基于GIS和逻辑回归分析的山地城市洪涝灾害敏感性评估——以江西省吉安市为例

摘要：

近年来山区洪水暴发频繁,严重威胁着山区人民的生命财产安全.洪水灾害敏感性评价是预防和减轻洪灾的重要途径之一,而山区野外调查不足和资料的缺乏,是洪水敏感性制图中的重大挑战.大数据时代用户产生的数据为洪水风险管理提供了新的机遇.以吉安市为研究对象,利用互联网上用户产生的洪水灾害数据,随机选取70％的洪水事件作为训练区,选取高程、坡度、坡向、曲率、降雨量、河流距离、土地利用、归一化植被指数等8个洪水调节因子,采用Logistic回归模型进行洪涝灾害敏感性评价,并使用混淆矩阵、ROC曲线对评价结果进行检验.结果 表明:(1)地势低、距水系近、降雨量较大且土地利用类型为建设用地的区域,洪水发生的概率较大;(2)混淆矩阵得出分类总体准确率为80.6％,训练区(70％)的AUC值为0.888,验证区(30％)的AUC值为0.980,AUC值均大于0.8,说明模型评估精度较高;(3)高风险和极高风险区所占比例为28.71％,包含研究区80.99％的洪水事件,说明这些区域洪水分布较为密集,易感性较高.根据2020年6月1日～6月8日的暴雨洪灾情况验证,该评价结果与实际情况相符.研究表明在数据不易获得的山区,利用互联网上获取的用户数据可行,该评价结果可为吉安市土地利用规划和洪灾风险管理提供参考.

关键词：山区洪水、敏感性评价、逻辑回归、用户数据

所属期刊栏目：29

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金项目41401631

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2090-2100