基于模糊贝叶斯网络（FBN）的跨流域调水工程多源风险耦合评估模型研究

本文创新性地提出融合模糊理论（Fuzzy Theory）与贝叶斯网络（BN）的风险评估模型，通过模糊综合评价隶属函数量化风险等级，结合套期保值理论（Hedging Theory）计算似然函数，构建以风险等级为核心节点、致灾因子为中间节点、风险事故为终端节点的三层BN架构，并采用质心法去模糊化。该模型在南水北调工程典型风险场景中验证显示，对多源异构风险（如突发污染、洪水漫溢等）具有高一致性识别能力，χ2检验证实各风险因子影响显著性，为调水工程动态预警提供可靠决策支持。

　　

亮点

本研究提出的模糊贝叶斯网络（FBN）模型巧妙结合了模糊集合的"软边界"特性与贝叶斯网络的"因果推理"能力，像给风险装上了"智能显微镜"——既能捕捉传统方法难以量化的模糊风险信号（如专家描述的"较高概率"），又能通过概率图模型揭示风险因子的"多米诺骨牌效应"。

结论

1. 1.

   基于概率图模型的FBN框架，通过节点变量间的条件依赖关系，清晰刻画了调水工程中水质-结构-供水风险的"蝴蝶效应"链。引入套期保值理论和线性隶属函数后，模型对复杂系统中的"灰色不确定性"表现出优秀鲁棒性。

讨论

当前调水工程风险识别方法多采用"单线程"分析（如单独评估水质或结构风险），犹如"盲人摸象"难以全面感知风险交互作用。而本模型通过FBN的"多维雷达图"式分析，首次实现了对复合型风险（如洪水诱发管道腐蚀）的"全息投影"。

项目概况

为验证模型性能，研究团队设计了三级"压力测试"场景：

场景Ⅰ：单因素验证（如pH异常）

场景Ⅱ：极端事件冲击（如百年一遇暴雨）

场景Ⅲ：复合风险耦合（污染+地质沉降）

结果显示，模型在场景Ⅲ中的风险识别准确率较传统方法提升38.7%，χ²检验P值均<0.01。

研究区域

以南水北调中线工程为"天然实验室"，该工程像一条贯穿华北的"水脉"，途经暴雨区（如河南段）、地质断裂带（河北段）等高风险"雷区"，为模型验证提供了丰富的风险样本库。