中国浙江省暴雨灾害损失评估的多机器学习模型应用与驱动机制解析

本研究针对暴雨灾害损失评估的复杂性问题，创新性地构建了包含MLP、Random Forest、CatBoost、LightGBM和XGBoost五种机器学习模型的评估框架。基于461条灾害记录和多维指标体系，研究发现XGBoost模型表现最优（准确率0.8345），揭示短时强降雨是主要致灾因子，而人口密度和人均GDP等社会经济指标在高暴露条件下会放大灾害严重性。SHAP分析发现了非线性阈值效应，为精准灾害风险评估提供了新范式。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，极端降雨事件正以前所未有的频率冲击着人类社会。中国作为受暴雨影响最严重的国家之一，仅2020-2024年间就因暴雨洪灾遭受了数千亿元的经济损失。然而，传统灾害评估方法面临巨大挑战——物理过程模型需要极高精度的数据支撑，指标评估法又难以量化复杂的人地交互作用。特别是在经济高度发达、地形复杂的浙江省，暴雨灾害链的形成涉及气象、水文、社会经济等多维因素的复杂耦合，亟需建立更精准高效的评估方法。

针对这一科学难题，杭州师范大学遥感与地球科学研究院的Jiayi Fang、Peng Xie等研究团队在《Journal of the Indian Chemical Society》发表创新研究。他们巧妙运用数据驱动理念，收集了浙江省76个县市2001-2019年的461条非台风暴雨灾害记录，构建了包含20个特征指标的多维体系。研究采用重复随机子抽样验证策略，通过XGBoost等五种机器学习算法，建立了暴雨灾害损失四级分类评估模型，并运用SHAP值解析驱动机制。

关键技术方法包括：1）基于GPM IMERG卫星数据提取小时级降雨特征（最大1-6小时降雨等）；2）整合社会经济统计数据（人均GDP、人口密度等）和环境因子（坡度、植被覆盖度等）；3）采用Min-Max标准化和随机抽样处理数据；4）通过Accuracy、F1 Score、ROC-AUC和Cohen’s Kappa多指标评估模型性能。

研究结果方面：在模型性能评估中，XGBoost展现出全面优势，其准确率（0.8345）和F1值（0.8190）显著优于其他模型。特征重要性分析显示，最大4小时降雨（权重0.15）和1小时降雨（0.12）是最关键的致灾因子，建筑密度（0.09）和人均住房面积（0.08）则主导暴露维度。SHAP贡献度分析进一步揭示：当1小时降雨超过70mm时，SHAP值急剧上升，表明存在明显的灾害放大阈值；在高建筑密度区域（>30%），同样降雨强度造成的损失可达低密度区的2-3倍。

环境因素呈现差异化保护效应：植被覆盖率每增加10%，低中度损失概率降低15-20%；但在极端降雨情景下（如最大1小时降雨>100mm），地形坡度等自然缓冲作用显著减弱。社会经济指标表现出"双刃剑"特性——较高的人均GDP既意味着更多暴露资产，也预示着更强的恢复能力。

讨论部分指出，这项研究首次在省级尺度上系统验证了机器学习模型在暴雨灾害损失评估中的优越性，特别是XGBoost算法在捕捉非线性交互作用方面的独特价值。发现的"降雨强度-建筑密度"耦合放大效应为精准划定高风险区提供了理论依据，而环境因子的缓冲阈值则为生态减灾措施优化指明了方向。研究建立的评估框架可直接应用于灾害保险精算、应急资源预置等实际场景，其方法论对同类型地区具有重要借鉴意义。

该研究的局限性在于样本不平衡问题——特大灾害案例相对不足，未来可通过多源数据融合逐步完善。作者建议后续研究应关注气候变化情景下的阈值漂移现象，并探索动态风险评估模型的构建。这些创新发现不仅推动了灾害损失评估方法学的进步，也为浙江省建设气候适应型城市提供了科学支撑。