赖成光，王兆礼，陈晓宏，黄锐贞，廖威林，吴旭树

(1.中山大学水资源与环境研究中心，广东 广州 510275；2.华南地区水循环与水安全广东普通高校重点实验室，广东 广州 510275;3.华南理工大学土木与交通学院，广东 广州 510641)



基于Ant-Miner的洪灾风险区划模型及应用*

赖成光1,2，王兆礼3，陈晓宏1,2，黄锐贞1,2，廖威林3，吴旭树3

(1.中山大学水资源与环境研究中心，广东 广州 510275；2.华南地区水循环与水安全广东普通高校重点实验室，广东 广州 510275;3.华南理工大学土木与交通学院，广东 广州 510641)

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)进行规则挖掘是一个新的研究热点。为解决指标变量与风险级别间非线性关系，提出一种基于蚁群规则挖掘算法(Ant-Miner)的洪灾风险区划模型。在GIS技术支持下，将该模型应用于北江流域洪灾风险区划实例中，结果表明：① Ant-Miner模型可挖掘15条适合研究区的洪灾风险分类规则，这些规则以简单的条件语句形式表现，便于生成风险区划图；② Ant-Miner模型测试精度(95.1%)高于相同条件下BP神经网络模型的精度(92.9%)，表明其分类性能更好，对洪灾风险区划具有更好的适用性；③ 研究区高风险区主要集中于降雨量较大、地势平缓低洼、人口财产密集的地区，与历史洪灾风险情况较吻合，表明所构建的模型科学合理，可为流域洪灾风险评价提供了新思路。

洪灾；风险区划；蚁群优化算法；规则挖掘；北江流域

洪水灾害是一种突发性强、发生频率高、危害严重的自然灾害[1-2]。洪灾风险评价是确定洪灾风险相对大小的重要手段，是一种定性、半定量化且考虑自然属性和社会属性的综合性评价。……