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为解决洪水风险评估与管理中韧性概念未被充分考虑的问题，研究人员以伊朗 Kashkan 流域为对象，结合压力 - 状态 - 响应（PSR）模型与可拓突变级数（ECP）开展研究，发现南部 Pol-Dokhtar 市风险最高、韧性最低，二者呈互补关系，为洪水政策提供了框架。
洪水如猛兽，常常给人类社会带来毁灭性打击。随着全球气候变化加剧，极端天气事件频发，洪水的威胁愈发严重。然而，在传统的洪水风险评估与管理中，系统的 “韧性” 概念却一直未得到充分重视。韧性，即系统在遭受洪水冲击时的承受、吸收和适应能力，对于降低灾害损失、提升灾后恢复效率至关重要。当前，如何将韧性纳入洪水风险评估体系，科学揭示二者的内在关联，成为学术界和防灾减灾领域亟待解决的关键问题。
为填补这一知识空白，来自相关研究机构的研究人员聚焦伊朗 Lorestan 省的 Kashkan 流域（面积约 9510 km2，是伊朗重要的水资源管理区域，历史上洪水频发，如 2019 年 3 月曾发生超千年一遇的洪水，峰值流量超 4000 m3/s），开展了一项具有创新性的研究。该研究成果发表在《Environmental and Sustainability Indicators》，为洪水风险管理提供了新的视角和方法。
研究人员采用压力 - 状态 - 响应（PSR）模型与可拓突变级数（ECP）相结合的方法。首先，基于水文环境（如海拔、坡度、降水、植被覆盖等）和社会经济（如人口密度、 literacy rate、医疗设施数量等）数据，构建评估指标体系。运用熵值法确定指标权重后，通过尖点、燕尾、蝴蝶三种突变模型，量化洪水风险与韧性的动态关系。
3.1 指标重要性排序
通过熵值法分析发现，在韧性评估中，压力层的坡度、 livestock density（LD），状态层的 flow accumulation（FA），响应层的 road density（RD）是关键指标；风险评估中，hazard 层的 FA、precipitation（P），vulnerability 层的 population density（PD）权重较高。这表明地形、水文过程和社会经济特征对风险与韧性的影响显著。
3.2 洪水韧性空间分布
研究区域内，75.11% 的面积表现为中等韧性，仅 0.22% 为高韧性区域。城市化地区（如 Khorramabad 和 Pol-Dokhtar）因地势平坦、靠近河流、不透水表面比例高，韧性普遍较低。这揭示了城市化进程对系统抗灾能力的负面影响。
3.3 洪水风险空间分布
80.81% 的区域洪水风险最低，高风险和最高风险区仅占 6.61%，主要集中在城市化区域。这与人口密集、基础设施脆弱等因素密切相关，凸显了城市防洪的紧迫性。
3.4 敏感区域识别
Pol-Dokhtar 县位于流域出口，兼具低韧性和高风险特征，是洪水敏感 hotspot。历史数据显示，该县在 2019 年洪水灾害中损失惨重，直接经济损失约 1.18 亿美元，印证了模型评估结果的可靠性。
研究表明，洪水风险与韧性呈互补关系，即韧性越高，风险越低。PSR-ECP 框架通过整合环境压力、系统状态和人类响应，为数据稀缺地区的洪水评估提供了有效工具。该研究强调，在洪水管理策略中需纳入以韧性为核心的灾前规划和灾后恢复措施，例如优化土地利用、提升基础设施抗洪能力、加强社区应急响应机制等。
尽管研究存在数据不确定性和敏感性分析不足的局限，但其提出的整合模型为全球类似流域的洪水风险管理提供了可借鉴的方法论，有助于推动从 “单一风险防控” 向 “风险 - 韧性协同管理” 的范式转变，对保障城市安全、促进可持续发展具有重要意义。
