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摘要:
全球气候变化引起了极端气候事件的增多,洪涝已成为最主要的相关灾害和世界各大城市共同面对的敏感问题之一.本文以中国特大型城市上海为例,基于历史数据及GIS空间分析,综合研究了上海市的降雨、城市建设用地扩张、人口集聚分布、城市数字高程(DEM)、基础设施排水能力等因素对中心城区暴雨内涝发生的影响,并基于Python中的scikit-learn机器学习模块构建了多元Logistic回归模型,根据以上因素对内涝是否发生进行判别,模型准确率达到90%以上.研究表明,上海市中心城区DEM、不透水面分布和人口分布显著影响其暴雨时的内涝发生率.
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文献信息
篇名 基于GIS的城市内涝影响因素及多元回归模型研究——以上海为例
来源期刊 复旦学报(自然科学版) 学科 地球科学
关键词 内涝 降雨量 数字高程 不透水面 人口密度 排水能力 地理信息系统 多元Logistic回归模型 上海
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 182-198
页数 17页 分类号 X321
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王祥荣 复旦大学环境科学与工程系 99 2730 29.0 51.0
2 李昆 复旦大学环境科学与工程系 6 72 4.0 6.0
3 徐艺扬 复旦大学环境科学与工程系 9 90 5.0 9.0
4 谢玉静 复旦大学环境科学与工程系 10 101 5.0 10.0
5 凌焕然 2 5 1.0 2.0
6 鲁逸 复旦大学环境科学与工程系 2 26 2.0 2.0
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引文网络
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内涝
降雨量
数字高程
不透水面
人口密度
排水能力
地理信息系统
多元Logistic回归模型
上海
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
复旦学报(自然科学版)
双月刊
0427-7104
31-1330/N
16开
上海市邯郸路220号
4-193
1955
chi
出版文献量(篇)
2978
总下载数(次)
5
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