基于机器学习的滑坡崩塌地质灾害气象风险预警研究

李阳春，刘黔云，李 潇，顾天红，张 楠

（1.贵州省地质环境监测院，贵州贵阳 550001；2.贵州省气象台，贵州贵阳 550001）

0 引言

滑坡、崩塌灾害是地质灾害中的重要灾种，对社会经济、生命财产、地理环境都产生了重要影响[1]。贵州是地质灾害高发易发地区，常见诱发因素主要为降雨[2]。因此，研究地质灾害气象风险预警方法，对地质灾害防治具有重要作用。研究者对该领域进行了很多研究。文献[3]应用GIS 数据处理功能，分析地质灾害区域的工程地质，针对复杂地质的地理环境，绘制出各气象风险等级下区域地质灾害分布图，但该方法对气象因素提取不全面，造成气象风险预警等级整体偏高。文献[4]分析气象环境与降水量之间的规律性，包括降雨阈值和临界降雨量等，通过地质灾害调查统计，综合评价气象风险，但该方法对降雨量的相关性分析较差，划分的气象风险预警等级同样较高。

针对以上问题，提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法。借助机器学习算法中人工神经网络实现贵州省滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法的研究。实验结果表明：采用设计方法有效降低了滑坡、崩塌三级、四级预警空报率，提升了预警精细化程度。

1 贵州省滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法设计

1.1 气象因素对滑坡、崩塌灾害影响程度计算

为实现贵州省滑坡、崩塌灾害气象风险预警，需要提取贵州省滑坡、崩塌灾害相关气象因素，计算气象因素对滑坡、崩塌灾害的影响程度。……