基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型研究*
2021-03-13刘艳辉方然可苏永超肖锐铧
刘艳辉 方然可② 苏永超 肖锐铧
(①中国地质环境监测院(自然资源部地质灾害技术指导中心),北京 100081,中国)(②华北水利水电大学,郑州 450045,中国)
0 引 言
中国是世界上地质灾害分布最广、危害最严重的国家之一。地质灾害遍及全国山地丘陵区,已知数量近百万处之多,平均每年造成数百人死亡,数十亿元直接经济损失(自然资源部,2019)。世界上20多个国家或地区,包括中国香港、美国、意大利、巴西、日本等,也都不同程度地开展过或正在开展区域地质灾害的早期预警与减灾服务工作(Fausto Guzzetti et al.,2020)。2003年起,中国大陆分级开展区域地质灾害气象预警业务,取得了较好的防灾减灾成效(刘传正等,2004,2007,2009,2015;王雁林,2005;李长江等,2008;刘艳辉等,2008,2015,2018,2019;魏平新等,2015;李守定等,2017)。同时,在监测预警示范区(侯圣山等,2014;温铭生等,2012)、三峡库区(刘传正等,2004)、汶川地震灾区(刘传正等,2017)等重点区域也开展了广泛的研究与实践。
预警模型是成功开展地质灾害气象预警的关键。检索显示,国内外区域地质灾害预警模型主要可分为统计预警模型和动力预警模型两大类。统计预警模型又分为隐式统计预警和显式统计预警模型(刘传正等,2009,2015)。临界降雨阈值模型是一种典型的隐式统计预警模型,以中国香港和美国的研究最为系统(Cannon et al.,1985;Au,1998;Pietro Aleotti,2004),以模型简单、易于推广的优势,广泛被其他国家或地区参考应用;显式统计预警模型,克服了仅依据单一临界雨量指标的片面性和模糊性,充分反映地质环境要素变化的优势,2008年研发完成在中国大陆国家级预警业务使用,并逐步推广。……
