近日，水保学院教授杨文涛课题组在水文学领域著名期刊《Journal of Hydrology》上发表了题为“Satellite-based monitoring and hazard assessment of multiple flooding types in the Haihe river Basin induced by the July 2023 extreme rainstorm”的研究论文。

在全球气候变化背景下，极端暴雨事件日益频繁，复杂地形中单次暴雨往往同时引发山洪、河流洪水和城市内涝等多种类型洪涝灾害，对社会经济和人身安全构成严重威胁。如何快速、完整、科学地识别不同类型洪涝、分析其成因并评估危险性，对于洪水应急响应、风险管理和防灾减灾决策具有重要意义。然而，不利天气条件和复杂地形往往导致灾区有效地面观测数据缺失，单一数据源和方法难以全面反映洪涝的异质性和驱动机制，这极大地制约了灾情的准确评估与科学决策。

针对上述问题，本研究以2023年7月发生在京津冀地区的“23·7”特大暴雨洪涝灾害为典型案例，提出了一种基于多源卫星数据与机器学习的洪涝类型分类监测与危险性评估新框架，克服了复杂地形和单一数据源下洪涝异质性难以识别的限制。研究在同一次极端暴雨过程中，系统绘制了海河流域山区和平原区的洪水淹没范围：在山区，通过结合Sentinel-2 NDVI变化与地形水文分析，识别出部分此前未被社会或新闻媒体关注的山洪集中爆发区；在平原，利用Sentinel-1和GF-3 SAR数据提取河流洪水和城市内涝淹没区域，实现了洪水扩展动态的高精度描绘。

在此基础上，研究团队采用随机森林模型对京津冀不同地形条件下洪涝的驱动因素进行了定量分析，并生成了危险性分布图。与传统依赖单一数据源和方法的洪涝监测相比，本研究框架能够在同一场特大暴雨中区分多类型洪涝、揭示驱动机制差异并进行差异化风险评估，确保监测结果的完整性与科学性，为京津冀“23·7”暴雨灾害的应急处置、风险研判和灾后防灾减灾规划提供了重要参考。

部分山区、平原受洪水影响范围的识别与提取结果

水保学院硕士研究生徐子腾为论文第一作者，北京林业大学水保学院杨文涛教授和北京城市气象研究院张西雅教授为共同通讯作者，北京林业大学为第一完成单位，北京城市气象研究院、应急管理部国家减灾中心、北京气象数据中心等单位的科研人员共同参与了研究工作。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.134243