一种基于中介效应的洪水灾害韧性分析方法及系统

技术领域

本发明涉及自然灾害风险与综合减灾技术领域，更具体地，涉及一种基于中介效应的洪水灾害韧性分析方法及系统。

背景技术

洪水灾害韧性，亦称洪水灾害弹性或洪水灾害抗逆力，是指在洪水灾害干扰下，社会力量有效利用各种资源成功适应和应对风险，并迅速恢复各项社会功能的能力。在实际对洪水灾害韧性的分析研究中，存在以下三点困难。首先，洪水灾害影响因素繁杂；其次，各洪水灾害影响因素之间的传递关系难以表征；最后，洪水灾害韧性的定量化评估体系尚未确定。以上三点表明当前洪水灾害韧性具有系统性、多维度、交叉性和复杂性等特点，为科学准确地提出洪水防灾减灾决策指导造成困难。

针对次现象，国内外的学者提出了若干解决方法。冯倩倩等从模型构建角度，归纳了利用聚类分析法和主成分分析法等在洪水灾害韧性中的应用，从多维度分析，在洪水灾害韧性分析上也取得了不错的效果。(冯倩倩,刘德林.城市洪水灾害洪灾抗逆力影响因素及其评价——以河南省新乡市红旗区为例.，2017，37(04))

然而，上述方法在洪水灾害韧性结构功能上，着重强调了多层次树状结构，对于各层次之间的网络关系以及各影响因素之间的交互关系考虑较少；同时，对于洪水灾害韧性复杂系统，也未对其根本影响因素进行清晰界定，以至于对洪水灾害韧性的分析存在多级递阶关系不明确的问题。

发明内容

本发明为克服上述现有技术存在的多级递阶关系不明确的缺陷，提供一种基于中介效应的洪水灾害韧性分析方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

第一个方面，本发明提出一种基于中介效应的洪水灾害韧性分析方法，包括以下步骤：

Step1：根据洪水灾害韧性的影响因素，采集相应的影响因素数据；

Step2：根据预设的指标状态划分阈值，对所述影响因素数据进行指标状态的阈值划分，得到不同维度的洪水灾害韧性的指标；

Step：3：利用中介效应进行数据预处理，对洪水灾害韧性的指标进行关联度分析，构建各指标的传递关系；

Step4：利用解释结构模型，在各指标的传递关系基础上构造洪水灾害韧性多维网络层级结构，分析洪水灾害韧性。

优选地，所述Step2具体包括以下步骤：

Step2.1：建立洪水灾害韧性交互系统，将洪水灾害韧性交互系统分为若干个子系统，每个子系统内包含了相应维度的洪水灾害韧性评估指标阈值；

Step2.2：将洪水灾害韧性的影响因素数据输入洪水灾害韧性交互系统，所述洪水灾害韧性交互系统基于等距法，对洪水灾害韧性的影响因素进行指标状态的阈值划分，得到不同维度的洪水灾害韧性的指标。

优选地，Step1中，所述洪水灾害韧性的影响因素包括洪水灾害韧性所涉及的利益相关者、资源特性、内外部环境和社会经济。

优选地，Step2.1中，所述子系统包括环境子系统、社会子系统、经济子系统、心理子系统、制度子系统和信息沟通子系统。

优选地，所述Step3具体包括以下步骤：

Step3.1：将洪水灾害韧性的指标视为变量，根据中介效应理论，建立各个变量间的相关关系，得到不同指标间对洪水灾害韧性影响关系；

Step3.2：根据采集的影响因素数据，对应不同维度的洪水灾害韧性的指标进行数值统计，确定不同指标间的直接影响程度；

Step3.3：利用不同指标间的直接影响程度，构建洪水灾害韧性系统的直接影响矩阵X，其公式如下所示：

其中，x

Step3.4：对洪水灾害韧性系统的直接影响矩阵X进行归一化，得到归一化矩阵G，其公式如下所示：

其中，g

Step3.5：计算洪水灾害韧性系统各维度指标间的综合影响矩阵T：

T＝[t

其中，t

优选地，Step3.2中，确定不同指标间的直接影响程度的方式具体包括：

根据采集的影响因素数据，对应不同维度的洪水灾害韧性的指标进行数值统计，确定指标影响数值，如果指标S

采用极差变换法，标准化指标数值，得到正向影响指标标准值z

其中，

优选地，所述Step4具体包括以下步骤：

Step4.1：计算指标S

Step4.2：计算指标S

m

n

Step4.3：计算洪水灾害韧性系统的整体影响矩阵为H，其计算公式如下所示：

H＝[h

其中，h

Step4.4：计算洪水灾害韧性系统的可达矩阵K，其计算公式如下所示：

K＝[k

k

k

其中，k

Step4.5：确定先行集A

A

R

其中，若R

Step4.6：利用可达集R

第二个方面，本发明还提出一种基于中介效应的洪水灾害韧性分析系统，应用于上述任一方案所述的基于中介效应的洪水灾害韧性分析方法中，包括：

数据收集模块，用于根据洪水灾害韧性的影响因素，采集相应的影响因素数据；

阈值划分模块，用于根据预设的指标状态划分阈值，对所述影响因素数据进行指标状态的阈值划分，得到不同维度的洪水灾害韧性的指标；

指标传递关系构建模块，用于利用中介效应进行数据预处理，对洪水灾害韧性的指标进行关联度分析，构建各指标的传递关系；

多维网络构建模块，用于利用解释结构模型，在各指标的传递关系基础上构造洪水灾害韧性多维网络层级结构；

分析模块，用于基于洪水灾害韧性多维网络层级结构，分析洪水灾害韧性。

优选地，所述指标传递关系构建模块中，利用指标间直接影响矩阵和综合影响矩阵来构建各指标的传递关系。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明利用中介效应，对洪水灾害韧性的指标采用量化的关联度计算方法，获得不同指标间定量和定向的传递关系，确定洪水灾害韧性指标的多级递阶关系，构建洪水灾害韧性多维网络层级结构，能对洪水灾害韧性进行准确的分析。

附图说明

图1为基于中介效应的洪水灾害韧性分析方法的流程图。

图2为基于中介效应的洪水灾害韧性分析系统的原理图。

图3为洪水灾害韧性的多维网络层级结构图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

请参阅图1和图3，本实施例提出一种基于中介效应的洪水灾害韧性分析方法，包括以下步骤：

Step1：根据洪水灾害韧性的影响因素，采集相应的影响因素数据；本实施例中，采用问卷调研、访谈、自然地理及水文环境采集等多种方式进行洪水灾害韧性的影响因素数据收集整理，所涉及的洪水灾害韧性的影响因素包括洪水灾害韧性所涉及的利益相关者、资源特性、内外部环境和社会经济等方面。

Step2：根据预设的指标状态划分阈值，对所述影响因素数据进行指标状态的阈值划分，得到不同维度的洪水灾害韧性的指标；

所述Step2具体包括以下步骤：

Step2.1：建立洪水灾害韧性交互系统，将洪水灾害韧性交互系统分为若干个子系统，每个子系统内包含了相应维度的洪水灾害韧性评估指标阈值；洪水灾害韧性是涉及环境、社会、经济、心理、制度和信息沟通多维度的多指标体系，本实施例中将洪水灾害韧性交互系统分为环境子系统、社会子系统、经济子系统、心理子系统、制度子系统和信息沟通子系统。

Step2.2：将洪水灾害韧性的影响因素数据输入洪水灾害韧性交互系统，所述洪水灾害韧性交互系统基于等距法，对洪水灾害韧性的影响因素进行指标状态的阈值划分，得到不同维度的洪水灾害韧性的指标。

Step：3：利用中介效应进行数据预处理，对洪水灾害韧性的指标进行关联度分析，构建各指标的传递关系；

所述Step3具体包括以下步骤：

Step3.1：将洪水灾害韧性的指标视为变量，根据中介效应理论，建立各个变量间的相关关系，得到不同指标间对洪水灾害韧性影响关系；

Step3.2：根据采集的影响因素数据，对应不同维度的洪水灾害韧性的指标进行数值统计，确定不同指标间的直接影响程度；本实施例中，确定不同指标间的直接影响程度的方式具体包括：

根据采集的影响因素数据，对应不同维度的洪水灾害韧性的指标进行数值统计，确定指标影响数值，如果指标S

采用极差变换法，标准化指标数值，得到正向影响指标标准值z

其中，

设[0，0.25)为指标间无影响，[0.25，0.5)为指标间影响弱，[0.5，0.75)为指标间影响一般，[0.75，1]为指标间影响强。

表1洪水灾害韧性不同指标间的直接影响程度量化表

Step3.3：利用不同指标间的直接影响程度，构建洪水灾害韧性系统的直接影响矩阵X，其公式如下所示：

其中，x

表2洪水灾害韧性不同指标间的直接影响矩阵

Step3.4：对洪水灾害韧性系统的直接影响矩阵X进行归一化，得到归一化矩阵G，其公式如下所示：

其中，g

Step3.5：计算洪水灾害韧性系统各维度指标间的综合影响矩阵T：

T＝[t

其中，t

表3洪水灾害韧性指标间综合影响矩阵

Step4：利用解释结构模型，在各指标的传递关系基础上构造洪水灾害韧性多维网络层级结构，分析洪水灾害韧性。

所述Step4具体包括以下步骤：

Step4.1：计算指标S

Step4.2：计算指标S

m

n

中心度m

表4中心度和原因度

Step4.3：计算洪水灾害韧性系统的整体影响矩阵为H，其计算公式如下所示：

H＝[h

其中，h

Step4.4：计算洪水灾害韧性系统的可达矩阵K，其计算公式如下所示：

K＝[k

k

k

其中，k

表5洪水灾害韧性指标间可达矩阵

Step4.5：确定先行集A

A

R

其中，若R

Step4.6：利用可达集R

在多维网络层级结构中，处于第一层的指标在洪水灾害韧性体系中，是直接影响因素，被其他因素所影响，如S

本实施例利用中介效应，对洪水灾害韧性的指标采用量化的关联度计算方法，获得不同指标间定量和定向的传递关系，确定洪水灾害韧性指标的多级递阶关系，对于不同类型社区或不同灾害条件下，构建洪水灾害韧性多维网络层级结构，能对洪水灾害韧性进行准确的分析。对于交互性、综合性和多维性较强的复杂系统，可建立不同效用的原因因素集和结果因素集，从而更符合人类认知经验，为模型运算提供技术基础。

实施例2

请参阅图2，本实施例提出一种基于中介效应的洪水灾害韧性分析系统，应用于实施例1提出的基于中介效应的洪水灾害韧性分析方法中，包括：

数据收集模块，用于根据洪水灾害韧性的影响因素，采集相应的影响因素数据；

阈值划分模块，用于根据预设的指标状态划分阈值，对所述影响因素数据进行指标状态的阈值划分，得到不同维度的洪水灾害韧性的指标；

指标传递关系构建模块，用于利用中介效应进行数据预处理，对洪水灾害韧性的指标进行关联度分析，构建各指标的传递关系；

多维网络构建模块，用于利用解释结构模型，在各指标的传递关系基础上构造洪水灾害韧性多维网络层级结构；

分析模块，用于基于洪水灾害韧性多维网络层级结构，分析洪水灾害韧性。

在具体实施过程中，数据收集模块根据洪水灾害韧性的影响因素，采集相应的影响因素数据，所涉及的影响因素包括洪水灾害韧性所涉及的利益相关者、资源特性、内外部环境和社会经济等方面；阈值划分模块根据预设的指标状态划分阈值，对所述影响因素数据进行指标状态的阈值划分，得到不同维度的洪水灾害韧性的指标。指标传递关系构建模块利用中介效应对数据收集模块收集的数据进行数据预处理，对洪水灾害韧性的指标进行关联度分析，利用指标间直接影响矩阵和综合影响矩阵来构建各指标的传递关系，构建各指标的传递关系。多维网络构建模块，利用解释结构模型，在各指标的传递关系基础上构造洪水灾害韧性多维网络层级结构。分析模块，基于洪水灾害韧性多维网络层级结构，分析洪水灾害韧性。

附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。