城市地铁系统洪水风险评估新框架：基于多维度指标体系的北京案例研究

本文提出了一种融合危险性(H)、暴露度(E)、脆弱性(V)和应对能力(CC)的H-E-V-CC评估框架，通过23项指标对北京地铁系统进行洪水风险量化，结合皮尔逊相关分析和随机森林-SHAP模型揭示了关键风险驱动因子，为韧性城市建设提供了科学依据。

　　

Highlight
本研究创新性地构建了包含3项危险性指标、8项暴露度指标、5项脆弱性指标和7项应对能力指标的H-E-V-CC评估体系，通过多维度量化揭示了北京地铁26.16%的区域存在较高洪水风险，其中客流密度、节点度(Node Degree)、中介中心性(Betweenness Centrality)等网络特征指标对风险等级影响显著。

关键发现
• 空间异质性：高风险站点集中分布于中心城区，与排水管网密度呈负相关
• 指标贡献度：SHAP分析显示地铁线邻近度(Subway Line Proximity)的权重占比达18.7%
• 框架优势：与传统H-E-V模型相比，引入应对能力指标使15.3%区域风险等级降低

创新价值
首次将复杂网络拓扑参数纳入暴露度评估，结合机器学习方法（随机森林RF）解析非线性关系，为城市关键基础设施的风险防控提供了可量化的决策工具。

Conclusion
该框架通过耦合物理环境因子与社会经济韧性要素，实现了地铁系统洪水风险的动态评估，其模块化设计可推广至其他城市地下空间的风险管理。