多维度耦合视角下洪涝灾害风险评估模型构建及空间格局解析

本研究针对气候变化背景下洪灾风险精准量化难题，来自中国科学院的研究团队创新性融合水气候致灾因子(Hydro-climatic hazard)、承灾体暴露度(Exposure)和系统脆弱性(Vulnerability)三维指标，构建了基于GIS空间分析的多准则决策模型(MCDA)。研究首次实现了流域尺度洪灾风险等级的空间异质性解析，为韧性城市规划提供了量化工具，成果发表于《Natural Hazards》期刊。

　　

这项开创性研究通过整合水文学参数与地理空间技术，建立了革命性的洪灾风险评估框架。研究团队采用层次分析法(AHP)量化了降水强度(Precipitation intensity)、地表渗透率(Infiltration rate_soil)等12项致灾因子，结合人口密度(Population density²)、基础设施分布等暴露度指标，创新性地引入社会脆弱性指数(SVI)构建三维评估体系。通过空间叠加分析(Spatial overlay)和熵值权重分配，最终生成500米精度的风险热图(Risk heatmap)。该方法成功识别出传统模型忽略的次生灾害高风险区，其F1-score达到0.89±0.03，显著优于传统FRI模型。研究成果为气候变化适应(Climate change adaptation)提供了关键决策支持工具。