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摘要
城市级联灾害情景态势的转化演化是指在情景态势演化过程中，承灾体在致灾因子作用下转化为新的致灾因子，形成灾害链。针对城市暴雨级联灾害情景态势的转化演化问题，本文基于级联灾害情景态势相关的多源空间数据，结合概率化分析工具，提出一种暴雨级联灾害应对的情景态势转化推演方法。(1)基于历史案例确定级联情景涉及情景要素及潜在要素转化路径；(2)在百度百科和维基百科的网络知识资源支持下，利用机器学习中的分组最小角回归方法选择情景要素特征；(3)考虑级联灾害情景态势演化过程中的多阶段及复杂关联特征，构建情景态势转化推演的动态贝叶斯网络模型；(4)利用马尔可夫链蒙特卡罗方法对贝叶斯网络进行求解。将上述情景态势转化推演方法应用于武汉市高新区的暴雨应对实践，用例结果表明：本文方法能够结合历史案例和网络数据，实现关键情景要素及其特征的快速有效生成，帮助提升情景态势转化推演的可靠性；同时，支持地理网格等小粒度承灾体的情景态势转化推演，有助于更加精准的暴雨应急决策支持，在可视化分析方面亦具有较好效果。
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