摘要: 精确评估地震损失对于震前防灾减灾、震后灾区救援与快速重建有着至关重要的意义。现有的基于实际震害评估大多研究仅限在某特定区域和某种结构类型，所采用的数据样本数量也有限。本文基于随机森林模型，采用2011年3月11日东日本大地震的378037条建筑物实际震害数据，利用美国应用技术协会（ATC-13）发布地震震害等级划分，实现建筑物地震破坏的损失预测，对影响建筑损失的因素进行特征重要度分析，为建立高精确度的建筑地震损失预测模型提供理论支撑。结果表明：经过SMOTE方法、贝叶斯优化超参数，基于随机森林的预测模型测试集准确率为68.8%，四种破坏等级召回率分别为65.0%、53.6%、74.8%、81.8%，考虑生命安全性能将模型转换二分类，模型准确率进一步提高到87.5%，极大地改善现有研究应用于建筑损失预测中数据样本数量受限、数据不均衡导致最严重破坏等级精度低等问题。对随机森林特征重要性的研究表明：震中距、PGA和v_s30是模型输出影响最大的特征。通过本研究建立的地震损失评估模型能够实现快速且较为准确地预测地震引起的建筑破坏，有利于为震前规划和震后及时救援等工作提供参考。