随机森林模型解析极端暴雨洪峰流量驱动要素——以北京“23·7”暴雨为例

摘要

【目的】为明晰极端暴雨下洪峰流量形成的驱动要素，对北京“23·7”极端暴雨洪峰进行调查，从而揭示洪峰流量的变化规律，为区域灾后重建规划与防灾减灾工作提供科学依据。【方法】在2023年北京“23·7”极端暴雨发生后，对位于暴雨中心的门头沟区56条沟道140个洪痕点位开展调查，在明晰沟道洪峰流量空间变化基础上，使用随机森林模型定量分析各要素对沟道洪峰流量的驱动规律。【结果】（1）门头沟区沟道洪峰流量大小分布与降雨中心分布有较强一致性，整体由北向南递增，洪峰流量范围在27.5～1 072.0 m³/s之间，超过10、20、50年一遇洪峰流量水平的沟道分别占总数的82%、71%、41%。（2）本次降雨条件下，影响门头沟区沟道洪峰流量差异的前5个因素依次为流域面积、沟道长度、平均起伏度、径流系数和淤积量，其相对重要值依次为1.000、0.524、0.471、0.382、0.346，表明地形因素对此次暴雨条件下门头沟区沟道洪峰流量影响最大。（3）各要素与洪峰流量存在复杂的非线性关系。【结论】根据最重要的5个驱动因素，建议灾后恢复重建工作中，以沟道为基本单位，实施“一沟一策”管理策略。合理布设防洪措施，提高工程防洪标准，重点关注淤积量、径流系数等关键可控因素。同时完善应急预案，整治侵占沟道行洪空间等问题，以提升区域的抗洪能力。未来研究需扩展至土地使用模式、水利设施建设等人为因素，因地制宜地分析洪峰流量影响机制，为不同地区的防灾减灾工作提供精准的指导。

关键词

北京“23·7”暴雨 / 洪峰流量调查 / 门头沟区沟道 / 曼宁公式 / 驱动要素解析 / 随机森林模型