基于BP神经网络的洪涝灾害承灾体脆弱性评估

为了降低洪涝灾害对北京市承灾体的损害,制定了一个同时考虑暴露度、敏感性和适应能力的承灾体脆弱性评估框架,运用熵权-TOPSIS算法对承灾体指标数据客观赋权并得到标准化后的脆弱性指数,将初始权重和脆弱性指数分别作为输入和输出数据集代入BP神经网络进行训练进而得到优化权重;进一步结合ArcGIS技术对洪涝灾害承灾体脆弱性进行评估,并利用自然断点法将洪涝灾害承灾体脆弱性划分为4个等级。结果表明:①人口密度、经济密度、城市POI密度、植被覆盖率和排水管网等指标对北京市洪涝灾害承灾体脆弱性影响显著;②北京市洪涝灾害承灾体脆弱性在空间上呈现东南向西北逐渐降低的趋势,城市中心区脆弱性等级高,边缘地区脆弱性低。研究成果对于降低北京市洪涝灾害承灾体脆弱性具有一定指导意义,权重优化模型及脆弱性评估模型也可应用到其他城市。

基于SPEI指数的华北地区1981—2020年干旱时空特征分析

基于华北地区70个国家气象站1981—2020年逐日气象资料,利用标准化降水蒸散指标(SPEI),结合Mann-Kendall突变检验、趋势分析法,对华北地区的干旱变化趋势、干旱频率等进行分析,从而揭示出华北地区干旱时空演变特征。结果表明:近40年来华北地区总体呈现干旱化的趋势,表现为西部干旱化趋势大于东部地区,春季和秋季干旱化趋势最为显著;多数地区3年一遇,整体干旱发生的频率为夏季>冬季>春季>秋季,且各个季节均处于由“特旱-轻旱”概率不断增加的状态;年际、春、夏、秋、冬季分别在2010、2015、2010、2016、2004年发生显著变化;持续干旱事件发生时间最长达到8个月。