水资源是人类社会发展和生态平衡的关键。全球人口增长和工业化加速加剧了水资源供需之间的矛盾，使得水资源安全成为全球关注的焦点（刘等人，2021年）。这一问题影响经济、社会、生态和公共福利（蔡等人，2020年），中国某些地区面临水资源短缺和分布不均的问题（徐等人，2023年；Riahi-Madvar等人，2020年）。迫切需要科学评估和保护以实现可持续利用。传统的定量模型和多元统计分析方法在准确性方面往往不足（Salih等人，2019年）。尽管最近的方法如熵方法、层次分析法（AHP）和模糊综合评价法提高了性能，但在应对突发事件和非线性响应时仍存在局限性（张等人，2019年）。相比之下，突变序方法通过分析系统突变特征，能够更有效地识别潜在风险并提供更高的评估有效性。
目前，水资源安全预测方法主要依赖于传统的数学模型和统计方法（周等人，2021年）。随着大数据技术和人工智能算法的进步（王等人，2025年），基于机器学习的水资源预测方法得到了广泛应用（赵等人，2024年）。例如（Aboelnga等人，2019年），使用支持向量机（SVM）和神经网络（NN）模型预测水资源变化趋势，并提出了一种数据驱动的水资源预测方法，有效反映了水资源变化模式。Perez-Cerrolaza（Perez-Cerrolaza等人，2024年）运用灰色系统理论（GSM）预测供需平衡，在历史数据不足的情况下取得了良好结果。最近在资源管理方面的进展越来越强调复杂的多维系统。例如，当代研究强调了多维评估框架的必要性，如在不确定性下对水-能源-食物-生态关系的协同优化（谭等人，2025年）以及长江经济带内低碳发展路径的评估（王等人，2025年）。虽然先进的机器学习模型在这些复杂的资源系统中表现出高预测准确性，但其固有的“黑箱”性质仍然是一个关键障碍，掩盖了潜在的驱动机制。为了解决这个问题，整合可解释的机器学习方法至关重要。相比之下，基于机器学习的Shapley加性解释（SHAP）方法通过量化各种因素的贡献提供了更清晰的解释结果（吕等人，2023年；黄等人，2025年），解决了传统模型缺乏解释的问题，并为水资源预测和管理提供了新的方法。
近年来，随机森林（RF）在水资源安全预测和评估中得到了广泛应用（Alibabaei等人，2021年）。通过构建多个决策树并整合其结果，它可以有效处理高维非线性数据，并具有很高的容错能力（韩等人，2025年）。例如，任等人（Ren等人，2025年；邱等人，2021年）应用随机森林算法预测供需平衡，取得了相对理想的结果。然而，它存在计算复杂度高和可解释性有限的问题。贝叶斯优化（BO）可以在不增加计算复杂性的情况下进一步提高效率，通过优化模型超参数（王等人，2025年），从而提高预测准确性和鲁棒性。这两种模型的结合具有显著优势（李等人，2024年），特别是在处理缺失数据或高噪声水平时，仍能保持高预测准确性。与传统方法相比，（RF + BO）模型在处理复杂多维数据和克服对线性关系的依赖方面表现更好（Chaudhary等人，2022年；Tong等人，2025年）。此外，RF的容错能力和BO的精确参数调整能力使其即使在数据缺失或存在不确定性的情况下也能表现出色。
目前，尽管突变理论（灾难理论）由于其模拟结构转变的潜力而在水资源安全评估中得到广泛应用，但现有应用存在显著的方法论缺陷。具体来说，传统的灾难进展方法在指标权重确定和层次排序上严重依赖主观专家判断。这种主观性限制了模型客观捕捉复杂社会水文系统非线性动态和真正“临界点”的能力，从而降低了评估的可重复性和可靠性。大多数现有框架侧重于静态的历史评估，缺乏主动的、以趋势为导向的决策支持。此外，尽管机器学习（ML）和优化算法发展迅速，但许多模型仍然是“黑箱”，无法充分考虑现实世界的复杂性或提供政策制定所需的可解释性（Chang和Zhu，2020年；Chapagain等人，2022年）。
此外，2024年和2025年的最新进展越来越强调将传统评估理论与先进算法框架相结合。例如，正在积极探索熵-突变理论与机器学习的结合，以增强区域资源承载能力的动态跟踪（Mohammed等人，2024年），同时混合机器学习模型被用于更精确地解码复杂的社会水文风险（Bojer等人，2025年）。基于这些前沿发展，本研究进一步整合了SHAP，以弥合可解释性差距。
尽管取得了这些进展，当前的水资源安全评估研究仍受到两个核心矛盾的制约。首先，传统的线性评估模型经常无法捕捉复杂社会水文系统中固有的非线性“临界点”和结构突变。其次，尽管先进的机器学习预测算法具有更高的准确性，但其“黑箱”性质从根本上缺乏将预测转化为有针对性政策干预所需的可解释性。解决这一双重挑战——有效处理非线性动态同时确保机制透明性——构成了一个关键的研究空白。
为了弥合这一空白，本研究提出了一个通用的熵-突变-ML集成框架。我们使用改进的熵-突变序方法为湖北省建立了严格的历史安全基线（2007–2024年），该基线基于DPSR模型构建。选择湖北省作为研究区域是因为其具有高度代表性和复杂的水资源安全挑战。作为长江经济带的核心区域，湖北面临着一个深刻的结构悖论：它肩负着为流域中下游提供关键生态屏障的使命，同时面临着吸收大规模工业转移的巨大压力。这种强烈的双重压力——在严格的生态保护与快速的经济扩张之间取得平衡——导致了高度不稳定的水资源供需动态。因此，湖北是一个理想的、严格的测试平台，用于评估非线性水资源安全转变并验证所提出的分析框架。这个基线作为训练随机森林模型（RF-BO）的基础，以进行高精度的未来预测。关键的是，我们应用Shapley加性解释（SHAP）来解码潜在的社会经济驱动因素，将预测结果转化为透明、可操作的政策洞察。
除了预测未来十年的趋势和强大的缺失数据插补外，本研究还提供了一种可扩展的方法论。虽然该框架在湖北得到了验证，但它旨在易于适应其他具有高维非线性动态和数据不确定性的地区，为可持续水资源管理提供了科学基础。
