摘要
随着全球气候不断变化以及城镇化进程加速，城镇地区极端降雨事件逐渐增多，暴雨洪涝灾害已经成为影响城镇地区社会经济发展、人民群众生命和财产安全的主要自然灾害之一。在灾害研究领域，灾害风险评估是应对灾害极其重要的非工程性举措，其评估结果可为有关部门制定防灾减灾方案提供科学依据。同时，灾害风险评估结果主要通过灾害风险区划地图以直观展示灾害风险的空间分布情况，然而灾害风险分级方法(区划方法)并无统一的选取标准，现有研究大都关注数据的统计分布特征，忽略了灾害风险的空间分布特征，无法更加清晰表现研究区域灾害风险实际的空间分布格局，因而选取理想的数据分级方法将对表现灾害风险的空间分布特征具有重要意义，也可为城镇应急管理部门快速识别风险的空间分布进而处置决策提供重要帮助。 此外，基于地理学定律的空间数据分析方法在挖掘地理要素空间分布特征以及探究要素间的相互作用关系等方面相较于非空间分析方法具有显著的优势，因此为与城镇暴雨洪涝灾害风险空间分布特征有关的研究提供了可行之径。 为此，本文以深圳市光明区为研究区域，基于地理学定律，并依托灾害风险评估的理论与方法，通过构建城镇暴雨洪涝灾害风险评估指标体系和评估模型，定量计算暴雨洪涝灾害风险指数；在此基础上，通过对暴雨洪涝灾害风险分级前后的空间分布特征分析，提出了一种顾及空间分布特征的城镇暴雨洪涝灾害风险分级方法推荐方式，自动推荐最优分级方法，实现了对具体研究区暴雨洪涝灾害综合风险的最优区划，也为风险区划方法的选取提供了一种新的思路。本文的主要研究内容和取得成果如下： (1)顾及地理环境特征的城镇暴雨洪涝灾害风险评估指标筛选 为了筛选与研究区地理环境特征更加匹配的评估指标，在前人基础上从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾四方面选择暴雨洪涝灾害风险初始评估指标，在此基础上，顾及地理环境相似性原理构建样本集，利用特征提取算法分析初始评估指标的重要性，对比分析了Boruta算法和随机森林算法的指标重要性计算结果，根据指标重要性定性评价阈值筛选指标。实验表明，本文提出的顾及地理环境特征的指标筛选方式不仅可以获取与研究区地理环境特征更加匹配的指标，而且减少了不必要的数据噪声。 (2)融合评估指标重要性的城镇暴雨洪涝灾害风险计算 为了提高城镇暴雨洪涝灾害风险计算结果的准确度，根据地理图层叠加综合的思想构建城镇暴雨洪涝灾害风险评估模型，在AHP方法基础上融合评估指标重要性定量计算暴雨洪涝灾害风险，对比了与传统AHP方法的计算结果差异。实验表明，本文所提方法的计算结果既能够反映研究区的地理环境特征又具有更高的计算结果准确度。 (3)顾及空间分布特征的城镇暴雨洪涝灾害风险分级方法推荐 为了推荐最优表达研究区暴雨洪涝灾害风险分布的分级方法，基于地理学第一定律和第二定律，分析暴雨洪涝灾害风险分级前后的空间分布特征变化情况，基于此，通过构建顾及空间分布特征的城镇暴雨洪涝灾害风险分级质量评价模型自动推荐最优的分级方法。实验表明，本文通过分级质量评价模型自动推荐的分位数方法在最大限度保留研究区暴雨洪涝灾害风险分级前空间分布特征的同时具有更好的综合分级效果，既提高了分级方法选取的自动化程度，又实现了对研究区暴雨洪涝灾害综合风险的最优区划。
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