基于BP神经网络的雷电灾情预估模型 ——以青海省南部牧区为例

为建立适用于青海省南部地区的雷电灾情预估模型,选取2008年～2018年间青海省南部牧区雷灾灾情数据,采用灰色关联分析法计算灾情关联度;基于雷灾灾情关联度,选取数据完整的27个雷灾样本,结合各雷灾致灾因子,利用BP神经网络建立雷灾灾情预估模型.结果表明:雷灾致灾因子与灾情评价指标及灾情关联度间均存在一定的相关性,利用BP神经网络模型对雷灾灾情预估效果较好,其中建模样本与验证样本的拟合值与实际值相关系数分别达到0.848与0.818,建模样本、验证样本灾情级别预报一致率为66.67％、55.61％,验证集样本等级一致率偏低,可能与仅考虑了雷灾致灾因子而未考虑承灾体脆弱性、孕灾环境敏感性与防灾减灾能力等因素有关.建模集与验证集样本均未出现相差2级或以上的情况,说明利用灾情关联度评估青海省南部牧区雷灾灾情大小合理可用,雷灾关联度高值区分别分布在玉树州东南部、果洛州东南部以及黄南州南部地区;而玉树州北部、果洛州北部与西南部以及黄南州北部与中部地区灾情关联度值较小.