防洪决策中灾情评估系统的研究

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1、舫禚决簧串灾锖谱估衰绕的研究摘要在全球洪涝灾害日益加重，非工程防洪倍受重视的背景下，开展防洪决策中灾情评估系统的研究，具有一定的现实意义。本论文结合当前我国灾情评估工作的实际需求，对灾情评估系统功能结构进行设计，并运用计算机技术、人工智能技术、可视化仿真技术以及数学、管理科学、决策科学等多学科知识，建立一整套灾情评估模型，从而为实现灾情评估的科学化、系统化、定量化奠定了基础。首先，提出防洪决策支持系统的三层体系架构，并分别进行详细设计。其中，接口层实现系统与决策分析人员的交互；应用层通过调用数据和

2、模型，完成防洪决策过程各个环节的信息需求和分析功能，是系统的核心部分；基础层包括数据库(存放空间数据和属性数据)、模型库以及知识库，为系统提供信息和技术支持。其次，在对灾情评估系统功能需求进行分析的基础上，提出包含水情仿真、损失计算和灾度评价三个功能模块的灾情评估系统。水情仿真模块通过动态显示洪水淹没过程，来获取洪水淹没范围、水深分布等灾情指标．损失计算模块和灾度评价模块则分别从定量和定性分析的角度，对洪涝灾害造成的破坏程度进行评估。由于三个模块对洪涝灾情的评估是层层递进的，因而能够对洪涝灾情有一

3、个全面而科学的评估。再次，实现洪水淹没全过程的三维动态可视化仿真，得到实时的洪水行为特征，为计算洪灾损失、划分洪灾等级提供准确、可靠的灾情指标。首先采用TIH表面生成算法和GRID内插算法。由离散高程点生成三维数字地形；然后采用改进的格网源点蔓延算法，模拟洪水演进过程，分别计算给定洪水水位或洪量条件下淹没区的淹没范围和水深分布；最后运用Java3D网络可视化工具绘制洪水风险图，并对不同条件下的洪水淹没过程进行动画演示。接着，给出洪灾直接经济损失的计算方法。从系统论出发，分析洪灾损失的影响因素，建立

4、快速损失评估模型。模型的输入是损失影响因素，输出是直接经济损失。相比损失率计算模型，该模型使用方便，影响因素考虑周全，因而具有更广泛的适用性，更佳的评估性能。此外，分别介绍企业停减产损失、产业关联损失和减灾救灾投入三类间接经济损失的评估方法，并定义相对经济损失指标——洪损度，用于评估洪灾相对损失及其对国民经济发展的制约作用。然后，针对遗传算法暴露出的局部搜索能力不强、未成熟收敛等缺陷，提出一种防洪决策中灾情评估系统的研究基于免疫遗传算法的洪涝灾度评价神经网络模型(IGA二NN)，并给出IGA-NN

5、的设计方法和优化步骤。结合应用实例，将IGA-NN与标准遗传算法优化的神经网络模型进行比较。测试结果表明，IGA-NN能够反映多个评价指标与灾度等级之间的相关关系，可用于洪涝灾度评价，具有更快的应答速度和更高的评估精度。最后，对全文的工作进行了总结，指出了今后需要进一步研究的方向。关键词：防洪DSS，灾情评估，水情仿真，损失计算，灾度评价，免疫遗传算法，神经网络防洪决策中灾情评估系统的研究ABSTRACTCurrently,withtheaggravationofglobalfloodsdisas

6、ter,noll-structuralmeasuresagainstfloodshavedrawnmoreattention．UnderthisbadqFouod,ithaspracticalsa嘴todevelopadisasterevaluationsysteminfloodcontroldecision-making．Withtheanalysisofdemandsofcurrentdisasterevaluationwedesignedafunctionflameworkfortheeva

7、luationsystem．Also，computertechnology,artificialintelligenttechnology,visualsimulationtechnology,andevenmathematics，management,decision-making，andotherologieshavebeenusedtobuildacompletesetofevaluationmedals．Ourworkhasestablishedfoundationforachieving

8、scientific，systematic，andrationaldisasterevaluation．First,weputforwardthethree-layerarchitectureofthedecisionsupportsystem(DSS)forfloodcontrol，andmakedetaileddesignseparately．Hereinto，theinterfacelayerimplementsfriendlyinteractionbetweensystem