基于模糊综合评价法构建城市内涝风险评估系统：理论、实践与展望

基于模糊综合评价法构建城市内涝风险评估系统：理论、实践与展望一、引言1.1研究背景与意义1.1.1城市内涝现状及危害随着全球气候变化和城市化进程的加速，城市内涝问题日益严重，已成为威胁城市安全和可持续发展的重要因素。城市内涝是指由于强降水或连续性降水超过城市排水能力，致使城市内产生积水灾害的现象。近年来，极端降雨事件频繁发生，城市内涝灾害的发生频率和强度呈上升趋势，给城市带来了巨大的损失。从国内情况来看，许多城市都饱受内涝之苦。2012年7月21日，北京遭遇特大暴雨，全市平均降雨量170毫米，城区平均降雨量215毫米，暴雨引发了严重的城市内涝，造成79人死亡，经济损失高达116.4亿元。这场暴雨暴露了北京排水系统的脆弱性，也引发了社会对城市内涝问题的广泛关注。2021年7月，河南遭遇极端强降雨，郑州等城市出现严重内涝。7月20日，郑州1小时降雨量达到201.9毫米，超过了当地常年一个月的平均降雨量。此次内涝灾害导致河南全省150个县（市、区）1478.6万人受灾，直接经济损失1200.6亿元。大量车辆被淹、房屋倒塌、道路损毁，城市交通陷入瘫痪，给居民的生活和生命财产安全带来了巨大威胁。在国际上，城市内涝也是一个普遍存在的问题。例如，2005年8月，美国新奥尔良市遭受飓风“卡特里娜”袭击，城市内涝严重，80%的城区被洪水淹没，造成1800多人死亡，经济损失超过1000亿美元。2011年泰国曼谷遭遇严重内涝，持续数月的洪水导致曼谷周边多个省份受灾，大量工厂停产，经济损失惨重。城市内涝不仅会对城市基础设施造成严重破坏，还会对居民生活和经济发展产生负面影响。在基础设施方面，内涝会导致道路积水、桥梁受损、排水管网堵塞等问题，影响城市交通和正常运行。积水还会对地下管道、电力设施、通信线路等造成损坏，增加城市运营成本和安全隐患。对居民生活而言，城市内涝严重影响居民的出行安全和生活质量。积水深度过大时，行人容易滑倒、摔伤，车辆在积水中行驶也容易熄火，引发交通事故。内涝还会导致居民房屋进水，家具、电器等物品受损，影响居民的正常生活。长时间的积水还可能滋生蚊虫，传播疾病，威胁居民的身体健康。从经济发展角度看，城市内涝会造成巨大的经济损失。企业因内涝停产停业，导致生产中断、订单延误，影响企业的经济效益。商业活动也会因内涝受到阻碍，商场、店铺等无法正常营业，销售额大幅下降。城市内涝还会对农业生产造成影响，淹没农田，导致农作物减产甚至绝收。此外，政府在应对城市内涝灾害时，需要投入大量资金进行抢险救灾、恢复重建等工作，这也会给财政带来沉重负担。1.1.2模糊综合评价法应用价值城市内涝风险评估是城市防灾减灾的重要基础，准确评估城市内涝风险，对于制定科学合理的防治措施、保障城市安全具有重要意义。然而，城市内涝风险受到多种因素的影响，这些因素之间相互关联、相互作用，具有很强的复杂性和不确定性，传统的评估方法难以全面、准确地评估城市内涝风险。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，它能够将定性和定量因素相结合，通过模糊变换对多因素进行综合评价，从而得出更加客观、准确的评价结果。在城市内涝风险评估中，模糊综合评价法具有以下优势：处理模糊性和不确定性：城市内涝风险评估中的许多因素，如降雨强度、排水系统能力、地形地貌等，都具有一定的模糊性和不确定性。模糊综合评价法能够通过模糊数学的方法，将这些模糊信息进行量化处理，从而更准确地描述内涝风险的程度。综合考虑多因素影响：城市内涝风险受到多种因素的共同影响，模糊综合评价法可以综合考虑这些因素，通过建立评价指标体系和模糊关系矩阵，对各因素的影响进行综合分析，得出全面的评估结果。灵活性和适应性强：模糊综合评价法可以根据不同的评估需求和实际情况，灵活选择评价指标和权重确定方法，具有较强的适应性和可操作性。它可以适用于不同规模、不同地形、不同气候条件的城市内涝风险评估。模糊综合评价法在城市内涝风险评估中的应用，对于城市规划和防灾减灾具有重要意义。通过准确评估城市内涝风险，城市规划者可以在城市建设和发展过程中，合理布局城市功能区，避免在高风险区域建设重要设施，减少内涝灾害可能带来的损失。在防灾减灾方面，评估结果可以为制定科学合理的内涝防治措施提供依据，如加强排水系统建设、优化城市绿地布局、制定应急预案等，从而提高城市应对内涝灾害的能力，保障城市居民的生命财产安全和城市的可持续发展。1.2国内外研究现状城市内涝风险评估一直是国内外研究的热点问题，众多学者从不同角度、运用多种方法开展了大量研究工作。在评估方法上，常见的有分布函数法、模糊综合评判法、神经网络法等。其中，模糊综合评价法凭借其能够有效处理多因素、模糊性和不确定性问题的优势，在城市内涝风险评估领域得到了广泛关注和应用。国外在城市内涝风险评估及模糊综合评价法应用方面开展研究较早。20世纪70年代，随着系统工程理论的发展，模糊数学开始被引入到风险评估领域。一些学者尝试运用模糊综合评价法对自然灾害风险进行评估，为城市内涝风险评估提供了理论基础和方法借鉴。例如，在欧洲一些国家，研究人员将模糊综合评价法与地理信息系统（GIS）技术相结合，对城市内涝风险进行空间分析和评估。通过构建包含地形、排水系统、土地利用等多因素的评估指标体系，利用模糊关系矩阵和权重分配，实现了对城市不同区域内涝风险的量化评估，并将评估结果直观地展示在地图上，为城市规划和防洪减灾决策提供了可视化依据。在亚洲，日本由于其特殊的地理环境和气候条件，城市内涝问题较为突出，对城市内涝风险评估的研究也较为深入。日本学者在模糊综合评价法的应用中，注重对基础数据的收集和整理，通过长期的监测和数据分析，建立了较为完善的内涝风险评估指标体系。他们还将模糊综合评价法与数值模拟模型相结合，对不同降雨情景下的城市内涝风险进行动态评估，提高了评估结果的准确性和可靠性。国内对于城市内涝风险评估的研究起步相对较晚，但近年来随着城市内涝问题的日益严重，相关研究取得了快速发展。早期的研究主要集中在对城市内涝成因、影响因素的分析上，随着研究的深入，各种评估方法逐渐被应用到城市内涝风险评估中。模糊综合评价法在国内城市内涝风险评估中的应用也越来越广泛。例如，有学者以某一具体城市为研究对象，运用层次分析法（AHP）确定各评估指标的权重，结合模糊综合评价法对城市内涝风险进行评估。通过对该城市的地形地貌、排水管网、降雨特征等因素的分析，构建了包含多个一级指标和二级指标的评估指标体系，利用模糊变换原理计算出不同区域的内涝风险等级。研究结果表明，模糊综合评价法能够较好地综合考虑各因素的影响，评估结果与实际情况相符，为该城市的内涝防治提供了科学依据。在研究内容方面，国内外学者不仅关注城市内涝风险的评估方法和模型构建，还注重对评估指标体系的完善。气候条件、地形条件、土壤条件、城市化水平、排水系统以及洪水预警和应急措施等都被纳入到评估指标体系中。随着城市化进程的加速和气候变化的影响，一些新的因素也逐渐被考虑进来，如城市热岛效应、雨岛效应等对降雨的影响，以及城市绿地、水体等生态要素对城市内涝的调节作用。尽管模糊综合评价法在城市内涝风险评估中取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处。一方面，评估指标体系的构建还不够完善，不同地区的城市具有不同的地理环境、气候条件和城市发展特点，现有的评估指标体系可能无法全面、准确地反映这些差异。另一方面，权重确定方法存在主观性，无论是层次分析法等主观赋权法，还是熵权法等客观赋权法，都存在一定的局限性，权重的确定可能会受到专家经验、数据质量等因素的影响，从而影响评估结果的准确性。在模糊综合评价过程中，隶属函数的确定也缺乏统一的标准，不同的隶属函数可能会导致不同的评估结果，影响了评估方法的通用性和可比性。1.3研究目标与内容本研究旨在构建一个基于模糊综合评价法的城市内涝风险评估系统，为城市内涝防治提供科学、准确、实用的决策支持工具，具体研究目标如下：建立科学合理的评估指标体系：综合考虑城市内涝形成的各种影响因素，包括气候条件、地形地貌、排水系统、城市化水平等，筛选和确定具有代表性、可量化的评估指标，构建全面、系统、层次分明的城市内涝风险评估指标体系，确保能够准确反映城市内涝风险的本质特征和内在规律。确定客观准确的指标权重：针对传统权重确定方法存在的主观性问题，综合运用多种权重确定方法，如层次分析法（AHP）、熵权法、变异系数法等，充分考虑专家经验和数据本身的信息，通过对比分析和组合优化，确定各评估指标的合理权重，提高权重分配的客观性和准确性，使评估结果更具可靠性。构建高效实用的风险评估模型：基于模糊综合评价法，结合确定的评估指标体系和权重，构建城市内涝风险评估模型。对模型进行优化和验证，确保模型能够准确、快速地评估城市内涝风险等级，为城市内涝防治提供科学依据。同时，实现模型的可视化和可操作性，方便非专业人员使用。开发功能完善的评估系统：将构建的风险评估模型与地理信息系统（GIS）、数据库管理系统等技术相结合，开发城市内涝风险评估系统。系统应具备数据管理、风险评估、结果展示、分析决策等功能，能够实现对城市内涝风险的实时监测、动态评估和可视化展示，为城市管理者提供直观、便捷的决策支持平台。应用与验证评估系统：选取典型城市或区域，收集相关数据，运用开发的城市内涝风险评估系统进行实际应用和验证。通过与实际内涝情况对比分析，检验评估系统的准确性和有效性，对系统进行优化和改进，提高系统的实用性和可靠性，为城市内涝防治提供切实可行的解决方案。围绕上述研究目标，本研究的主要内容包括以下几个方面：城市内涝风险评估指标体系构建：系统分析城市内涝的形成机制和影响因素，广泛查阅相关文献资料，结合实地调研和专家咨询，从气象水文、地形地貌、下垫面特性、排水系统、社会经济等多个维度，筛选出能够反映城市内涝风险的关键指标。对指标进行分类和层次划分，建立包含一级指标、二级指标和三级指标的多层次评估指标体系，并明确各指标的定义、计算方法和数据来源。指标权重确定方法研究：详细介绍层次分析法（AHP）、熵权法、变异系数法等常见权重确定方法的原理和计算步骤。对比分析不同方法的优缺点和适用范围，根据城市内涝风险评估的特点，选择合适的权重确定方法或组合方法。通过专家打分、数据计算等方式，确定各评估指标的权重，并进行一致性检验和合理性分析，确保权重分配的科学性和可靠性。模糊综合评价模型构建：深入研究模糊综合评价法的基本原理和数学模型，根据城市内涝风险评估指标体系和权重，构建基于模糊综合评价法的城市内涝风险评估模型。确定模糊关系矩阵的建立方法，通过模糊合成运算，计算城市内涝风险的综合评价结果。制定风险等级划分标准，将城市内涝风险划分为不同等级，如低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险，以便直观地反映城市内涝风险的程度。城市内涝风险评估系统设计与开发：基于软件工程的思想，进行城市内涝风险评估系统的总体设计，包括系统架构设计、功能模块设计、数据库设计等。选用合适的开发工具和技术平台，如ArcGISEngine、.NETFramework、SQLServer等，进行系统的开发实现。实现数据的输入、存储、管理和查询功能，风险评估模型的调用和计算功能，评估结果的可视化展示功能，以及系统的用户管理和权限控制功能等，使系统具有良好的用户体验和易用性。系统应用与验证：选取典型城市或区域，收集气象、地形、排水系统等相关数据，对数据进行预处理和分析，确保数据的准确性和完整性。运用开发的城市内涝风险评估系统，对该区域的内涝风险进行评估，得到风险评估结果和风险等级分布图。将评估结果与实际内涝情况进行对比分析，通过实地调查、历史数据验证等方式，检验评估系统的准确性和有效性。根据验证结果，对系统进行优化和改进，提高系统的性能和可靠性。本研究的创新点主要体现在以下几个方面：指标体系创新：在构建评估指标体系时，充分考虑城市内涝形成的复杂机制和多种影响因素，不仅纳入了传统的气象水文、地形地貌、排水系统等因素，还关注到城市化进程中出现的新因素，如城市热岛效应、雨岛效应、海绵城市建设指标等，使评估指标体系更加全面、科学，更能反映城市内涝风险的实际情况。权重确定方法创新：针对单一权重确定方法存在的局限性，采用主客观相结合的方法确定指标权重。将层次分析法等主观赋权法与熵权法等客观赋权法相结合，充分利用专家经验和数据信息，通过组合优化确定权重，减少权重确定过程中的主观性和不确定性，提高评估结果的准确性和可靠性。评估模型与技术融合创新：将模糊综合评价法与地理信息系统（GIS）技术深度融合，利用GIS强大的空间分析和数据处理能力，实现对城市内涝风险的空间化评估和可视化展示。通过将评估结果直观地展示在地图上，能够清晰地呈现城市内涝风险的空间分布特征，为城市管理者提供更直观、更有效的决策支持。系统功能创新：开发的城市内涝风险评估系统除了具备传统的风险评估和结果展示功能外，还增加了实时监测、动态更新和分析决策等功能。系统能够实时获取气象、水文等数据，动态更新评估结果，为城市内涝防治提供及时的信息支持。同时，系统还提供了多种分析工具和决策建议，帮助城市管理者制定科学合理的内涝防治措施。二、模糊综合评价法原理与方法2.1模糊数学基础模糊数学诞生于1965年，美国自动控制专家扎德（L.A.Zadeh）在《模糊集合（Fuzzyset）》中引入“隶属函数”概念，用以描述差异的中间过渡，这标志着模糊数学的诞生，为解决具有模糊性现象的问题提供了有效的数学工具。模糊数学的核心概念包括模糊集合、隶属度和隶属函数，这些概念构成了模糊综合评价法的理论基石。在传统的经典集合论中，集合中的元素与集合之间的关系是明确的，一个元素要么属于某个集合，要么不属于，这种关系可以用特征函数精确表示，其取值只有0或1。然而，在现实世界中，存在大量界限不清晰、概念不明确的现象，例如“高个子”“年轻人”“强降雨”等，这些概念无法用传统集合论中的“非此即彼”来描述，模糊集合的概念应运而生。模糊集合是指没有明确边界（没有清晰外延）的集合。对于模糊集合，元素与集合之间的关系不再是绝对的“属于”或“不属于”，而是以某种程度隶属于该集合，这个程度用隶属度来表示。论域是被讨论对象的全体，常用大写字母U、V等来表示。以年龄作为论域U，“年轻人”作为一个模糊集合，对于论域U中的每一个元素u（即每一个年龄值），都有一个在区间[0,1]上的数值与之对应，这个数值就是元素u对“年轻人”这个模糊集合的隶属度，表示该年龄属于“年轻人”的程度。若20岁对“年轻人”的隶属度为0.9，意味着20岁很符合“年轻人”的概念；而40岁对“年轻人”的隶属度可能只有0.3，说明40岁属于“年轻人”的程度较低。隶属函数则是用于计算隶属度的函数，它是论域U到[0,1]闭区间上的任意映射M:U\to[0,1]，u\toM(u)，M(u)就是u对模糊集合M的隶属度，记作M=\{(u,M(u))|u\inU\}。隶属函数的形式多种多样，常见的有三角形隶属函数、梯形隶属函数、高斯隶属函数等。在城市内涝风险评估中，对于“强降雨”这个模糊概念，可采用梯形隶属函数来确定不同降雨量对“强降雨”的隶属度。假设将日降雨量x（单位：毫米）作为论域，当x\leq50时，隶属度为0，表示不属于强降雨；当50<x\leq100时，隶属度从0线性增加到1；当100<x\leq250时，隶属度为1，表示肯定属于强降雨；当x>250时，隶属度从1线性减小到0。通过这样的隶属函数，就能够将降雨量这个精确的数值转化为对“强降雨”这个模糊概念的隶属度，从而在模糊数学的框架下进行处理和分析。确定隶属函数的方法主要有模糊统计法、主观经验法和神经网络法。模糊统计法一般用于对模糊关系不明确的情况，通过对大量样本数据的统计分析来确定隶属函数；主观经验法是结合个人经验，经过分析和推理，直接给出隶属度，这种方法简单易行，但主观性较强，通常在缺乏数据或对问题有深入了解的情况下采用；神经网络法利用神经网络的学习功能，由神经网络自动生成隶属函数，并通过网络的学习自动调整隶属度，该方法能够处理复杂的非线性关系，但需要大量的数据和较高的计算成本。在实际应用中，需要根据具体问题的特点和数据情况选择合适的方法来确定隶属函数。模糊集合、隶属度和隶属函数等概念的引入，使得数学能够处理现实世界中的模糊现象，为模糊综合评价法等方法的应用提供了坚实的理论基础，在城市内涝风险评估等领域具有重要的应用价值。2.2模糊综合评价法步骤模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，它通过对多个因素进行综合分析，得出一个总体的评价结果。在城市内涝风险评估中，模糊综合评价法能够有效地处理多因素、模糊性和不确定性问题，为城市内涝风险评估提供了一种科学、准确的方法。其基本步骤包括确定评价因素集、构建权重向量、构建评价矩阵以及评价矩阵和权重的合成。2.2.1确定评价因素集评价因素集是影响城市内涝风险的各种因素的集合，它是进行模糊综合评价的基础。在确定评价因素集时，需要全面考虑城市内涝形成的各种影响因素，确保因素集能够全面、准确地反映城市内涝风险的本质特征。根据城市内涝的形成机制和相关研究成果，影响城市内涝风险的因素主要包括气象水文因素、地形地貌因素、下垫面特性因素、排水系统因素以及社会经济因素等。气象水文因素是引发城市内涝的直接原因，主要包括降雨量、降雨强度、降雨历时、前期土壤含水量、河流水位等。降雨量和降雨强度越大，降雨历时越长，城市内涝发生的可能性就越大。前期土壤含水量较高时，土壤的入渗能力下降，地表径流增加，也会增加内涝风险。河流水位上涨可能导致河水倒灌，加剧城市内涝灾害。以2021年郑州特大暴雨为例，短时间内的强降雨，1小时降雨量达到201.9毫米，远超城市排水系统的承受能力，加上前期土壤含水量饱和，大量雨水无法及时排出，从而引发了严重的城市内涝。地形地貌因素对城市内涝风险有着重要影响，主要包括地形坡度、地形起伏度、地面高程、汇水面积等。地形坡度较小的区域，水流速度较慢，容易形成积水；地形起伏度大的地区，可能会出现局部低洼地带，成为积水的汇聚点。地面高程较低的区域，容易受到洪水侵袭，内涝风险较高。汇水面积越大，在降雨时汇集的雨水量就越多，增加了内涝的可能性。比如，一些城市的老城区，由于建设年代较早，地形相对低洼，在暴雨来临时，常常成为内涝的重灾区。下垫面特性因素改变了城市的水文循环过程，影响着雨水的下渗、蒸发和径流，主要包括土地利用类型、植被覆盖度、不透水面积比例等。城市中大量的建筑物、道路等不透水表面，使得雨水无法自然下渗，增加了地表径流，从而提高了内涝风险。植被覆盖度较高的区域，能够截留雨水、增加下渗，减少地表径流，降低内涝风险。在城市中，公园、绿地等植被覆盖较好的区域，在暴雨时的积水情况往往比商业区、居住区等不透水面积大的区域要轻。排水系统因素是城市应对内涝的关键设施，其排水能力直接关系到城市内涝风险的高低，主要包括排水管网密度、排水管道管径、排水泵站排水能力、排水系统完好率等。排水管网密度低、排水管道管径小，排水泵站排水能力不足，排水系统存在破损、堵塞等问题，都会导致城市排水不畅，增加内涝风险。一些城市由于排水系统建设滞后，排水管网老化、管径偏小，在暴雨时无法及时排除大量雨水，导致城市内涝频繁发生。社会经济因素影响着城市的承灾能力和对灾害的响应能力，主要包括人口密度、GDP、人均收入、应急管理能力等。人口密度大的区域，一旦发生内涝，受影响的人数较多，灾害损失也可能更大。GDP和人均收入水平较高的城市，通常有更多的资金用于城市基础设施建设和内涝防治，其承灾能力相对较强。应急管理能力强的城市，能够在灾害发生时迅速响应，采取有效的应对措施，减少灾害损失。例如，在一些经济发达的城市，通过建立完善的应急管理体系，在暴雨来临时能够及时启动应急预案，组织抢险救援，有效降低了内涝灾害的影响。综合以上因素，构建城市内涝风险评估的评价因素集U，U=\{U_1,U_2,U_3,U_4,U_5\}，其中U_1为气象水文因素集，U_2为地形地貌因素集，U_3为下垫面特性因素集，U_4为排水系统因素集，U_5为社会经济因素集。每个因素集又可以进一步细分，如U_1=\{u_{11},u_{12},u_{13},u_{14},u_{15}\}，分别表示降雨量、降雨强度、降雨历时、前期土壤含水量、河流水位等二级指标。以此类推，构建出全面、系统的城市内涝风险评估评价因素集，为后续的模糊综合评价提供基础。2.2.2构建权重向量权重向量反映了各评价因素在评价体系中的相对重要程度，确定合理的权重向量对于提高模糊综合评价结果的准确性至关重要。目前，确定权重的方法主要有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。主观赋权法主要依靠专家的经验和主观判断来确定权重，常见的方法有专家经验法、层次分析法（AHP）、德尔菲法等。专家经验法是最简单的主观赋权法，它直接根据专家对各评价因素重要性的认识来确定权重。这种方法虽然简单易行，但主观性较强，不同专家的判断可能存在较大差异，导致权重的准确性和可靠性受到影响。层次分析法（AHP）是一种将定性与定量分析相结合的多准则决策方法，它通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为多个层次和因素，然后通过两两比较的方式确定各因素的相对重要性，从而计算出权重向量。以城市内涝风险评估为例，运用AHP确定权重的步骤如下：建立递阶层次结构模型：将城市内涝风险评估问题分为目标层、准则层和指标层。目标层为城市内涝风险评估；准则层包括气象水文、地形地貌、下垫面特性、排水系统、社会经济等因素；指标层则是各准则层因素下的具体评价指标，如降雨量、地形坡度、不透水面积比例等。构造判断矩阵：针对准则层和指标层中的每一个层次，以该层次的上一层因素为准则，对该层次的因素进行两两比较，判断它们对于上一层因素的相对重要性。通常采用1-9标度法来量化这种比较，1表示两个因素同样重要，3表示一个因素比另一个因素稍微重要，5表示一个因素比另一个因素明显重要，7表示一个因素比另一个因素强烈重要，9表示一个因素比另一个因素极端重要，2、4、6、8则为上述判断的中间值。例如，在判断气象水文因素和地形地貌因素对于城市内涝风险的相对重要性时，如果专家认为气象水文因素比地形地貌因素稍微重要，那么在判断矩阵中对应的元素取值为3。通过这种方式，构建出各个层次的判断矩阵。计算权向量并做一致性检验：利用特征根法、和法、幂法等方法计算判断矩阵的最大特征根和对应的特征向量，将特征向量归一化后得到各因素的权重向量。由于专家判断可能存在不一致性，需要进行一致性检验。计算一致性指标CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中\lambda_{max}为判断矩阵的最大特征根，n为判断矩阵的阶数。引入平均随机一致性指标RI，根据判断矩阵的阶数查得相应的RI值。计算一致性比例CR=\frac{CI}{RI}，当CR\lt0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性，权重向量是合理的；否则，需要重新调整判断矩阵，直到通过一致性检验。客观赋权法主要根据数据本身的特征和信息来确定权重，常见的方法有熵权法、变异系数法、主成分分析法等。熵权法是一种基于信息熵的客观赋权方法，它通过计算各评价指标的信息熵来衡量指标的离散程度，信息熵越小，指标的离散程度越大，提供的信息量越多，其权重也就越大。以城市内涝风险评估中的排水管网密度指标为例，如果不同区域的排水管网密度差异较大，说明该指标在区分不同区域的内涝风险方面具有重要作用，其信息熵较小，权重较大；反之，如果各区域的排水管网密度较为接近，信息熵较大，权重则较小。变异系数法是根据各评价指标的变异系数来确定权重，变异系数越大，说明该指标的取值差异越大，对评价结果的影响也越大，其权重就越高。例如，在评价不同城市的内涝风险时，降雨量的变异系数较大，说明不同城市的降雨量差异明显，降雨量在评估内涝风险中起到关键作用，应赋予较高的权重。组合赋权法是将主观赋权法和客观赋权法相结合，充分利用两者的优点，以提高权重的准确性和可靠性。常见的组合赋权方法有乘法合成法、加法合成法等。乘法合成法是将主观权重和客观权重相乘后进行归一化处理，得到组合权重；加法合成法则是将主观权重和客观权重按照一定的比例相加，再进行归一化处理。例如，在城市内涝风险评估中，可以先运用AHP得到主观权重，再用熵权法得到客观权重，然后采用加法合成法，将主观权重和客观权重按照0.5:0.5的比例相加，得到各评价因素的组合权重。通过以上方法确定的权重向量，能够更加客观、准确地反映各评价因素在城市内涝风险评估中的相对重要程度，为后续的模糊综合评价提供科学依据。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的权重确定方法，或者结合多种方法进行综合确定，以提高权重的合理性和可靠性。2.2.3构建评价矩阵评价矩阵是模糊综合评价法中的重要组成部分，它反映了各评价因素对不同评价等级的隶属程度。构建评价矩阵的关键在于确定隶属函数，通过隶属函数将各评价因素的实际值转化为对不同评价等级的隶属度，进而形成评价矩阵。评价等级的划分是构建评价矩阵的基础，根据城市内涝风险的实际情况和评估目的，通常将城市内涝风险划分为若干个等级，如低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险。为了便于数学处理和分析，一般用数字来表示不同的评价等级，如1、2、3、4、5分别表示低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险。隶属函数的确定是构建评价矩阵的核心环节，它是描述模糊概念的关键工具。在城市内涝风险评估中，由于各评价因素的性质和特点不同，需要根据实际情况选择合适的隶属函数。常见的隶属函数有三角形隶属函数、梯形隶属函数、高斯隶属函数等。以降雨量为例，假设将降雨量划分为5个评价等级，对应的降雨量范围分别为：低风险（x\leq50）、较低风险（50\ltx\leq100）、中等风险（100\ltx\leq200）、较高风险（200\ltx\leq300）、高风险（x\gt300）。采用梯形隶属函数来确定降雨量对不同评价等级的隶属度，其表达式如下：\mu_{1}(x)=\begin{cases}1,&x\leq50\\\frac{100-x}{50},&50\ltx\leq100\\0,&x\gt100\end{cases}\mu_{2}(x)=\begin{cases}0,&x\leq50\\\frac{x-50}{50},&50\ltx\leq100\\1,&100\ltx\leq150\\\frac{200-x}{50},&150\ltx\leq200\\0,&x\gt200\end{cases}\mu_{3}(x)=\begin{cases}0,&x\leq100\\\frac{x-100}{100},&100\ltx\leq200\\1,&200\ltx\leq250\\\frac{300-x}{50},&250\ltx\leq300\\0,&x\gt300\end{cases}\mu_{4}(x)=\begin{cases}0,&x\leq200\\\frac{x-200}{100},&200\ltx\leq300\\1,&x\gt300\end{cases}\mu_{5}(x)=\begin{cases}0,&x\leq300\\1,&x\gt300\end{cases}其中，\mu_{i}(x)表示降雨量x对第i个评价等级的隶属度，i=1,2,3,4,5。通过上述隶属函数，当降雨量为150毫米时，计算得到其对较低风险的隶属度为1，对中等风险的隶属度为0，对其他评价等级的隶属度为0。对于其他评价因素，如地形坡度、排水管网密度等，也可以根据其特点和实际情况选择合适的隶属函数来确定隶属度。例如，地形坡度可以采用三角形隶属函数，排水管网密度可以采用高斯隶属函数等。在确定了各评价因素对不同评价等级的隶属度后，即可构建评价矩阵R。评价矩阵R的行表示评价因素，列表示评价等级，矩阵中的元素r_{ij}表示第i个评价因素对第j个评价等级的隶属度。假设评价因素集U=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}，评价等级集V=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}，则评价矩阵R为：R=\begin{pmatrix}r_{11}&r_{12}&\cdots&r_{1m}\\r_{21}&r_{22}&\cdots&r_{2m}\\\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\r_{n1}&r_{n2}&\cdots&r_{nm}\end{pmatrix}其中，0\leqr_{ij}\leq1，i=1,2,\cdots,n，j=1,2,\cdots,m。通过构建评价矩阵，将各评价因素与评价等级之间的模糊关系进行了量化表达，为后续的模糊综合评价提供了数据基础。2.2.4评价矩阵和权重的合成在确定了评价因素集、权重向量和评价矩阵后，需要通过合适的合成算子对评价矩阵和权重进行合成，从而得出综合评价结果。合成算子的选择直接影响到综合评价结果的准确性和可靠性，常见的合成算子有“M(\land,\lor)”（主因素决定型）、“M(\cdot,\lor)”（主因素突出型）、“M(\land,+)”（均衡平均型）、“M(\cdot,+)”（加权平均型）等。“M(\land,\lor)”算子采用取小（\land）和取大（\lor）运算，即先对权重向量和评价矩阵中的元素进行取小运算，再对结果进行取大运算。这种算子突出了主因素的作用，只要有一个因素的隶属度较大，就会对综合评价结果产生决定性影响。例如，在城市内涝风险评估中，如果某一区域的降雨量对高风险等级的隶属度很高，即使其他因素的隶属度较低，按照“M(\land,\lor)”算子计算，该区域仍可能被评为高风险。这种算子适用于对主因素要求较高、其他因素影响相对较小的情况。“M(\cdot,\lor)”算子先对权重向量和评价矩阵中的元素进行乘法运算，再对结果进行取大运算。它在一定程度上考虑了各因素的权重，但仍以主因素的影响为主。与“M(\land,\lor)”算子相比，“M(\cdot,\lor)”算子对其他因素的考虑相对多一些。例如，在评估某一区域的内涝风险时，若地形坡度对较高风险等级的隶属度较高，且该因素权重较大，同时其他因素也有一定的影响，采用“M(\cdot,\lor)”算子能更合理地反映各因素的综合作用。“M(\land,+)”算子先对权重向量和评价矩阵中的元素进行取小运算，然后对结果进行求和运算。它兼顾了所有因素的影响，注重各因素之间的均衡作用。在城市内涝风险评估中，当各因素对风险的影响较为均衡，没有明显的主因素时，使用“M(\land,+)”算子可以更全面地反映各因素的综合影响。例如，对于一个地形、排水系统等各方面条件较为均衡的城市区域，采用该算子能更准确地评估三、城市内涝风险评估指标体系构建3.1致灾因子分析城市内涝的形成是多种致灾因子共同作用的结果，深入分析这些致灾因子对于准确评估城市内涝风险至关重要。致灾因子主要包括降雨特征以及其他如台风、上游来水等因素，它们从不同方面影响着城市内涝的发生和发展。3.1.1降雨特征降雨是引发城市内涝的直接原因，其降雨量、降雨强度和降雨持续时间等特征对城市内涝的形成有着关键影响。降雨量是衡量降雨多少的重要指标，也是城市内涝形成的基础条件。当降雨量超过城市排水系统的设计排水能力时，多余的雨水就会在城市地表积聚，形成内涝。以北京“7・21”特大暴雨为例，全市平均降雨量达到170毫米，城区平均降雨量更是高达215毫米，远超城市排水系统的承受能力，导致大量积水无法及时排出，引发了严重的城市内涝灾害。大量的雨水迅速汇聚，淹没了道路、桥梁、地下停车场等城市基础设施，给城市的正常运行和居民的生活带来了极大的影响。降雨强度是指单位时间内的降雨量，它对城市内涝的影响更为直接和显著。短时间内的强降雨会使地表径流迅速增加，排水系统难以在短时间内排除如此大量的雨水，从而容易引发内涝。例如，2021年7月20日，郑州1小时降雨量达到201.9毫米，这种高强度的降雨远远超出了城市排水系统的应对能力，导致城市多处出现严重积水，交通瘫痪，许多车辆被淹没，居民生命财产安全受到严重威胁。高强度降雨还会对城市排水管网造成冲击，可能导致管网破裂、堵塞等问题，进一步加剧内涝灾害的程度。降雨持续时间也是影响城市内涝的重要因素之一。长时间的降雨会使土壤逐渐饱和，入渗能力下降，地表径流不断增加，同时也会使排水系统长时间处于高负荷运行状态，容易出现排水不畅的情况。当降雨持续时间超过排水系统的设计排水时间时，就会增加城市内涝发生的风险。在一些南方城市，连续多日的降雨天气会导致城市内河水位上涨，排水系统压力增大，即使降雨量和降雨强度并不是特别大，也可能引发内涝灾害。长时间的降雨还会导致城市基础设施长时间浸泡在水中，加速设施的损坏，增加城市的修复成本。降雨量、降雨强度和降雨持续时间这三个降雨特征因素相互关联、相互影响，共同作用于城市内涝的形成过程。在构建城市内涝风险评估指标体系时，必须充分考虑这些因素，以准确评估城市内涝风险。通过对历史降雨数据的分析和研究，可以建立降雨特征与城市内涝之间的定量关系，为城市内涝风险评估提供科学依据。利用统计分析方法，对不同降雨量、降雨强度和降雨持续时间条件下城市内涝发生的频率和严重程度进行分析，从而确定不同降雨特征组合对应的内涝风险等级。还可以通过建立数学模型，如降雨径流模型，模拟不同降雨特征下的地表径流过程，预测城市内涝的发生可能性和积水范围，为城市内涝防治提供决策支持。3.1.2其他致灾因素除了降雨特征外，还有一些其他因素也可能引发城市内涝，如台风、上游来水等，这些因素在特定情况下会对城市内涝风险产生重要影响。台风是一种强大的热带气旋，它在登陆时往往会带来狂风暴雨，是引发城市内涝的重要因素之一。台风带来的强降雨强度大、范围广，且降雨持续时间较长，容易超过城市排水系统的承受能力，从而引发内涝。台风还会带来风暴潮，导致海水倒灌，进一步加剧城市内涝灾害。2018年9月，台风“山竹”登陆广东，带来了狂风暴雨，广东多地出现严重内涝。“山竹”的强降雨使得城市排水系统不堪重负，大量雨水积聚在城市道路和低洼地区，许多车辆被淹，居民生活受到严重影响。风暴潮导致沿海地区海水倒灌，一些靠近海岸的城区积水深度达到数米，造成了巨大的经济损失。台风的路径和强度具有不确定性，这增加了城市内涝风险评估和防范的难度。在评估城市内涝风险时，需要充分考虑台风的影响，加强对台风路径和强度的监测和预测，提前做好防范措施。上游来水也是引发城市内涝的一个重要因素，特别是对于位于河流中下游的城市。当上游地区遭遇强降雨或水库泄洪时，大量的洪水会向下游城市汇集，如果城市的排水系统和防洪设施不能有效应对，就容易引发内涝。2020年汛期，长江流域遭遇持续强降雨，上游多个水库水位迅速上涨，为了确保水库安全，部分水库进行了泄洪。下游城市如武汉、南京等，由于上游来水过大，城市内河水位急剧上升，排水系统面临巨大压力，部分地区出现了内涝灾害。大量的洪水涌入城市，淹没了河岸周边的道路和建筑，给城市的交通和居民生活带来了极大的不便。为了应对上游来水对城市内涝的影响，需要加强流域上下游之间的信息共享和协调合作，建立有效的洪水调度和预警机制。下游城市应根据上游来水情况，提前做好排水系统的调度和防洪准备，如增加排水泵站的运行功率、加固堤防等，以减少内涝灾害的发生。台风、上游来水等其他致灾因素在城市内涝的形成过程中起着重要作用。在构建城市内涝风险评估指标体系时，应充分考虑这些因素，综合评估城市内涝风险，为城市内涝防治提供全面、科学的依据。通过加强对这些致灾因素的监测、预警和防范，可以有效降低城市内涝灾害的发生频率和损失程度，保障城市的安全和可持续发展。三、城市内涝风险评估指标体系构建3.2孕灾环境分析孕灾环境是城市内涝发生的基础条件，它为内涝的形成提供了背景和场所。孕灾环境主要包括地形地貌、土壤与植被以及城市化水平等方面，这些因素相互作用、相互影响，共同影响着城市内涝的发生和发展。深入分析孕灾环境因素，对于准确评估城市内涝风险具有重要意义。3.2.1地形地貌地形地貌是影响城市内涝的重要因素之一，它通过影响雨水的流动和积聚，直接或间接地影响城市内涝的发生。地形起伏、坡度和高程等地形因素与城市内涝密切相关。地形起伏度反映了地形的变化程度，它对城市内涝的影响主要体现在雨水的汇聚和流动方面。地形起伏较大的地区，雨水容易在低洼处汇聚，形成积水区域。在山区城市，由于地形起伏较大，山谷地带往往成为雨水的汇聚点，一旦降雨量超过排水能力，就容易发生内涝。地形起伏度还会影响雨水的流动速度，起伏较大的地形会使雨水流动速度加快，增加了排水系统的压力。在一些丘陵地区，暴雨时雨水迅速从高处流向低处，容易导致下游地区积水严重。坡度是指地面的倾斜程度，它对城市内涝的影响主要表现在地表径流的形成和速度上。坡度较小的区域，地表径流速度较慢，雨水容易在地表积聚，增加了内涝的风险。城市中的平坦区域，如广场、停车场等，在降雨时容易形成积水，因为这些区域的坡度较小，雨水难以迅速排出。而坡度较大的区域，地表径流速度较快，能够较快地将雨水输送到排水系统中，但如果排水系统不完善，也可能导致局部区域积水。在一些老城区，由于道路坡度设计不合理，加上排水管网老化，暴雨时容易出现局部积水严重的情况。高程是指地面相对于海平面的高度，它与城市内涝的关系主要体现在积水的深度和范围上。高程较低的区域，容易受到洪水的侵袭，内涝风险较高。城市中的低洼地带，如河流沿岸、地下停车场等，在暴雨时容易积水，积水深度也相对较大。当河流水位上涨时，低洼地带的积水可能无法及时排出，导致积水范围扩大。在一些沿海城市，由于地势较低，在台风暴雨期间，不仅要面临降雨形成的内涝，还要防范海水倒灌引发的洪涝灾害，这些地区的高程因素对城市内涝风险的影响更为显著。地形地貌因素对城市内涝风险的影响是复杂的，不同的地形条件会导致不同的内涝风险分布。在构建城市内涝风险评估指标体系时，需要充分考虑地形起伏度、坡度和高程等因素，通过地形分析和数据处理，获取准确的地形信息，为内涝风险评估提供科学依据。利用地理信息系统（GIS）技术，可以对地形数据进行分析和处理，生成地形起伏度、坡度和高程等专题地图，直观地展示地形地貌与城市内涝风险的关系。通过空间分析功能，还可以计算不同地形条件下的汇水面积和水流路径，进一步评估城市内涝风险的分布情况。3.2.2土壤与植被土壤与植被作为下垫面的重要组成部分，对城市产汇流过程有着显著影响，进而影响城市内涝风险。土壤类型、透水性以及植被覆盖等因素在城市内涝的形成过程中发挥着关键作用。土壤类型多样，不同类型的土壤其物理性质和透水性存在明显差异。砂土颗粒较大，孔隙度大，透水性强，雨水能够较快地渗入土壤中，减少地表径流的产生，从而降低城市内涝的风险。在一些以砂土为主的地区，降雨后雨水能够迅速下渗，地表积水较少，内涝发生的可能性相对较小。而黏土颗粒细小，孔隙度小，透水性差，雨水难以渗入土壤，容易在地表形成径流，增加了城市内涝的风险。在黏土含量较高的区域，如一些城市的老城区，由于土壤透水性差，暴雨时地表径流迅速增加，排水系统不堪重负，容易出现内涝灾害。土壤的透水性是影响城市产汇流的重要因素之一。透水性好的土壤能够有效地吸纳雨水，延长雨水在土壤中的停留时间，减少地表径流的峰值和总量。通过增加土壤的透水性，可以降低城市内涝的风险。采用透水铺装材料，如透水砖、透水沥青等，能够增加地面的透水性，使雨水能够更好地渗入地下，补充地下水，减少地表积水。在城市建设中，推广绿色屋顶、下沉式绿地等措施，也可以增加土壤的透水性，提高城市对雨水的调蓄能力。绿色屋顶通过植被和土壤的作用，能够截留部分雨水，增加雨水的下渗量，减少屋面径流；下沉式绿地则利用地势较低的特点，收集和储存雨水，促进雨水的下渗和净化。植被覆盖对城市内涝具有重要的调节作用。植被能够截留雨水，减少雨滴对地面的冲击，降低地表径流的速度和总量。植被的根系还能够改善土壤结构，增加土壤的孔隙度，提高土壤的透水性。森林植被的截留作用明显，能够有效地减少地表径流，降低洪水的峰值。在城市中，增加植被覆盖面积，如建设公园、绿地、湿地等，能够起到涵养水源、调节径流的作用，降低城市内涝的风险。城市湿地不仅可以储存大量的雨水，还能够净化水质，为城市生态系统提供重要的服务功能。植被还能够蒸腾水分，调节局部气候，减少暴雨的发生频率和强度，从源头上降低城市内涝的风险。土壤与植被因素在城市内涝风险评估中具有重要地位。通过改善土壤透水性、增加植被覆盖等措施，可以有效地降低城市内涝风险。在城市规划和建设中，应充分考虑土壤与植被的作用，合理布局绿地、湿地等生态空间，采用透水铺装等技术，提高城市的雨水调蓄能力，减少城市内涝灾害的发生。3.2.3城市化水平城市化进程的加速改变了城市的下垫面条件和水文循环过程，人口密度、建筑密度、道路密度等城市化指标与城市内涝风险密切相关。城市化水平的提高使得城市内涝风险不断增加，深入分析这些指标对城市内涝的影响，对于制定有效的内涝防治措施具有重要意义。人口密度是指单位面积内的人口数量，它反映了城市人口的集中程度。人口密度大的区域，人类活动频繁，对城市环境的影响也较大。在人口密集的地区，大量的建筑物、道路等不透水表面增加，导致雨水无法自然下渗，地表径流迅速增加。这些区域的排水需求也相对较大，一旦排水系统无法满足需求，就容易发生内涝。城市的中心城区通常人口密度较大，在暴雨时，大量的雨水汇聚在有限的空间内，排水系统面临巨大压力，内涝风险较高。人口密度大还会导致内涝灾害的损失增大，因为受影响的人数较多，财产损失也更为严重。在一些人口密集的商业区和居住区，内涝可能导致商店停业、居民财产受损，甚至威胁到居民的生命安全。建筑密度是指建筑物的基底面积与用地面积之比，它反映了城市中建筑物的密集程度。建筑密度的增加意味着城市中不透水面积的增大，雨水的下渗量减少，地表径流增加。大量的建筑物还会阻挡雨水的流动，使雨水更容易在局部区域积聚，增加了内涝的风险。在一些城市的老旧小区，由于建筑密度较大，绿地和空地较少，排水系统又不完善，暴雨时容易出现积水严重的情况。建筑密度的增加还会影响城市的通风和散热，加剧城市热岛效应，进而影响城市的降雨模式，增加暴雨的发生频率和强度，间接提高城市内涝风险。道路密度是指单位面积内的道路长度，它反映了城市道路的发达程度。道路作为城市的基础设施，其密度的增加同样会改变城市的下垫面条件。道路通常采用硬质铺装，透水性差，大量的道路使得城市的不透水面积进一步扩大，地表径流增加。道路的布局和坡度也会影响雨水的流动方向和速度，如果道路设计不合理，可能导致雨水在某些路段积聚，形成内涝点。在一些城市，由于道路坡度较小，排水设施不完善，暴雨时道路容易积水，影响交通正常运行。道路上的排水口如果被杂物堵塞，也会导致排水不畅，加剧内涝灾害。城市化水平的提高带来的人口密度、建筑密度和道路密度的增加，都在不同程度上增加了城市内涝风险。在城市规划和发展过程中，应充分考虑城市化对城市内涝的影响，合理控制人口密度和建筑密度，优化道路布局和设计，加强排水系统建设，提高城市的抗涝能力。推广海绵城市建设理念，通过增加绿地、湿地等生态空间，提高城市的雨水调蓄能力，减少城市化对城市内涝的不利影响。3.3承灾体分析承灾体是城市内涝灾害的承受对象，其脆弱性和暴露程度直接影响着内涝灾害的损失大小。承灾体主要包括城市基础设施以及社会经济要素等方面，对这些承灾体进行深入分析，有助于准确评估城市内涝风险，为制定有效的防灾减灾措施提供依据。3.3.1城市基础设施城市基础设施是城市正常运行的重要保障，在城市内涝中，排水管网、泵站、桥梁、道路等基础设施的脆弱性对城市内涝的发展和影响起着关键作用。排水管网是城市排水系统的核心组成部分，其排水能力直接关系到城市内涝的发生与否。排水管网的脆弱性主要体现在管网老化、管径过小、排水不畅等方面。一些城市的排水管网建设年代较早，长期运行导致管网老化、破损，排水能力下降。随着城市的发展，人口和建筑密度不断增加，原有的排水管网管径可能无法满足日益增长的排水需求，导致排水不畅，在暴雨时容易出现积水现象。在一些老城区，由于排水管网老化、管径偏小，暴雨时大量雨水无法及时排出，常常造成道路积水严重，影响交通正常运行。排水管网的布局不合理也会增加内涝风险，如某些区域排水管网覆盖率低，存在排水盲区，导致雨水无法有效收集和排出。泵站作为提升排水能力的关键设施，其运行状况对城市内涝防治至关重要。泵站的脆弱性主要表现在设备故障、排水能力不足等方面。泵站设备长期运行，可能会出现磨损、老化等问题，导致设备故障，影响排水效率。在暴雨期间，若泵站的排水能力不足，无法及时将积水排出，就会导致内涝灾害的加剧。一些泵站的设计排水能力是基于一定的降雨标准，当遇到极端降雨事件时，泵站可能无法满足排水需求，使得积水在城市中积聚。泵站的电力供应也至关重要，如果在暴雨期间出现停电等情况，泵站将无法正常运行，进一步加剧内涝灾害。桥梁和道路是城市交通的重要组成部分，在城市内涝中，它们也面临着诸多风险。桥梁的脆弱性主要体现在洪水对桥梁基础的冲刷和破坏上。当内涝发生时，大量的洪水会对桥梁基础产生冲刷作用，如果桥梁基础不够稳固，可能会导致桥梁倾斜、倒塌等事故，严重影响交通安全。在一些河流上的桥梁，由于洪水的冲击力较大，桥梁基础容易受到破坏，如2020年汛期，部分地区的桥梁因洪水冲刷而出现险情，不得不进行紧急抢修。道路的脆弱性主要表现在积水对道路结构的破坏以及影响交通通行方面。长时间的积水会渗入道路结构层，导致路基软化、路面损坏，缩短道路的使用寿命。积水还会使道路湿滑，影响车辆和行人的通行安全，容易引发交通事故。在城市内涝中，一些地势较低的道路常常被积水淹没，交通被迫中断，给居民的出行带来极大不便。城市基础设施在城市内涝中存在着不同程度的脆弱性，这些脆弱性增加了城市内涝灾害的风险和损失。在城市规划和建设中，应加强对城市基础设施的建设和维护，提高其抗涝能力，以减少城市内涝灾害对城市正常运行的影响。通过对排水管网进行升级改造，扩大管径、优化布局，提高排水能力；加强泵站设备的维护和更新，确保其在关键时刻能够正常运行；对桥梁和道路进行加固和防护，提高其抗洪水冲刷和积水浸泡的能力。还应建立健全城市基础设施的监测和预警系统，及时发现和处理潜在的安全隐患，保障城市基础设施的安全运行。3.3.2社会经济要素社会经济要素与城市内涝损失密切相关，人口、产业、经济总量等因素在城市内涝发生时，对灾害的影响程度和损失大小起着重要作用。人口是城市的核心要素之一，人口密度和分布对城市内涝损失有着直接影响。人口密度大的区域，如城市的中心城区、商业区、居民区等，在发生内涝时，受影响的人数较多，人员疏散和救援难度也较大。这些区域的人员财产集中，内涝可能导致居民的生命财产安全受到严重威胁，如房屋进水、电器损坏、车辆被淹等。在一些人口密集的城市区域，一旦发生内涝，可能会造成大量人员被困，救援工作面临巨大挑战。人口分布也会影响内涝损失，例如，在地势低洼、排水不畅的区域居住人口较多，这些区域在暴雨时容易积水，居民更容易受到内涝灾害的影响。在一些城市的老城区，由于地势较低，居住人口密集，内涝灾害发生时，居民的损失往往较为严重。产业是城市经济的重要支撑，不同产业对城市内涝的敏感性和损失程度各不相同。工业企业通常拥有大量的生产设备和原材料，内涝可能导致设备损坏、原材料浸泡，造成生产中断、经济损失巨大。一些电子企业，其生产设备精密，一旦被水浸泡，可能会造成设备报废，恢复生产需要投入大量的资金和时间。商业企业也会受到内涝的严重影响，商场、店铺等在积水期间无法正常营业，销售额大幅下降，库存商品可能受损。在一些城市的商业区，内涝发生时，商家的经济损失不仅包括营业损失，还包括商品损失和店铺装修损坏等。农业生产也会受到城市内涝的影响，城市周边的农田在积水后，农作物可能被淹没，导致减产甚至绝收。在一些城市的郊区，由于排水系统不完善，暴雨时农田容易积水，影响农作物的生长和收成。经济总量反映了城市的经济实力和抗灾能力。经济总量大的城市，通常有更多的资金用于城市基础设施建设和内涝防治，能够在一定程度上降低内涝灾害的损失。这些城市可以投入资金对排水系统进行升级改造，建设更多的泵站和调蓄设施，提高城市的排水能力和抗涝能力。经济总量大的城市在灾害发生后，也有更强的恢复能力，能够迅速组织力量进行抢险救灾和恢复重建。一些经济发达的城市，在面对内涝灾害时，能够迅速调配资源，保障居民的基本生活需求，减少灾害对经济社会的影响。而经济总量较小的城市，可能由于资金有限，在城市基础设施建设和内涝防治方面投入不足，导致城市内涝风险较高，灾害发生时损失也相对较大。社会经济要素在城市内涝风险评估中具有重要地位，人口密度、产业分布和经济总量等因素与内涝损失密切相关。在城市规划和发展过程中，应充分考虑社会经济要素对城市内涝的影响，合理布局人口和产业，加强城市基础设施建设，提高城市的经济实力和抗灾能力，以减少城市内涝灾害对社会经济的影响。3.4防灾减灾能力分析3.4.1排水系统能力排水系统作为城市应对内涝的核心基础设施，其能力大小直接关系到城市内涝风险的高低，主要体现在排水管网密度、管径以及排水能力等关键指标上。排水管网密度是指单位面积城市土地上所拥有的排水管道长度，它反映了排水系统对城市区域的覆盖程度。较高的排水管网密度意味着城市中更多的区域能够被排水系统所覆盖，雨水能够更及时地被收集并输送至排水终端，从而有效减少地表积水的可能性。在一些新建城区，规划建设时充分考虑了排水需求，排水管网密度较高，能够较好地应对一般降雨情况，内涝发生的概率相对较低。相反，在一些老城区，由于建设年代较早，城市扩张过程中排水管网未能及时跟进完善，导致排水管网密度偏低。部分区域存在排水盲区，雨水无法顺利进入排水系统，在降雨时容易形成积水，增加了内涝风险。研究表明，当排水管网密度达到一定阈值后，城市内涝的发生频率和积水深度会显著降低。因此，合理提高排水管网密度是提升城市排水能力、降低内涝风险的重要措施之一。排水管道管径则决定了排水管道的输水能力。管径越大，在相同时间内能够输送的雨水量就越多，排水效率也就越高。在城市建设和改造过程中，如果排水管道管径设计过小，无法满足暴雨时的排水需求，就会导致排水不畅，雨水在管道内积聚，进而溢出到地面，引发内涝。以某城市为例，在一次暴雨中，部分区域的排水管道由于管径过小，无法及时排出大量雨水，导致道路积水深度达到30厘米以上，交通陷入瘫痪。随着城市的发展和气候变化，极端降雨事件增多，对排水管道管径的要求也越来越高。为了提高城市的排水能力，需要根据城市的发展规划和降雨特征，合理设计和扩大排水管道管径，确保排水系统能够应对不同强度的降雨。排水能力是排水系统综合性能的体现，它受到排水管网密度、管径、泵站运行效率等多种因素的影响。排水能力强的系统能够在短时间内将大量雨水排出城市，有效降低内涝风险。城市中的排水泵站通过提升水位，将低洼地区的雨水强行抽排至河道或其他排水终端，提高了城市的整体排水能力。一些城市在易涝区域设置了大型排水泵站，在暴雨期间能够迅速启动，加大排水力度，有效缓解了内涝灾害。排水系统的排水能力还与排水系统的维护管理密切相关。定期对排水管网进行清淤、疏通，确保管道畅通；对排水泵站设备进行维护保养，保证其正常运行，都能够提高排水系统的排水能力，增强城市应对内涝的能力。排水系统的排水管网密度、管径和排水能力等指标相互关联、相互影响，共同决定了城市的排水能力和内涝防治效果。在城市规划、建设和管理过程中，应充分重视这些指标，通过科学规划、合理设计、有效维护等措施，不断提升排水系统能力，降低城市内涝风险。3.4.2预警与应急响应预警与应急响应是城市应对内涝灾害的重要环节，其及时性和有效性对于降低内涝损失起着关键作用，主要体现在预警系统及时性、应急预案完善性、应急救援能力等方面。预警系统的及时性是指在城市内涝发生前，能够提前准确地向相关部门和公众发布预警信息，为应对内涝灾害争取宝贵的时间。一个高效的预警系统需要具备先进的监测设备和精准的预测模型，能够实时监测气象、水文等数据，及时捕捉到可能引发内涝的降雨、水位变化等信息，并通过多种渠道快速传达给公众和相关部门。利用气象卫星、雷达等设备实时监测降雨云系的发展和移动，通过数值天气预报模型预测降雨强度、范围和时间，再结合城市排水系统的实时运行数据，准确判断内涝发生的可能性和区域。通过手机短信、广播、电视、社交媒体等多种渠道，将预警信息及时传递给公众，提醒市民做好防范措施，如避免前往低洼地带、提前转移财物等。及时的预警能够使城市管理者提前启动应急预案，组织力量进行排水抢险，有效降低内涝灾害的损失。应急预案的完善性是指应急预案涵盖了内涝灾害应对的各个环节，包括预警发布、人员疏散、抢险救援、物资调配、交通管制等，具有全面性、科学性和可操作性。完善的应急预案需要充分考虑城市的地理环境、人口分布、基础设施等实际情况，针对不同程度的内涝灾害制定相应的应对措施。在人员疏散方面，应急预案应明确不同区域的疏散路线、安置地点和组织方式，确保在灾害发生时居民能够安全、有序地撤离。在抢险救援方面，应详细规定抢险队伍的组成、职责、任务和行动流程，配备必要的抢险设备和物资，如排水泵、沙袋、救生衣等。应急预案还应定期进行演练和修订，根据演练和实际应对过程中发现的问题，不断完善应急预案，提高其科学性和有效性。应急救援能力是指在城市内涝发生后，相关部门和救援力量能够迅速响应，采取有效的救援措施，减少人员伤亡和财产损失。应急救援能力包括救援队伍的专业素质、救援设备的配备和调度能力等方面。专业的救援队伍应具备丰富的抢险救援经验和技能，熟悉城市排水系统和地形地貌，能够在复杂的环境下迅速开展救援工作。救援设备的配备应满足不同内涝场景的需求，如大功率排水泵用于排除积水，冲锋舟、橡皮艇用于解救被困人员，照明设备用于保障夜间救援等。救援设备的调度能力也至关重要，能够确保在灾害发生时，救援设备能够及时、准确地调配到需要的地点。相关部门之间的协调配合也直接影响应急救援的效果。在城市内涝灾害应对中，气象、水利、交通、公安、消防、医疗等部门应密切协作，形成合力，共同应对灾害。气象部门提供准确的气象信息，水利部门负责排水系统的调度和水利设施的运行管理，交通部门负责交通管制和疏导，公安部门维护社会秩序，消防部门开展抢险救援，医疗部门提供医疗救助等。预警与应急响应的及时性、完善性和有效性是降低城市内涝损失的关键。通过加强预警系统建设、完善应急预案、提高应急救援能力，能够有效提升城市应对内涝灾害的能力，最大限度地减少内涝灾害对城市和居民造成的损失。四、基于模糊综合评价法的城市内涝风险评估系统设计4.1系统总体架构本城市内涝风险评估系统基于模糊综合评价法，采用分层架构设计，各层之间相互协作，实现数据的高效处理和风险评估功能。系统主要包括数据采集层、数据处理与分析层、风险评估与预警层以及用户交互层，每层承担不同的任务，共同构成一个完整的城市内涝风险评估体系，确保系统能够准确、及时地评估城市内涝风险，并为用户提供有效的决策支持。4.1.1数据采集层数据采集层是城市内涝风险评估系统的基础，其主要任务是收集与城市内涝相关的各类数据，为后续的数据处理、分析以及风险评估提供全面、准确的数据支持。该层利用多种先进技术，从不同数据源获取数据，确保数据的多样性和完整性。在气象水文数据采集方面，通过与气象部门合作，接入气象监测站网络，这些监测站配备了高精度的雨量传感器、风速传感器、温湿度传感器等设备，能够实时监测降雨量、降雨强度、降雨持续时间、风速、风向、气温、湿度等气象要素。在城市的不同区域均匀分布着多个气象监测站，能够全面覆盖城市范围，准确捕捉气象变化。利用水文监测站收集水位、流量等水文数据，水文监测站通常设置在河流、湖泊、水库以及城市排水管网的关键节点位置。水位传感器采用压力式或雷达式，能够精确测量水位高度；流量传感器则根据不同的测量原理，如电磁式、超声波式等，准确获取水流流量。这些水文数据对于了解城市水系的运行状况、评估内涝风险具有重要意义。地形地貌数据的采集主要依赖于地理信息系统（GIS）技术和卫星遥感技术。通过卫星遥感影像，获取高分辨率的地形数据，利用数字高程模型（DEM）生成地形起伏度、坡度、高程等信息。利用航空摄影测量技术，获取更详细的地形地貌信息，为地形分析提供更准确的数据。对于城市内涝风险评估而言，准确的地形地貌数据能够帮助分析雨水的流动路径和汇聚区域，从而确定易涝点和风险区域。排水系统数据的采集通过与城市排水管理部门合作，获取排水管网的布局、管径、排水能力等信息。利用管道检测机器人、声呐探测仪等设备，对排水管网进行检测，获取管道的运行状况，包括是否存在堵塞、破损等问题。通过这些数据的采集和分析，可以评估排水系统的运行效率和应对内涝的能力。社会经济数据的采集则通过与统计部门、城市规划部门等合作，获取人口密度、GDP、人均收入等数据。通过问卷调查、实地走访等方式，收集居民对城市内涝的认知和应对能力等信息。这些社会经济数据对于评估城市内涝对社会经济的影响、制定合理的防灾减灾措施具有重要参考价值。数据采集层利用多种技术手段，从多个数据源采集城市内涝相关数据，为后续的数据处理和风险评估提供了坚实的数据基础。在数据采集过程中，注重数据的准确性、完整性和实时性，确保采集到的数据能够真实反映城市内涝的实际情况。4.1.2数据处理与分析层数据处理与分析层是城市内涝风险评估系统的核心环节之一，其主要作用是对数据采集层获取的原始数据进行清洗、预处理，以及运用模糊综合评价模型进行计算分析，为风险评估与预警层提供可靠的数据支持。数据清洗是数据处理的首要步骤，旨在去除原始数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据的质量。通过设定合理的数据阈值和规则，对气象水文数据中的异常值进行识别和修正。若某一气象监测站上报的降雨量数据明显超出历史同期最大值且与周边监测站数据差异巨大，可通过与其他监测站数据对比、检查设备运行状态等方式，判断该数据是否为异常值，若是则进行修正或剔除。对于排水系统数据中存在的重复记录或错误的管径、排水能力等信息，也需进行清理和纠正。数据预处理包括数据标准化、归一化和缺失值处理等操作。数据标准化是将不同量纲的数据转化为统一量纲的数据，便于后续分析。将降雨量、水位等不同单位的数据转化为统一的数值范围。归一化则是将数据映射到[0,1]区间，消除数据间的数量级差异。对于地形坡度、人口密度等数据进行归一化处理，使其在同一尺度下进行比较。针对数据中的缺失值，可采用均值填充、中位数填充、回归预测等方法进行处理。若某一区域的排水管网管径数据缺失，可根据周边区域的管径数据以及相关的地理信息，利用回归模型预测缺失值。模糊综合评价模型计算是数据处理与分析层的关键任务。首先，根据城市内涝风险评估指标体系，确定各评价因素的权重。运用层次分析法（AHP）和熵权法相结合的方式确定权重。通过AHP方法，邀请专家对各评价因素的相对重要性进行判断，构建判断矩阵，计算出主观权重。利用熵权法，根据数据本身的信息熵，计算出客观权重。将主观权重和客观权重进行组合，得到各评价因素的最终权重。根据确定的权重和各评价因素的实际数据，构建模糊关系矩阵。对于降雨量、地形坡度等评价因素，通过设定合适的隶属函数，将其实际值转化为对不同风险等级的隶属度。以降雨量为例，采用梯形隶属函数，将降雨量划分为不同的区间，每个区间对应不同的风险等级，计算出降雨量对各风险等级的隶属度。通过模糊合成运算，将权重向量和模糊关系矩阵进行合成，得到城市内涝风险的综合评价结果。采用加权平均型合成算子“M(\cdot,+)”，兼顾各评价因素的影响，计算出每个区域的内涝风险等级。数据处理与分析层通过对原始数据的清洗、预处理和模糊综合评价模型计算，为城市内涝风险评估系统提供了准确、可靠的数据支持，为后续的风险评估与预警奠定了坚实的基础。4.1.3风险评估与预警层风险评估与预警层是城市内涝风险评估系统的关键部分，主要负责依据数据处理与分析层的结果进行风险等级划分、评估结果展示以及预警信息发布，以便相关部门和公众及时了解城市内涝风险状况，采取有效的应对措施。风险等级划分是根据模糊综合评价模型计算得出的综合评价结果，将城市内涝风险划分为不同等级，如低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险。为每个风险等级设定明确的阈值范围，当综合评价结果落在相应范围内时，即可确定该区域的内涝风险等级。低风险等级的综合评价结果可能在0-0.2之间，较低风险等级在0.2-0.4之间，中等风险等级在0.4-0.6之间，较高风险等级在0.6-0.8之间，高风险等级在0.8-1之间。这样的划分方式能够直观地反映城市内涝风险的程度，便于决策者和公众理解。评估结果展示采用多样化的方式，以满足不同用户的需求。利用地理信息系统（GIS）技术，将风险评估结果以地图的形式展示出来，通过不同的颜色或符号表示不同的风险等级。在地图上，高风险区域用红色标注，较低风险区域用蓝色标注，中等风险区域用黄色标注等，使城市内涝风险的空间分布一目了然。用户可以通过缩放、平移地图等操作，查看不同区域的风险情况。还提供风险评估报告，详细阐述各区域的风险评估指标数据、权重、评价过程以及风险等级等信息，为专业人员提供深入分析的依据。预警信息发布是风险评估与预警层的重要功能，旨在及时向相关部门和公众传达城市内涝风险信息，以便采取有效的防范措施。预警信息发布遵循及时性、准确性和全面性的原则。当风险评估结果达到预警阈值时，系统自动触发预警机制，通过多种渠道发布预警信息。利用短信平台向政府相关部门工作人员、社区负责人以及易涝区域居民发送预警短信，提醒他们做好防范准备。通过广播、电视等媒体发布预警信息，扩大信息传播范围。在城市的公共场所，如地铁站、公交车站、商场等，通过电子显示屏展示预警信息。还可以利用社交媒体平台，如微信公众号、微博等，发布预警信息，方便公众获取。预警信息内容包括风险等级、可能发生内涝的区域、预计发生时间、应对措施等。告知公众避免前往低洼地带、地下停车场等易涝区域，提前做好财产转移和防范准备。对于政府相关部门，预警信息为其提供决策依据，使其能够及时启动应急预案，组织抢险救援力量，调配抢险物资，保障城市的安全运行。风险评估与预警层通过科学合理的风险等级划分、直观多样的评估结果展示以及及时准确的预警信息发布，为城市内涝防治提供了有力的支持，有助于降低城市内涝灾害的损失。4.1.4用户交互层用户交互层是城市内涝风险评估系统与用户之间的桥梁，其设计旨在满足不同用户（政府部门、居民等）对风险评估结果的查询与应用需求，提供便捷、友好的操作界面，使用户能够轻松获取所需信息并进行相关操作。对于政府部门用户，系统提供全面、专业的功能。政府部门可以通过用户交互层实时查询城市内涝风险评估结果，包括不同区域的风险等级、风险因素分析等详细信息。利用系统的数据分析功能，对历史评估数据进行对比分析，了解城市内涝风险的变化趋势，为制定长期的城市规划和内涝防治策略提供数据支持。在暴雨等极端天气事件发生时，政府部门能够通过系统及时获取实时的风险预警信息，根据预警等级迅速启动相应的应急预案，调配资源进行抢险救灾。系统还支持政府