Journal: Ecological Environment and Protection DOI: 10.32629/eep.v9i8.3293
Abstract
降雨是诱发山区地质灾害的主要外部动力,构建降雨型地质灾害气象预警模型对区域 防灾减灾具有重要意义。本文以鄂西南某山区县为研究区,将确定性系数(CF)法与逻 辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)和BP神经网络四种机器学习模型耦合构 建潜势度评价模型,并结合有效降雨量模型建立气象预警体系,对2020年汛期典型降 雨过程进行回溯验证。结果表明：曲率、土地利用类型和坡度是地质灾害发育的主 导因子；CF- DT模型综合性能最优,准确率为0.6442、AUC为0.6838；结合有效降雨量分级后,CF- DT模型对2020年6—7月40余起降雨诱发地质灾害的平均命中率达95%,显著优于其他模 型。CF耦合机器学习与有效降雨量的方法可有效支撑区域降雨型地质灾害气象预警 。
Keywords
降雨型地质灾害；气象预警；确定性系数；机器学习
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