基于蒙特卡罗与模糊ANP集成的洪水敏感性评估优化：以阿尔及利亚贝贾亚市为例

针对城市洪水风险加剧的紧迫挑战，研究人员探索了传统解析网络过程(ANP)及其集成方法——模糊逻辑ANP(F-ANP)和蒙特卡罗模拟ANP(MC-ANP)，通过地理信息系统(GIS)构建八个洪水条件因子图层，采用加权线性组合生成敏感性地图，并以接收者操作特征(ROC)模型验证精度。结果表明，MC-ANP以91.2% AUC表现最优，显著提升不确定性处理能力，为可靠洪水风险管理和城市规划提供科学支撑。

　　

在快速城市化浪潮中，山洪如同潜伏的猛兽，威胁着都市及周边区域的安全。研究人员利用地理信息系统(GIS)精心准备了八个关键洪水条件因子图层，并对比了传统解析网络过程(ANP)、模糊逻辑ANP(F-ANP)以及蒙特卡罗模拟ANP(MC-ANP)的预测性能。通过专家赋权的加权线性组合，他们生成了洪水敏感性地图，并借助接收者操作特征(ROC)模型进行精度检验。令人振奋的是，MC-ANP方法以高达91.2%的曲线下面积(AUC)拔得头筹，远超F-ANP(88.1%)和ANP(87.8%)，这些集成策略巧妙地缓解了专家判断的不确定性，为精准洪水评估注入新活力。