基于随机森林与可变模糊集的城市洪涝脆弱性评估

洪涝灾害作为城市面临的重要自然灾害之一,对社会经济发展造成了重要的影响。首先从自然、经济、基础设施3个方面利用随机森林模型以数据驱动的方式筛选出了影响城市洪涝脆弱性的12项关键指标并据此构建了城市洪涝脆弱性评估指标体系。在此基础上,基于随机森林和熵权法计算指标体系权重,构建基于随机森林(RF)和可变模糊集(VFS)耦合的城市洪涝脆弱性评估模型(RF-VFS)。最后,以长江流域特大城市南京市为例,进行洪涝脆弱性评估,得到了影响南京市洪涝脆弱性的关键影响因素,并从完善城市洪涝管理政策、加强城市基础设施建设和防灾减灾应急措施3个方面提出了降低城市洪涝脆弱性的对策建议。结果表明:南京市洪涝脆弱性与汛期降雨量、硬地面积、地均GDP、城市道路网密度等指标呈较强关联;近20年南京市洪涝脆弱性等级呈上升趋势且高等级的年份出现频率愈加频繁,尤其是近5年洪涝脆弱性等级较高,研究结果与实际调研情况相符。该研究能为南京市相关管理部门加强洪涝管理和降低洪涝脆弱性提供决策参考,同时对其他城市的洪涝灾害管理也具有借鉴意义。