Prädiktive Modellierung von städtischen Hochwasser-Risikozonen in nigerianischen Städten unter Verwendung von hybrider KI und sozioökonomischen Daten

Städtische Hochwasser bleiben eine der drängendsten ökologischen und sozioökonomischen Herausforderungen in Nigeria, insbesondere in schnell wachsenden Städten wie Lagos, Port Harcourt und Ibadan. Konventionelle Hochwasserprognoseansätze, die oft auf hydrologischen und meteorologischen Daten basieren, versagen darin, die Komplexität zu erfassen, die durch Urbanisierung, sozioökonomische Ungleichheiten und unzureichende Infrastruktur entsteht. Um diese Lücken zu schließen, entwickelt diese Studie einen hybriden Rahmen für Künstliche Intelligenz (KI), der räumliche Bilder mit sozioökonomischen und klimatischen Variablen integriert, um die Vorhersage von Hochwasserrisiken in städtischen Gebieten zu verbessern. Die Methodik kombiniert Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Analyse geospatialer und Satellitenbilder mit Gradient Boosting Machines (GBMs), um nicht-visuelle Merkmale wie Armutsindex, Wohnungsdichte und Niederschlagsintensität zu modellieren. Eine Meta-Learner-Ensemble-Strategie unter Verwendung logistischer Regression wurde verwendet, um die Vorhersagen aus beiden Modellen optimal zu fusionieren. Vergleichende Experimente wurden durchgeführt, um Modelle nur mit CNNs, nur mit GBMs und hybride Ensemble-Modelle in mehreren nigerianischen Städten zu bewerten, gefolgt von einer Visualisierung durch Hochwasserrisikokarten und Ranglisten der Merkmalswichtigkeit. Die Ergebnisse zeigen, dass das hybride Ensemble die einzelnen Modelle signifikant übertroffen hat und eine höhere Vorhersagegenauigkeit und Generalisierung erreicht. Die Integration sozioökonomischer Faktoren verbesserte nicht nur die Sensitivität des Modells für Hochrisikozonen, sondern offenbarte auch kritische Treiber von Verwundbarkeit wie ungeplante Wohngebiete und unzureichende Entwässerungssysteme. Fallstudien zur Insel Lagos und Port Harcourt zeigten, dass das hybride Modell realistischere und umsetzbare Vorhersagen im Vergleich zu Ansätzen nur mit Hydrologie lieferte. Hochwasserrisikokarten identifizierten effektiv hoch-, mittel- und niedrigriskante Bereiche und boten wertvolle Einblicke für gezielte Katastrophenreaktion. Diese Forschung hebt das Potenzial von KI-gesteuerten hybriden Modellen als transformatives Werkzeug für das Management von urbanen Hochwassern in Nigeria hervor. Durch die Integration von geospatialer und sozioökonomischer Intelligenz ermöglicht der Rahmen dateninformierte politische Entscheidungsfindung, Stadtplanung und Katastrophenvorsorge. Zukünftige Arbeiten sollten Echtzeit-Hochwasserwarnsysteme und mobile Entscheidungsunterstützungstools priorisieren, um sicherzustellen, dass prädiktive Einblicke in zeitnahes Handeln auf Gemeindeebene umgesetzt werden.