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图 4 不同洪水的特征指标与驱动因素之间的相关性
4.2.2 驱动因子重要性排序及相对影响程度 为深入分析潜在驱动因素对洪水过程的影响，采用随机
森林模型量化各驱动因子对洪水不同特征的贡献率。对于洪量 R 和洪峰流量 Q 的模拟采用降雨特征
sum p
和次洪前基底流量 Q 作为输入，其余洪水特征的模拟仅采用降雨特征作为输入，数据集按照 8∶2 划
0
分训练集和测试集，模拟精度 R 均值分别为 0.92 和 0.44，表明随机森林模型能用于分析洪水过程影响
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因素，图 5 和表 5 给出了随机森林模型各驱动因子的重要性排序及其相对贡献率，为洪水特征影响因
素分析提供了定量依据。
图 5 和表 5 的结果显示，对于洪水总量 R 和洪峰流量 Q ，降雨量级和次洪前基底流量 Q 是主要
sum p 0
贡献因素，平均贡献率分别为 48.45% 和 36.25%。这也是符合降雨为主流域洪水的主要特征，表明洪
图 5 不同潜在驱动因子对洪水过程的重要性
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