基于GIS与AHP-机器学习耦合的热带流域洪水脆弱性评估模型构建

本研究针对热带流域洪水风险评估难题，来自[机构名称]的研究团队创新性地融合地理信息系统(GIS)、层次分析法(AHP)和机器学习技术，构建了多尺度洪水脆弱性评估模型。通过量化地形、水文和社会经济等多维指标，揭示了流域关键脆弱区空间分异规律，为热带地区防洪决策提供了高精度空间化工具。

　　

这项突破性研究将地理信息系统(GIS)的空间分析能力与层次分析法(AHP)的决策权重计算相结合，同时引入机器学习算法进行模式优化，开创性地构建了热带河流流域洪水脆弱性评估体系。科研人员首先通过德尔菲法筛选出地形起伏度(TR)、降雨强度(RI)、植被覆盖指数(NDVI)等12项核心评价指标，采用AHP计算各指标权重系数，结合GIS空间叠加分析生成初步脆弱性图谱。

创新性地采用随机森林(RF)和支持向量机(SVM)等算法对传统AHP模型进行优化，通过特征重要性排序发现：河道密度(CD₂₅)、5年最大降雨量(R_5max)和人口密度(PDI)对模型贡献度达72.3%。最终生成的脆弱性热图(HVI^2.0)空间分辨率达30m×30m，验证阶段Kappa系数达0.89，显著优于传统方法。该成果为热带地区防洪资源配置提供了量化依据，其技术框架可扩展应用于其他灾害风险评估领域。