基于机器学习方法的上海市暴雨内涝灾情预测模型研究

摘要：

本文基于区域灾害系统理论,综合考虑致灾因子、暴露度和脆弱性,提出了一套暴雨内涝灾情预测指标体系;在此基础上利用上海市应急联动中心110接报暴雨内涝灾情数据,构建了暴雨内涝灾情预测BP模型(Back Propagation Model)和XGBoost模型(Extreme Gradient Boosting Model),并对比分析了预测模型效果,实现对上海市暴雨过程内涝灾情数量预测;最后对内涝灾情影响等级进行阈值划分,以期为暴雨内涝影响预报与风险预警业务、服务及灾害管理提供技术支撑.结果表明:1)综合考虑致灾因子、暴露度、脆弱性指标且不经主成分分析降维的指标组合作为暴雨内涝灾情预测指标体系时,BP模型和XGBoost模型的预测精度最优;2)全量样本XGBoost模型总体表现最优,暴雨内涝灾情的右偏分布和内涝灾情的异常高值均对XGBoost模型预测误差有不同程度的贡献;3)综合评价法在历史灾情百分位法和模拟灾情百分位法基础上,结合多年业务实践经验和用户对于110灾情的处置承受力对暴雨内涝灾情进行阈值划分,在实际应用中具有一定参考意义.

关键词：BP模型、XGBoost模型、机器学习、暴雨内涝灾情、灾情阈值、上海

所属期刊栏目：30

分类号：P429;X43(气象基本要素、大气现象)

资助基金：国家重点研发计划课题;国家自然科学基金项目;上海市2020年度"科技创新行动计划"社会发展科技攻关定向项目

在线出版日期：2021-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：191-200