徐根祺 ， 温宗周 ， 李丽敏 ， 马婧 ， 姚怡

（1. 西安交通工程学院电气工程学院，西安 710300；2. 西安工程大学电子信息学院 ，西安710048；3. 中国葛洲坝集团第三工程有限公司，西安710065；4. 西安理工大学，西安710048；5. 西安科技大学高新学院城市建设学院，西安710109）

0 引 言

我国幅员辽阔，地质环境多变，常年受到地质灾害侵袭[1]。泥石流灾害具有爆发频率高、发生区域广、不易监测及不确定性等特点， 严重威胁着人民生命财产安全[2-3]。 目前世界上对泥石流的研究已经具备了较为系统的理论和方法， 例如泥石流的定义、判别、分类及性质、形成机制及影响因子、发生规模及频率、空间分布及范围、风险性及危害性、预测及预警等[4-10]。 研究技术也越来越成熟，除了基础的资料收集、野外踏勘及室内定性评价外，还包括物理实验模型、 数值模拟，GIS、RS、GPS 技术及现代非线性理论的应用等[11-12]。

世界各国对泥石流的系统研究工作中,有学者通过贝叶斯理论分析泥石流的风险性[13],有科研人员建立了三维平台地质灾害评价系统对泥石流灾害进行分析[14],也有研究者将支持向量机和BP 神经网络应用于泥石流预测比较[15]，还有研究人员提出了一种基于遗传算法优化BP 神经网络的区域泥石流易发性评价模型[16]。

然而对于这些研究方法而言，无论是泥石流灾害历史数据的数量，还是对数据进行分析评判所采用的算法，都会影响最终的准确性。 为了解决目前研究中泥石流灾害数据量不足、数据获取困难且预警准确率不高的问题，本文设计了用于泥石流灾害影响因子数据采集和灾害预警的泥石流灾害预警系统，并利用最优路径森林算法对所采集的数据进行分析评判，最终预测出泥石流灾害发生的概率。……