【摘 要】
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为了降低洪涝灾害对北京市各市辖区承灾体的损害，制定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。最后结合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四个等级。结果表明：（1
【基金项目】
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国家自然科学基金（72174019）；
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为了降低洪涝灾害对北京市各市辖区承灾体的损害，制定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。最后结合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四个等级。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，城中心城市脆弱性等级高，边缘地区脆弱性低。该研究结果对于降低北京市洪涝灾害承灾体脆弱性具有一定的指导意义，该权重优化模型及脆弱性评估模型也可以应用到对其他城市其他灾种的承灾体脆弱性评估方面。
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