基于风险特征溯源的城市暴雨级联事件风险评估模型构建

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.2025

Abstract

Abstract:

Urban rainstorm disasters can easily induce large-scale， small-size， differentiated cascading events （urban rainstorm cascading events， URCE） such as damage to infrastructure and residents being trapped， etc. Disaster prevention urgently needs comprehensive and accurate assessment of the risks of different types of URCEs， but it faces the model performance constraints caused by sample data risk feature incompleteness. The comprehensive description of URCE risk features in historical cases is considered， and a risk assessment model construction method is proposed based on tracing back risk features. This method follows the basic idea of seeking “causes” from “effects”， uses case-based reasoning to trace risk features from historical cases with the connection of risk scenario descriptions， and then uses machine learning methods to learn the association between risk features and URCE risk categories， thus completing the adaptive construction of risk assessment models. The case study results of risk assessment for 6 typical URCE risks in Wuhan show that： the proposed method helps to solve the problem of incomplete features in constructing risk assessment models by tracing risk features based on cases， thus improving the accuracy of risk assessment. It also has good effects in distinguishing risks and small sample modeling. Compared with traditional comprehensive evaluation， damage curve and other methods， the proposed method has significant advantages in constructing small-grained， complex event coupled risk assessment models， which better meets the goal of accurate management of complex risks.

Key words: urban rainstorms, rainstorm cascading events, risk assessment model construction, risk features tracing, case-based reasoning

CLC Number:

Zhaoge Liu,Xiangyang Li,Xiaohan Zhu. Risk Assessment Model Construction of Urban Rainstorm Cascading Events Based on Risk Feature Tracing[J]. Chinese Journal of Management Science, 2026, 34(1): 268-281.

Figures/Tables 13

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风险类型	对象	风险等级	不同风险等级的情境结构化表达
内涝→交通瘫痪	路段	高等级	内涝深度: 0.5(米); 拥堵时长: 1.0(小时); 车辆人员受困: 1(是)
	路段	中等级	内涝深度: 0.3(米); 拥堵时长: 0.5(小时); 车辆人员受困: 0(否)
内涝→电网损毁	电网设施	高等级	影响用户: 3000(户); 断电时长: 2.0(小时); 影响其他关键基础设施: 1(是)
	电网设施	中等级	影响用户: 1000(户); 断电时长: 1.0(小时); 影响其他关键基础设施: 0(否)
内涝→居民受困	地理网格	高等级	内涝深度: 0.5(米); 受困人数: 25(人); 受困时长: 1.0(小时); 人员伤亡: 1(是)
	地理网格	中等级	内涝深度: 0.3(米); 受困人数: 10(人); 受困时长: 0.5(小时); 人员伤亡: 0(否)
泥石流→建筑损毁	建筑	高等级	结构损失率: 0.5; 内容损失率: 0.6; 人员伤亡: 1(有); 次生事件: 1(有)
		中等级	结构损失率: 0.2; 内容损失率: 0.3; 人员伤亡: 0(无); 次生事件: 0(无)
泥石流→交通拥堵	路段	高等级	泥石流深度: 0.6(米); 拥堵时长: 1.0(小时); 车辆人员受困: 1(是)
		中等级	泥石流深度: 0.3(米); 拥堵时长: 0.5(小时); 车辆人员受困: 0(否)
洪水→建筑损毁	建筑	高等级	结构损失率: 0.5; 内容损失率: 0.6; 人员伤亡: 1(有); 次生事件: 1(有)
		中等级	结构损失率: 0.2; 内容损失率: 0.3; 人员伤亡: 0(无); 次生事件: 0(无)

风险类别	符号	风险等级	样本数	风险类别	符号	风险等级	样本数
内涝→交通瘫痪	#a	高	817	泥石流→建筑损毁	#d	高	149
		中	1732			中	258
内涝→电网损毁	#b	高	505	泥石流→交通拥堵	#e	高	153
		中	1419			中	326
内涝→居民受困	#c	高	453	洪水→建筑损毁	#f	高	344
		中	1168			中	867

“内涝→交通瘫痪”风险的高风险情境				“泥石流→建筑损毁”风险的高风险情境
特征属性	属性程度	相似案例数	特征权重	特征属性	属性程度	相似案例数	特征权重
车流量	很大	10	0.156	距离山体	非常近	8	0.176
地势	极为低洼	8	0.145	山体坡度	较大	7	0.142
排水能力	差	8	0.128	建筑年龄	老旧	7	0.107
救援能力	不足	9	0.103	人口密度	很高	9	0.096
降雨量	非常大	11	0.094	建筑价值	很高	6	0.080
道路类型	主干道	7	0.081	降雨量	非常大	5	0.065
道路起伏	明显	6	0.070	山体土质	较疏松	4	0.064
路况	老旧	7	0.065	建筑高度	较低	3	0.049

参数	最小值	最大值	步长
随机森林规模	5	200	5
决策树最大深度	5	20	1

参数	风险#a	风险#b	风险#c	风险#d	风险#e	风险#f
随机森林规模	165	155	180	65	50	125
决策树最大深度	17	15	17	13	12	16

Risk Assessment Model Construction of Urban Rainstorm Cascading Events Based on Risk Feature Tracing

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URCE风险类	风险#a	风险#b	风险#c	风险#d	风险#e	风险#f
风险#a	0.71	0.17	0.00	0.02	0.10	0.00
风险#a	0.92	0.05	0.00	0.00	0.03	0.00
风险#b	0.14	0.75	0.10	0.00	0.00	0.01
风险#b	0.04	0.90	0.03	0.00	0.00	0.03
风险#c	0.02	0.00	0.60	0.22	0.06	0.10
风险#c	0.02	0.00	0.89	0.04	0.02	0.03
风险#d	0.00	0.13	0.01	0.53	0.04	0.29
风险#d	0.01	0.07	0.00	0.81	0.00	0.11
风险#e	0.20	0.01	0.05	0.16	0.57	0.01
风险#e	0.11	0.00	0.00	0.06	0.83	0.00
风险#f	0.00	0.10	0.00	0.25	0.01	0.64
风险#f	0.00	0.05	0.00	0.06	0.00	0.89
	情形1：未采用案例风险特征溯源			情形2：采用案例风险特征溯源

方法	指标	#a	#b	#c	#d	#e	#f	均值
基准方法（RF）	准确率	0.71	0.75	0.60	0.53	0.57	0.64	0.63
	精确率	0.70	0.73	0.58	0.55	0.56	0.65	0.63
	召回率	0.68	0.72	0.59	0.54	0.53	0.61	0.61
	F1得分	0.69	0.72	0.58	0.54	0.54	0.63	0.62
	AUC	0.72	0.74	0.61	0.55	0.58	0.66	0.64
SMOTE	准确率	0.75	0.78	0.61	0.52	0.60	0.67	0.66
	精确率	0.73	0.75	0.60	0.51	0.61	0.65	0.64
	召回率	0.72	0.74	0.60	0.53	0.60	0.61	0.63
	F1得分	0.72	0.74	0.60	0.52	0.60	0.63	0.64
	AUC	0.74	0.76	0.62	0.54	0.61	0.64	0.65
FastText	准确率	0.78	0.80	0.65	0.58	0.60	0.68	0.68
	精确率	0.75	0.77	0.64	0.59	0.61	0.65	0.67
	召回率	0.73	0.74	0.65	0.57	0.60	0.64	0.66
	F1得分	0.74	0.75	0.64	0.58	0.60	0.64	0.66
	AUC	0.79	0.81	0.64	0.59	0.60	0.66	0.68
ERNIE	准确率	0.80	0.83	0.75	0.68	0.69	0.72	0.75
	精确率	0.81	0.80	0.76	0.65	0.64	0.71	0.73
	召回率	0.80	0.82	0.75	0.67	0.65	0.70	0.73
	F1得分	0.80	0.81	0.75	0.66	0.64	0.70	0.73
	AUC	0.81	0.82	0.74	0.69	0.66	0.70	0.74
本文方法	准确率	0.91	0.90	0.87	0.80	0.84	0.88	0.87
	精确率	0.91	0.89	0.88	0.78	0.82	0.86	0.86
	召回率	0.90	0.87	0.86	0.78	0.80	0.85	0.84
	F1得分	0.90	0.88	0.87	0.78	0.81	0.85	0.85
	AUC	0.92	0.89	0.88	0.80	0.83	0.88	0.87

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