基于GIS的城市内涝影响因素及多元回归模型研究——以上海为例

被引：18
|
作者：
徐艺扬 [1 ]
李昆 [1 ]
谢玉静 [1 ]
凌焕然 [2 ]
钱敏蕾 [3 ]
王祥荣 [1 ]
鲁逸 [1 ]
机构：
[1] 复旦大学环境科学与工程系
[2] 复凌科技(上海)有限公司
[3] 常熟市虞山镇兴福管理区
来源：
复旦学报(自然科学版) | 2018年 / 57卷 / 02期
基金：
国家重点研发计划;
关键词：
内涝; 降雨量; 数字高程; 不透水面; 人口密度; 排水能力; 地理信息系统; 多元Logistic回归模型; 上海;
D O I：
10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2018.02.006
中图分类号：
P208 [测绘数据库与信息系统]; TU992 [排水工程（沟渠工程、下水道工程）];
学科分类号：
070503 ; 081603 ; 0818 ; 081802 ; 0815 ;
摘要：
全球气候变化引起了极端气候事件的增多,洪涝已成为最主要的相关灾害和世界各大城市共同面对的敏感问题之一.本文以中国特大型城市上海为例,基于历史数据及GIS空间分析,综合研究了上海市的降雨、城市建设用地扩张、人口集聚分布、城市数字高程(DEM)、基础设施排水能力等因素对中心城区暴雨内涝发生的影响,并基于Python中的scikit-learn机器学习模块构建了多元Logistic回归模型,根据以上因素对内涝是否发生进行判别,模型准确率达到90%以上.研究表明,上海市中心城区DEM、不透水面分布和人口分布显著影响其暴雨时的内涝发生率.
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页码：182 / 198
页数：17
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