应用机器学习工具提升城市防洪韧性

洪水是最常见且最具破坏力的自然灾害之一，由于城市地区资产密集和人口密度高，常常导致严重的社会和经济影响。在伊朗，尤其是德黑兰，不断出现的洪水事件凸显了为该市区第6区制定稳健城市韧性策略的紧迫性。本文探讨了防洪韧性模型，以识别德黑兰第6区最有效方法。通过广泛的文献综述，分析了各种韧性模型，其中气候灾害韧性指数（CDRI）因其涵盖物理韧性、社会韧性、经济韧性、组织韧性和自然健康韧性等全面韧性维度，被确定为该区域最合适的模型。虽然CDRI模型提供了结构化的韧性测量方法，但其仍是静态模型，仅关注空间特征，缺乏时序适应性。通过广泛的文献综述，本文在CDRI模型中集成了2013至2022年的数据，按三年间隔应用机器学习技术预测2025年的韧性维度。这种集成使模型能够适应时序变化，为城市防洪韧性规划提供更具适应性和数据驱动的基础。通过运用人工智能反映城市条件的演变，本模型为决策者和城市规划者提供了提升德黑兰关键第6区防洪韧性的宝贵见解。