基于机器学习的洛杉矶野火风险评估与疏散路径优化系统

本项目针对洛杉矶县野火高发问题，利用随机森林算法对全县2493个人口普查区域进行野火风险分级，结合社会脆弱性指数（SVI）、基础设施分布及地理特征，构建了社区脆弱性评估与疏散路线优化方案，为灾害预防和应急响应提供科学决策支持。

洛杉矶县位于加州南部，气候干燥植被茂密，夏季至秋季野火威胁严重，近年因气候变化频率和强度上升。传统风险评估依赖经验判断，存在单一指标难以全面反映综合脆弱性、缺乏对基础设施和人口特征等关键因素系统整合的局限，亟需数据驱动的精细化分析工具。

数据整合

采用CDC的社会脆弱性指数（SVI），从社会经济地位、家庭特征、种族民族构成、住房与交通条件四个维度衡量社区应对能力；同时构建空间特征，包括基础设施可达性（消防站/医院距离、消防栓密度）和交通网络分析（道路长度/密度、区域面积）。

模型选择

选用随机森林算法（200棵决策树、最大深度10层、平衡类别权重），目标变量为低/中/高三分类风险标签；通过5折交叉验证和80/20训练测试划分确保泛化能力，用SHAP值分析特征贡献增强可解释性。

系统包含完整工具链：数据预处理脚本整合SVI、基础设施及交通数据；特征工程生成标准化特征与GeoJSON空间文件；模型训练后序列化为pickle文件；可视化输出风险热力图、基础设施叠加图、疏散路线图等交互式HTML地图。

对洛杉矶县的价值：精准识别高风险社区以提前部署资源；优化疏散路线结合道路网络与医疗设施；支持土地利用规划和基础设施建设。方法论可迁移至其他灾害高发地区，需构建本地化特征数据集并迭代模型。

采用Python 3.10+开发，依赖pandas、scikit-learn、geopandas等库。复现步骤：配置环境→数据探索→特征工程→模型训练→可视化生成；提供历史野火对比和随机火点模拟验证功能。其他地区应用需关注数据质量控制、特征集调整及模型参数优化。

面对气候变化挑战，数据驱动的灾害风险评估是城市韧性建设的重要工具。本项目展示了机器学习在公共安全领域的应用潜力，为构建更智能、公平的城市应急管理体系提供有益探索。