聚焦文物防汛 | 清华同衡机器学习助力把脉文物汛期保护

7月22日，中共中央宣传部联合住房城乡建设部、文化和旅游部、应急管理部及国家文物局五大部门，共同发布了《关于加强汛期文化遗产防灾减灾救灾工作的通知》。该通知全面部署了汛期文化遗产保护工作，围绕“压实安全责任、精准研判预警；深入风险排查、强化应急措施；优化应急防护、加快修缮修复；加强统筹协调、提升防范能力”四大要点，构建了汛期文化遗产保护的综合框架。特别地，通知强调了实时风险研判与重点区域监测的重要性，倡导建立健全预警发布机制，体现了文化遗产预防性保护的前沿理念。然而，我国目前在气候对文化遗产影响的研究上尚处于初级阶段，共识尚未形成，这直接影响了防灾与预防性保护工作的科学性和有效性，亟待气象与文物管理部门的深度合作与深入研究。

面对这一挑战，2023年，清华同衡遗产事业部文化与自然资源研究所与国家气象信息中心，承接了国家气象局年度气象软科学课题《国家文化遗产保护气象服务需求分析及气象保障机制研究》。该研究基于2021年山西省文物暴雨灾害的详尽调查数据，创新性地运用机器学习技术，剖析了暴雨气象条件与文物受灾之间的复杂关联，成功构建了文物气象灾害预测模型。此模型不仅为气象部门制定针对性的文物保护支撑政策提供了科学依据，还揭示了文物受灾背后的多重影响因素及其相互作用机制。

研究团队从灾害学角度出发，筛选包括年均降雨量、暴雨频率、高程、坡度以及文物自身属性（如级别、类别、年代）等在内的15项假设影响因素。鉴于灾害因子与文物受灾之间的复杂关联性，本研究创新性地应用了逻辑回归与决策树两种具备良好解释性的机器学习模型，以深入探索这些影响因子与文物受灾状况之间的内在联系。通过二元逻辑回归与决策树分析，我们成功构建了预测模型，实现了对文物受灾情况的有效预测。具体而言，逻辑回归模型展现了81.8%的准确率和82.4%的召回率，而决策树模型实现了80.73%的准确率和86.5%的召回率，有力证明了文物受灾情况具有可预测性。进一步分析显示，年均降雨量、暴雨量等自然因素与文物级别、类型、所在地形环境等人文及环境因素共同作用于文物保护，凸显了跨部门协同合作对于减轻暴雨灾害对文化遗产影响的重要性。

利用山西省53875处不可移动文物数据，我们的预测模型识别出约10879处文物可能面临较高的气象灾害风险，这些文物主要集中于长治盆地、汾河下游、中条山山麓等11个关键区域。相关区域需加强预测、预警及防治工作，以保障文化遗产的安全。（下左图）

为了更直观地展现各区县层面的文物暴雨受灾风险状况，我们将所有文物点的暴雨受灾概率进行汇总，并划分为五个风险层级。分析结果显示，晋东南的多个区县以及新绛、洪洞、永济等地文物受暴雨灾害的风险较高，需要在文物气象灾害服务与文物保护防灾等方面加大投入。（下右图）

基于前述分析，课题组结合文物保护领域暴雨气象服务需求与不足，在提升文物保护暴雨气象服务供给质量、建立和完善预报预警系统、强化文物保护气象创新驱动引领、加强部门合作等多个方面提出针对性的政策建议。

本课题研究成果已在国家气象局内部刊物《气象软科学》上进行发表，研究可供全国的文物气象灾害服务工作借鉴，促进文物气象灾害服务工作发展。同时，研究成果也为正在编制的《山西省文物保护专项规划》中灾害防治章节的编制提供了技术支撑。

编辑/排版｜王淑芸

封面图/图片｜图虫网 山西李家大院

供稿｜清华同衡 遗产事业部 文化与自然资源研究所