利用监督学习和非监督学习方法识别沿海洪水中的社会脆弱性特征：以尼日利亚拉各斯莱基半岛为例

《International Journal of Disaster Risk Reduction》：Identifying social vulnerability profiles for coastal flood using supervised and unsupervised machine learning: A case study of Lekki Peninsula, Lagos, Nigeria

沿海洪水的社会脆弱性评估与集群分析

　　在当今社会，自然灾害对社会的冲击越来越受到关注，特别是在边缘化社区中，沿海洪水的影响尤为显著。这种影响不仅限于物理损害，还涉及到社会脆弱性问题，即某些群体在灾害发生时更容易受到伤害。因此，识别这些脆弱性特征对于有效降低洪水风险至关重要。然而，尽管其重要性不言而喻，目前在地方尺度上识别适合的社会脆弱性指标的技术仍较为有限。本研究通过采用基于证据的指标方法，对尼日利亚莱基半岛受洪水影响的1334户家庭进行了分析，旨在识别影响社会脆弱性的关键因素，并建立脆弱性集群及其相关指标图谱。研究结合了期望最大化算法（EM）与支持向量回归（SVR），并运用排列特征重要性（PI）技术，对数据进行了深入挖掘和分析。

### 社会脆弱性的重要性

社会脆弱性指的是社会系统在面对自然灾害时，其潜在受到损害的能力。这种脆弱性不仅仅是地理或物理因素的简单叠加，而是由一系列社会、经济、环境和政治因素共同作用的结果。例如，低收入家庭、儿童、老年人以及患有长期疾病的人群往往更容易受到洪水的影响。这些群体在应对灾害时面临更多的挑战，包括缺乏足够的资源、信息不对称以及应对灾害的能力不足。因此，识别这些脆弱性特征不仅有助于理解灾害对社会的影响机制，还能为制定有效的风险缓解策略提供依据。

### 方法论的创新性

本研究提出了一种新的方法论，将机器学习技术应用于社会脆弱性评估。传统的方法往往基于专家判断或简单的统计分析，难以捕捉到复杂的非线性关系。而机器学习，特别是支持向量回归（SVR）和期望最大化算法（EM）的结合，为社会脆弱性研究提供了新的视角。SVR作为一种监督学习算法，能够处理非线性数据，并通过优化模型参数提高预测的准确性。EM算法则用于非空间的聚类分析，能够识别出具有相似脆弱性特征的群体，而这些群体可能并不在同一个行政区域。

### 数据的收集与处理

研究采用了问卷调查的方法，收集了1334户家庭的数据，覆盖了莱基半岛的七个社区。这些社区被选为高风险地区，基于气候中心的洪水风险地图和全球洪水意识系统（GloFAS）的灾害地图。数据收集过程中，研究者不仅关注家庭的基本信息，还考虑了家庭成员的年龄、性别、住房条件、保险覆盖、语言能力、社区支持网络等多维度的脆弱性指标。数据被标准化处理，以确保不同指标之间的可比性。此外，通过计算相关性矩阵，研究者还评估了指标之间的多重共线性，确保模型的稳定性。

### 模型的构建与验证

在模型构建过程中，研究者采用了支持向量回归（SVR）和期望最大化算法（EM）的结合方法。首先，通过EM算法将数据集划分为七个脆弱性集群，这些集群的划分基于非空间的特征，而非传统的行政边界。接着，使用SVR模型对每个集群进行预测，评估其脆弱性。SVR模型通过网格搜索（Grid Search）进行超参数优化，以提高预测的准确性。此外，研究者还采用排列特征重要性（PI）技术，评估每个指标在模型中的贡献度。这种方法通过随机打乱每个特征的值，并观察模型预测误差的变化，来确定指标的重要性。结果显示，财务稳定性、社会网络、缺乏保险、以及预存健康问题在所有集群中均被识别为最重要的脆弱性指标。

### 模型的性能评估

研究者使用了多种性能评估指标，包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、均方偏差（MSD）和决定系数（R2）。这些指标能够全面评估模型的预测精度和拟合效果。结果表明，EM-SVR模型在训练集和测试集上均表现出色，R2值在88.8%至95.7%之间，而MAE和MSD值则在0.051至0.077之间。这些结果说明模型在预测社会脆弱性方面具有较高的准确性和稳定性。

### 研究的发现与启示

研究发现，莱基半岛的大部分家庭（超过60%）具有中等水平的脆弱性，且不同集群的脆弱性图谱存在显著差异。这表明，虽然莱基半岛整体上属于高风险地区，但不同社区之间的脆弱性水平并不一致。例如，Ajiran/Osapa和Maroko/Okun Alfa等社区在所有方面均表现出显著的脆弱性差异。这些发现为决策者提供了重要的信息，使他们能够识别出最脆弱的家庭，并采取有针对性的措施，以减少洪水的影响。

### 社会脆弱性的动态性

社会脆弱性并非静态，而是一个动态的过程，会随着时间和环境的变化而演变。例如，家庭的经济状况、社会支持网络以及健康状况都会影响其脆弱性水平。因此，研究者强调，社会脆弱性评估应关注这些动态因素，并通过持续的数据收集和分析，更新脆弱性图谱。这种动态的评估方法能够更准确地反映社会系统的实际脆弱性，并为政策制定提供实时的数据支持。

### 社会脆弱性的多维性

社会脆弱性涉及多个维度，包括人口结构、经济状况、社会网络、健康条件、语言能力等。研究者通过分析这些维度，揭示了社会脆弱性的复杂性。例如，财务不稳定的家庭更容易受到洪水的影响，而拥有强大社会网络的家庭则能够更快地恢复。此外，缺乏保险的家庭在灾害发生后面临更大的经济压力，这进一步加剧了他们的脆弱性。这些发现表明，社会脆弱性评估应考虑多个因素，而不仅仅是单一的经济指标。

### 社会脆弱性的应用价值

本研究的应用价值在于，它为政策制定者提供了一种新的方法，以识别最脆弱的家庭，并制定相应的风险缓解策略。通过将机器学习应用于社会脆弱性评估，研究者能够更精确地量化脆弱性，并揭示不同群体之间的差异。这种数据驱动的方法不仅提高了评估的准确性，还增强了政策制定的针对性。例如，研究者建议，政策制定者应关注保险的普及，以减少洪水对家庭的经济冲击。此外，应加强社区社会网络的建设，以提高家庭在灾害发生时的应对能力。

### 未来研究的方向

尽管本研究在方法论和应用价值上取得了重要进展，但仍存在一些局限性。例如，研究采用了目的性抽样，可能导致某些社区的代表性不足。此外，样本量相对有限，可能影响模型的泛化能力。因此，未来的研究应扩大样本规模，并采用更系统的方法进行数据收集。此外，研究中使用的5点评分系统可能受到主观因素的影响，因此，未来的研究可以考虑采用更客观的评分标准，如量化指标或统计方法。最后，研究主要基于家庭层面的数据，未来可以结合社区层面的基础设施数据，以更全面地评估社会脆弱性。

### 结论

本研究通过结合机器学习方法，为社会脆弱性评估提供了一种新的视角。这种方法不仅能够识别出影响社会脆弱性的关键因素，还能够揭示不同群体之间的差异。研究发现，财务稳定性、社会网络、保险覆盖、居住时间、健康条件和语言能力是影响社会脆弱性的主要因素。这些发现为政策制定者提供了重要的参考，使他们能够制定更有效的风险缓解策略。此外，研究强调了社会脆弱性评估的动态性和多维性，为未来的灾害管理研究提供了新的方向。通过采用这种数据驱动的方法，可以更准确地识别脆弱家庭，并采取针对性的措施，以提高社区的韧性。