一个针对南美洲多重灾害易发性及社会经济风险的洲级XGBoost框架

《Sustainable Cities and Society》：A continental-scale XGBoost framework for multi-hazard susceptibility and socioeconomic exposure in South America

　　

摘要

洪水、干旱和野火影响着许多南美城市，但大陆规模的评估很少将灾害易感性与其城市暴露风险联系起来。我们提出了一个大陆尺度的框架（～https://riskframeworksa.github.io/dataviewer/。

引言

洪水、干旱和野火是南美洲水资源、能源、生态和公共健康的主要破坏来源（de Loyola Hummell等人，2016年；Kreibich等人，2022年；Libonati等人，2020年；Lindersson等人，2023年；Posada-Marín等人，2024年；Rentschler等人，2022年；Schweikert和Deinert，2021年；Smith等人，2023年）。在气候暴露和社会脆弱性重叠的地区，这些灾害的影响尤为严重，包括亚马逊盆地、潘塔纳尔湿地和安第斯山麓（Libonati等人，2020年；Zumak等人，2025年）。

最近的事件表明这些灾害之间的相互作用非常强烈。2023年，亚马逊和格兰查科地区的干旱减少了河流流量和水电能力，而巴西南部和哥伦比亚北部的严重洪水导致数千人流离失所（Collischonn等人，2025年；Espinoza等人，2024年；Moreira等人，2025年）。同年，玻利维亚、巴拉圭和阿根廷发生了大规模的野火（Jones等人，2024年）。2024年，巴西经历了强烈的野火季节，同时里奥格兰德杜苏尔省发生了创纪录的洪水（Carvalho等人，2025年；Collischonn等人，2025年；Laipelt等人，2025年）。这些组合很重要，因为干旱会增加火灾风险，而之前的干燥条件会改变极端降雨期间的径流响应（Richardson等人，2022年）。

气候预测表明，亚马逊、巴西东北部、南锥体和安第斯走廊地区的洪水、干旱和野火风险可能会加剧（Brêda等人，2023年；Climate Central，2025年；Khodaei等人，2025年；Climate Change，2021年）。然而，大多数现有的评估仍然分散且不完整。许多研究一次只关注一种灾害，依赖静态输入，或者仅限于国家边界（Del-Rosal-Salido等人，2025年；Eslami等人，2021年；Pourtaghi等人，2016年；Saft等人，2016年；Shi和Zhang，2023年）。我们不知道有哪项南美大陆研究将洪水、干旱和野火的易感性与城市暴露风险结合在一个空间一致性的框架中。这一空白使得跨地区比较灾害以及识别环境压力与有限适应能力同时存在的城市变得更加困难。

本文通过在一个共同的大陆栅格数据库上比较一个简单的加权基准模型和特定灾害的XGBoost模型来填补这一空白。该分析使用了地球观测数据集、城市暴露指标和社会经济指标，生成了大约1公里分辨率的洪水、干旱和野火易感性地图。然后我们在相同的保留像素上评估这两种建模策略，并使用表现更好的方法来生成最终的大陆地图、暴露风险摘要和城市级别比较。

部分片段

数据来源和预处理

我们整合了描述南美洲气候、地形、水文、植被、土地覆盖和社会经济条件的 continent-level 栅格数据集。这些数据层为洪水、干旱和野火易感性模型的输入提供了基础。预测因子包括降水量和蒸散量（Funk等人，2015年；Mu等人，2013年）、土壤湿度（Entekhabi等人，2014年）、地表温度（Wan等人，2015年）、植被状况（Didan，2021年）、土地覆盖和

结果

图1和图2总结了进入三个灾害模型的大陆梯度。安第斯山脉形成了主要的地形对比，而低洼的洪泛区则分布在亚马逊盆地和潘帕斯草原。亚马逊和奥里诺科盆地的河流邻近度、降水量和土壤湿度最高，而查科、塞拉多和巴西东北部的持续水资源短缺最为严重。年度火灾概率在玻利维亚低地、阿根廷北部、巴拉圭和南部

解释多灾害易感性、暴露风险和城市脆弱性

本研究进行了一次全大陆范围的比较，在相同的标签、掩码和保留像素上评估了简单的加权基准模型和特定灾害的XGBoost模型。这种配对设计很重要，因为它隔离了评分方法的效果。最终的大陆产品是使用XGBoost生成的，因为它的一致性能优于加权基准模型。

得到的易感性地图在物理上是可解释的。洪水易感性集中在低洼的盆地中，

结论

本研究比较了南美洲大陆范围内的洪水、干旱和野火易感性的简单加权基准模型和特定灾害的XGBoost模型。在相同的保留测试像素上，XGBoost将洪水的ROC-AUC从0.655提高到0.932，干旱从0.587提高到0.887，野火从0.735提高到0.924，同时在PR-AUC、F1分数和平衡准确性上也取得了类似的提升。空间块稳健性检查显示了较低但仍然有信息量的性能，尤其是在洪水和

CRediT作者贡献声明

Marcus Nóbrega Gomes Jr：写作 – 审稿和编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，软件，资源，项目管理，方法论，调查，正式分析，数据整理，概念化。Maria Castro：写作 – 审稿和编辑，可视化，验证，资源，数据整理，概念化。

数据可用性

本研究完全依赖于通过Google Earth Engine或机构仓库获取的公开数据集。输入层包括：MERIT DEM v1.0.3（用于高程、坡度和TWI，Yamazaki等人，2017年）；CHIRPS（用于年和极端降雨量，Funk等人，2015年）；MODIS MOD16A2（用于蒸散量，Mu等人，2013年）；SMAP SPL3SMP_E v5（用于土壤湿度，Entekhabi等人，2014年）；MODIS MOD11A2（用于地表温度，Wan等人，2015年）；MODIS MOD13A2 NDVI（用于VCI，Didan，2021年）；

资助

本研究没有外部资助，也没有收到任何公共、商业或非营利机构的特定资助。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文报告的工作。

Marcus Nóbrega Gomes|Maria Castro

斯坦福大学Doerr可持续发展学院地球系统科学系，美国加利福尼亚州斯坦福