Environmental Earth Sciences ( IF 2.8 ) Pub Date : 2023-07-22 , DOI: 10.1007/s12665-023-11062-3 Rena Denya Agustina , Riki Purnama Putra , Seni Susanti
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洪水是由一定因素引起的自然灾害，这些洪水会造成大量的物质或非物质损失。万隆拉亚地区覆盖两市两区，包括万隆市、芝马希市、万隆摄政区和西万隆摄政区。洪水敏感性绘图可以通过多种方式完成，但最有效的方法之一是使用基于 MCDA 的 AHP 方法。本研究旨在利用层次分析法（AHP）多标准决策分析（MCDA）模型绘制大万隆地区洪水风险的敏感性图，并验证所获得的结果。本研究中AHP MCDA的使用是对每个调节因素赋予权重，并通过ArcGIS 10.8软件中的叠加加权技术进行应用。本研究发现，获得的洪水风险标准分为四类：（1）低风险；(2) 风险较大；(3) 高风险和 (4) 极端风险。大多数获得相当风险分类的地区是芝马希市、万隆县高风险区和万隆县高风险区。此外，通过将获取的地图与2002-2022年发生的洪水地图进行比较，验证结果得到平均ROC曲线百分比为76.4%，这些结果表明万隆拉亚洪水风险敏感性图是有效的。根据所使用的调节因子，可以使用NDVI、TWI、LU/LC、降雨量、坡度、高程、距道路距离和距河流距离等九个因子作为有效调节因子。大多数获得相当风险分类的地区是芝马希市、万隆县高风险区和万隆县高风险区。此外，通过将获取的地图与2002-2022年发生的洪水地图进行比较，验证结果得到平均ROC曲线百分比为76.4%，这些结果表明万隆拉亚洪水风险敏感性图是有效的。根据所使用的调节因子，可以使用NDVI、TWI、LU/LC、降雨量、坡度、高程、距道路距离和距河流距离等九个因子作为有效调节因子。大多数获得相当风险分类的地区是芝马希市、万隆县高风险区和万隆县高风险区。此外，通过将获取的地图与2002-2022年发生的洪水地图进行比较，验证结果得到平均ROC曲线百分比为76.4%，这些结果表明万隆拉亚洪水风险敏感性图是有效的。根据所使用的调节因子，可以使用NDVI、TWI、LU/LC、降雨量、坡度、高程、距道路距离和距河流距离等九个因子作为有效调节因子。这些结果表明万隆拉亚洪水风险敏感性图是有效的。根据所使用的调节因子，可以使用NDVI、TWI、LU/LC、降雨量、坡度、高程、距道路距离和距河流距离等九个因子作为有效调节因子。这些结果表明万隆拉亚洪水风险敏感性图是有效的。根据所使用的调节因子，可以使用NDVI、TWI、LU/LC、降雨量、坡度、高程、距道路距离和距河流距离等九个因子作为有效调节因子。
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