综述：气候变化引发的风暴潮洪水：未来研究进展的系统性综述

本综述系统梳理了气候变化加剧风暴潮洪水（Storm Surge Flood）的研究进展，聚焦于风暴潮洪水敏感性（Susceptibility）、风险（Risk）和脆弱性（Vulnerability）评估。通过PRISMA协议筛选137篇文献，指出当前研究缺乏整合社会经济与动态气候参数的标准化框架，并建议结合机器学习（ML）和人工智能（AI）技术构建沿海韧性（Coastal Resilience）管理新范式。

　　

Abstract
气候变化显著加剧了风暴潮洪水（Storm Surge Flood）的频率与强度，对全球沿海地区构成严峻威胁。本文通过系统性综述，揭示了现有研究在整合社会经济因素与动态气候参数（如海平面上升SLR、CO₂浓度）方面的不足，并强调标准化评估框架的缺失。

Introduction
全球平均海平面（GMSL）预计到2100年上升1.10米，热带气旋强度将增加2.7%（CO₂倍增情景下）。风暴潮洪水由强风、低气压和海洋动力学共同驱动，其破坏力已超过地震和淡水洪水总和。沿海地区承载全球37%人口，但现有研究对微尺度脆弱性及社会公平性关注不足。

Methodology
基于PRISMA协议，从Scopus和Web of Science筛选137篇文献，结合描述性与主题分析，重点评估了GIS、遥感（RS）和机器学习（如随机森林、神经网络）在风暴潮模拟中的应用局限。

Results

1. Susceptibility：地形高程、植被覆盖和风暴强度是核心参数，但缺乏全球统一洪水数据库；
2. Vulnerability：边缘化群体因资源匮乏更易受损，红树林等自然缓冲带未被充分量化；
3. Risk：现有模型多忽略气候情景与社会经济动态的耦合效应（如UNISDR风险公式）。

Discussion
未来研究需突破三大瓶颈：

• 开发融合AI的动态风险评估平台；
• 建立多尺度（全球-区域）洪水清单；
• 将社区韧性指标（如早期预警系统覆盖率）纳入评估。

Conclusion
建议采用“气候-社会-技术”三元框架，通过机器学习优化风暴潮预测（如LSTM模型），并为政策制定者提供区位特异性（Location-Specific）减灾方案。

（注：全文严格依据原文缩编，未新增观点或数据）