洪水灾害是当今世界最危险的自然灾害之一,不可预测的洪水给人们带来了不同程度的生命和财产损失。通过对洪水灾害风险的研究,可以为防灾减灾工作提供技术支持,减少洪水带来的影响,同时保护生存、生态环境。本文以吉林省珲春市境内的珲春河流域为研究区,研究区流域受到温带海洋性季风气候、地形地貌等因素影响,洪水灾害频发,研究综合考虑致灾因子、孕灾环境以及承灾体三个方面,通过对洪水灾害危险性和易损性分别进行分析之后相乘得到洪水灾害风险评价。主要研究内容分为以下几个部分:（1）洪水灾害危险性评价因子选取,依据Arc GIS软件,结合SWAT模型,以及研究区实际情况和数据可获得性,选择降水量、径流系数、河网密度、高程、坡度、地形起伏度、土地类型、土壤类型、地形湿度指数共9个评价因子。（2）危险性评价,根据四种计算方法:信息量法、优序图法法以及机器学习方法中的随机森林算法和支持向量机法得到每个危险性评价因子的权重,通过Arc GIS叠加得出洪水灾害危险性等级分布,计算每个等级的面积占比情况,并通过在不同的危险性等级中的灾害点数量对四种方法的准确率进行比较。（3）易损性评价,将研究区的人口密度、GDP密度作为易损性评价因子进行等权重叠加得到研究区洪灾易损性分布。（4）洪水灾害风险评价,依据公式:风险=危险性×易损性,运用Arc GIS地图代数功能将危险性与易损性相乘得到珲春河流域的洪水灾害风险分布等级。结论主要有以下几个部分:（1）根据四种方法得到的危险性权重结果,高程、土地类型、坡度、河流密度等因子权重值较大,表明相对更重要。（2）根据洪水灾害点在不同危险性等级中的分布数量,低危险性等级和较低危险性等级内没有洪灾点的分布,中等危险性中,优序图法没有洪灾点分布,信息量法和支持向量机法的数量多于随机森林算法。在较高危险性和高危险性等级内,优序图法,其次是随机森林算法较其他方法有更多的灾害点分布。（3）危险性较高的地区主要分布在珲春河流域的周边以及流域下游的珲春市、板石镇西北部、三家子满族乡东部、马川子乡西部、杨泡满族乡、哈达门乡西南部、英安镇东部、珲春市经济合作区西部。（4）易损性评价中,人口密度与GDP密度较高的地区皆分布在珲春河流域沿岸,尤其是研究区内西南部较为密集。（5）通过洪水灾害点在不同的风险等级中的分布数量,在高风险和较高风险等级内,四种方法有相同的灾害数量。中风险等级内是优序图法和信息量法有更多的灾害点分布。在较低风险等级内支持向量机法和随机森林方法有较多的灾害点分布。在低风险等级内没有灾害点分布。高风险地区面积占比情况,优序图法8.3147%,随机森林法7.6940%,信息量法7.2574%,支持向量机法7.1229%。高风险地区分布在珲春河周围,主要分布在珲春市周边的经济发达、人口密集区,基本与危险性等级分布地区相吻合。