集成预测模型及其在财产保险防灾减损中的应用

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1、集成预测模型及其在财产保险防灾减损中的应用****（中科院软件研究所北京100080）摘要：本文针对城市内涝的预测，提出了一种集成预测模型进行灾情预测。它综合利用了来自各机构的遥感数据、等高线数据、地下管网数据以及历史灾情信息，全面的考虑了影响灾情的地形因素，并结合经验，克服了以往考虑影响因素不完全的不足，并且在实践中取得了较好的预测精度。关键词：灾情预测、DEM、神经网络IntegratedForecastModelanditsApplyinPropertyInsuranceAbstract:Facingthefloodfore

2、castincity，thepapergivesanintegratedmodel.Itmakesfulluseofdatafromseveralorganizations,includingRSdata,contourlinedata,tunneldataandhistorydisasterdata,consideredthelandformfactorandhistoryexperience,.Itovercomestheshortcomingsanciently,improvedtheprecisionofforecast.

3、KeyWords:Disasterforecast,DigitalElevationModel,Neuralnetwork1.引言我国是个多灾的国家，现在，每年自然灾害直接经济损失达一千亿元以上。对保险公司来说，水灾是引起赔付最大的自然灾害。对于一些重要的南方城市，经济发展迅速，水灾发生频繁，损失巨大。因此，科学的预测城市内的灾情，可以为保险公司厘定费率提供依据，可以指导保险公司有针对性的建立防洪预案，并在灾情发生后及时施救，从而达到降低风险，提高利润的目的[1]。针对城市的内涝预测，本文提出了一种集成预测模型，对灾情进行了有效的

4、预测，并取得了较好的预测精度。2.研究现状对于灾情的预测，目前大多是针对流域，较少针对城市。预测方法大体上分为两类，一种是利用GIS、DEM，主要依据地形数据进行灾情预测[6][8][9]；另一类是另一类是利用神经网络等人工智能的模型方法进行灾情预测[5][7][10]。数字高程模型（DEM）是区域地面高程的数字表示，是建立在地图投影平面上规则格网点的平面坐标（x,y）及其高程（z）的数据集。DEM形象而又直观的表现了地面的高程特征，在其上提出了不少针对流域的灾情预测模型。目前神经网络模型在灾害预测方面多采用灾害之间的相互影响和转

5、移关系，以其转移概率作为学习样本[5]。较少采用直接影响灾害后果的成因进行分析。3.集成预测模型目前DEM模型主要是应用于大流域的灾情预测，由于城市地形的高低起伏不明显，所以效果不是很理想。本文基于DEM模型，第一步，利用模型对遥感、地下管网等多种信息进行统一分析，较好的模拟了孕灾环境，从纯机理的角度得到了初步的预测结果。第二步，利用历史灾情信息，建立基于BP神经网络的灾情修正模型，对上步结果进行校正，从经验方面讨论预测结果。如图1所示。***,研究生图1集成预测方法示意3.1DEM预测模型本文所指的DEM模型是一个集城市地面高程

6、模型、降雨模型、产汇流模型、排水模型和GIS的空间分析应用模块为一体的综合模型。DEM用于模拟城市地面的高低起伏，该模型是城市洪灾预测计算的基础；降水模型用于模拟和计算城市降雨的空间和时间分布；产汇流模型用于模拟地面径流的生成过程和汇积过程；排水模型则是根据城市地面排水方式计算城市排水量。与其框架相对应，其预测的步骤如下所示：1.将等高线数据与遥感影像相结合，建立规则格网DEM。2.根据气象观测站的地理分布建立降雨分布模型。3.根据遥感影像提取下垫面和植被分布状况建立产汇流模型。4.根据地下管网数据，建立管网排水模型。5.采用基于

7、GIS的“体积法”计算淹没情况。一、将等高线数据与遥感影像相结合，建立规则格网DEMDEM数据主要由示范区域的高程数据（包括等高线数据和高程点数据）转化而来。本文对高程数据进行了处理，使之转化为规则格网型DEM数据。为了更直观地显示三维地表状况，系统采用了遥感影像配准技术。经过等高线生成TIN、TIN转化为规则格网DEM、遥感影像与DEM配准以及DEM预处理4步，生成的DEM。二、降雨分布模型城市洪灾大部分情况下是因暴雨形成的，因此为了体现降雨时间上的变化，模型采用按时段预测，以小时为单位。为了体现降雨空间上的变化，模型根据示范区

8、24个雨量观测站数据，采用泰森多边形插值方法，计算出各个规则单元的降雨量。三、根据遥感影像提取下垫面和植被分布状况建立产汇流模型所谓产流，是指地表上各种径流成分的生成过程。地表上一个基本的水文单元的径流过程是由降雨、植被截留、地表下渗和管网排水的组