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科学家，CWPRS抽象的洪水危害映射对于确定容易洪水的区域和制定有效的缓解策略至关重要。这项研究利用了加权覆盖分析，该分析是从多标准决策支持系统（MCDA）得出的主观模型之一，以评估印度Auranga Patershed的洪水危害。选择了六个关键的洪水诱导因素，包括地形数据，例如高程，坡度，河流距离和流量长度，这些数据来自数字高程模型的遥感数据和分类土地使用/土地覆盖数据，以及降水的水电学数据。每个数据集被标准化为一个共同的量表，以促进比较和集成。重量被分配到高程，坡度，河流距离，流量长度，土地利用/土地覆盖和降水，并根据其在造成洪水风险的重要性上的意义。然后使用ArcGI等GIS工具将这些加权层组合在一起，从而产生了一个复合地图，该图形描绘了具有不同洪水危险区域的区域。最终的洪水危害地图确定约914平方米公里（60.0％）处于较高至非常高的洪水风险，尤其是在河流附近的地区，而约97平方米公里（6.4％）表现出非常低的洪水危害。被证明在洪水危害区域映射中有效的GIS加权覆盖分析方法，尤其是在合并更多参数时。这种方法在环境计划和风险评估中得到了广泛认可，尤其是在洪水等自然灾害的地区。关键字：洪水危害，地理信息系统，加权覆盖分析，数字高程模型，欧几里得距离1。引言洪水是最具破坏性的自然灾害之一，造成了对财产和通信基础设施的广泛且经常不可逆转的损害。这种破坏会导致人类和动物生命以及农产品和农田的丧失。现代技术和信息系统提高了我们监测和管理这些灾难的能力，但洪水的影响仍然很严重。尽管具有破坏性的性质，但洪水仍会产生一些有益的影响，例如将肥沃的土壤运输到农田并将鱼分配到较小的水体上。但是，总体后果通常更有害。洪水经常被污染，导致各种疾病的传播，包括霍乱，伤寒，钩端螺旋体病，肝炎A，疟疾和
一项基于GIS- ...
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