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《合肥工业大学》 2017年
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基于云模型的旱灾风险评估方法及其应用

宋占智  
【摘要】:旱灾自古以来都是中国和全球面临的重大自然灾害之一,随着全球气候变化以及人类活动加剧,旱灾带来的危害也呈现加重的趋势。旱灾影响因素众多,其存在的不确定性是产生风险的关键。基于此,论文应用李德毅院士提出的云模型理论方法,采用改进的云相似度、云化信息扩散、云推理等方法,对安徽省蚌埠市、安徽淮北平原和整个安徽省三个层次的实证区域进行旱灾风险不确定性评估理论及应用研究,取得了如下主要成果:(1)通过选取指标、专家打分、层次分析法等过程构建指标体系,基于指标体系及基础数据,改进云相似度方法,建立了基于改进云相似度的旱灾脆弱性评估模型,并应用于蚌埠市2001~2010年旱灾脆弱性评估中。结果表明:采用改进云相似度方法得到的评估结果与模糊综合评价方法相接近且更偏稳妥,可保留评估指标原有的数据特征,避免因指标量纲不同而无法加权平均或因对指标数据进行归一化而人为主观地造成数据“失真”现象等。(2)利用云化信息扩散方法,建立了基于云化信息扩散的旱灾风险评估模型,对安徽省1988年~2012年受旱损失率进行概率密度分布估计,并与概率统计、自助法等方法进行对比。结果表明:采用云化信息扩散方法得到的结果与安徽省受旱损失率历史数据的概率密度分布情况非常接近,可以避免因原始数据信息不完备情况带来的不能直接进行概率密度估计的问题。(3)在基于用云模型改进R=P×C模型的基础上,通过云推理方法叠加合成干旱与受旱损失,建立了基于云推理的旱灾风险评估模型,以评估旱灾风险。结果表明:采用云推理得到的结果,与历史灾情相接近,可避免传统方法确定权重时主观性较大、因合成运算“×”的计算方法未定而导致结果相差较大等问题。(4)基于云模型数字特征,建立基于云模型的时空分布研究模型,用以定量分析淮北平原参考作物蒸散量在时空分布上的不确定性。结果表明:基于云模型分析淮北平原参考作物蒸散量时空分布,与传统方法分析时空分布的结果相一致,此外有云模型数字特征熵En与超熵He来进一步定量描述分析过程中的离散程度、稳定性等不确定性。综上所述,应用云模型理论方法进行旱灾风险评估,能得到传统方法求得的结果,又有云模型数字特征来定量表述存在的离散程度、稳定性等不确定性。方法可行、有效,可为旱灾风险不确定性管理提供科学依据、奠定理论基础。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:P426.616

【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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