[发明专利]基于双层目标优化的无资料城市确定最优损失曲线的方法

说明书

本发明公开了一种基于变差系数与β分布优选原则双层目标优化的无资料城市确定最优损失曲线的方法，以减少数据处理过程中的不确定性。首先针对缺灾情资料内陆平原城市，借鉴比拟原理，转移有资料引用区损失率值到研究区；其次基于变差系数最小与β分布概率最大的优选原则，降低损失率引用中产生的引用误差与统计误差，获取相对准确的研究区损失率值，进而建立缺灾情资料城市受灾水深‑损失率关系曲线。由此本发明形成了以区域指标值作为输入参数和损失曲线作为输出结果的广义无资料城市灾害损失曲线拟合方法，为无资料城市洪涝损失曲线的建立提供科学参考。

技术领域

本发明涉及洪灾损失评估技术领域，具体涉及一种基于双层目标优化的无资料城市确定最优损失曲线的方法。

背景技术

在全球极端天气事件频发和城市化背景下，世界上城市洪涝灾害的频率和严重性正在急剧增加。准确、可靠地量化洪水损失对实施有效的城市洪涝风险管理是必要的。城市洪涝损失评估取决于洪水特征、洪水易发区的经济和地理条件等，具有多维性、差异性和多学科综合集成的特点。最常见的洪水损失评估方法是利用灾害损失曲线(深度损伤函数)连接洪水淹没深度，建筑物类型和经济要素后形成损失结果，它被认为国际上公认的定量评估城市洪水损失的标准方法。因此，形成科学的广义灾损曲线构建方法对量化灾损是关键的。

通常，城市灾损曲线的主要来源是基于政府统计的或研究者调查的灾损数据拟合得到的，这些基于典型案例数据进行构建的经验损失曲线是目前主要的研究开发模式。其次整个国家或区域管理部门开发的经验损失曲线，这些国家背景下的经验损失曲线通常通过大量调查数据基础上建立的。但经验洪灾损失曲线对于原始数据覆盖空间范围是适用的，但这种空间依赖的局部损失曲线在空间转移时表现不好。在不同的洪水事件和过程类型中，影响建筑物损失的因素具有时空异质性，这导致了迁移设置中局部模型的低效果。

但是，全球大部分城市缺乏甚至没有完整和准确的历史灾害损失数据。以特定洪水事件的损失数据，拟合出空间依赖性的经验损失曲线的传统方法，对于大部分无资料城市是困难的。为解决这个问题有少部分研究直接采用某一个相似城市的典型损失曲线。在洪水脆弱性分析过程中，由于风险成分具有的空间变异性使得不确定性是不可避免的，但从直接其他地区转移来的损伤模型更加扩展了损失结果的不确定性。或者通过某一个城市和指标建立比例关系，修正损失曲线以达到使用目的。这些研究为无资料地区损失曲线的构建提供可行思路，但他们都未考虑设置单个城市和指标作为比拟对象的偶然性导致损失率结果的不确定性问题。

由于区域历史数据的限制，开发适用于无资料地区的广义洪水损失曲线构建方法是困难的。但随着全球城市化进程的高速发展，由于城市承灾环境和防灾能力不均衡发展，洪涝造成的财产损失不容忽视，建立一种针对不同无资料地区的洪灾损失曲线评估方法是迫切的，以支撑城市洪灾风险管理。

从研究现状分析，借鉴多个地区的有效数据并消除不确定性是目前最为有效的方法。而且目前在大数据的背景下，洪涝频发城市积累大量洪涝损失曲线，也为本发明奠定数据挖掘基础。但是如何将其他城市损失曲线进行空间转移中消除不确定性，是一个亟待解决的难题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种基于变差系数与β分布优选原则双层目标优化的无资料城市确定最优损失曲线的方法，在样本数据扩展的基础上通过双层目标优化来降低损失率空间转移中的不确定性。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：

一种基于双层目标优化的无资料城市确定最优损失曲线的方法，包括以下步骤：

S1：针对研究城市，选定m个引用城市，构建m个引用城市组成的损失率矩阵R⁰：

S2：选定K个特征指标，并通过K个特征指标形成n种不同组合方案：