基于可解释机器学习的衡阳市洪涝风险评估及影响因子分析

周佳龙; 杨柳; 舒惠; 冯畅; 符云娜; 李娜; 师雅博; 付卫政

doi:10.3969/j.issn.1001-9235.2026.09.002

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基于可解释机器学习的衡阳市洪涝风险评估及影响因子分析

雨带北移背景下我国水安全格局演变与风险防控专题 | 更新时间：2026-10-10

- 基于可解释机器学习的衡阳市洪涝风险评估及影响因子分析
- Flood Risk Assessment and Driver Analysis in Hengyang City Using Explainable Machine Learning
- 人民珠江 2026年47卷第9期页码：10-24
- 作者机构：
  
  1.衡阳师范学院地理与旅游学院，湖南衡阳　421002
  2.水利部水旱灾害防御重点实验室，江苏　南京　210029
  3.湖南省环境教育与可持续发展研究基地，湖南　衡阳　421002
- 作者简介：
  
  周佳龙（2001—），男，硕士研究生，主要从事水文水资源及防洪减灾方面工作。
  杨柳(1986—)，女，博士，副教授，主要从事城镇化下水系适应性及防洪减灾等工作。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(41901026);湖南省自然科学基金项目(2025JJ50199);水利部水旱灾害防御重点实验室开放基金(KFKF202604);衡阳市社会科学基金项目(2024D053);大学生创新训练项目(202510546007;S202510546053)
- DOI：10.3969/j.issn.1001-9235.2026.09.002
  中图分类号： TV8
- 收稿：2025-12-18，
  
  修回：2026-01-28，
  
  录用：2026-02-03，
  
  网络首发：2026-02-13，
  
  纸质出版：2026-09-25
- 稿件说明：
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周佳龙，杨柳，舒惠，等.基于可解释机器学习的衡阳市洪涝风险评估及影响因子分析［J］.人民珠江，2026，47（9）：10-24.

ZHOU Jialong,YANG Liu,SHU Hui,et al.Flood Risk Assessment and Driver Analysis in Hengyang City Using Explainable Machine Learning[J].PEARL RIVER,2026,47(09):10-24.
周佳龙，杨柳，舒惠，等.基于可解释机器学习的衡阳市洪涝风险评估及影响因子分析［J］.人民珠江，2026，47（9）：10-24. DOI： 10.3969/j.issn.1001-9235.2026.09.002.

ZHOU Jialong,YANG Liu,SHU Hui,et al.Flood Risk Assessment and Driver Analysis in Hengyang City Using Explainable Machine Learning[J].PEARL RIVER,2026,47(09):10-24. DOI： 10.3969/j.issn.1001-9235.2026.09.002.

摘要

洪涝灾害是地球上发生最频繁且危害性较大的自然灾害，对洪涝风险进行精确评估及其驱动因素的分析在防洪减灾工作中具有重要指示意义。针对传统洪涝风险评价中仅考虑距河远近或单一水系指标对洪涝的影响，而较少对其他水系结构指标对洪涝风险影响作用作深入客观分析的问题，研究构建四维度洪涝风险评价体系，从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力四维度进行洪涝风险评价并验证，同时利用可解释机器学习算法，选取包含河网密度、河流曲度、支流发育系数和水面率的水系指标等影响因子，对洪涝风险影响因子的影响机制进行深入客观分析。结果表明： ①衡阳市洪涝风险呈现“中部、东南东北较高、西部较低”的分布特征，衡阳市市辖区、衡山县和常宁市风险值较高；②基于可解释机器学习算法的影响因子分析来看，湘江流域衡阳段洪涝风险主要受海拔、河网密度和土壤湿度的影响，各影响因子对洪涝风险的影响具有阈值效应，可以为类似地区防洪减灾提供科学依据和参考。

Abstract

Flooding is among the most frequent and damaging natural hazards worldwide. Accurate flood risk assessment and rigorous analysis of its driving factors are of critical importance for flood prevention and mitigation. Traditional flood risk assessments tend to focus only on proximity to rivers or a single hydrological indicator

lacking in-depth and objective consideration of the influence of other drainage network structure characteristics. To address this gap

this study develops a comprehensive four-dimensional flood risk evaluation framework that integrates hazard factors

hazard-forming environment

exposed elements

and disaster prevention and mitigation capacity. The framework is validated through a consolidated risk mapping procedure

and the resulting indicator set is combined with explainable machine learning algorithms. A suite of drainage network metrics—including drainage density

channel curvature

tributary development coefficient

and water surface ratio—alongside topographic and soil variables

is incorporated to systematically reveal how the water system structure interacts with other controls to shape spatial flood risk.The results indicate a distinct spatial pattern of flood risk across Hengyang City: ① Higher risk concentrates in the central

southeastern

and northeastern parts of the study area

while the western region exhibits relatively lower risk. At the administrative level

the municipal district of Hengyang

Hengshan County

and Changning City show notably elevated risk values. ② Explainable machine learning-based driver analysis reveals that flood risk in the Hengyang section of the Xiangjiang River Basin is predominantly influenced by elevation

drainage density

and soil moisture. Elevation exerts strong control via its effects on runoff generation and flow routing; densely dissected drainage networks accelerate runoff concentration and transmission

increasing inundation potential in downstream lowlands; high soil moisture reduces infiltration capacity and thereby elevates surface runoff and flooding likelihood. Importantly

the relationships between these predictors and flood risk exhibit threshold behavior rather than simple linear trends—risk escalates sharply once critical indicator values are exceeded. Identifying such thresholds enhances the practical utility of the results for flood risk zoning and management.Overall

by integrating a four-dimensional evaluation framework with explainable machine learning and explicit water system metrics

this study quantifies the coupled effects of drainage structure

topography

soil conditions

and human exposure

and pinpoints key thresholds and high-risk spatial patterns. These findings provide scientifically grounded guidance for flood hazard mapping

early warning prioritization

and targeted mitigation measures in the study area and in other basins with similar hydro-geomorphic and socio-environmental characteristics.

关键词

Keywords

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