[发明专利]一种耦合熵权-模糊聚类算法的城市洪涝风险评估方法

说明书

本发明公开了一种基于改进熵权‑聚类分析算法的洪涝风险评估方法，该方法克服了风险分级中阈值不易确定的缺点，并采用熵权法考虑了各指标的权重，使评价结果更为科学。该发明为洪涝风险评价提供了新的途径，具有一定的实际应用价值，可为城市资源配置、有关部门应急预案等防灾减灾决策提供一定的科学依据。

技术领域

本发明属于防灾减灾技术领域，尤其涉及一种耦合熵权-模糊聚类算法的城市洪涝风险评估方法。

背景技术

洪涝灾害是世界上发生频率最高，影响范围最广的自然灾害，在过去几十年里造成了巨大的生命和财产损失。统计数据显示，1900-2013年，洪涝灾害共造成约700万人死亡、6000亿美元财产损失。依据第五次IPCC(政府间气候变化专门委员会)气候评估报告，极端强降水事件发生频率和海平面将进一步上升，这导致洪涝灾害发生频率和强度将进一步增加。

洪涝风险评估作为灾害预防的重要工具，是人类社会预防自然灾害，控制和降低自然灾害风险的重要基础研究，其目的是为了更精确掌握洪灾风险的空间格局及内在规律。目前，洪涝风险评估主要采用历史灾情分析、指标体系分析以及情景分析等方法进行，但上述研究方法均存在一些不足，如对数据要求较高、风险分级阈值不易以及不考虑指标权重等。为此，本发明综合指标体系法及情景分析法进行洪涝风险评价，以克服在指标选取上存在的不足。

聚类分析能够从样本数据自身属性出发，通过挖掘数据中潜在而又有用信息，自动对数据进行分类，而不必事先给出一个分类的标准。作为数据挖掘技术，聚类分析算法已广泛应用到空间数据处理、医疗图像检测、基因识别、人工智能、水污染评估及含水层脆弱性评估等领域，本文引入聚类分析算法进行洪涝风险评价。传统的聚类分析算法不考虑各指标的重要程度，但不同数据本身属性对于评价目标的贡献不一样，因而需要确定各指标的权重系数。本发明采用熵权法确定各指标权重，并将其与聚类分析算法结合，应用到城市洪涝风险评估中，从而提出了一种耦合熵权-模糊聚类算法的城市洪涝风险评估方法。

发明内容

本发明旨在针对现有洪涝风险评估方法的不足，提出了一种基于改进熵权-聚类分析算法的洪涝风险评估方法，该方法克服了风险分级中阈值不易确定的缺点，并采用熵权法考虑了各指标的权重，使评价结果更为科学。该发明为洪涝风险评价提供了新的途径，具有一定的实际应用价值，可为城市资源配置、有关部门应急预案等防灾减灾决策提供一定的科学依据。

为了实现上述目的，本发明提供了一种耦合熵权-模糊聚类算法的城市洪涝风险评估方法，包括如下步骤：

步骤(1)：根据基础数据资料，建立洪涝风险评价指标体系，指标的选取考虑致灾因子、承灾体、孕灾环境；

步骤(2)：运用城市洪涝模拟模型和ArcGIS软件进行指标量化；

步骤(3)：根据熵权法确定指标权重，其方法如下：

1)根据m个待评对象(一个网格为一个对象)，n个评价指标，形成原始数据矩阵X＝(x_ij)_m×n

2)对指标数据进行标准化处理，这里采用极差标准化处理方法，得到无量纲化矩阵：Y＝(y_ij)_m×n

正指标：

逆指标：

但由于计算熵时要取自然对数，因此指标值必须为正数，令R_ij＝Y_ij+d，其中d为使d+min(x_ij)为略大于0的正数,这样便得到了标准化矩阵R＝(r_ij)_m×n