基于随机森林优化算法的城市群洪涝灾害韧性时空演变研究

孟晓静; 刘超; 曹莹雪; 田占; 陈磊

doi:10.13409/j.cnki.jdpme.20240131001

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基于随机森林优化算法的城市群洪涝灾害韧性时空演变研究

“城市基础设施抗洪韧性评价与提升”专题 | 更新时间：2024-09-07

- 基于随机森林优化算法的城市群洪涝灾害韧性时空演变研究
- Study on Spatiotemporal Evolution of Flood Disaster Resilience in Urban Agglomeration Based on Random Forest Optimization Algorithm
- 防灾减灾工程学报 2024年44卷第4期页码：784-791
- 作者机构：
  
  1.西安建筑科技大学资源工程学院，陕西西安 710055
  2.西部绿色建筑国家重点实验室，陕西西安 710055
- 作者简介：
  
  孟晓静(1982—)，女，教授，博士。主要从事城市公共安全及防灾减灾研究。E-mail：meng_020929@163.com
- 基金信息：
  
  陕西省科技厅自然科学基础研究计划项目(2022JQ-406)
- DOI：10.13409/j.cnki.jdpme.20240131001
  中图分类号： X915.5
- 收稿：2024-01-31，
  
  修回：2024-05-15，
  
  纸质出版：2024-08-30
- 稿件说明：
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孟晓静,刘超,曹莹雪等.基于随机森林优化算法的城市群洪涝灾害韧性时空演变研究[J].防灾减灾工程学报,2024,44(04):784-791.

MENG Xiaojing,LIU Chao,CAO Yingxue,et al.Study on Spatiotemporal Evolution of Flood Disaster Resilience in Urban Agglomeration Based on Random Forest Optimization Algorithm[J].Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering,2024,44(04):784-791.
孟晓静,刘超,曹莹雪等.基于随机森林优化算法的城市群洪涝灾害韧性时空演变研究[J].防灾减灾工程学报,2024,44(04):784-791. DOI： 10.13409/j.cnki.jdpme.20240131001.

MENG Xiaojing,LIU Chao,CAO Yingxue,et al.Study on Spatiotemporal Evolution of Flood Disaster Resilience in Urban Agglomeration Based on Random Forest Optimization Algorithm[J].Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering,2024,44(04):784-791. DOI： 10.13409/j.cnki.jdpme.20240131001.

摘要

为了提升城市应对灾害的能力，对城市洪涝灾害韧性进行研究。基于“驱动力⁃状态⁃响应（DSR）”模型建立城市洪涝灾害韧性评估指标体系，采用随机森林优化算法（RF）构建城市洪涝灾害韧性评估模型，通过均方根误差（RMSE）和决定系数（

）评价模型性能。以关中平原城市群为例，分析西安、宝鸡、咸阳、商洛、铜川、渭南、临汾、运城、平凉、天水、庆阳等11座城市2011~2020年的城市洪涝灾害韧性时空演变规律。结果表明：驱动力和状态对城市洪涝灾害韧性水平影响较大，响应对城市洪涝灾害韧性水平影响较小；在时间序列上，关中平原城市群各城市洪涝灾害韧性水平发展存在较大差异，但整体处于平稳上升的状态，其中铜川的城市洪涝灾害韧性水平提升最为明显；在空间格局上，城市群洪涝灾害韧性水平呈现出由核心城市向外围递减的空间结构特征，各城市的洪涝灾害韧性等级的空间分布存在不均衡的现象。研究结果可为关中平原城市群韧性城市建设提供指导。

Abstract

To improve the cap

acity of cities to cope with disasters

the study focuses on urban flood disaster resilience. An evaluation index system for urban flood disaster resilience was established based on the "driving force-state-response (DSR)" model. An assessment model was constructed using a random forest optimization algorithm (RF). Model performance was evaluated using the root mean square error (RMSE) and the coefficient of determination (

). Taking the Guanzhong Plain urban agglomeration as an example

the spatiotemporal evolution of urban flood disaster resilience in Xi'an

Baoji

Xianyang

Shangluo

Tongchuan

Weinan

Linfen

Yuncheng

Pingliang

Tianshui

and Qingyang from 2011 to 2020 was analyzed. The results showed that driving force and state significantly impacted the resilience level of urban flood disaster

while response had a milder impact. Over the time series

significant differences in the development of flood disaster resilience levels were observed among the cities in the Guanzhong Plain urban agglomeration

though the overall trend was rising steadily. Tongchuan exhibited the most significant improvement in flood disaster resilience. Spatially

resilience levels showed a declining gradient from core cities to the periphery

with an imbalance in spatial distribution of flood disaster resilience levels among the cities. The research results provide guidance for the construction of resilient cities in the Guanzhong Plain urban agglomeration.

关键词

Keywords

references

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