基于地理因果推理的自然灾害空间异质性识别方法

摘要

为克服传统相关性和静态空间统计在灾害因果分析中的不足，构建了一种地理因果推断机制，结合因果发现、个体化效应估计和空间约束聚类方法，以识别灾害风险的区域差异。计算过程涉及结构因果模型和流域拓扑权重。DML 算法与因果森林算法协作提取 CATE（类别经验指数），并测试了 GNN 因果正则化与面板模型的一致性。采用反事实模拟技术建立 ΔRisk–ΔCost 帕累托前沿，为政策分区和资源分配制定指导原则。基于 EM-DAT（2015-2024 年）数据进行的区域实证测试表明，该技术显著降低了高暴露和强溢出效应地区 CATE 的误差，增强了因果一致性指标和政策排名的稳定性。本研究针对极端气候变化背景下的区域管理、预算优化以及在线风险控制提出了具体的技术实施路径。