机器学习模型在孟加拉国极端河流水位预测中的比较评估：提升洪旱灾害韧性的创新框架

本研究针对孟加拉国洪旱灾害频发但传统水文模型预测精度不足的问题，系统比较了9种ML模型（包括RFR、SVR、XGBMR等）对Old Brahmaputra河34年水位数据的预测性能。研究发现RFR模型在最大/最小水位预测中均表现最优（RMSE 0.49-0.77m，R2 0.82-0.92），PCA验证其综合评分达1.00，显著优于传统方法。该研究为气候脆弱区灾害预警提供了数据驱动的新范式。

　　

在气候变化加剧的背景下，孟加拉国作为全球最脆弱的三角洲地区之一，长期饱受洪旱灾害的双重威胁。Old Brahmaputra河流域每年约有60%土地遭受洪水侵袭，而2024年东北部洪水更导致150万人流离失所；与此同时，2016年干旱使区域水资源减少35%，引发严重灌溉冲突。传统水文模型如MIKE HYDRO River和HEC-HMS受限于数据稀缺性和非线性动态，难以准确预测极端水位事件，导致现有预警系统常出现误报或漏报。这种预测能力的不足直接威胁着当地以水稻种植为主的农业经济和水资源安全，亟需开发更精准的预测工具。

为应对这一挑战，来自孟加拉国研究机构的研究人员开展了一项开创性研究，系统评估了9种机器学习（ML）模型在Old Brahmaputra河三个水文站（Kholabarichar、Bahadurabad、Jaganathganj）的极端水位预测性能。研究团队收集了1990-2024年共34年的月尺度最大/最小水位数据，创新性地采用自回归滞后特征和滑动窗口技术进行特征工程，通过十项指标（RMSE、R²、NSE等）和主成分分析（PCA）框架全面评估模型表现。这项具有里程碑意义的研究成果发表在《Progress in Disaster Science》期刊上，为三角洲地区的水文预测提供了新范式。

研究团队采用的关键技术方法包括：1) 基于Z-score标准化的数据预处理流程；2) 70-10-20的数据集划分策略；3) 5折交叉验证评估模型稳定性；4) 包含SVR（支持向量回归）、RFR（随机森林回归）、XGBMR（XGBoost回归）等9种算法的比较框架；5) PCA降维与复合评分相结合的多维评估体系。特别值得注意的是，研究首次在该区域应用了滑动窗口技术捕捉水位变化的时序依赖性。

在最大水位预测方面，RFR模型展现出绝对优势。上游Kholabarichar站RFR的RMSE为0.6442m（R²=0.8681），显著优于线性回归（RMSE=0.9230m）。中游Bahadurabad站性能进一步提升，RFR的R²达0.9228，反映稳定水动力条件更利于ML建模。下游Jaganathganj站因潮汐影响精度略有下降，但RFR仍保持R²=0.9015。PCA分析显示RFR的综合评分达1.00，形成明显性能聚类。

最小水位预测结果同样令人振奋。RFR在干旱季节预测中保持领先，上游站RMSE=0.4938m（R²=0.8179），中游站精度提高至R²=0.9163。值得注意的是，LGBMR（轻量梯度提升机）在下游潮汐区表现突出（R²=0.8820），表明不同算法适用于特定水文环境。空间分析揭示中游站因水动力稳定而预测最优，上下游分别受源头径流和潮汐影响精度下降5-8%。

通过创新的PCA评估框架，研究量化了模型性能的空间梯度：RFR在最大/最小水位预测的平均复合评分分别为1.00和0.99，远超ER（0.89/0.84）和SVR（0.88/0.88）。这种优势源于RFR的集成学习机制能有效捕捉水位波动的非线性特征，而传统线性方法（如LR）因假设过于简单，R²普遍低于0.73。研究还发现，包含滞后水位特征的滑动窗口技术可提升预测精度12-15%，特别是在季节过渡期。

这项研究的意义不仅在于确立了RFR作为Old Brahmaputra河流域最优预测模型，更开创性地构建了适用于数据稀缺地区的ML水文预测框架。相比传统物理模型，RFR在保持高精度（NSE>0.85）的同时，大幅降低了数据需求和计算成本。实际应用中，该模型可使洪水预警提前10-15天，并为干旱季节水资源分配提供决策支持。研究提出的多站联合评估方法，还能识别不同河段的最佳建模策略——如潮汐影响区适合采用LGBMR或SVR作为补充模型。

从更广阔的视角看，这项研究为全球三角洲地区应对气候灾害提供了技术蓝图。特别是PCA驱动的模型选择框架，可推广至类似水文条件的区域。未来整合气象预报和遥感数据后，该体系有望进一步提升长期预测能力。随着孟加拉国水务部门逐步采用这些数据驱动工具，数百万依赖Old Brahmaputra河生存的农民将获得更可靠的灾害防护，这对实现联合国可持续发展目标（SDG）中的气候行动目标具有重要实践价值。