爆管一直是影响我国供水安全重要问题。在爆管频发给人民的生产生活带来巨大危害的背景下,城市供水管网爆管风险评估逐渐成为供水管网科学管理的重要手段,旨在帮助供水企业科学合理地安排检修维护计划,解决潜在的爆管隐患。根据现有研究,土壤土力学及理化指标属性、交通荷载、施工质量、管材、管龄、流量、压力等都是爆管发生的影响因素[1],这其中管材、管龄、流量、压力等管网运行基础数据属性明确,易于量化,容易在数学模型中应用,其余的多数属性因素往往因为数据采集及定量描述不确定等原因,在模型量化应用中较难准确使用。实际上,这些属性大多存在空间连续性,相近管道具有相似的爆管影响因素。爆管的空间聚集性反映了周围环境对其的影响,但是在爆管风险评估过程中,这一特征往往没有被有效利用,导致风险评估结果不理想。本文采用XGBoost算法构建了爆管风险评估模型,研究了爆管空间聚集性对模型风险评估的影响,研究取得的主要结果如下:(1)分析了爆管位置在空间上的聚集性,并基于此构造了空间聚集参数“Dist”,以替代难以收集难以量化的爆管影响因素。利用卡方拟合优度检验,证明了爆管的空间分布与齐次泊松过程吻合度极低,爆管在空间上并不是随机分布的。利用Moran’s I指数分析爆管在空间位置上的自相关性,结果表明,p值小于10-5,爆管在空间上服从随机分布的可能性极低;Moran’s I大于0,证明爆管在空间上呈聚集状态分布。通过对简单且容易收集的爆管次数、空间距离等数据的重构获得空间聚集参数“Dist”,反映了环境因素对爆管的影响。(2)基于XGBoost算法建立了爆管风险评估模型,并证明了空间聚集参数“Dist”可以有效提高风险评估模型的精度。采用XGBoost算法建立爆管风险评估模型,并利用重采样改进不平衡数据集,网格搜索法调节参数,提升模型性能。将空间聚集参数“Dist”作为影响因素之一输入爆管风险评估模型,有效地提升了爆管风险评估模型的精度。爆管风险评估模型10折交叉验证的平均AUC高达0.864,且10次交叉验证AUC均在0.850以上,证明基于空间聚集属性和XGBoost算法的供水管道爆管风险评估模型准确性高,稳定性好。(3)基于爆管风险评估,结合影响后果指数构造管道维护优先级指数,为科学合理地安排检修维护计划提供技术支持。在风险评估管道爆管风险的基础上,基于爆管管道及其相连管道的流量以及爆管管道的管径构造了爆管后果指数;结合管道爆管风险指数、爆管后果指数的管道维护优先级指数可以为供水企业制定检修维护计划,有重点地优先检修维护高优先级的管道,科学合理分配检修维护资源,提供客观的技术支持。