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基于贝叶斯公式修正的降雨型滑坡灾害概率研究 后印本

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摘要: 以改进降雨诱发滑坡灾害时空概率算法,提高预报预警能力为研究目标,基于2001—2020年山西省滑坡灾害与同期降雨资料,剔除冻融期及无明显降雨诱发的滑坡灾害样本,重构样本集。采用逻辑回归方法,构建了以累积有效降雨量、降雨间隔历时为变量的降雨致灾概率模型。结合下垫面影响因子空间分布特征,将山西省划分为5个片区,应用贝叶斯公式对逻辑回归模型进行修正,建立空间概率模型。通过接受者操作特征曲线(ROC)获得降雨致灾最佳临界值,最后应用2021—2023年样本进行检验,经插值获得各片区降雨致灾阈值曲线。结果表明:(1)山西省南部冻融期结束时间在5月上旬,而北部则可持续到6月中旬。(2)ROC曲线表明逻辑回归模型、贝叶 斯公式修正模型均有一定的预测能力,且后者更佳,临界致灾概率分别为61.51%、60.37%。(3)逻辑回归模型、贝叶斯公式修正模型准确率分别为86.44%、93.22%,贝叶斯公式修正效果显著。(4)山西省各片区均表现为随着降雨间隔时长的增加,所需阈值逐渐递减,就空间分布而言,山西省滑坡灾害隐患点阈值呈现从西南到东北逐渐降低的特点。

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[V1] 2026-05-25 17:48:57 ChinaXiv:202605.00246V1 下载全文
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