基于BP神经网络的洪涝灾害风险评价——以杭埠河流域为例

根据产生洪涝灾害风险的各种因素,从致灾因子、孕灾环境、承灾体和社会承灾能力4个方面,选取年均降雨量、坡度、河网密度、植被覆盖度、土地利用、人口密度等15个评价指标。建立BP神经网络模型,通过指标数据进行训练和检验,对杭埠河流域洪涝灾害风险进行了评价。结果表明,流域东北部洪涝灾害风险高,流域中部洪涝灾害风险属于中等水平,流域西南部洪涝灾害风险低。BP神经网络模型直观、简便具有推广和应用价值。

近500年来安徽杭埠河流域旱涝灾害发生规律及其成因分析

通过对杭埠河流域近500年的旱涝灾害、人口变化等史志资料的搜集整理,分别统计出旱灾和涝灾在不同冷暖气候期和人口变化阶段的发生频率。结果显示本区气候总体冷期易旱、暖期易涝,显示季风气候区的特征。但19世纪中后期表现为冷湿特点,反映了该时期全球气候转冷和东亚夏季风的减弱。另外20世纪以来随着人口的快速增加,旱涝灾害发生频率也在显著提高,反映出急剧增强的人类活动导致巢湖调蓄能力逐渐减弱。