基于人工神经网络的水库溃坝生命损失估算模型及应用

传统的生命损失估算方法未能考虑致灾因子的非线性及其相互作用,建立了基于人工神经网络的水库溃坝生命损失估算模型。该模型综合考虑了风险人口、洪水严重程度、警报时间、洪水严重性理解程度和库容、坝高、溃坝发生的时间、下游坡降、与大坝的距离、下游建筑的抗冲能力等影响因素。其中,洪水流速、水深、淹没范围等关键水情信息的获取采用耦合VOF的k-ε模型。以深圳市公明水库为例进行了研究,估算了不同情况下的溃坝生命损失,为区域防灾减灾提供了理论基础。