甘南州地质灾害气象风险预警模型研究

摘要

为了研究甘南藏族自治州（简称“甘南州”）动态降水诱发地质灾害的可能性，利用甘南州区域内2015-2021年国家自动站、区域站降水及地质灾害实况等资料，采用两种方法构建甘南州第二代地质灾害气象风险统计预警模型。方法一：通过信息量法对甘南州地质灾害危险性作出定量评价，以地质灾害发生前7日有效降水量、24 h最大小时降水量、当日累计降水量为自变量，分别对不同危险区域以二元回归模型建立地质灾害气象风险预警模型。方法二：以甘南州坡度、坡向、地形起伏度、地层岩性、断裂构造、河流水系、人类工程活动等7项因子为评价指标，通过机器学习方法编写BP神经网络算法程序，得出地质灾害潜势度概率量化值，耦合降水因子，建立地质灾害气象风险预警模型。两种方法成功率分别为0.768、0.931，方法二成功率较高。

关键词

甘南高原 / 危险性评价 / 机器学习 / BP神经网络 / 地质灾害