一种承灾体脆弱性评估方法及装置

本发明涉及暴雨洪涝灾害脆弱性评估，特别是指一种承灾体脆弱性评估方法及装置。

背景技术：

1、目前暴雨洪涝灾害脆弱性评估方法大概可以分为四类，分别是历史灾情数据法、指标体系法、数据包络分析法、脆弱性曲线法。

2、历史灾情数据法是从历史上已发生过的暴雨灾害事件中获取灾情数据，基于数理统计，从结果出发，进行灾后脆弱性的评估。该方法运用较多且较容易与其它方法结合使用，但受灾情数据历史记录的完善性与准确性影响较大，同时未能考虑灾害系统其他因素，缺乏对脆弱性形成机制的深入认识与探讨。

3、指标体系法是运用各种综合指标对暴雨灾害脆弱性关系进行分析研究,概括地表明区域灾害脆弱性特征的方法，具备指标获取容易、可借鉴性强、发展成熟等优点。但该方法比较适用于大尺度区域的脆弱性评估，尺度过小时，数据可得性存在问题；同时指标权重确定若主观性过强可能影响评估结果。

4、数据包络分析主要用于评估一组决策单元的性能，近年来被尝试用于灾害风险领域，发展潜力较大大，且随着脆弱性理论的完善不断改进。但该方法对于脆弱性自身结构部分缺乏一定的解释，同时尚在探索阶段，还不够成熟。

5、脆弱性曲线法是在历史灾情法基础上发展起来的，它的本质是一种函数，其内在机理是探究致灾因子与承灾体损失之间的关系。该方法对暴雨灾害致灾过程的机理探究较为深刻，但一般是基于承灾体个体出发，未能考虑灾害系统内各要素间的复杂关系，且难以量化致灾因子的强度和脆弱性，指标选取较困难。

6、综上所述，关于暴雨灾害脆弱性评估逐渐由个体转向系统层面，需要考虑灾害系统中各要素之间的相互作用。但灾害脆弱性的评估涉及自然、社会、经济、文化等多种复杂因素，较难量化；同时对于多个承灾体的综合脆弱性评估鲜有涉足。

技术实现思路

1、本发明提供一种承灾体脆弱性评估方法及装置，能够综合考虑暴雨灾害致灾强度，定量、客观的实现暴雨对多承灾体的脆弱性评估。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

3、一种承灾体脆弱性评估方法，包括：

4、获取暴雨事件数据集；

5、对所述暴雨事件数据集进行指标提取处理，得到暴雨致灾因子；

6、根据所述暴雨致灾因子，得到重现期暴雨致灾强度；

7、根据所述重现期暴雨致灾强度，得到暴雨致灾因子危险性强度综合指数；

8、根据所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，对承灾体进行脆弱性评估，得到承灾体暴雨脆弱性曲线。

9、可选的，对所述暴雨事件数据集进行指标提取处理，得到暴雨致灾因子，包括：

10、对所述暴雨事件数据集进行归一化处理，得到中间数据集；

11、根据所述中间数据集，提取年最大小时降水量、年最大日降水量、年最大过程降水量中的至少一项作为暴雨致灾因子。

12、可选的，对所述暴雨事件数据集进行归一化处理，得到中间数据集，包括：

13、对于所述暴雨事件数据集中的正向指标数据，通过：

14、进行归一化处理，得到第一中间数据集；

15、对于所述暴雨事件数据集中的负向指标数据，通过：

16、进行归一化处理，得到第二中间数据集；

17、其中，yij表示各项指标数据标准化后的值，yij∈[0,1]，xij表示暴雨事件数据集中的第i个样本中第j个指标数据，i、j∈(1，∞)，min(xi)表示第i个样本中的最小指标数据，max(xi)表示第i个样本中的最大指标数据。

18、可选的，根据所述暴雨致灾因子，得到重现期暴雨致灾强度，包括：

19、根据第一分布密度函数，对暴雨致灾因子进行处理，得到第一值；

20、根据第二分布密度函数，对暴雨致灾因子进行处理，得到第二值；

21、根据第三分布密度函数，对暴雨致灾因子进行处理，得到第三值；

22、对所述第一值、第二值以及第三值进行卡方检验，得到重现期暴雨致灾强度；

23、其中，第一分布密度函数为：

24、

25、其中，μ、σ、ξ分别表示位置参数、尺度参数和形状参数，需满足σ＞0、1+ξ((x-μ)/σ)>0；

26、第二分布密度函数为：

27、

28、

29、其中，x0为随机变量x所能取的最小值，α称为形状参数，β为尺度参数，γ(α)是α的伽玛函数；

30、

31、

32、

33、其中，m为数学期望，σ为均方差，cs为偏态系数，cv为变差系数；

34、第三分布密度函数为：

35、p(xi)＝p(x≥xi)＝1-exp(-exp(-α(xi-β)))；

36、其中，α是尺度函数，且∈[0,∞]，β为分布函数的位置参数；

37、

38、

39、其中，为估算样本观测数据的平均值，σxi为估算样本观测数据的标准差。

40、可选的，根据所述重现期暴雨致灾强度，得到暴雨致灾因子危险性强度综合指数，包括：

41、通过得到暴雨致灾因子危险性强度综合指数；

42、其中，hi为第i个站点的暴雨致灾因子危险性强度综合指数，wj(j＝1-3)表示各暴雨致灾因子所对应的权重；intij表示第i个站点的第j个暴雨致灾因子的降水量强度。

43、可选的，各暴雨致灾因子的权重通过以下过程确定：

44、通过得到各暴雨致灾因子在样本中比值；

45、其中，pij表示第j个暴雨致灾因子下第i个样本所占的比值；

46、通过得到各暴雨致灾因子的信息熵；

47、其中，ej≥0，若pij＝0，定义ej＝0；

48、通过得到各暴雨致灾因子的权重；

49、其中，k为暴雨致灾因子个数。

50、可选的，根据所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，对承灾体进行脆弱性评估，得到承灾体暴雨脆弱性曲线，包括：

51、根据直接经济损失和所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，拟合得到直接经济损失率ye的暴雨脆弱性曲线；或者

52、根据人口受灾数和所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，拟合得到人口受灾率yp的暴雨脆弱性曲线；或者

53、根据房屋损毁数和所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，拟合得到受损房屋间数ib的暴雨脆弱性曲线；或者

54、根据农作物受灾面积和所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，拟合得到农作物受灾面积ic的暴雨脆弱性曲线；或者

55、通过i非＝a1ye+a2yp，i实＝a3ib+a4ic得到多承灾体暴雨脆弱性曲线：

56、其中，i非为非实物类承灾体脆弱性综合指标，包括直接经济损失率ye和人口受灾率yp；i实为实物类承灾体脆弱性综合指标，包括受损房间数ib和作物受灾面积ic；a1、a2、a3、a4为各承灾体的权重。

57、本发明还提供一种承灾体脆弱性评估装置，包括：

58、获取模块，用于获取暴雨事件数据集；

59、处理模块，用于对所述暴雨事件数据集进行指标提取处理，得到暴雨致灾因子；根据所述暴雨致灾因子，得到重现期暴雨致灾强度；根据所述重现期暴雨致灾强度，得到暴雨致灾因子危险性强度综合指数；根据所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，对承灾体进行脆弱性评估，得到承灾体暴雨脆弱性曲线。

60、本发明还提供一种计算设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上所述的方法。

61、本发明还提供一种计算机可读取存储介质，存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的方法。

62、本发明的上述方案至少包括以下有益效果：

63、本发明的上述方案通过获取暴雨事件数据集；对所述暴雨事件数据集进行指标提取处理，得到暴雨致灾因子；根据所述暴雨致灾因子，得到重现期暴雨致灾强度；根据所述重现期暴雨致灾强度，得到暴雨致灾因子危险性强度综合指数；根据所述暴雨致灾因子危险性强度综合指数，对承灾体进行脆弱性评估，得到承灾体暴雨脆弱性曲线；能够综合历史降水数据及历史灾情数据来定量、客观、全面的评价暴雨灾害对主要承灾体脆弱性的影响、实现暴雨对多承灾体的脆弱性评估。