摘要: 山洪是全球突发性强、破坏力大的局地性自然灾害之一，气候变化加剧了极端降水事件发生的频率与强度，精准评估山洪易发性已成为区域灾害风险防控与韧性提升的核心科学问题。基于湖南省1990—2016年长序列历史山洪灾害点位数据，采用随机森林（Random Forest，RF）算法构建年尺度山洪易发性评估模型，耦合2024年实测气象数据开展当年山洪易发性空间模拟，叠加人口暴露度数据完成山洪灾害综合风险区划，同时引入SHAP可解释性框架系统解析致灾因子的边际贡献与非线性交互作用机制。结果表明：所构建的RF模型表现出优异的泛化能力与预测精度，其中年降水量是影响山洪易发性的主导因子（贡献率达26.07%）；2024年湖南省平均降水量达743.86 mm，对应高、极高山洪易发性区域面积占比为30.5%，高、极高综合风险区域面积占比为20.80%；全域呈现显著的“东南高、西北低”的空间异质性分布特征。本研究系统揭示了气候变化背景下湖南省山洪灾害风险的空间不均衡性，建议优先聚焦高风险区域，强化山洪灾害全链条防控体系建设，为湖南省乃至南方丘陵山区应对气候变化下的山洪灾害挑战提供科学依据与决策支撑。