灾害大数据驱动的县域重大洪涝过程灾害风险评估(PDF)

灾害学[ISSN:1000-811X/CN:61-1097/P]

摘要:: 基于我国南方地区625个重大洪涝过程案例，收集了县域23项指标的近30万条数据，利用XGBoost算法建立了6个重大洪涝过程灾害风险评估模型，用于灾害事件发生前对受灾人口风险、紧急转移安置人口风险、农作物受灾面积风险、倒塌和严重损害房屋风险、直接经济损失风险和灾害综合风险进行评估。通过实际案例对模型进行验证，灾害风险评估结果准确率整体达到80%以上，表明该模型具有较好的泛化能力，能够用于实际灾害评估工作中。实验对比发现，全指标比仅用致灾因子指标可以使评估准确率提升10%~15%；另外，训练样本量提高1~2个数量级也能够使模型评估准确率提升5%~13%，这表明灾害大数据的积累对灾害风险评估工作具有重要意义。

更新日期/Last Update: 2023-02-15