基于因子分析法的泥石流预测模型

搜集台湾省南投县部分泥石流事件资料,参考前人对泥石流发生的影响因子研究,选取有效集水区面积、主沟长度、集水区平均坡度、累积雨量、峰值雨强与崩塌率6个因子作为对泥石流发生有重要作用的影响因子。分析各因子间Sperman相关系数,采用因子分析法对选取的因子进行降维处理,得到3个主因子,即地形地貌因子、水源因子、物源因子。计算各主因子的因子得分,由因子得分作为自变量,采用费雪判别法建立判别函数。以判别结果和验证结果考察模型的预测效果,并与直接判别分析的结果作对比。结果表明:经因子分析法降维处理后的判别分析消除了多重共线影响,模型的准确度与直接判别分析相比有所提高。

基于Fisher判别法的台风暴雨泥石流预测模型

对台风暴雨泥石流发生的可能性进行定量预测,有助于减少危险区内的人员伤亡、降低经济损失。以台湾地区南投县陈有兰溪流域的47条泥石流沟为研究对象,从泥石流形成所需的地形地貌、物源和降雨条件中,初步选取台风暴雨泥石流发生的影响因子,包括沟床平均坡度、有效流域面积、形状系数、主沟长度、岩性、崩滑比和平均雨强。根据因子重要性排序结果,选择崩滑比和平均雨强作为模型的预测因子,基于Fisher判别法建立了台风暴雨泥石流预测模型。采用随机取样技术,选取70%的数据用于构建模型,剩余30%的数据用于验证模型。以精确度、准确率、漏报率和误报率指标,定量评价模型的预测效果,并确定最优的预测模型。结果表明:基于Fisher判别法构建的台风暴雨泥石流预测模型,综合考虑了泥石流形成所需的物源条件和降雨条件,弥补了降雨阈值模型仅依靠降雨资料分析的不足,预测效果更好。