加州野火灾害驱动因素的机器学习可解释性研究及其风险模型整合

针对加州野火灾害预测中数据质量差、模型可解释性低、概率化输出不足等问题，研究人员开发了融合DNN、SHAP等技术的可解释机器学习框架，通过整合CAL FIRE和NOAA ASOS多源数据，构建了支持概率化输出的野火损伤预测工具，为风险决策提供数据驱动依据。

　　

近年来，加州野火已成为美国最严峻的自然灾害之一。随着气候变化和人类活动加剧，野火频率和强度呈现爆发式增长——该州历史上规模最大的20场野火中，70%发生在最近十年。2025年1月爆发的Eaton Fire和Palisades Fire更是直接跃居加州破坏力第二、第三的野火事件。这种灾害态势对基础设施和社区安全构成巨大威胁，但现有野火损伤预测模型普遍存在三大缺陷：依赖低质量异构数据、模型"黑箱"特性导致可解释性差、以及缺乏概率化输出能力。

为突破这些技术瓶颈，研究人员开发了一套创新的可解释机器学习框架。该研究以加州林业消防局(CAL FIRE)2013-2025年13万条地理编码损伤记录为核心数据集，整合NOAA气象观测系统(ASOS)的风速、湿度等关键灾害因子，构建了涵盖灾害危险性、暴露度和脆弱性三个维度的21项特征体系。研究团队系统比较了深度神经网络(DNN)、符号神经网络(SNN)、随机森林(RF)等8种机器学习算法，通过5折交叉验证和2025年南加州野火案例测试，最终确定DNN为最优预测模型，其概率化输出可精准区分"无损伤-轻微"与"中度-严重"两类损伤状态。

关键技术方法包括：1) 多源数据融合(CAL FIRE损伤记录+NOAA气象数据)；2) 机器学习模型比较与优化(DNN/SNN/RF/XGBoost等8种算法)；3) 迁移学习增强模型泛化能力；4) SHAP可解释性分析提供全局与局部特征重要性解读。

【数据】章节显示，研究构建的标准化数据集包含130,241条地理编码记录，损伤状态细分为五级：无损伤、受影响(结构价值损失1-10%)、轻微(10-25%)、严重(25-50%)和完全损毁。

【机器学习与统计模型】部分详细阐述了DNN等算法的超参数优化策略，包括网格搜索、随机搜索等技术，确保模型性能最优。

【野火损伤预测工具开发】通过预训练-微调两阶段策略，DNN在测试集上展现出0.92的准确率，其概率化输出特性使其能无缝接入现有风险模型体系。

【模型解释】章节利用SHAP方法揭示，建筑年龄、屋顶材料、周边植被密度等暴露度特征与风速、相对湿度等气象因子的交互作用是驱动损伤的关键机制。

这项发表于《International Journal of Disaster Risk Reduction》的研究，首次实现了可解释机器学习与野火风险模型的有机整合。其创新价值体现在三方面：技术层面开发了支持概率化输出的DNN预测工具；方法论层面通过SHAP破解了模型"黑箱"难题；应用层面为保险定价、社区规划等决策提供了量化依据。研究提供的GitHub开源代码更推动了成果的实践转化，对提升加州乃至全球野火风险管理水平具有重要示范意义。