摘要
本发明属于灾害管理技术领域,公开了一种城市洪涝应急物资需求空间预测方法及相关设备,通过融合洪水致灾因子与承灾体脆弱性数据,构建多维度风险评估体系,显著提升应急物资需求预测的精度与空间指向性。采用机器学习赋权机制突破传统专家打分法的主观局限,通过AdaBoost模型动态优化影响因子权重,实现洪水风险等级的客观量化评估。引入空间主成分分析方法对多源社会经济指标进行降维处理,有效提取关键脆弱性因子并消除数据冗余。通过应急空间系数模型实现灾害暴露度与社会脆弱性的空间耦合,建立灾害风险与人口分布的空间关联机制,使需救助人口识别精度达到栅格级别。最终形成的物资需求预测图可精准反映不同地理单元内应急物资的差异化需求。