基于HHM-RFRM-EOC模型的洪水风险定量评估与结构化表达

摘要：

洪水灾害是世界上最严重的自然灾害之一,对洪水风险分析是减轻灾害损失和影响的重要途径.现有洪水分析方法缺少体系化流程,导致洪水应急时间紧迫、信息匮乏.为此本文研究提出了一种基于分层全息建模(hierarchical holographic modeling,HHM)与风险过滤、评级与管理(risk filtering,ranking and management framework,RFRM)和要素-对象-结果模型(ele-ment-object-consequence,EOC)的暴雨洪水灾害风险识别、筛选与表达方法.首先,构建暴雨洪水人力、设备、环境、应急管理、信息5个方面风险辨识框架,确定出暴雨洪水系统初始风险要素.其次,基于RFRM方法理论将初始要素情景按照约束条件过滤,形成主要风险情景.之后,结合贝叶斯定理对暴雨洪水灾害进行定性和定量化评级,筛选暴雨洪水灾害的高危风险情景.最后,将暴雨洪水高危风险情景基于EOC风险概念模型参数化,并采用Protégé软件结构化表达.研究结果可以为暴雨洪水灾害应急决策提供辅助支持,为优化暴雨洪水灾害抢险救灾和防灾体系建设提供科学依据.

关键词：暴雨洪水、HHM-RFRM-EOC、高危风险情景、参数化表达

所属期刊栏目：23

分类号：X959

资助基金：辽宁省社会科学规划基金重点项目;沈阳市社会科学立项课题;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：878-884