通过结合机器学习方法提高自然灾害社会脆弱性评估的可靠性：以越南为例

《Natural Hazards Research》：Enhancing the reliability of social vulnerability assessment to natural hazards through combined machine learning methods: A case study in Vietnam

社会脆弱性评估中机器学习方法与专家法对比研究：以越南六区域为例。通过整合15项社会指标，运用随机森林、支持向量机、决策树三种模型，系统比较机器学习方法与AHP专家法在越南社会脆弱性指数（SoVI）权重分配及区域评估中的表现。研究发现随机森林模型在五个区域表现最优，平均F1-score达0.725，较AHP法提升12.3%；模型权重分配显示人口老龄化（Eld）对SoVI影响权重最高（0.20-0.27），医疗设施（Med）次之（0.04-0.11）。研究构建了包含数据预处理、多模型训练与评估的标准化框架，为东南亚地区多灾种社会脆弱性研究提供方法论参考。

　　### 社会脆弱性评估：机器学习方法的潜力与应用

在面对自然灾害时，社区的风险不仅取决于灾害本身的特性，还受到暴露度和脆弱性的影响。因此，有效的风险降低和增强社区韧性需要对脆弱性进行全面科学评估，其中社会脆弱性（Social Vulnerability, SoV）尤为关键。尽管近年来机器学习（Machine Learning, ML）在SoV研究中逐渐被采用，但其在构建综合的SoV评估框架中的应用仍较为有限。本研究旨在通过理论与实践的双重角度，探讨机器学习在提升SoV评估可靠性、减少主观性方面的作用，尤其是在社会脆弱性指数（Social Vulnerability Index, SoVI）的指标权重分配过程中。

#### 机器学习在社会脆弱性评估中的应用前景

社会脆弱性通常被定义为社区或社会群体在自然灾害影响下可能受到损害的程度。影响社会脆弱性的因素多种多样，包括经济状况、社会结构、基础设施以及社区的应对能力。为了更好地理解和预测社会脆弱性，众多模型和指标被开发出来，其中最具代表性的就是SoVI。SoVI作为衡量社会脆弱性的综合工具，基于人口统计、经济和基础设施等指标，其权重分配在计算过程中尤为重要。然而，以往的研究多依赖专家调查来确定这些权重，这种方法存在主观性强、耗时且难以处理复杂或多维数据的局限性。

在此背景下，人工智能技术的进步使得机器学习成为优化SoV评估的有力工具。机器学习能够高效处理大规模和复杂的数据集，揭示影响社会脆弱性的隐藏关系，并以比传统方法更客观的方式提升评估的准确性。尽管机器学习在全球范围内已广泛应用于自然灾害风险分析，但在评估社会脆弱性方面仍显不足。许多研究尝试将SoV指标整合到机器学习模型中以预测多种灾害风险，但这些研究往往局限于单一算法，或因数据不足而影响模型的稳健性。

#### 研究方法与数据来源

本研究选取了越南的63个省及市级行政区，分为六个不同的地区：北部中高山区、红河三角洲、北中部和中部沿海地区、中部高原、东南地区以及湄公河三角洲。每个地区因其独特的气候、经济和社会特征，表现出不同的自然灾害暴露水平和社会脆弱性程度。例如，北部中高山区由于其湿润的亚热带气候，面临滑坡和山洪的风险，主要影响农业社区，而红河三角洲则因快速城市化导致低收入和移民群体的脆弱性增加。

研究数据涵盖2003年至2023年的政府报告和实地调查，共包含15个社会指标。这些指标基于国际社会脆弱性框架、越南国家统计数据以及科学文献，确保其理论基础和实际适用性。在数据预处理阶段，对数据进行了分类和标准化，以满足机器学习模型的输入要求。同时，研究还采用了3折交叉验证，以评估模型的稳定性，并通过随机搜索方法优化模型参数。

#### 模型选择与评估方法

在模型选择方面，研究采用了三种可解释的机器学习方法：决策树（Decision Tree, DT）、随机森林（Random Forest, RF）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。这些模型的选择基于它们在数据稀缺地区的适用性，以及其在风险评估中展现的稳定性。RF和SVM在分类问题中表现出色，尤其是在风险评估中考虑社会脆弱性时，而DT因其透明性而在需要清晰决策的场景中被广泛使用。

在评估过程中，研究采用了精确率、召回率和F1分数作为性能指标，以衡量模型在不同地区的预测能力。这些指标不仅反映了模型的准确性，还帮助识别模型在不同脆弱性类别中的表现差异。例如，对于“非常高”脆弱性类别，由于数据样本不足，部分模型的表现可能受到限制。因此，研究特别关注这些模型在其他类别中的表现，以确保其整体可靠性。

#### 研究结果与分析

研究结果表明，机器学习方法在不同地区的社会脆弱性评估中表现各异。以北部中高山区为例，RF模型在所有脆弱性类别中表现最佳，精确率和召回率均接近1.00，显示出其在识别高脆弱性区域方面的优势。相比之下，SVM和DT模型在识别“非常高”脆弱性类别时存在较大困难，但它们在其他类别中仍能提供有价值的预测。

在湄公河三角洲，RF模型的精确率和召回率在“低”脆弱性类别中达到完美，而在“非常高”类别中表现较弱。SVM模型在此区域的性能显著下降，未能正确识别“非常高”脆弱性案例。DT模型则在“非常高”类别中表现出一定的能力，但其整体性能略逊于RF。这些结果表明，不同模型在不同地区的适用性存在差异，因此需要根据具体情况进行选择。

在东南地区，DT模型表现出最高的精确率和召回率，尤其在识别“非常高”脆弱性案例时效果显著。而RF和SVM模型在该地区的表现相对均衡，但RF在捕捉关键影响因素方面更具优势。中部高原地区的研究结果显示，RF和DT模型在所有脆弱性类别中均表现出色，而SVM模型在“非常高”类别中的表现则较为有限。

北中部和中部沿海地区的研究发现，RF和DT模型在“高”脆弱性类别中表现良好，但在“非常高”类别中存在识别困难。SVM模型的性能相对较弱，特别是在处理罕见类别时。这些结果强调了在数据稀缺地区，模型的适用性需要进一步优化。

#### 指标权重分析

通过比较机器学习模型和AHP方法得出的指标权重，研究发现两者之间存在高度一致性。例如，老年人口比例（Eld）在所有模型中均被赋予较高的权重，表明其对社会脆弱性的影响显著。此外，平均每月收入（Inc）和医疗设施数量（Med）在多个模型中也显示出重要性，这提示经济条件和医疗资源对社会脆弱性的关键作用。

研究还通过变量重要性分析，进一步探讨了各模型对指标权重的评估结果。RF模型在多个指标上的权重分布较为均匀，而SVM和DT模型则更侧重于某些特定指标。这种差异反映了不同模型对社会脆弱性驱动因素的理解存在差异，同时也表明在某些情况下，机器学习模型能够提供更全面的视角。

#### 研究的政策意义

本研究的结果对越南的灾害风险管理和社会政策制定具有重要启示。通过识别影响社会脆弱性的关键指标及其地区差异，研究为政策制定者提供了具体的操作建议。例如，在北部中高山区，由于老年人口比例和医疗资源的不足，政策应重点加强移动医疗团队和社区预警机制。在湄公河三角洲，教育和医疗设施的改善对于降低长期脆弱性至关重要。

此外，研究还指出，机器学习方法在减少传统专家评估的主观性和时间成本方面具有显著优势。这使得政策制定者能够更高效地分配资源，确保资金和人力投入到最需要的社区。然而，研究也承认了机器学习方法的局限性，特别是在数据质量和完整性方面。未来的研究应考虑整合定量和定性方法，以增强模型的稳健性和适用性。

#### 未来研究方向

本研究的成果不仅为越南的灾害风险管理提供了实用工具，也为其他易受自然灾害影响的发展中国家提供了参考。未来的研究可以探索更先进的方法，如深度学习和迁移学习，以捕捉更复杂的非线性关系，并利用其他高风险地区的数据提高模型的泛化能力。同时，跨国家的比较研究可以进一步验证混合框架的适应性，并优化其在不同社会经济和环境背景下的应用。

综上所述，本研究通过结合机器学习方法和专家评估，为社会脆弱性评估提供了一个新的框架。这一框架不仅提升了评估的客观性和准确性，还为政策制定者提供了更加灵活和可扩展的工具。随着数据质量和数量的进一步提升，机器学习在社会脆弱性研究中的应用前景将更加广阔。