一种凌汛期堤防危险性综合评价方法

摘要

本发明公开了一种凌汛期堤防危险性综合评价方法，步骤依次包括数据资料收集整编、小尺度评价堤段划分、凌汛期堤防危险性综合评价指标体系构建、凌汛期堤防危险性综合评价指标赋值及其标准化处理、凌汛期堤防危险性综合评价指标权重计算、凌汛期堤防综合危险度计算与凌汛期堤防危险度聚类区划，凌汛期堤防危险度聚类区划包括凌汛期堤防危险度分级聚类与凌汛期堤防危险区划，本发明一种凌汛期堤防危险性综合评价方法具有凌汛期堤防危险性评价指标可靠合理、集成与对比方法多且危险等级直观的特点。

说明书

技术领域

本发明涉及一种凌汛期堤防危险性综合评价方法。

背景技术

由于凌汛高水位洪水偎堤时间长以及开河期水位与流速变化梯度大等因素影响，凌汛期寒区河道经常发生堤防管涌、渗透或滑塌险情，甚至造成重大凌汛漫溃堤灾害，严重威胁两岸人民的生命财产安全，因此开展凌汛期堤防危险性综合评价方法研究，对堤防险情早期识别与灾害防御至关重要。目前国内外学者多集中研究伏汛期江河堤防破坏机理及危险性评价方法，仅有少数学者通过建立凌汛期堤防渗流数值模型，分析了凌汛洪水作用下堤防渗流路径、渗透坡降及最小安全系数的变化情况，但尚未建立凌汛期堤防危险性综合评价方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种凌汛期堤防危险性综合评价方法。

本发明一种凌汛期堤防危险性综合评价方法的技术方案是这样实现的：一种凌汛期堤防危险性综合评价方法，依次包括如下步骤：

1、数据资料收集整编

收集研究区域历年凌汛期水情、凌情、气温和灾情数据，河道断面测量资料以及堤防工程、桥梁工程、水库工程、险工险段工程等工程设计资料，并根据凌汛期堤防危险性综合评价模型构建对数据的要求，对其进行系统化整编处理；

2、小尺度评价堤段划分

根据研究河段现状堤防分布情况与河势走向，按河道中心线基本等距将其平均划分为小尺度评价堤段，每个堤段的河槽中心线长度约为河宽的3倍；

3、凌汛期堤防危险性综合评价指标体系构建

根据寒区河道凌汛期堤防危险性影响因素，构建由目标层D凌汛期堤防危险度、准则层D1、D2与D3分别为致灾因子危险性、孕灾环境敏感性与承灾体易损性以及准则层D1、D2与D3各自对应指标层凌汛期堤防危险性评价指标分别为8个、6个与3个共计17个构成的凌汛期堤防危险性综合评价指标体系；

(1)、致灾因子危险性指标：主要指凌汛冰塞冰坝壅水导致堤防险情的危险性因素，包括凌汛期平均气温绝对值D11、凌汛期累积负气温绝对值D12、凌汛封冻周期时长D13(反映堤防偎水时间)、凌汛期最大冰厚D14、开河期凌峰流量D15(凌洪动力条件)、单位河长槽蓄水增量D16、历史冰塞冰坝位置数D17、历史漫溃堤灾害频次D18(标准化堤防修建后，此指标主要反映凌汛对堤防的危险性)；

(2)、孕灾环境敏感性指标：主要指影响凌汛冰塞冰坝以及凌汛期堤防险情的河道环境要素，包括平滩流量D21(反映河槽泄流能力)、单位河长泥沙淤积量D22(河床淤积抬高)、河相系数均值D23(宽深比)、河底坡降D24、河槽弯曲系数D25、跨河桥梁工程数量D26；

(3)、承灾体易损性指标：主要指堤防本身在凌汛过程中容易成灾的影响因素，包括堤段与主槽最小间距D31、险工险段长度D32、堤防设计标准及材质结构D33；

4、凌汛期堤防危险性综合评价指标赋值及其标准化处理

根据研究河段凌汛期堤防危险性评价指标对应的历史实测数据，结合评价指标值上下游空间变化的关联关系，采用历史不同时段实测数据的平均值进行线性内插或均匀分布，赋予不同评价堤段对应的评价指标数值属性，能够合理反映同一指标值上下游不同堤段的空间分布差异性特征，由此构造评价样本矩阵，并对其进行数据标准化处理；

5、凌汛期堤防危险性综合评价指标权重计算

通过与变异系数法、层次分析法、模糊层次分析法即FAHP和熵权法的计算结果进行对比分析，结合历史凌汛灾害发生情况，验证改进FAHP-熵权法的可靠性，并采用K-means聚类算法对堤防危险度进行聚类区划，在此基础上研究凌汛期堤防险工段空间分布特征；根据凌汛期堤防危险性评价指标间的相对重要程度标度原则，构建多指标递阶层次判断矩阵，利用和积法计算评价指标权重，并对判断矩阵进行一致性检验，保障满足一致性检验要求；按是否考虑“历史漫溃堤灾害频次”分别构建对应的凌汛期堤防危险性评价模型，对比论证不考虑“历史漫溃堤灾害频次”评价模型的可靠性与评价结果的合理性；

假定FAHP法与熵权法计算第j项堤防危险性评价指标的综合权重分别为

根据凌汛期堤防危险性评价指标间的相对重要程度标度原则，构建多指标递阶层次判断矩阵，利用和积法计算评价指标权重，并对判断矩阵进行一致性检验，保障满足一致性检验要求。

本发明按是否考虑“历史漫溃堤灾害频次”分别构建对应的凌汛期堤防危险性评价模型，对比论证不考虑“历史漫溃堤灾害频次”评价模型的可靠性与评价结果的合理性；

6、凌汛期堤防综合危险度计算

根据是否考虑“历史漫溃堤灾害频次”工况下，不同主客观评价方法计算的凌汛期堤防危险性评价指标综合权重，以及评价样本矩阵数据标准化结果，通过加权求和计算不同评价堤段的综合危险度；

7、凌汛期堤防危险度聚类区划

(1)、凌汛期堤防危险度分级聚类

根据不考虑“历史漫溃堤灾害频次”工况下改进FAHP-熵权法的凌汛期堤防危险度计算结果，采用K-means聚类算法对堤防危险度进行等级划分，通过计算不同聚类中心数目k(k＝2,3……,8)对应的样本与簇聚类中心距离误差平方和SSE，绘制SSE-k关系曲线，根据SSE-k关系曲线的斜率变化情况和手肘法判断原则，确定最佳聚类数目，即凌汛期堤防危险性划分等级；

凌汛期堤防危险度聚类算法如下：

以凌汛期堤防危险度作为不同堤段相似性度量函数，采用K-means聚类算法，通过迭代分析寻求最优聚类，划分凌汛期堤防危险等级，步骤如下：

①、构建不同评价堤段凌汛期堤防危险度数据集S＝{S

②、将数据集中每一数据划分至欧氏距离最近的聚类中心所在类簇中，数据分配完成，重新计算k个类簇数据平均值，对应得到新的聚类中心；

③、重复迭代7(1)②操作，数据再分配，不断更新聚类中心，直至聚类中心不变为止，从而得到最优聚类结果。

K-means聚类算法中第i个评价单元样本数据S

d(S

由公式2可知，对于每个聚类中心，类簇中所有样本数据欧氏距离之和越小，说明聚类效果越好，样本与聚类中心相似度越高。

采用手肘法分析确定聚类中心个数k值，衡量指标是误差平方和SSE，计算公式(公式3)如下：

手肘法判定k值的主要思路是：随着聚类中心数量的增加，各类簇中样本聚合程度不断提高，样本与聚类中心距离平方和减小；当k小于真实聚类数目时，各类簇中样本聚合程度会随k的增大而迅速提高，而SSE表现为迅速大幅下降；当k大于真实聚类数目时，簇中样本聚合程度便会迅速降低，SSE下降幅度会大幅减小至趋于平缓，SSE与k值关系曲线为手肘形状，肘部对应k值即为最佳聚类数目。

(2)、凌汛期堤防危险区划

根据研究河段凌汛期堤防危险度分级聚类结果，基于GIS平台赋予不同评价堤段对应的危险等级属性，划分堤防险工段，并进行色彩分级，绘制不同危险等级凌汛期堤防险工段分布图。

本发明一种凌汛期堤防危险性综合评价方法具有凌汛期堤防危险性评价指标可靠合理、集成与对比方法多且危险等级直观的特点。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。

图1是本发明一种凌汛期堤防危险性综合评价方法流程图；

图2是小尺度评价堤段分布图；

图3是凌汛期堤防危险性综合评价指标体系图；

图4是凌汛期堤防危险性综合评价指标赋值分布图；

图5是凌汛期堤防危险性综合评价递阶层次判断矩阵图；

图6-1是考虑D18评价指标的凌汛期堤防危险性评价指标综合权重计算结果图；

图6-2是未考虑D18评价指标的凌汛期堤防危险性评价指标综合权重计算结果图；

图7-1是变异系数法凌汛期堤防综合危险度计算结果图；

图7-2是熵权法凌汛期堤防综合危险度计算结果图；

图7-3是层次分析法凌汛期堤防综合危险度计算结果图；

图7-4是模糊层次分析法凌汛期堤防综合危险度计算结果图；

图7-5是改进FAHP-熵权法凌汛期堤防综合危险度计算结果图；

图7-6是不同方法凌汛期堤防综合危险度差值对比图；

图8-1是凌汛期堤防综合危险度K-means聚类SSE-k关系曲线图；

图8-2是凌汛期不同评价堤段对应综合危险度分布图；

图9是凌汛期堤防综合危险度聚类区划分布图。

图中：*表示该指标将用于评价模型验证

具体实施方式

实施例1

1、软件来源

(1)、变异系数法、层次分析法、模糊层次分析法、改进FAHP-熵权法，MicrosoftOffice 2013，excel编译程序

(2)、K-means聚类算法：OriginLab 9.0

(3)、堤防区划图制作软件：ArcMap 10.2

2、本发明一种凌汛期堤防危险性综合评价方法

如图1所示，本发明一种凌汛期堤防危险性综合评价方法，依次包括如下步骤：

(1)、数据资料收集整编

收集黄河巴彦高勒至头道拐(简称巴-头)河段1950～2018年历年凌汛期水情、凌情、气温和灾情数据，河道断面测量资料以及堤防工程、桥梁工程、水库工程、险工险段工程等工程设计资料，并根据凌汛期堤防危险性综合评价模型构建对数据的要求，对其进行系统化整编处理；

(2)、小尺度评价堤段划分

根据黄河巴-头河段现状堤防分布情况与河势走向，按河道中心线基本等距将其平均划分为50个小尺度评价堤段，每个堤段的河槽中心线长度约为河宽的3倍，评价堤段划分结果如图2所示；

(3)、凌汛期堤防危险性综合评价指标体系构建

如图3所示，根据寒区河道凌汛期堤防危险性影响因素，构建由目标层D凌汛期堤防危险度、准则层D1、D2与D3分别为致灾因子危险性、孕灾环境敏感性与承灾体易损性以及准则层D1、D2与D3各自对应指标层凌汛期堤防危险性评价指标分别为8个、6个与3个共计17个构成的凌汛期堤防危险性综合评价指标体系；

①、致灾因子危险性指标：主要指凌汛冰塞冰坝壅水导致堤防险情的危险性因素，包括凌汛期平均气温绝对值D11、凌汛期累积负气温绝对值D12、凌汛封冻周期时长D13(反映堤防偎水时间)、凌汛期最大冰厚D14、开河期凌峰流量D15(凌洪动力条件)、单位河长槽蓄水增量D16、历史冰塞冰坝位置数D17、历史漫溃堤灾害频次D18(标准化堤防修建后，此指标主要反映凌汛对堤防的危险性)；

②、孕灾环境敏感性指标：主要指影响凌汛冰塞冰坝以及凌汛期堤防险情的河道环境要素，包括平滩流量D21(反映河槽泄流能力)、单位河长泥沙淤积量D22(河床淤积抬高)、河相系数均值D23(宽深比)、河底坡降D24、河槽弯曲系数D25、跨河桥梁工程数量D26；

③、承灾体易损性指标：主要指堤防本身在凌汛过程中容易成灾的影响因素，研究河段堤基多为砂土，上下游堤防材质与结构基本相同，三盛公至头道拐河段左岸堤防设计标准为50年一遇、堤防级别为2级，右岸除达旗电厂附近堤段以外，其余堤段均为30年一遇、堤防级别为3级，同岸别上下游评价堤段的设计标准差别很小，故可不考虑堤防设计标准及材质结构D33等指标，其余指标主要包括堤段与主槽最小间距D31、险工险段长度D32等；

(4)、凌汛期堤防危险性综合评价指标赋值及其标准化处理

根据1950～2018年黄河巴-头河段凌汛期堤防危险性评价指标对应的历史实测数据，结合评价指标值上下游空间变化的关联关系，采用历史不同时段实测数据的平均值进行线性内插或均匀分布，赋予不同评价堤段对应的评价指标数值属性，凌汛期堤防危险性综合评价指标赋值见表1，如图4所示，上述指标能够合理反映同一指标值上下游不同堤段的空间分布差异性特征，由此构造评价样本矩阵，并对其进行数据标准化处理；

表1凌汛期堤防危险性综合评价指标赋值

(5)、凌汛期堤防危险性综合评价指标权重计算

本发明按是否考虑“历史漫溃堤灾害频次”分别构建对应的凌汛期堤防危险性评价模型，对比论证不考虑“历史漫溃堤灾害频次”评价模型的可靠性与评价结果的合理性，不同评价模型构建过程与指标赋权结果，如下陈述。

根据凌汛期堤防危险性评价指标间的相对重要程度标度原则，构建多指标递阶层次判断矩阵，如图5所示，利用和积法计算评价指标权重，并对判断矩阵进行一致性检验，CR均小于0.1，满足一致性检验要求。

采用变异系数法、层次分析法、模糊层次分析法、熵权法、改进FAHP-熵权法，分别计算考虑“历史漫溃堤灾害频次”与不考虑“历史漫溃堤灾害频次”两种工况下凌汛期堤防危险性评价指标的综合权重，数据见表2-1与2-2，如图6-1与6-2所示。分析可知：不考虑“历史漫溃堤灾害频次”时，对堤防险情影响权重较大的评价指标前5位依次包括险工险段长度(D32)、跨河桥梁工程数量(D26)、历史冰塞冰坝(D17)、堤段与主槽最小间距(D31)和泥沙淤积量(D22)。

表2-1考虑D18评价指标的凌汛期堤防危险性评价指标综合权重计算结果

表2-2不考虑D18评价指标的凌汛期堤防危险性评价指标综合权重计算结果

(6)、凌汛期堤防综合危险度计算

根据是否考虑“历史漫溃堤灾害频次”工况下，不同主客观评价方法计算的凌汛期堤防危险性评价指标综合权重，以及评价样本矩阵数据标准化结果，通过加权求和计算不同评价堤段的综合危险度，其中考虑与不考虑“历史漫溃堤灾害频次”情况下，变异系数法、熵权法、层次分析法、模糊层次分析法、改进FAHP-熵权法凌汛期堤防综合危险度计算结果分别见表3-1、3-2、3-3、3-4与3-5，改进组合赋权方法与单一方法的堤防综合危险度差值数据见表3-6

表3-1考虑与不考虑“历史漫溃堤灾害频次”情况下变异系数法凌汛期堤防综合危险度计算结果

表3-2考虑与不考虑“历史漫溃堤灾害频次”情况下熵权法凌汛期堤防综合危险度计算结果

表3-3考虑与不考虑“历史漫溃堤灾害频次”情况下层次分析法凌汛期堤防综合危险度计算结果

表3-4考虑与不考虑“历史漫溃堤灾害频次”情况下模糊层次分析法凌汛期堤防综合危险度计算结果

表3-5考虑与不考虑“历史漫溃堤灾害频次”情况下改进FAHP-熵权法凌汛期堤防综合危险度计算结果

表3-6改进FAHP-熵权法与熵权凌汛期堤防综合危险度差值(简称差值Ⅰ)、改进FAHP-熵权法与FAHP凌汛期堤防综合危险度差值(简称差值Ⅱ)

如图7-1、7-2、7-3、7-4、7-5与7-6所示，分析可知：

①、与考虑“历史漫溃堤灾害频次”并对其赋予较高权重相比，在凌汛期堤防险情影响因素复杂变化情况下，不考虑“历史漫溃堤灾害频次”的凌汛期堤防危险度计算结果，依然能够较好地反映历史漫溃堤险工段，充分表明构建的凌汛期堤防危险性综合评价指标体系及其递阶层次判断矩阵具有较高的可靠性与合理性；

②、客观赋权方面，变异系数法与熵权法计算结果均基本体现了上下游凌汛期堤防危险性的相对严重程度，两种方法危险度变幅区间分别为(0.1,0.8)和(0.0,0.9)，考虑主客观组合赋权的合理均匀化，客观赋权选择离散性较高的熵权法；

③、主观赋权方面，层次分析法与模糊层次分析法均能较好反映上游至下游凌汛期堤防危险性的递增变化趋势，两种方法危险度变幅区间分别为(0.1,0.7)和(0.2,0.7)，模糊层次分析法计算得到的堤防危险度集中程度更高，更能体现堤防危险性空间分布的主观模糊一致性，与客观熵权法较大的离散性相比，主观赋权选择与熵权法互补的模糊层次分析法；

④、改进FAHP-熵权法充分体现了模糊层次分析法与熵权法的优越性，对应的凌汛期堤防综合危险度变幅区间为(0.00,0.75)，改进组合赋权方法与单一方法的堤防危险度差值分布，如图7-6所示，可见改进FAHP-熵权法的堤防危险度计算结果更加均匀化，而且危险度较大的堤段与历史漫溃堤位置以及堤防险工险段的分布情况基本一致，计算结果体现了凌汛期堤防危险度空间分布的差异性以及危险堤段分布的集中程度；

(7)、凌汛期堤防危险度聚类区划

①、凌汛期堤防危险度分级聚类

根据不考虑“历史漫溃堤灾害频次”工况下改进FAHP-熵权法的凌汛期堤防危险度计算结果，采用K-means聚类算法对堤防危险度进行等级划分，通过计算不同聚类中心数目k(k＝2,3……,8)对应的样本与簇聚类中心距离误差平方和SSE，绘制SSE-k关系曲线，根据SSE-k关系曲线的斜率变化情况和手肘法判断原则，确定最佳聚类数目，即凌汛期堤防危险性划分等级；根据不考虑“历史漫溃堤灾害频次”工况下改进FAHP-熵权法的凌汛期堤防危险度计算结果，采用K-means聚类算法对堤防危险度进行等级划分，通过计算不同聚类中心数目k(k＝2,3……,8)对应的样本与簇聚类中心距离误差平方和SSE，绘制SSE-k关系曲线，如图8-1所示。根据SSE-k关系曲线的斜率变化情况和手肘法判断原则，确定最佳聚类数目为4，即凌汛期堤防危险性划分为四个等级：低危险、中危险、高危险和极高危险。不同评价堤段危险度及其危险等级分布，如图8-2所示，因为相同评价堤段左岸防洪标准高于右岸，所以同一堤段右岸危险性整体高于左岸，K-means聚类结果反映了同岸别上下游堤段危险度空间分布的差异特征，不同危险等级对应聚类中心及分类区间阈值统计数据，见表4

表4凌汛期堤防危险等级聚类中心及分类区间阈值统计表

②、凌汛期堤防危险区划

根据黄河巴-头河段凌汛期堤防危险度分级聚类结果，基于GIS平台赋予不同评价堤段对应的危险等级属性，划分堤防险工段，并进行色彩分级，绘制不同危险等级凌汛期堤防险工段分布图，如图9所示。根据黄河巴-头河段凌汛期堤防危险度聚类及等级划分结果，研究河段低危险至极高危险四个等级的堤段占比分别为50％、28％、14％和8％，不同危险等级凌汛期堤防险工险段离散分布于黄河巴-头河段。

实施例说明，以1950～2018年黄河巴-头河段划分为50个小尺度评价堤段为例，通过评价堤段凌汛期历史实测数据对应的评价指标数值属性对本发明一种凌汛期堤防危险性综合评价方法由层次分析法构建的凌汛期堤防危险性评价指标体系的17个凌汛期堤防危险性评价指标赋值后，按是否考虑“历史漫溃堤灾害频次”分别构建对应的凌汛期堤防危险性评价模型，对比论证不考虑“历史漫溃堤灾害频次”评价模型的可靠性与评价结果的合理性，采用变异系数法、熵权法、层次分析法、模糊层次分析法、改进FAHP-熵权法分别计算凌汛期堤防危险性评价指标的综合权重找到不考虑“历史漫溃堤灾害频次”时对堤防险情影响权重较大的评价指标；通过变异系数法、熵权法、层次分析法、模糊层次分析法、改进FAHP-熵权法分别计算的各个评价堤段考虑与不考虑“历史漫溃堤灾害频次”情况下的综合性危险度为评价凌汛期堤防危险性评价指标体系及其递阶层次判断矩阵的可靠性与合理性以及主客观赋权所要选择的计算方法提供了依据；改进FAHP-熵权法的堤防危险度计算结果更加均匀化，而且危险度较大的堤段与历史漫溃堤位置以及堤防险工险段的分布情况基本一致，计算结果体现了凌汛期堤防危险度空间分布的差异性以及危险堤段分布的集中程度；根据黄河巴-头河段凌汛期堤防危险度分级聚类结果，基于GIS平台赋予不同评价堤段对应的危险等级属性，划分堤防险工段，并进行色彩分级，绘制不同危险等级凌汛期堤防险工段分布图具有直观的属性。因而，本发明一种凌汛期堤防危险性综合评价方法具有凌汛期堤防危险性评价指标可靠合理、集成与对比方法多且危险等级直观的特点。