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基于随机森林的洪灾风险评价模型及其应用
  • ISSN号:0559-9350
  • 期刊名称:水利学报
  • 时间:2015.1.28
  • 页码:58-66
  • 分类:TV877[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]中山大学水资源与环境研究中心,广东广州510275, [2]华南理工大学土木与交通学院,广东广州510641, [3]华南地区水循环与水安全广东普通高校重点实验室,广东广州510275
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51209095,51210013,51479216);国家科技支撑计划(2012BAC2180103);水利部公益项目(201301002-02,201301071);中央高校基本科研业务费专项基金(2014ZZ0027)
  • 相关项目:快速城市化地区土地利用变化对流域水文过程的影响模拟与预测研究
中文摘要:

依据流域灾害系统理论,在综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上选取10个评价指标,构建了基于随机森林(RF)智能算法的洪灾风险评价模型,借助GIS技术以100m×100m栅格为计算单元,对东江流域进行了评价。结果表明:该模型设置参数少,且无需设定指标权重和分级标准,实现过程较简单;RF模型拥有指标重要性评估功能,方便分析各评价指标对洪灾风险的贡献度;模型的评判精度、分级结果均比支持向量机(SVM)的结果更好,数据挖掘能力更强;与GIS技术结合,便于分析洪灾风险的空间格局及内在规律,具有较好的适用性,为流域洪灾风险评价提供了新的思路。

英文摘要:

According to disaster system theory, 10 indexes are selected with an overall consideration of disas- ter-inducing factor, the hazard inducing environment and the hazard bearing body. An assessment model of flood risk is constructed based on an intelligent algorithm called Random Forest (RF). Taking a grid of 100 m×100 m as the computing element, the flood risk in Dongjiang River basin is evaluated by the model with the help of GIS technique. The evaluation results show that: the RF model has fewer parameters and dis- penses with consideration of index weight and grading standard, making the implementation simpler. It can evaluate the index importance, which maks it convenient to analyze the contribution of each index to flood risk. It achieves higher accuracy, better classification result and stronger data mining ability than the SVM model. It is easy to integrate the GIS technique so that it can conveniently analyze the spatial pattern and inherent law of the risk. Therefore, the assessment model based on RF achieves good results and it can be a new way to flood risk assessment.

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期刊信息
  • 《水利学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水利学会 中国大坝工程学会
  • 主编:程晓陶
  • 地址:北京市复兴路甲1号中国水科院A座1117室
  • 邮编:100038
  • 邮箱:slxb@iwhr.com
  • 电话:010-68786221
  • 国际标准刊号:ISSN:0559-9350
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1882/TV
  • 邮发代号:2-183
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43715