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降雨条件下国家输电线路保护区滑坡危险性时空预测

动态易发性建模,滑坡危险性预测,降雨侵蚀强度,国家输电线路保护区

针对以往滑坡易发性和危险性评价中忽略了一个重要的有效性评价指标--滑坡事后调查，而不是单纯依赖历史数据的问题，本研究利用2002 - 2021年的滑坡数据，构建了不同时间尺度的区域滑坡易发性预测和危险性评价框架。基于更新的滑坡数据和制约因素，建立了不同时期的敏感性建模数据集，然后比较了传统机器学习、集成和深度学习模型的性能。最后，将多期降水资料和敏感度结果应用于新的LH预报中，研究结果表明，集成学习模型（随机林）在不同时间段具有较强的概化能力，其曲线下面积（AUC）值均超过0.9。基于降雨侵蚀强度和敏感性的灾害模型框架可以有效地预测LH，缩短降雨侵蚀强度的时间尺度可以提高LH预测的准确性。在极高的灾害水平下，本研究全面探讨了滑坡的时空动态变化，准确识别了对国家输电线路保护区（NTLPR）构成威胁的区域。