
利用预设尺寸的网格对所述研究区域进行空间切割，得到多个研究单元；
统计各所述研究单元对应的多个洪水重现期以及在所述多个洪水重现期下的洪水流量。
3.根据权利要求2所述的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，其特征在于，所述利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围，包括：
利用所述地理信息数据对所述研究区域的地面地形进行数字化模拟，得到对应的数字地形模型；
利用所述数字地形模型建立蓄水区系统，并根据各所述研究单元对应的多个洪水重现期以及在所述多个洪水重现期下的洪水流量对所述蓄水区系统进行洪水蔓延模拟，得到各所述研究单元内的淹没区范围。
4.根据权利要求1所述的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，其特征在于，所述文化遗产数据包括文化遗产点位数据；
所述将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，包括：
利用所述文化遗产点位数据确定所述研究区域内的文化遗产点；
将各个洪水重现期下的所述淹没区范围和所述文化遗产点位数据输入地理信息模型中进行叠加计算，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级。
5.根据权利要求1所述的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法，其特征在于，所述文化遗产数据包括文化遗产材料数据，所述文化遗产材料数据包括文化遗产材料类型和文化遗产材料组件；
所述利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，包括：
根据所述文化遗产点中的文化遗产材料组件确定对应的文化遗产材料组件占比；
根据预设的文化遗产材料统计表确定所述文化遗产点中的文化遗产材料类型对应的洪水敏感指数和材料价值指数；
根据所述文化遗产材料组件占比、所述文化遗产材料类型对应的洪水敏感指数和材料价值指数计算所述文化遗产点的受损预测值。
6.一种洪水影响下的文化遗产脆弱性评估装置，其特征在于，包括：
多源数据获取模块，用于获取研究区域对应的多源数据，所述多源数据包括地理信息数据、历史洪水数据和文化遗产数据；
洪水淹没分析模块，用于利用所述地理信息数据和所述历史洪水数据对所述研究区域进行洪水淹没分析，确定所述研究区域内的淹没区范围；
风险因素确定模块，用于将所述淹没区范围和所述研究区域内的文化遗产点进行叠加分析，得到所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级；
脆弱性评估模块，用于利用所述文化遗产数据计算所述文化遗产点的受损预测值，基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，并根据所述文化遗产脆弱指数确定所述文化遗产点的脆弱性评估结果；其中，所述预设的文化遗产脆弱性评估模型是基于贝叶斯网络模型构建的；
所述基于所述文化遗产点的受损预测值、所述文化遗产点的洪水重现期以及对应的历史洪水风险等级，利用预设的文化遗产脆弱性评估模型对所述文化遗产点进行脆弱性评估，得到洪水影响下的文化遗产脆弱指数，包括：
根据：
；
对所述文化遗产点进行脆弱性评估；其中，为洪水影响下的文化遗产脆弱指数，A为指数缩放系数，ΔCi为第i个逆回归周期，所述逆回归周期根据所述洪水重现期确定，/>为所述文化遗产点的历史洪水风险等级，/>为所述文化遗产点的受损预测值，n为所述文化遗产点遭遇洪水的总次数，i为某一次洪水的编码，表示所述文化遗产点第i次遭遇洪水，R为脆弱性修正参数。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的洪水影响下的文化遗产脆弱性评估方法。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101341437B1 (ko) * | 2012-12-27 | 2013-12-13 | 성균관대학교산학협력단 | 다기준 홍수위험도 평가방법 |
| CN112784479A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-11 | 河海大学 | 一种洪水流量预测的方法 |
| CN114331009A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-04-12 | 中国水利水电科学研究院 | 一种不可移动文物大风灾害风险图编制方法 |
| CN114358654A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-04-15 | 中国环境科学研究院 | 一种西北生态脆弱区畜禽污处理技术评价方法 |
| CN115187057A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-10-14 | 北京师范大学 | 一种暴雨灾害下不可移动文物脆弱性评估方法及系统 |
| CN115423272A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-12-02 | 华中科技大学 | 一种融合历史淹没强度的洪涝风险评估方法和系统 |
| CN115545387A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-12-30 | 中国文化遗产研究院 | 不可移动文物脆弱性评估方法 |
| CN116070911A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-05-05 | 河海大学 | 基于模糊聚类因子的区域洪水灾害风险评价方法 |
| KR20230133117A (ko) * | 2022-03-10 | 2023-09-19 | 한국전자통신연구원 | 영상 정보 분석 기반 손상탐지 장치 및 방법 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140278561A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Stoneriver National Flood Services, Inc. | Computerized system and method for determining flood risk |
| CN111859504B (zh) * | 2020-07-10 | 2023-05-12 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 自然风景区泥石流防治工程规划方法 |
-
2024
- 2024-03-21 CN CN202410323133.6A patent/CN117933729B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101341437B1 (ko) * | 2012-12-27 | 2013-12-13 | 성균관대학교산학협력단 | 다기준 홍수위험도 평가방법 |
| CN112784479A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-11 | 河海大学 | 一种洪水流量预测的方法 |
| CN114331009A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-04-12 | 中国水利水电科学研究院 | 一种不可移动文物大风灾害风险图编制方法 |
| CN114358654A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-04-15 | 中国环境科学研究院 | 一种西北生态脆弱区畜禽污处理技术评价方法 |
| KR20230133117A (ko) * | 2022-03-10 | 2023-09-19 | 한국전자통신연구원 | 영상 정보 분석 기반 손상탐지 장치 및 방법 |
| CN115187057A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-10-14 | 北京师范大学 | 一种暴雨灾害下不可移动文物脆弱性评估方法及系统 |
| CN115545387A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-12-30 | 中国文化遗产研究院 | 不可移动文物脆弱性评估方法 |
| CN115423272A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-12-02 | 华中科技大学 | 一种融合历史淹没强度的洪涝风险评估方法和系统 |
| CN116070911A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-05-05 | 河海大学 | 基于模糊聚类因子的区域洪水灾害风险评价方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 国际城市及遗产地洪水风险管理的启示;王思思;人民黄河;20200510(第05期);第2~6页 * |
| 基于GIS的佛山城市文化遗产景观风险性的评估;李凡;符国强;齐志新;;地理科学;20080615(第03期);全文 * |
| 洞庭湖区景观生态风险评价及其时空演化;熊鹰;汪敏;袁海平;杜春艳;武海鹏;;生态环境学报;20200718(第07期);全文 * |
| 湿地防洪与发展模式研究;《中国博士学位论文全文数据库》;20060415(第04期);第56-72页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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