本技术公开一种区域干旱韧性模拟分析方法和装置,涉及区域干旱韧性分析技术领域,以解决现有技术中静态分析模型对区域干旱韧性预测精度偏低的问题。方法包括:获取目标区域对应的目标干旱韧性系统的观测数据;基于预设的系统边界和观测数据,构建目标干旱韧性系统对应的区域干旱韧性系统动力学模型;基于因果关系循环图和存量与流量之间的关系,构建初始干旱韧性评估指标体系;基于预设的模拟情景,采用区域干旱韧性系统动力学模型进行情景模拟并输出对应的动态变化结果;基于动态变化结果对初始干旱韧性评估指标体系进行调整,得到目标干旱韧性评估指标体系。本发明用于提高区域干旱韧性的预测精度。
背景技术
供水安全正面临日益严峻的挑战。快速城镇化、经济发展和人口增长导致城市用水需求激增,这加剧了干旱带来的潜在负面影响。城市系统复杂,内部要素相互关联、相互影响,任一要素的变化都可能引发连锁反应,最终影响整个城市系统。
干旱作为一种外部环境压力,会对城市系统的内部要素产生显著影响。城市系统应对和适应干旱的过程及能力,体现了其干旱韧性。区域干旱韧性是指城市系统在遭遇干旱压力时,为维持其基本特征、结构和关键功能,通过采取工程性和非工程性措施来抵抗、吸收和适应干旱风险的能力。由于社会系统与自然系统之间存在复杂的相互作用,资源和环境问题通常被视为复杂的系统性挑战。增强区域韧性对于应对变化和冲击,实现可持续发展至关重要。
现有的干旱研究已从干旱识别、时空分布和驱动因素探测,发展到干旱风险监测、脆弱性评估和风险管理,对干旱韧性的评估也日益受到重视。研究人员已提出多种干旱韧性模拟分析框架,例如基于“社会经济-环境-体制”的框架,以及量化城市洪水发生、干旱严重程度和相关韧性的方法。然而,这些方法大多局限于对干旱韧性现状或历史的静态评估,缺乏对区域干旱韧性系统内部要素之间反馈关系的定量分析,难以对具有不确定性的干旱韧性系统进行有效预测。现有技术,如时间序列分析、多元回归分析、人工神经网络、灰色聚类分析、GIS空间分析和信息扩散方法等方法中都采用的是静态评估法,虽已应用于相关研究,仍然难以对具有不确定性的干旱韧性系统进行有效预测。
实现思路