近年来,在气候变化与城市化的双重影响下,我国城市的发展的速度越来越快,而城市早期规划建设的城市排水系统却跟不上城市建设规模,加上水土流失、填湖造地等环境破坏,导致城市洪涝灾害的出现愈加频繁,也引起了专家学者们的广泛关注。研究城市洪涝灾害风险,不仅可以为城市洪涝灾害的防灾减灾救灾等提供科学依据,在如今城市气候快速变化的背景下,也能为城市建设的规划部门为制定城市发展战略提供稳健的决策理论方法和理论成果。江西省南昌市作为毗邻长江三角洲的省会城市,城市各地区间在城市建设、人口、社会交通环境等方面存在较为显著的差异,增加了城市洪涝灾害风险评估的不确定性。如何利用开源和互联网城市数据在较为精细的研究尺度上对南昌市的洪涝风险进行评估是本研究的主要内容。本文主要的研究内容包括:（1）在分析前人研究的基础上,结合城市洪涝灾害的系统理论,综合考虑致涝因子、孕涝因子和承涝因子等洪涝因子指标,利用指标体系评估法以200米的空间分辨率对南昌市的洪涝风险进行评估。（2）拓展了洪涝评估中数据收集的途径:通过对目标城市的开源数据与互联网城市数据进行挖掘提取,收集南昌市的洪涝因子指标数据集,解决了城市洪涝评估中数据集收集困难的问题。当评估尺度小于乡镇单位后,如收集城市人口等敏感数据变得较为困难,互联网城市数据则能较好地克服该问题。（3）改进了洪涝因子相关性分析方法:利用随机森林回归,对南昌市的洪涝因子与洪涝灾害数据的相关性和重要性进行分析,使得两者的相关性程度能够更加具体的表现出来。解决了在相关性分析中,指标评估标准不统一的问题。（4）参照洪涝因子与洪涝灾害的相关性,利用融合AHP层次分析法和熵权法的组合法对洪涝因子进行定权,建立洪涝风险评估模型。（5）根据洪涝风险评估模型,将洪涝因子指标数据集输入评估模型,对南昌市的洪涝风险进行评估分析,所得主要结论如下:1)南昌市洪涝灾害高风险区域主要分布在东湖区南部、西湖区和青云谱区南部的部分地区,而安义县北部与进贤县南部处于低风险地带。整体洪涝风险分布概况呈现出中间高两端低的情况。2)通过爬取城市开源数据以及互联网城市大数据,能够为城市洪涝风险评估提供有力的数据支持;结合随机森林回归算法,可以因地适宜的对洪涝因子的重要性进行对比分析,能够为以层次分析法为主的洪涝评估提供一种新的重要性参考方向,降低人为误判概率。3)通过2020年7月份南昌市洪涝灾害数据,对洪涝评估结果进行验证,结果表明洪涝风险评估结果与南昌市洪涝灾害风险的实际分布情况基本吻合。评估结果能够为有关部门的洪涝灾害风险管理和与洪涝灾害相关的防灾减灾救灾工作提供理论依据,选取指标与模型能够为同类城市洪涝风险评估提供参考。