【摘 要】
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在全球气候极端变化与城市化高速发展的背景下，以城市洪涝、干旱为代表的城市水灾害严重威胁了城市人口的生命财产安全，有效做好城市水灾风险评估已成为当下探索的重要课题.目前城市水灾害风险分析研究，可以分为基于数理统计、基于指标体系、基于情景模拟等方法.从城市水灾害风险分析的两个子问题入手：①水灾害事件量级的预测；②水灾害事件等级的评估，提出了基于RBF神经网络和云模型理论的RBF-C风险等级评估方法.针
【机 构】
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表生地球化学教育部重点实验室南京大学地球科学与工程学院水科学系, 南京 210023 水利部太湖流
【出 处】
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第一届中国大地测量和地球物理学学术大会
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在全球气候极端变化与城市化高速发展的背景下，以城市洪涝、干旱为代表的城市水灾害严重威胁了城市人口的生命财产安全，有效做好城市水灾风险评估已成为当下探索的重要课题.目前城市水灾害风险分析研究，可以分为基于数理统计、基于指标体系、基于情景模拟等方法.从城市水灾害风险分析的两个子问题入手：①水灾害事件量级的预测；②水灾害事件等级的评估，提出了基于RBF神经网络和云模型理论的RBF-C风险等级评估方法.针对水灾害系统的非线性特征，基于历史实测数据构建RBF神经网络对水灾害事件进行模拟预测；针对风险归属定义的不确定性，引入云模型理论，提出一种新的城市水灾害评估云模型，构成定性风险概念与定量事件量级之间的不确定性映射.进行水灾害风险评估时，选取影响城市水灾害的4个基本评价因子，根据实测水文频率曲线确定各等级下的风险标准，生成各评价因子隶属于各级别的综合云模型；对评价因子实测时间序列进行RBF神经网络模拟预测，依据预测值得到水灾害风险等级确定度分布.以南京市1951-2010年降水量序列、1951-2010年有雨日雨强序列、1951-2010年日均日照时数序列以及1885-2010年蒸发量序列为例验证RBF-C方法的适用性.实例表明，该方法能够改进评价过程中风险归属不确定性问题，并准确反映出城市水灾害事件风险程度.RBF-C评估方法为城市水灾害预测评估工作提供了新思路.
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