基于k-means聚类点信息再分配的干旱危险性评价

针对当前常规干旱风险评价中评价指标权重分配方法差异性大、人为划分的风险等级主观性较强的问题，在改进常规客观赋权法的基础上，提出了一种基于k-means聚类点信息再分配的干旱危险性评价方法，并将其与基于综合客观赋权的常规评价方法一起运用于安徽省的干旱危险性评价，进行比较分析。结果表明：改进后的综合客观赋权能够进一步平衡熵权法与独立性权重法的计算结果，从而使指标权重更加合理；基于k-means聚类点信息再分配的干旱危险性评价方法相较于综合客观赋权法具有更合理的区分度，也更贴近实际；同时改善了传统聚类算法只能定性分析风险的缺陷。新方法进一步拓宽了干旱危险性的评价思路。