基于最大熵模型的深圳市内涝影响因素分析及内涝风险评估

城市内涝是最常见的自然灾害之一,深入剖析其影响因素并进行风险评估对内涝防治具有重要意义。以往研究表明,城市内涝是由自然因素(如地形)和人为因素(如土地利用)共同引起的。在土地利用方面,相关学者主要关注二维空间因素对内涝的影响,较少顾及土地利用的三维建筑格局。此外,在研究方法的选取上,尽管已有学者利用随机森林、神经网络等模型对内涝影响因素进行研究,然而传统方法在负样本(不发生内涝的地点)的选取上存在不确定性。为解决这2点不足,论文引入最大熵(MAXENT)模型,以深圳市为研究案例,通过MAXENT剖析各潜在影响因子与内涝风险的关系。结果表明,影响内涝风险的主导环境因子为不透水面比例、绿地比例、人口密度、暴雨峰值雨量、地表起伏度。而对内涝发生有重要影响的三维因子为容积率、建筑形状系数、平均高度。通过MAXENT评估的内涝风险结果可知,深圳潜在高风险区的面积约为491 km²,占市域面积的24.58%,主要位于龙华区、南山区、龙岗区北部、光明区、福田区。进一步对潜在高风险区进行空间自相关分析,结果发现过往并不存在内涝点的南山区北部、福田区西部、罗湖区中部等部分区域风险概...