【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及山洪易发性评价与风险管理领域，特别是涉及一种耦合hec-hms模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法。
技术介绍
1、山洪易发性是对某一地区或流域山洪灾害发生难易程度的描述，它是指发生威胁人类生命和财产安全、生产生活环境的洪水事件的可能性。降雨是山洪灾害的主要外在影响因素，降雨对山洪的影响反映的是在诱发因素的作用下山洪灾害发生的条件概率；山洪灾害发生以及发展演化的内在因素主要是地质环境条件，包括地形地貌、水网结构、水文地质等因素，反映了某区域发生山洪灾害的潜在可能性。
2、根据洪水形成原理，当降雨下落至下垫面后，同一流域上形成的径流将经过坡面和河道汇流，汇集于流域的出口。流域是山洪灾害孕育和爆发的场所，也是山洪灾害风险管理的基本单元，能反映自然特征的演变。因此，厘清流域地形地貌与山洪易发性间的关系是提高山洪灾害防治防控能力的必经之路。
技术实现思路
1、为了解决山洪易发性评价问题，本专利技术旨在提出了一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，以子流域为评价单元，以流域地形地貌参数为评价因子，通过耦合水文模型与逻辑回归方法建立山洪易发性评价模型。
2、本专利技术提供了一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，包括：
3、s1，对流域进行水文分析并划分子流域，结合子流域划分结果构建水文模型；
4、s2，选取一级子流域山洪预警断面，以山洪预警断面的平滩水位作为山洪预警水位，并收集山洪预警水位，计算各一级子流域的山洪成灾
5、s3，设置不同降雨情景，利用步骤s1构建的水文模型模拟各一级子流域在不同降雨情景下的洪水过程；
6、s4，根据洪水过程模拟结果获得洪峰流量，分析不同降雨情景下各子流域的山洪成灾情况，选择洪峰流量超过各一级子流域山洪预警流量的降雨情景作为最能反映流域山洪成灾普遍规律的降雨场次，并针对该降雨场次构建山洪易发性评价模型；
7、s5，提取各一级子流域特征作为评价因子，基于pearson相关系数法进行山洪易发性评价因子初筛，在初筛结果的基础上基于lasso回归完成山洪易发性评价参数筛选；
8、s6，基于逻辑回归构建山洪易发性评价模型，根据所述山洪易发性评价模型计算结果进行子流域山洪易发性评价。
9、在一些实施方式中，s1进一步包括基于洪峰流量相对误差、径流深相对误差、峰现时差和确定性系数进行半分布式水文模型参数率定与验证。
10、在一些实施方式中，一级子流域山洪成灾流量q的表达式如下：
11、
12、其中，q为一级子流域山洪成灾流量，n为糙率，a为山洪成灾水位对应的过水断面面积，r为水力半径，j为河道比降。
13、在一些实施方式中，s5中的所述各一级子流域特征至少包括流域尺度、地形、形状和水网结构。
14、在一些实施方式中，s5中进一步包括：基于pearson相关系数法进行山洪易发性评价因子初筛，选取流域特征参数间的相关系数大于等于0.8的两指标参数，计算两指标除彼此外与其余所有指标相关系数绝对值之和，后将其中对应结果数值大的参数删除。
15、在一些实施方式中，其中，两个变量x和y之间的相关性相关性定义如下：
16、
17、其中，ρ为相关系数，cov(x,y)为山洪易发性评价模型中的所有特征参数之间的两两计算结果x和y间的协方差，e(x)和e(y)分别为变量的总体均值，σx为x的标准差，σy为y的标准差，xi和yi是样本中第i个个体在样本中的取值，i表示样本中的个体数。
18、在一些实施方式中，s5中所述基于lasso回归对山洪易发性评价参数完成筛选进一步包括：选择相对独立且对山洪演进有影响的评价因子用于山洪易发性评价模型构建，解释变量回归系数估计值的表达式如下：
19、
20、其中，x为地下水位影响因素构成的解释变量矩阵，y为地下水位预测目标变量，βj为第j个地下水位影响因素特征的回归系数，λ为惩罚因子，p为解释变量的总数，为计算参数的最小函数值。
21、所述s6中山洪易发性评价模型表达式如下：
22、g(x)＝b0+b1x1+b2x2+…+bnxn
23、
24、在滑坡灾害评价中，g(x)为在山洪致灾因子的作用下山洪发生的情况，用0或1表示，0表示山洪不发生，1表示山洪发生，x1,x2,…,xn为山洪易发性的影响因子，b0为山洪易发性评价模型的常数项，b1,b2,…bn为山洪易发性影响因子对应的逻辑回归系数。
25、在一些实施方式中，多个影响山洪的参数通过组合计算得到g(x)时，进行山洪灾害发生可能性的变化情况评价。
26、在一些实施方式中，山洪灾害发生的概率值在0到1之间，用以将山洪易发性等级划分为非常低、低、中等、高和非常高五级。
27、与现有技术相比，本专利技术所能达成的有益技术效果和取得的技术进步如下：
28、1)利用水文模型模拟各一级子流域在不同降雨情景下的洪水过程，获得洪峰流量，分析设置的不同降雨情景下各子流域的山洪成灾情况，选择最能反映流域山洪成灾普遍规律的降雨场次，构建该降雨场次下的山洪易发性评价模型；在此基础上基于pearson相关系数法进行山洪易发性评价因子初筛，并基于lasso回归的山洪易发性评价参数完成筛选，水文模型和基于lasso回归的山洪易发性评价参数完成筛选两者相互作用而彼此影响以至联合，从地貌特征与河流水系发育特点出发对流域山洪易发性进行判断，具有方便、高效的特点；
29、2)在基于lasso回归的山洪易发性评价参数完成筛选的过程中进一步结合逻辑回归法进行山洪易发性评价模型构建，通过综合评价流域山洪易发性水平，提高对山洪的防治防控能力，为山洪防御体系建设提供定量依据。
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1.一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，S1进一步包括基于洪峰流量相对误差、径流深相对误差、峰现时差和确定性系数进行半分布式水文模型参数率定与验证。
3.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，一级子流域山洪成灾流量Q的表达式如下：
4.根据权利要求1所述的一种耦合半分布式水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，S5中的所述各一级子流域特征至少包括流域尺度、地形、形状和水网结构。
5.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，S5中进一步包括：基于Pearson相关系数法进行山洪易发性评价因子初筛，选取流域特征参数间的相关系数大于等于0.8的两指标参数，计算两指标除彼此外与其余所有指标相关系数绝对值之和，后将其中对应结果数值大的参数删除。
6.根据权利要求5所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在
7.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，S5中所述基于LASSO回归对山洪易发性评价参数完成筛选进一步包括：选择相对独立且对山洪演进有影响的评价因子用于山洪易发性评价模型构建，解释变量回归系数估计值的表达式如下：
8.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，所述S6中山洪易发性评价模型表达式如下：
9.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，多个影响山洪的参数通过组合计算得到g(x)时，进行山洪灾害发生可能性的变化情况评价。
10.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，山洪灾害发生的概率值在0到1之间，用以将山洪易发性等级划分为非常低、低、中等、高和非常高五级。
...【技术特征摘要】
1.一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，s1进一步包括基于洪峰流量相对误差、径流深相对误差、峰现时差和确定性系数进行半分布式水文模型参数率定与验证。
3.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，一级子流域山洪成灾流量q的表达式如下：
4.根据权利要求1所述的一种耦合半分布式水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，s5中的所述各一级子流域特征至少包括流域尺度、地形、形状和水网结构。
5.根据权利要求1所述的一种耦合水文模型与逻辑回归的山洪易发性评价方法，其特征在于，s5中进一步包括：基于pearson相关系数法进行山洪易发性评价因子初筛，选取流域特征参数间的相关系数大于等于0.8的两指标参数，计算两指标除彼此外与其余所有指标相关系数绝对值之和，后将其中对应结果数值大的参数删除。
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