通过贝叶斯网络理解住房抗洪能力：一种数据驱动的框架

《Environmental Challenges》：Understanding Housing Flood Resilience through Bayesian Networks: A Data-Driven Framework

本研究在英国曼彻斯特、坎伯兰和约克三个地区，通过整合建筑、地形及洪水数据，构建数据驱动的贝叶斯网络模型，评估住房防洪韧性。运用主成分分析和皮尔逊相关分析筛选关键变量，分析快速性、冗余性、稳健性和资源性四个参数的动态交互关系，并基于情景分析和敏感性分析验证模型有效性，提出区域定制化韧性提升策略。

　　洪水对住房设施构成了重大威胁，尤其是在洪水频发地区。为了减轻持续的洪水损害，增强对导致此类损害的潜在因素和相关元素之间动态相互作用的理解至关重要。本研究引入了一种数据驱动的贝叶斯网络模型，以提高住房防洪韧性，特别关注洪水相关组件之间的互动。韧性主要聚焦于四个关键参数：快速性、冗余性、稳健性和资源性，这些参数被用于评估它们对整体住房防洪韧性的影响。为了识别每个风险水平下最具影响力的变量，研究从英国的三个地区——曼彻斯特、坎布里亚和约克——收集了与洪水韧性相关的数据变量，这些地区被划分为18个区域，按高、中、低洪水风险水平分类。通过主成分分析（PCA）识别出每个风险水平下的主要变量，随后利用皮尔逊相关性分析确定这些变量之间的显著关系和依赖性。最终，总共开发了九个独立的贝叶斯网络模型，分别对应每个风险水平。这些模型量化了韧性水平，为实时洪水韧性评估提供了一种灵活且稳健的工具。研究结果揭示了不同风险水平下韧性模式的差异，强调了地理和风险特定策略在提高住房防洪韧性中的重要性。本研究提出了一种可转移的方法论和可调整的模型，为全球范围内改善洪水韧性提供了重要贡献，并设定了数据整合在韧性评估中的新标准。

在住宅区，洪水的重复发生不仅损害了房产价值，还影响了社区的稳定性。这些影响凸显了理解并增强住房韧性在灾害风险管理中的重要性。在建筑环境中，住房是保护生命和维持社区功能的关键因素，但在洪水期间，它仍然是最容易受到冲击的领域之一。低设计标准、排水不足和老化基础设施进一步加剧了这种脆弱性。因此，增强住房韧性对于提高社区对未来洪水事件的适应能力至关重要。

洪水的形成是水文气象、水文和地貌过程之间复杂互动的结果。在洪水事件中，洪水水、建筑结构和地形之间形成了复杂的相互作用，这些相互作用决定了洪水造成的损害程度和模式。理解这种复杂的整合对于增强物理结构的防洪韧性至关重要。关于这些组件的数据在捕捉这些动态关系方面发挥着关键作用，使研究人员能够更深入地理解它们之间的联系。识别和分析这些动态关系是制定减少损害和促进快速恢复策略的基础，为应对日益增长的洪水风险建立了更加韧性的社区。

然而，现有的数据驱动方法在这些集成关系上关注有限。以往的研究主要依赖于水文或统计模型，以孤立的方式评估洪水暴露或脆弱性。这些模型往往忽略了地形如何改变洪水行为，或建筑特征如何影响物理损害和恢复，因此无法全面代表韧性。Cutter等人（2008）引入了“灾害韧性”（DROP）模型，从社会、经济和基础设施维度对韧性进行了概念化。后来的研究（如Asadzadeh等，2015；Lam等，2018）整合了空间和实证数据，而最近的研究（如Lee等，2020；Paranunzio等，2022）则探索了多源数据集以量化韧性。然而，很少有研究专门针对住房层面的洪水韧性，其中地形、洪水和建筑属性等相互依赖的变量共同决定了韧性结果。

近年来，洪水预测和风险图谱的研究使用了机器学习和水文模型，但这些方法很少关注与韧性相关数据的不确定性或其动态依赖性。传统模型在捕捉洪水、住房设施和地形之间复杂且不断变化的互动关系上存在局限，忽视了整合多样数据变量以全面提高韧性的潜力。这导致决策者在将数据输出与实际韧性干预措施联系起来时获得的可操作见解有限。数据驱动方法为增强住房防洪韧性提供了有前景的途径，因为住房设施在其生命周期中会生成大量数据，从初始设计到运营和维护阶段。利用这些数据可以提高韧性，通过预测性、基于证据的分析来支持决策。尽管有这种潜力，但目前的研究在系统地应用数据驱动方法来量化住房防洪韧性方面仍显不足，特别是结合建筑、洪水和地形数据集的研究。

因此，本研究旨在通过开发一种数据驱动的贝叶斯网络框架，整合住房、洪水和地形数据，评估并提高住房防洪韧性，以填补这一空白。研究采用多案例方法，涵盖代表不同洪水风险水平的三个英国地区。研究的主要目标包括：（1）调查与洪水相关组件相关的各种韧性数据类型；（2）建立与住房防洪韧性相关的数据变量之间的关系；以及（3）开发一种整合住房、地形和洪水特定数据的数据驱动模型，以评估和提高住房防洪韧性。

本研究的三个主要贡献在于：首先，它引入了一种贝叶斯建模框架，通过建筑、洪水和地形数据的概率整合来量化韧性；其次，它展示了一种统计程序，用于识别和验证对韧性有显著影响的变量及其关系；第三，它提供了一种基于证据的理解，说明快速性、稳健性、冗余性和资源性这四个韧性参数在不同洪水风险水平下的变化。这些贡献在理论和实践层面都推进了住房防洪韧性研究，为决策者、规划者和研究人员提供了坚实的数据支持，以增强住房防洪韧性。

在洪水发生时，洪水水、建筑环境和周围地形之间会发生复杂的相互作用，这些相互作用决定了洪水造成的损害程度和模式。较高的地形高度通常会减少淹没程度，而低洼地区则更容易受到洪水影响，可能导致严重的结构损坏。这表明，住房设施的韧性不能孤立于其空间和环境背景来理解。地形、水文流动和建筑特征之间的关系决定了暴露程度、损害程度和恢复能力。与每个组件相关的数据，如地形高度和坡度、洪水水深和流速，以及住房特征如建筑类型和状况，能够提供对这些动态关系的定量理解。

在此基础上，图1展示了本研究开发的数据驱动概念框架。该框架说明了洪水、地形和建筑数据集如何整合以评估住房防洪韧性。该框架还展示了这些组件之间的动态依赖关系，其中地形特征影响洪水水的流动，洪水行为影响建筑暴露，而建筑属性决定了结构性能和恢复能力。这些相互连接关系通过四个关键韧性参数进行量化，以评估整体韧性结果。

与每个组件相关的韧性相关数据变量首先被识别和组织为住房特定、地形特定和洪水特定的组别，基于文献和专家的验证。住房数据进一步分为建设和运营数据。总共识别并选择了20个数据变量。建筑特定数据代表建筑的物理特征，这些特征提供了对建筑结构强度和洪水影响抵抗能力的理解。这些变量为理解单个房产的韧性提供了重要见解，并支持设计改进的实施。洪水特定数据捕捉洪水本身的特征，如洪水深度、频率和持续时间，这些特征直接决定了所经历的影响程度。地形特定指标描述了物理和地理环境，包括坡度、高度和排水模式，这些指标决定了洪水水如何在建筑周围流动和暴露。

快速性指的是基础设施和社区恢复到灾前状态的速度，强调了快速恢复过程的重要性。冗余性涉及替代或备份系统，确保在洪水期间服务的连续性。稳健性描述了结构抵抗洪水力量的能力，体现了建筑结构的固有抵抗力。资源性指的是在应对洪水时有效调动人力、财力和物资资源的能力，强调了适应性和创新性在洪水事件中的重要性。这四个参数被广泛认为是韧性概念框架中的基础组成部分，尤其是在建筑环境和关键基础设施系统中。

通过识别这些参数，研究能够建立一个结构化的评估体系，以理解它们如何影响整体住房防洪韧性。分类数据变量为这三组允许对建筑环境、本地地形和洪水行为之间的互动进行结构化评估。这些变量被直接与四个关键韧性参数相关联，如表3所示。

在本研究中，为了识别与洪水、地形和建筑相关的关键数据变量，首先进行了主成分分析（PCA）。根据数据集的总方差，PCA生成了新的维度，称为主成分，每个主成分捕获了数据集方差的一部分。每个主成分是数据变量的组合，这些变量对主成分的方差贡献最大。研究在三个选定地区（曼彻斯特、坎布里亚和约克）中，针对高、中、低洪水风险水平分别进行了PCA分析。根据累积方差达到80%的阈值，选择了对应的主成分。这一方法确保了变量对数据集总方差的贡献达到80%，从而能够捕捉到最具影响力的变量。

PCA的阈值设定是为了确认数据集方差的大部分已被捕获，同时平衡简化与信息保留，使研究人员能够识别对总方差贡献最大的数据变量。在本研究中，PCA被用作选择工具，而不是完整的探索性因子分析。分析过程在每个洪水风险水平下分别进行，以识别在每个地理背景中对洪水韧性影响最大的关键变量。通过这种方式，PCA能够有效地筛选出最具影响力的变量，为后续的皮尔逊相关性分析和模型开发提供基础。

在PCA分析之后，进行了皮尔逊相关性分析，以探讨这些关键变量之间的相互关系。皮尔逊相关系数在-1到+1之间变化，其中+1表示完美的正线性关系，-1表示完美的负线性关系，0表示无线性关系。这一工具对于识别一个变量的变化如何与另一个变量的变化相关联至关重要，这有助于理解数据集中的依赖关系。通过聚焦于PCA识别出的关键变量，皮尔逊相关性分析提供了对影响洪水韧性最显著的相互关系的有针对性探索。只有相关系数大于0.7的变量才被认为是强相关性，这一阈值在洪水韧性研究中被广泛使用。

贝叶斯网络被选为开发数据驱动模型的方法。贝叶斯网络是使用贝叶斯定理表示变量之间概率关系的图形模型。这些网络以有向无环图（DAGs）的形式构建，其中节点代表变量或因素，箭头表示变量之间的依赖关系。在本研究中，贝叶斯网络被用于构建数据驱动模型，以评估和提高住房防洪韧性。通过整合关键数据变量及其依赖关系，每个模型提供了一个概率框架，以捕捉影响洪水韧性的因素之间的复杂互动。这些模型通过量化这些数据关系生成了韧性水平。总共构建了九个贝叶斯模型，分别对应三个地区中高、中、低洪水风险水平。这一方法旨在捕捉每个风险背景的独特特征，从而提供更准确和特定的住房防洪韧性预测。

研究进一步通过情景分析和敏感性分析对模型进行了验证。情景分析测试包括四个情景：最佳情景、最差情景、现实情景和混合情景。这些情景代表了不同组合的韧性参数，用于分析其对“洪水韧性”结果的影响。在最佳情景中，所有参数都被设置为最高韧性水平，预计整体韧性水平会提升。而在最差情景中，所有参数都被设置为最低韧性水平，整体韧性水平预计会下降。现实情景则设定所有参数为中等韧性水平，预期整体韧性水平会达到中等或平衡状态。混合情景则设定所有参数为不同韧性水平，预期整体韧性水平会呈现混合状态。这些情景被分别应用于每个地区内每个风险水平下的模型，以评估模型在不同条件下的表现。

敏感性分析进一步评估了贝叶斯网络模型在有利的韧性参数变化下的响应性和稳定性。对于每个模型，记录了实现高整体韧性的基准概率，并通过将四个参数节点（快速性、冗余性、稳健性和资源性）设置为最高状态，重新计算了后验概率。响应性变化以ΔHigh = PHigh（最佳情景） - PHigh（基准）表示，量化了模型对参数状态改善的敏感性。较大的ΔHigh值表明模型对参数状态改善的响应性更强，而较小的ΔHigh值则表明模型在系统内部存在一定的限制或结构约束。通过检查每个参数节点的基准分布，可以识别出对韧性提升最有限制的参数。这种方法为所有九个贝叶斯模型提供了一致且可比较的测试，以评估模型在最优韧性条件下的行为。

研究结果揭示了不同风险水平下韧性参数的显著差异。例如，在曼彻斯特的高风险区域，快速性、冗余性和稳健性均较低，这表明这些地区的住房设施在洪水发生后面临较大的恢复挑战。相比之下，坎布里亚的低风险区域显示出较高的冗余性和稳健性，这可能归因于分散的住房模式、较低的建筑密度以及自然排水和开放空间的更多可用性。约克的低风险区域则表现出最高的快速性和资源性，这可能与现代住房发展、有效的防洪措施和积极的本地管理有关。在所有地区中，资源性和冗余性被识别为影响韧性的最重要因素，而稳健性则主要作为结构限制，特别是在较老的住房区域。

这些发现强调了洪水韧性不仅仅是单一因素的函数，而是建筑、地形和洪水数据变量之间复杂互动的结果。研究结果还表明，不同风险水平下的数据变量组合具有不同的影响。例如，在曼彻斯特的高风险区域，建筑特征如建筑面积、高度和建筑年龄显示出较高的负荷值，这表明它们在物理韧性方面有显著贡献。地形因素如地表高度影响了不同区域对洪水水的暴露程度，而洪水特定变量如洪水深度和靠近水域的距离则直接反映了洪水强度对韧性结果的影响。PCA结果确认了韧性受到这些相互关联因素的共同影响，同时表明不同风险水平下数据变量的组合具有独特性。

此外，皮尔逊相关性分析揭示了不同地区间变量之间的强相关性。例如，在曼彻斯特，建筑重建成本、建筑面积和建筑重建成本与保险覆盖之间存在显著的正相关，这表明建筑重建成本的增加通常伴随着更高的保险覆盖率，强调了全面保险的重要性。在坎布里亚，建筑重建成本和建筑重建专业费用之间存在强正相关，这表明高重建成本的建筑往往需要更高的专业费用进行重建，突出了保险和财务准备的重要性。而在约克，没有在所有风险水平下发现共同的相关性，这表明该地区变量之间的关系更加多样化。

研究还通过情景分析测试了模型的准确性。例如，在最佳情景下，曼彻斯特高风险区域的“高韧性”类别从14%增加到20%，而“低韧性”类别从59%减少到45%。这表明模型在最有利条件下能够准确预测韧性提升。类似地，坎布里亚高风险区域的“高韧性”类别从16%增加到22%，而“低韧性”类别从57%减少到43%。这些结果进一步验证了模型在不同情景下的敏感性和准确性。在约克的高风险区域，模型预测“高韧性”类别从38%增加到45%，而“低韧性”类别从44%减少到35%。这表明模型能够有效捕捉在最优条件下韧性提升的模式。

敏感性分析的结果进一步显示，贝叶斯模型在韧性参数改善方面表现出方向性稳定性和响应性。例如，在曼彻斯特的低风险区域，模型在资源性改善的情况下显示出最大的韧性提升，表明资源性在这些区域中是最关键的韧性驱动因素。相比之下，在曼彻斯特的高风险区域，冗余性和稳健性被识别为主要瓶颈，因为这些区域的基线韧性较低，限制了改善的幅度。在坎布里亚的低风险区域，模型在资源性和冗余性改善的情况下显示出较高的韧性提升，表明这些参数在这些区域中具有较大的潜力。而在约克的高风险区域，稳健性被识别为主要瓶颈，尽管该区域的快速性和冗余性相对较高，但稳健性的不足仍然限制了整体韧性水平的提升。

研究结果强调了贝叶斯模型在不同风险水平和区域中的适用性。模型不仅能够准确预测在最优条件下韧性提升的模式，还能为不同地区的韧性评估提供可操作的见解。例如，在曼彻斯特的高风险区域，模型建议优先考虑结构加固、排水系统升级和老旧住房维护，以提高韧性。在坎布里亚的低风险区域，模型建议加强冗余系统和改善农村社区的通行能力。而在约克的低风险区域，模型建议通过长期监测和规划维持现有的韧性措施。这些策略的提出为不同地区的防洪韧性提升提供了具体的指导。

本研究还为未来的研究提供了方向。首先，模型的开发主要基于英国的特定情境，因此其结果可能不完全适用于其他地区。未来的研究可以探索如何将这些模型应用到其他国家或地区，这需要对变量进行本地化处理，并重新估计先验概率和条件概率表（CPTs）。其次，研究仅考虑了数值数据，而忽略了分类数据的潜在影响。未来的研究可以进一步探讨分类数据在韧性分析中的作用，以提高模型的全面性和准确性。此外，研究提出了开发更细化的区域特定模型的可能性，以更好地理解每个风险类别中个别区域的韧性水平。最后，研究强调了贝叶斯模型在洪水韧性分析中的灵活性和可扩展性，可以随着新数据的可用性进行更新，以反映最新的洪水风险状况。

总体而言，本研究通过贝叶斯网络模型提供了一种新的方法，用于量化住房防洪韧性，并揭示了不同因素如何共同影响韧性结果。这种方法不仅能够帮助决策者制定有效的防洪策略，还能够支持城市规划者和建筑工程师在不同风险水平下优化设计和管理措施。通过结合多种数据源和分析方法，本研究为洪水韧性研究提供了坚实的理论基础和实用工具，为全球范围内的防洪韧性提升提供了新的视角和方法。