基于随机化机器学习模型的洪水敏感性评估——以罗马尼亚Putna河流域为例

来自罗马尼亚的研究人员针对洪水敏感性评估问题，创新性地采用随机森林(Random Forest)和极端梯度提升(XGBoost)等随机化机器学习模型，在Putna河流域开展洪水易发性预测研究。结果表明，集成模型能有效识别高敏感区域，预测精度达85%以上，为流域洪水风险管理提供了智能化决策工具。

　　

这项开创性研究将随机化机器学习技术引入水文灾害评估领域，通过构建随机森林(Random Forest, RF)和极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)模型，对罗马尼亚Putna河流域的洪水敏感性进行精准制图。研究团队创新性地采用接收者操作特征曲线(ROC)和曲线下面积(AUC)指标验证模型性能，发现XGBoost模型的预测准确率高达0.89，显著优于传统逻辑回归方法。

实验设计包含14个关键环境因子，如高程( DEM )、坡度(Slope)、归一化植被指数(NDVI)等，通过特征重要性分析揭示地形湿度指数(TWI)是最具预测力的指标。研究还采用SHapley Additive exPlanations(SHAP)方法解析模型黑箱，发现海拔_300m以下区域具有最高洪水风险概率(P_flood>0.7)。

该成果为地中海-喀尔巴阡地区首次应用集成学习算法进行洪水敏感性建模，其开发的动态风险评估框架可支持早期预警系统建设。特别值得注意的是，研究提出的模型优化策略使计算效率提升40%，为数据稀缺地区的灾害防治提供了可扩展的技术方案。