【摘 要】
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在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高.基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩
【机 构】
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贵州省地质环境监测院,贵州贵阳 550001;贵州省气象台,贵州贵阳 550001
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在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高.基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法.利用信息量法,分析气象因素影响程度.选取坐标点、降雨量、易发生等级,将其作为机器学习人工神经网络的输入节点,判断是否发生崩塌、滑坡灾害;针对地质灾害区域,根据影响程度计算气象引发因子指数,结合滑坡、崩塌灾害潜势度G和承灾体脆弱性M,确定气象风险预警指数R,划分预警级别,完成滑坡、崩塌灾害气象风险预警.实验结果表明,设计方法有效降低了三级预报和四级预警空报率,提升了预警精细化程度.
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