建三江管理局自然条件优渥,适宜农业发展,是我国不可或缺的商品粮生产基地。但近年来随着城镇规模扩大、人口数量增长、气候变化加剧以及种植方式改变等原因,建三江管理局过度追求经济发展、城镇发展以及农业发展导致水土流失,生态环境遭到破坏,洪灾风险增加。针对建三江管理局洪水灾害恢复力发展的诸多问题,本文以建三江管理局下辖15个农场为例,通过合理构建恢复力评价指标集对2002-2016年间洪水灾害恢复力水平进行诊断计算并对其时间差异与空间差异进行分析,进而辨析管理局下辖各农场恢复力的驱动因子及其驱动机制,最终通过模拟管理局洪水灾害恢复力未来变化情景为区域洪水灾害恢复力可持续发展提供理论依据与决策支撑。本文的主要研究内容及成果如下:(1)本文依据DPSIR模型框架从自然维、社会维、经济维共选择52个指标组成洪水灾害恢复力评价指标初选集,利用变异系数法筛除对结果影响较小指标19个,利用R聚类—因子分析法筛除信息重叠指标19个,结合指标合理性分析添加指标两个,最终得到16个指标构建评价指标优选集。通过与相关领域当前热门方法对比证明本文所用优选模型具有更全面的筛选角度、更高效的筛选过程以及更合理的筛选结果。(2)本文分别构建WOA-RFR模型和PSO-RFR模型用于建三江管理局洪水灾害恢复力诊断,对管理局下辖15个农场2002-2016年恢复力水平进行评价。结合Arc GIS空间数据分析技术分析各农场恢复力时空变异规律。结果表明,恢复力初步诊断显示前进农场、胜利农场、创业农场恢复力平均增长速率缓慢,仅达到18%,远不及管理局平准水准33%;浓江农场、鸭绿河农场、青龙山农场恢复力平均指数较低,分别为2.206、2.400、2.428,并未达到管理局平均值2.565。各农场恢复力时空变异分析显示建三江管理局整体恢复力水平15年来稳定增长,各农场间恢复力水平差异呈先增大后减小的趋势;西南部农场平均恢复力水平普遍较高,位于管理局各农场恢复力水平前列,与之相对,西北部农场评价恢复力水平普遍较低。(3)利用随机森林模型内置袋外数据评估方法得到建三江管理局洪水灾害恢复力评价指标重要性排名。选择排名靠前的人均GDP、第三产业产值、人口密度、青年人口占比、GDP增长率、人均储蓄额、卫生机构数、人均收入、医院床位数、科学技术人员数共10个指标作为候选驱动因子,结合改进的DEMATEL方法以各农场为例计算各因子中心度值和原因值,得到各农场的关键驱动因子、原因因子以及结果因子。结果表明,人均GDP是驱动恢复力系统变化的最关键因子,与已有研究对比分析得到其余关键因子分别为降水量、第三产业产值、人口密度、GDP增长率以及医院床位。(4)利用情景分析法假设4种未来情景,概括建三江管理局恢复力未来变化的4种可能分别为高速发展阶段、稳定发展阶段、发展遇阻阶段以及受大型洪灾打击阶段。利用WOA-RFR并结合各情景关键驱动因子预测值计算得到未来管理局主要农场的恢复力变化趋势。结果表明,首先,缺乏人为政策引导的恢复力变化会出现严重的发展不均衡问题;其次,西北地区各农场洪水灾害恢复力基础薄弱,抗灾能力差。未来面对黑龙江流域爆发大型洪水灾害时抵抗能力较低,应给予重视。结合建三江管理局各农场洪水灾害恢复力概况提出建三江管理局洪水灾害恢复力建设路径,为各农场维持健康发展、可持续发展提供决策依据。