基于决策树和有效降雨强度的滑坡危险性预警

以江西省寻乌县为例,采用信息量(IV)、反向传播神经网络(BPNN)和C5.0决策树模型进行滑坡易发性预测(LSP),比较不同模型的预测性能;基于有效降雨量的概念提出有效降雨强度-历时(EI-D)模型,计算滑坡临界降雨阈值并将其与传统的降雨强度-历时(I-D)阈值做对比;将LSP结果与EI-D模型耦合,实现滑坡灾害预警并进一步验证了预警精度.结果表明:C5.0决策树的LSP精度高于BPNN和IV,EI-D阈值的预测效果优于I-D模型,且基于滑坡易发性和EI-D阈值的模型能有效实现降雨型滑坡的实时预报.

藏东南地区降雨型滑坡致灾阈值及滑坡危险性量化分析

基于中国地面降水日值格点数据和藏东南滑坡事件目录,构建累积降雨量-历时关系阈值(E-D)模型,量化藏东南地区降雨型滑坡事件降雨阈值,分级预测1990—2019年319个降雨型滑坡,并分析909个滑坡点对居民地、道路、河流的危险性。结果表明:①昌都市降雨阈值略高于林芝市,藏东南地区阈值在0≤D≤100区间内介于世界范围滑坡降雨阈值的上限和下限。②“极易发生”的降雨型滑坡30 a内可能发生次数高达104次和101次,分别位于昌都市丁青县的中部地区和林芝市墨脱县境内的雅鲁藏布江中北部;“易发生”降雨型滑坡主要集中分布于工布江达县中部、墨脱县北部、左贡县境内沿江河地带;“较易发生”降雨型滑坡集中分布于丁青县东南部、八宿县和左贡县西部的江河地区。③藏东南地区受滑坡影响的居民地主要分布于边坝县中北部、丁青县南部、察雅县中西部和贡觉县的东南部地区;受滑坡影响的中、高危险性道路段主要集中在边坝县中北部、丁青县南部河流附近、洛隆县中部、察雅县西北部、江达县东南和贡觉县境内的沿金沙江附近地区;受影响的水系主要为边坝县中北部河段、丁青县南部河段、洛隆县中部河段、察雅县西北部的澜沧江河段、江达县东南和贡觉县境内的金沙江河段。

降雨型滑坡时间概率的逻辑回归拟合及连续概率滑坡危险性建模

提高降雨型滑坡危险性预警精度和空间辨识度具有重要意义.以江西宁都县1980—2001年156个降雨型滑坡为例,首先基于传统的EE-D(early effective rainfall-rainfall duration)阈值法计算不同降雨诱发滑坡的时间概率级别;然后以各级别临界降雨阈值曲线对应的时间概率为因变量,并以对应的前期有效降雨量(early effective rainfall,EE)和降雨历时(D)为自变量,采用逻辑回归拟合出上述因变量与自变量之间的非线性关系,得到降雨诱发滑坡的连续概率值;之后对比C5.0决策树和多层感知器的滑坡易发性预测性能;最后利用降雨诱发滑坡的连续概率值与易发性图相耦合以实现连续概率滑坡危险性预警.结果显示:(1)宁都降雨型滑坡连续概率值的逻辑回归方程为1/P=1+e^(4.062+0.7474×D-0.07944×EE),其拟合优度为0.983;(2)2002—2003年的20处用于连续概率阈值测试的降雨型滑坡大都落在连续概率值大于0.7的区域,只有4处落在小于0.7的区域;(3)C5.0决策树预测滑坡易发性的精度显著高于多层感知器;(4)近5年的4次降雨型滑坡的连续概率危险性值都在0.8以上,且高和极高预警区的面积较传统滑坡危险性分区更小.可见连续概率滑坡危险性预警法相较于传统危险性分区法具有更高的预警精度和空间辨识度,且通过叠加滑坡易发性图及其临界降雨阈值可开展实时滑坡危险性预警制图.