暴雨洪涝情景下城市韧性和房屋韧性评估
文献类型：学位论文
| 作者 | 王轶男 |
| 答辩日期 | 2025-04 |
| 文献子类 | 博士后出站报告 |
| 授予单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 王振波 |
| 关键词 | 暴雨洪涝 城市韧性 房屋韧性 深度学习 耦合模型 |
| 学位名称 | 博士后 |
| 学位专业 | 人文地理学 |
| 英文摘要 | 暴雨洪涝灾害年均影响2.9亿人生产生活，导致大量房屋倒塌，是导致人口死亡和财产损失最多的自然灾害之一，已经成为城市安全发展的严重阻碍。为了减轻暴雨洪涝灾害对城市的影响，我国将韧性理念引入城市建设，提出多项政策提升暴雨洪涝背景下的城市韧性和房屋韧性。受到社会经济发展状况、气候条件、基础设施建设等因素影响，我国城市内不同区域在暴雨洪涝背景下的城市韧性和房屋韧性存在差异，开展暴雨洪涝背景下的城市韧性和房屋韧性评估有助于评估政策开展情况、明晰城市韧性和房屋韧性薄弱区域并针对性提升城市韧性和房屋韧性。因此，本研究引入机器学习和深度学习方法，采用RF、CNN、LSTM、多头注意力机制等人工智能算法及其耦合模型评估城市洪涝风险、暴雨洪涝情景下房屋韧性；采用多目标决策方法，基于“基础抵御、防灾预警、应急响应、适应恢复”四方面出发构建城市洪涝灾害韧性的评价体系，评估城市洪涝灾害韧性；明晰暴雨洪涝情景下房屋倒塌风险、城市洪涝风险和城市洪涝韧性空间分布特征，并采用地理探测器识别其空间异质性的主控因素及作用机制。 本文的主要结论如下： 1． 本研究验证了综合考虑时间和空间特征的耦合人工智能方法在城市暴雨洪涝灾害风险评估中的适用性，耦合人工智能方法的分类概率精度和分类精度均远高于单一指标。 2． 本研究明晰了北京城市暴雨洪涝灾害风险呈西南高东北低的空间分布格局，北京15.48%的区域处于城市暴雨洪涝灾害高风险，主要位于门头沟、石景山和房山区，洪涝灾害主要类型为山洪。 3． 本研究构建了适用社区尺度的城市洪涝韧性评价体系，确定了各指标权重，明晰了消防站密度和地区生产总值是城市洪涝韧性的最主要因素。 4． 本研究明晰了北京城市洪涝韧性呈中心高、四周低，西部高、东部和北部低的空间分布格局，北京13.54%的区域和14.09%的社区处于低洪涝韧性，主要位于大兴区和顺义区。 5． 本研究明晰了北京城市洪涝基础抵御韧性、防灾预警韧性、应急响应韧性和适应恢复韧性的空间分布格局，分别中间高西北和西南低、由西南向东北递减和中间高四周低。 6． 北京市44.45%区域和28.36%社区处于低和较低基础抵御韧性，16.33%区域和32.72%社区处于低和较低防灾预警韧性，主要位于大兴区和通州区；73.42%区域和38.96%社区处于低应急响应韧性，主要位于平谷区和延庆区；64.42%区域和24.93%社区处于低适应恢复韧性，主要位于门头沟、密云和延庆区。 7． 本研究表征了北京暴雨洪涝灾害与城市韧性系统的相互作用，12.35%社区处于二者低、较低耦合程度，主要位于顺义、通州和大兴区；32.13%社区处于二者低、较低协调程度，主要位于顺义、房山和昌平；21.38%社区处于低、较低耦合协调程度，主要位于通州、房山和门头沟区。 8． 经济发展程度、人口数、消防站密度、基站密度、水利设施密度、管网密度和不透水面积是北京暴雨洪涝灾害与城市韧性系统耦合协调度空间异质的主要因素，以上因素的相互作用加剧了两个系统耦合协调度的空间异质。 9． 本研究验证了CNN-RF应用于暴雨洪涝情景下房屋韧性评估的适用性，其精确度、准确度、召回率、F1分数和AUC值分别为1、0.96、0.92、0.96、 0.81，且对于正负样本的分类能力相对均衡。 10.广东省暴雨洪涝情景下房屋韧性呈东北高、西南和东北低的空间分布格局，坡度和总雨量是广东省暴雨洪涝情景下房屋韧性空间异质的最主要因素，总雨量和坡度与社会经济因素（人均GDP、人口比例等）的相互作用加剧了广东省暴雨洪涝情景下房屋韧性空间异质。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 99 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217376]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王轶男. 暴雨洪涝情景下城市韧性和房屋韧性评估[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院地理科学与资源研究所. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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