《Geomatics, Natural Hazards and Risk》：Multi-scenario assessment of future landslide susceptibility and relative exposure burden under Shared Socioeconomic Pathways in the Wumeng Mountains Region, Southwest China
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降雨诱发的滑坡威胁着乌蒙山区（WMR），而预计的人口下降和老龄化可能改变仍处于暴露状态的人群。研究人员将极端梯度提升（XGBoost）易发性模型与经过性能筛选的NEX-GDDP-CMIP6集合、与SSP一致的土地利用预测以及人口和社会经济情景相结合，该模型使用
降雨诱发的滑坡威胁着乌蒙山区（WMR），而预计的人口下降和老龄化可能改变仍处于暴露状态的人群。研究人员将极端梯度提升（XGBoost）易发性模型与经过性能筛选的NEX-GDDP-CMIP6集合、与SSP一致的土地利用预测以及人口和社会经济情景相结合，该模型使用2,941个降雨诱发滑坡样本和十个条件因子进行训练。XGBoost的测试ROC-AUC达到0.794。相对于1995–2014年，在评估的未来时期和情景中，年平均降水量和降雨阈值超越频率分别增加2.73%–15.92%和3.24%–18.19%。极高易发性区域的比例从历史时期的3.91%增加到SSP5-8.5情景下世纪末的12.98%，全区有46.83%的区域向更高易发性等级转变。尽管暴露人口总体呈下降趋势，但人口暴露率仍保持在40%–47%；在SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下的世纪末，儿童和老年人占暴露人口的50%以上，且相对低收入地区的暴露率保持在38.87%–50.81%。因此，暴露人口的下降并不必然意味着相对暴露负担的成比例减少。该框架识别了易发性增加与持续的人口和社会经济暴露重叠的区域，为人口下降山区开展有针对性的适应提供支持。
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一、研究背景与问题提出
乌蒙山区位于中国西南部云南、贵州、四川三省交界处，涵盖38个县级行政单元，面积约10.7万平方公里。该区域地形陡峭、地质条件复杂、喀斯特地貌广泛发育，加之季风降雨季节性集中，共同构成了滑坡发生的有利条件。历史上，乌蒙山区曾发生多起造成重大人员伤亡和经济损失的滑坡灾害事件，如2019年贵州水城“7·23”滑坡造成43人死亡、9人失踪，直接经济损失约1.9亿元人民币；2024年云南镇雄“1·22”滑坡造成44人死亡，经济损失约1.45亿元人民币；2025年贵州大方“5·22”滑坡造成7人死亡、12人失踪，直接经济损失约1990万元人民币。
与此同时，乌蒙山区正经历显著的人口结构变化——总人口呈下降趋势，而人口老龄化程度不断加深。这种人口下降与老龄化并存的趋势，可能改变未来暴露于滑坡风险的人群构成。此外，该区域受地形条件、交通可达性和发展不均衡等因素制约，仍存在相对欠发达和低收入地区。
已有研究面临的核心问题在于：未来滑坡研究大多聚焦于易发性变化、潜在影响面积或暴露人口的绝对数量变化，而较少关注暴露人口的变化是否与总人口变化成比例，也较少考察暴露人口的人口结构和社会经济构成如何变化。这一区分在人口下降山区尤为重要——暴露人口数量可能减少，但剩余人口中仍有相当比例继续居住在易发区域内。因此，仅凭暴露人口数量难以全面反映未来滑坡暴露负担的变化。
二、研究内容与主要结论
本研究构建了一个多情景一致的分析框架，将机器学习滑坡易发性建模与气候、土地利用、人口和社会经济情景相结合，系统评估了乌蒙山区未来滑坡易发性变化，并进一步区分了暴露人口规模变化与相对暴露负担变化。研究选取了四个SSP-RCP情景组合（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5），设置了历史基线期（1995–2014）、中期未来期（2041–2060）和远期未来期（2081–2100）三个分析时段。
研究的主要发现包括：未来气候和土地利用变化总体上推动乌蒙山区滑坡易发性向更高等级转变。相对于历史基线期，年平均降水量和降雨阈值超越频率预计分别增加2.73%–15.92%和3.24%–18.19%。极高易发性区域面积从历史时期的3.91%增加到SSP5-8.5情景下世纪末的12.98%，在SSP5-8.5情景下远期未来期有46.83%的区域向更高易发性等级转变。尽管暴露人口总体呈下降趋势，但总人口暴露率仍保持在40%–47%的较高水平。更值得关注的是，儿童和老年人在暴露人口中的占比从历史时期的32.01%上升至SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下远期未来期的50%以上；相对低收入地区的暴露率保持在38.87%–50.81%之间。这些结果表明，人口下降并不必然带来相对暴露负担的成比例降低。
三、主要技术方法
研究人员采用了以下关键技术方法：其一，使用极端梯度提升（XGBoost）机器学习模型构建滑坡易发性模型，以2,941个降雨诱发滑坡样本和十个条件因子为输入，采用500米排除缓冲区生成非滑坡样本（1:1比例），按7:3比例划分训练集和测试集，使用ROC-AUC、敏感性、特异性、PPV、NPV和重复5折交叉验证评估模型性能；其二，利用SHapley Additive exPlanations（SHAP）分析和偏依赖图（PDP）进行模型可解释性分析；其三，从24个NEX-GDDP-CMIP6气候模式中通过历史表现评估筛选出由IITM-ESM、MPI-ESM1-2-LR、KACE-1-0-G和CanESM5组成的优化集合，并采用ANUSPLIN薄板样条方法结合高程协变量进行降水指标的空间降尺度；其四，将未来易发性图与SSP情景下的人口、年龄结构和经济数据叠加，计算暴露人口、总人口暴露率、脆弱年龄组暴露占比和低收入地区暴露率等指标。滑坡编目数据来源于中国地质调查局全国地质灾害详细调查数据集，未来人口数据采用Wang等人（2022）基于WorldPop基线构建的SSP情景网格化人口预测数据集。
四、研究结果
XGBoost模型性能与解释。 通过对比BGLM和SVM两种替代算法，XGBoost在训练集和测试集上均表现出相对更优的性能，AUC值分别为0.914和0.794。特征重要性分析表明，年平均降水量和降雨阈值超越频率对模型预测贡献较大，说明降水条件在塑造乌蒙山区滑坡易发性空间差异中发挥重要作用。偏依赖图显示模型对降水预测因子呈非线性响应。SHAP分析揭示了滑坡与非滑坡样本之间预测因子贡献方向和大小的显著差异。
气候模式评估与优化集合选择。 24个NEX-GDDP-CMIP6模式的历史模拟表现存在明显差异，由IITM-ESM、MPI-ESM1-2-LR、KACE-1-0-G和CanESM5组成的优化集合在两个降水指标上取得最佳综合表现。该集合合理再现了研究区年平均降水量和降雨阈值超越频率的空间格局，与观测数据的空间相关系数分别为0.95和0.92。基于历史气候模拟和基线土地利用数据驱动的易发性图与观测输入得到的易发性图空间相关系数为0.82。
未来气候和土地利用变化。 相对于历史基线期，年平均降水量和降雨阈值超越频率在中期和远期未来期均预计增加，远期增幅更大。年平均降水量的区域平均增幅在远期未来期相对稳定，各情景间为12.04%–15.92%；中期未来期在SSP1-2.6下增幅最高（11.66%），SSP3-7.0下最低（2.73%）。降雨阈值超越频率的变化幅度和空间格局差异更大，增幅为3.24%–18.19%，最大整体增幅出现在SSP5-8.5情景下的远期未来期。未来土地利用预测显示耕地和草地减少、森林面积扩张，森林占比从历史基线的约60%增加到未来SSP情景下的约70%–90%，其中SSP3-7.0情景下变化最为显著。
滑坡易发性预测。 未来情景下乌蒙山区滑坡易发性等级总体向更高水平转变。历史时期中等及以上易发性区域主要分布在研究区西北部和东部。极高易发性区域从历史时期的3.91%增加到SSP5-8.5情景下远期未来期的12.98%。易发性等级增加的区域主要集中在研究区东部、西南部和中部山区，SSP5-8.5情景下远期未来期有46.83%的区域经历易发性等级上升。
暴露人口与相对暴露负担。 历史基线期乌蒙山区总人口为2457万，其中儿童（0–14岁）和老年人（65岁及以上）共733万，占总人口的29.8%。未来所有SSP情景下总人口均预计下降，但脆弱年龄组人口数量和占比在多数情景下预计增加。滑坡暴露人口在未来SSP情景下总体下降，但总人口暴露率保持在40%–47%，SSP5-8.5情景下从中期到远期略有上升。脆弱年龄组在暴露人口中的占比从历史时期的32.01%上升至SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下远期未来期的50%以上。低收入地区暴露人口相对历史时期下降，但暴露率保持在38.87%–50.81%之间，且各情景和时期间波动较大。
五、讨论与结论
讨论部分指出，本研究的核心发现是人口下降并不必然降低相对滑坡暴露负担。暴露人口规模下降主要与总人口减少相关，但潜在滑坡影响区域的扩张和剩余人口的空间分布使得相对较大比例的人口仍处于中等及以上易发性区域。研究还强调了暴露人口结构变化的重要性——儿童和老年人占比的上升意味着未来防灾减灾需要更多关注脆弱群体的疏散和恢复支持需求。低收入地区暴露率的持续高位表明，相对欠发达区域的暴露负担不会因人口下降而自动消失。
研究结论部分指出，本研究提供了一个情景一致的框架，用于审视人口下降山区中环境变化和人口变化如何共同重塑滑坡易发性和暴露格局。主要推论是：暴露人口下降并不必然意味着滑坡暴露负担的成比例降低。在乌蒙山区，预计的气候和土地利用变化总体上推动易发性向更高水平转变，SSP5-8.5情景下远期未来期极高易发性区域从历史时期的3.91%增加到12.98%。同时，剩余暴露人口中相当比例由潜在脆弱群体构成，包括儿童、老年人和相对低收入地区居民。因此，未来滑坡暴露不仅应理解为有多少人仍处于暴露状态，还应关注他们所在的位置及其应对灾害的人口和社会经济能力。规划和减灾工作应优先关注易发性增加与持续人口暴露、脆弱年龄构成、收入有限和可达性受限重叠的区域，人口下降不应被视为隐性的风险降低机制。研究结果受限于滑坡编目、条件因子选择、非滑坡采样策略、空间分辨率、性能筛选的气候模式子集以及基于SSP的土地利用和人口产品，未来研究应评估替代预测因子集和采样尺度，比较性能加权、独立性感知和全模式集合方法，并量化气候和社会经济预测的不确定性。
