从预测到区域化：利用机器学习和GeoDetector提升山洪易发区制图精度

快速洪水易发性区域化框架整合了监督学习（随机森林和猫Boost）、无监督聚类（SOM与Ward法结合）及空间解释性反馈（GeoDetector优化），通过多模型预测融合与分层区域化，生成兼具空间连贯性和灾害解释力的管理分区。研究发现，猫Boost模型在网格采样数据上AUC达0.997，两阶段聚类优化后区域化地图对历史洪水分布解释力达73%，并形成两级行政分区方案，支持差异化防灾策略制定。

　　

中国西北地区山洪灾害的易发性评估与空间区划方法研究摘要：

针对传统洪水易发性区划方法存在的空间连贯性差、决策支持不足等问题，本研究提出一种融合机器学习、无监督聚类与空间解释反馈的创新性区划框架。通过整合随机森林（RF）与卡方梯度提升树（CatBoost）的预测优势，结合自组织映射（SOM）与Ward聚类算法的多阶段信息融合，最终生成具有明确管理指向性的空间区划方案。在秦岭山区应用该框架，成功构建了两级六区十三亚区的区划体系，其空间解释力达到73%，为区域防灾规划提供了科学依据。1. 研究背景与问题提出

全球山洪灾害每年造成超60万人死亡和经济损失超千亿美元（EM-DAT数据，2023）。传统区划方法依赖人工分界，存在以下缺陷：1）主观分界导致空间区划碎片化，难以形成连续管理单元；2）缺乏对暴露要素的空间耦合分析，导致风险识别与治理需求脱节；3）机器学习预测结果与空间区划转换存在技术断层。基于此，本研究构建了"预测-聚类-验证"三位一体的创新框架。2. 关键技术方法

2.1 数据体系构建

- 历史灾害数据：采用中国水文水利电力勘测设计研究院建立的陕西地区洪水灾害数据库（FFIEDSP），收录1949-2015年645次洪水事件空间坐标及损失数据，通过Pettitt检验发现1978年为灾害频率转折点，选取1978年后557次事件作为训练样本。

- 环境因子库：整合12类27项驱动因子，包括：

* 气象触发因素（52项降水指标）

* 地形环境（6项地形参数）

* 土地利用（5项植被覆盖指标）

* 暴露要素（人口密度、GDP密度）

- 空间单元：采用1km×1km网格划分（覆盖82397km2区域），建立5099个流域单元基础数据库。2.2 预测模型优化

- 采用双模型集成策略：

* 随机森林（RF）模型：设置400棵决策树，通过自助采样（Bootstrap）和特征随机性降低过拟合风险

* 卡方梯度提升树（CatBoost）：采用有序提升策略，设置1500次迭代，自动处理分类变量

- 引入加权证据（WoE）编码：

- 将土壤类型、岩石类型、植被类型等类别变量转化为连续变量

- 建立变量间多重共线性诊断体系（VIF<10）

- 通过SHAP值解释特征贡献度，揭示地形高程（-1.69 SHAP）、坡度（-1.21 SHAP）等关键驱动因子2.3 空间区划机制

- 双阶段聚类算法：

1) SOM预处理：将27维特征空间映射至18×20的拓扑网格，通过竞争学习实现非线性降维

2) Ward聚类优化：对SOM输出层进行层次聚类，结合DBI指数（目标值1.15）确定最优7类初始区划

- 反馈优化机制：

* GeoDetector空间解释度评估：采用q统计量（目标值0.73）量化区划方案与历史灾害的空间对应关系

* 迭代合并策略：基于面积阈值（200km2）和空间连通性，通过7次合并优化形成最终区划方案3. 研究区域特征

秦岭山区呈现显著的空间异质性：

- 地形梯度：北坡陡峭（平均坡度25°），南坡平缓（平均坡度8°）

- 气候分界：秦岭成为暖温带与亚热带气候过渡带，年均降水北坡500mm，南坡1200mm

- 社会经济：沿河平原区人口密度达450人/km2，山区不足50人/km2

- 灾害特征：突发性强（平均预警时间<1小时）、空间集中（73%灾害集中于D区）但损失差异显著（单次最大损失1.2亿元）4. 创新性成果

4.1 方法论突破

- 首创"机器学习+无监督聚类+空间验证"三级联动机制

- 开发暴露要素耦合的复合聚类算法，整合RF/CatBoost预测结果与人口、经济密度数据

- 构建基于GeoDetector的动态优化模型，实现区划方案的空间解释力迭代提升4.2 实践应用价值

- 确立6大风险区划（A-F区），其中D区风险指数达0.82（最高值）

- 揭示A1亚区（人口密度820人/km2）与D2亚区（历史灾害密度42次/km2）的典型风险特征

- 建立风险等级与治理强度的对应关系：

* 高风险区（A1、D2）：需部署预警系统+工程防护

* 中风险区（A3、B2）：加强排水系统+生态修复

* 低风险区（C、F）：侧重监测与规划5. 方法论启示

5.1 模型选择策略

- RF模型在数据量不足时表现更稳健（AUC 0.982）

- CatBoost在特征交互复杂场景下更具优势（AUC 0.997）

- 建议采用双模型集成策略，通过特征重要性排序（OAVI阈值0.016）动态调整权重5.2 聚类优化机制

- SOM参数优化：输出层神经元数取√N（N=样本量）

- 空间约束处理：通过SOM的拓扑特性间接实现空间连通性控制

- 边界优化算法：结合Buffer区合并（200km2阈值）与Ward聚类，形成自然连续的区划边界6. 局限与展望

6.1 现存局限性

- 数据时效性：部分因子数据更新至2015年，难以反映近十年气候变化影响

- 模型泛化性：在季风区以外的山地可能存在适用性差异

- 验证体系：空间验证主要依赖历史灾害数据，缺乏实时监测反馈6.2 演进方向

- 开发动态权重调整机制：结合LSTM预测降水模式变化

- 构建多尺度验证体系：整合遥感监测与地面调查数据

- 完善决策支持系统：建立区划方案-治理措施的知识图谱结论：

本研究构建的区划框架实现了三大突破：1）通过机器学习模型集成（RF+CatBoost）提升预测精度至AUC>0.99；2）采用SOM-Ward双阶段聚类解决空间碎片化问题；3）基于GeoDetector的迭代优化机制确保区划方案的科学性与实用性。在秦岭山区形成的6+13区划体系，成功实现了风险空间异质性的科学表达与管理单元的有效对接，为类似山地环境的风险区划提供了方法论参考。后续研究可结合数字孪生技术构建动态仿真系统，进一步提升区划方案的预警价值。