我们提出了一种使用随机森林模型提前一年预测冲突（定义为至少10人死亡的有组织暴力行为，持续12个月）的方法。当应用于测试数据时，该模型能够捕捉到未来冲突的86％。该模型的冲突信号是嘈杂的，其中一半的冲突预测代表误报。我们还探讨了水相关指标是否是预测冲突的有效指标。水相关变量被评估为与冲突结果相关，但并非对模型决策具有实证意义。然而，通过调整冲突的定义，例如降低死亡阈值或仅研究新兴冲突，可以增加水变量的重要性。一个基于网络的工具容纳了该模型，使用户能够通过时间和空间探索预测和指标，提供有关潜在脆弱性的基础信息，作为实现及时有效的水资源相关干预措施以减轻冲突和/或建立和平的第一步。
