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作者：周思聪;蒋海波;
单位：湖南安全技术职业学院;湖南师范大学公共管理学院;中南大学资源与安全工程学院;
摘要：针对长江中游城市群洪涝灾害应急转移人口预测中存在的精度瓶颈问题，提出了广义线性模型（generalized linear model, GLM）-空间滞后模型（spatial autoregressive model, SAR）联合预测框架，通过log-link函数与负二项分布解决灾害数据的右偏分布与过离散问题，构建了以水位超警幅度为核心解释变量的单维度预测模型，并引入空间滞后模型（SAR）量化流域内应急响应的协同效应。基于长江中游三省2019—2023年面板数据的实证结果表明：该模型在跨区域预测中的误差率≤9.2%，较传统线性回归模型降低了8.2个百分点，极端事件的预测误差率压缩至6.7%；揭示了地理异质性对参数的驱动规律，并通过参数迁移模型实现了跨区域适配；通过单维度设计，基层响应效率得到了显著提升，决策链条缩短了4.5 h。研究的创新性体现在“分布修正-空间耦合-动态适配”三重机制，为高波动右偏态灾害数据建模提供了兼具解释力与稳健性的新范式，并为长江中游差异化防灾策略提供了科学支撑。
关键词：广义线性模型(GLM);;空间滞后模型(SAR);;洪涝灾害;;应急转移人口;;长江中游城市群
基金资助：湖南省社会科学成果评审委员会课题（XSP25YBC627）
