基于可拓云模型的重庆市中心城区公路洪灾风险评价

黄淇; 牟凤云; 张用川; 陈林; 李云燕

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2022.03.021

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基于可拓云模型的重庆市中心城区公路洪灾风险评价

试验研究

- 基于可拓云模型的重庆市中心城区公路洪灾风险评价
- Risk Assessment of Highway Flood Disaster in Central Chongqing City Based on Extension Cloud Model
- 水土保持通报 2022年42卷第3期页码：157-165
- 作者机构：
  
  1. 重庆交通大学智慧城市学院,重庆,400074
  2. 重庆市地理信息和遥感应用中心,重庆,401147
  3. 山地城镇建设与新技术教育部重点实验室, 重庆大学,重庆,400045
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山地城镇建设与新技术教育部重点实验室开放基金“重庆市中心城区城市公路网络抗灾韧性评估研究”（LNTCCMA-20220112）;国家重点研计划项目（2019YFB2102500）;重庆交通大学研究生科研创新项目（CYS21362）
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2022.03.021
  中图分类号： U418;TP277
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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黄淇, 牟凤云, 张用川, 等. 基于可拓云模型的重庆市中心城区公路洪灾风险评价[J]. 水土保持通报, 2022,42(3):157-165.

Huang Qi, Mou Fengyun, Zhang Yongchuan, et al. Risk Assessment of Highway Flood Disaster in Central Chongqing City Based on Extension Cloud Model[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2022, 42(3): 157-165.
黄淇, 牟凤云, 张用川, 等. 基于可拓云模型的重庆市中心城区公路洪灾风险评价[J]. 水土保持通报, 2022,42(3):157-165. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2022.03.021.

Huang Qi, Mou Fengyun, Zhang Yongchuan, et al. Risk Assessment of Highway Flood Disaster in Central Chongqing City Based on Extension Cloud Model[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2022, 42(3): 157-165. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2022.03.021.

摘要

[目的] 分析公路洪灾风险指标存在的模糊性和随机性，以及公路洪灾风险评价指标由定性描述转化为定量表达的问题，为提高公路洪灾风险防控能力提供科学决策依据，降低社会经济损失。[方法] 首先从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体暴露性3个准则层出发选取12项指标，构建公路洪灾风险评价指标体系，其次利用AHP-熵权法确定各指标权重，最后基于可拓云模型构建了公路洪灾风险评价模型，将重庆市中心城区公路洪灾风险等级划分为Ⅰ—Ⅴ级（非常低、比较低、一般、比较高和非常高），[结果] ①重庆市中心城区69.52%的公路洪灾风险为Ⅰ—Ⅲ级，仅30.38%的公路为Ⅳ—Ⅴ级；渝中区（64%）、巴南区（47%）和江北区（41%）高风险公路比例最高，应针对全区公路进行总体防控；②渝中区（71.06%）、巴南区（57.43%）和江北区（38.76%）的高风险公路长度最长，应针对区内Ⅳ—Ⅴ级公路进行防控。[结论] “两江四岸”及周边地区高风险公路最为密集，各大流域、湖泊及水库附近为次密集。应保障及完善两江水上交通系统及周边地区路网体系，同时推进各大流域水文站及防汛监测预警系统建设，编制防御及应急预案等。

Abstract

[Objective] The fuzziness and randomness of highway flood risk indicators

and transform highway flood risk evaluation indicators from qualitative descriptions to quantitative values were analyzed in order to improve highway flood risk prevention and control ability

to provide a scientific basis for decision-making

and to reduce social and economic losses.[Methods] Twelve indicators from three criteria layers (namely

the risk of factors causing disasters

the sensitivity of disaster-pregnant environments

and the exposure of disaster-bearing bodies) were selected to construct a highway flood risk evaluation index system. Then the weight of each index was determined by the AHP-entropy weight method. Finally

a highway flood risk evaluation model was constructed based on an extension cloud model. The flood risk of highways in the central urban area of Chongqing City was divided into risk class Ⅰ to Ⅴ (very low

relatively low

average

relatively high

and very high).[Results] ① 69.62% of highways in the downtown area of Chongqing City had a flood risk of class Ⅰ to Ⅲ

and only 30.38% of highways had a flood risk of class Ⅳ to Ⅴ. Yuzhong District (64%)

Banan District (47%)

and Jiangbei District (41%) accounted for the highest proportion of high-risk highways

and these region's highways should be targeted for flood prevention and control. ② Yuzhong District (71.06%)

Banan District (57.43%)

and Jiangbei District (38.76%) had the longest length of high-risk highways

and flood prevention and control measures should be carried out for class Ⅳ and Ⅴ highways in the region.[Conclusion] The "two rivers and four banks" location and the surrounding areas were the most densely populated with high-risk highways

followed by major watersheds

lakes

and reservoirs. The water transportation system of the two rivers and the highway network system in the surrounding areas should be ensured and improved

the construction of hydrological stations and flood-control monitoring and early warning systems in major watersheds should be promoted

and the defense and emergency plans should be prepared.

关键词

Keywords

references

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