【摘 要】
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近年来在全球变暖的气候变化环境下,极端降雨事件的频次和强度不断增加,城市内涝灾害频发,内涝灾害风险评价能够有效减小城市内涝灾害的损失.以汕头市濠江区为例,采用神经网
【机 构】
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中山大学土木工程学院,广东 珠海 519082;中山大学土木工程学院,广东 珠海 519082;广东省海洋土木工程重点实验室,广东 珠海 519082;广东省华南地区水安全调控工程技术研究中心,广东
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近年来在全球变暖的气候变化环境下,极端降雨事件的频次和强度不断增加,城市内涝灾害频发,内涝灾害风险评价能够有效减小城市内涝灾害的损失.以汕头市濠江区为例,采用神经网络改进权重的层次分析法,拓展了传统的九分法标度,构建了汕头市濠江区内涝灾害风险评价体系.结果表明,濠江区内涝灾害风险整体呈现中南部高,西北部低的特点;其中玉新街道、滨海街道、马滘街道和达濠街道风险值较高,需要加强防范.利用历史数据验证评估结果,验证结果表明,约80％的历史洪涝灾害点分布在高风险区域,与历史灾害点的验证信息一致.运用神经网络改进了层次分析法的权重确定方式,将传统九分法的中间变量拓展到小数点后三位,并由机器打分确定权重已一定程度上减小主观性,可为相关部门的洪涝灾害的预警发布和防洪指挥调度提供科学指导.
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