人民黄河

作者：孙加慧, 刘庚元, 赵薛强

单位：1.中化地质河南局集团有限公司，河南 郑州 450000；2.中水珠江规划勘测设计有限公司，广东 广州 510610

关键词：洪水易发性；机器学习模型；采样方法；逆频率比；伊河流域

基金：<p class=\MsoNormal\>\r\n\t<span>国家重点研发计划项目（</span><span>2018YFC1508206</span><span>）</span>\r\n</p>

为提高洪水易发性建模精度，针对非洪水点样本选择问题，提出一种考虑空间依赖性的非洪水点采样方法（逆频率比采样法）。以伊河流域为例，首先将逆频率比采样法与两种传统采样方法（随机采样法和分层采样法）进行比较；然后将其分别应用于随机森林（RF）和多层感知机（MLP）两种机器学习模型进行洪水易发性建模。结果表明：1）与随机采样和分层采样相比，基于逆频率比采样法生成的非洪水点空间分布格局出现显著差异，与高程呈现反向梯度关系；2）基于逆频率比采样法的机器学习模型精度皆高于分层采样与随机采样。对于RF模型而言，基于逆频率比采样、分层采样和随机采样构建模型的ROC曲线下面积AUC值分别为0.97、0.94和0.90；而对于MLP模型，其值分别为0.90、0.87和0.86。提出的非洪水点采样方法一定程度上提升了基于机器学习洪水易发性建模精度。

来源：2025年第8期

《人民黄河》期刊编辑部

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