Eine hybride GIS-Mehrkriterienentscheidungsmethodik zur Kartierung der Hochwasseranfälligkeit in Shangyou, China

Hochwasser gelten weltweit als eine der zerstörerischsten Gefahren und verursachen schwerwiegende Opfer und Sachschäden. Daher wird die Bewertung und Regionalisierung von Hochwasserereignissen immer wichtiger und dringlicher. Um die Wahrscheinlichkeit eines Hochwassers vorherzusagen, ist ein wesentlicher Schritt, die Hochwasseranfälligkeit zu kartieren. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, die Anwendung einer neuartigen hybriden Technik zu untersuchen, die die Mehrkriterienentscheidungsanalyse und geografische Informationssysteme integriert, um die Hochwasseranfälligkeit (FSM) zu bewerten, die durch eine Kombination von Decision-Making-Trial-and-Evaluation-Labor (DEMATEL), analytischem Netzwerkprozess, gewichteten linearen Kombinationen (WLC) und intervallhaften groben Zahlen (IRN) Techniken im Fallbeispiel im Landkreis Shangyou, China, konstruiert wird. Insbesondere verbessern wir die DEMATEL-Methode, indem wir IRN anwenden, um Verbindungen in der Netzwerkstruktur basierend auf Kriterien zu bestimmen und Ungenauigkeiten während der kollektiven Entscheidungsfindung zu akzeptieren. Die Anwendung von IRN kann die Notwendigkeit zusätzlicher Informationen zur Definition unsicherer Zahlenintervalle beseitigen. Daher kann die Qualität der vorhandenen Daten während der kollektiven Entscheidungsfindung und die Wahrnehmungen der Experten, die durch eine Aggregationsmatrix ausgedrückt werden, beibehalten werden. In dieser Arbeit wurden elf Bedingungsfaktoren in Verbindung mit Hochwasser berücksichtigt, und historische Hochwasserstandorte wurden zufällig in Trainingsdaten (70 % des Gesamten) und Validierungsdaten (30 %) unterteilt. Die Hochwasseranfälligkeitskarte bestätigt eine zufriedenstellende Konsistenz zwischen den hochwasseranfälligen Gebieten und der räumlichen Verteilung der vorherigen Hochwasserereignisse. Die Genauigkeit der Karte wurde durch objektive Maße der Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve und der Fläche unter der Kurve (AUC) bewertet. Die AUC-Werte der vorgeschlagenen Methode in Verbindung mit der WLC-Fuzzy-Technik für die Aggregation und den Hochwasseranfälligkeitsindex betragen 0,988 und 0,964, was beweist, dass die WLC-Fuzzy-Methode effektiver für FSM im Untersuchungsgebiet ist. Die vorgeschlagene Methode kann hilfreich sein, um genaue Standorte für Hochwasserereignisse mit ähnlichen geografischen Umgebungen vorherzusagen und kann effektiv für das Hochwassermanagement und die -prävention eingesetzt werden.