[口头报告]基于数据驱动方法的滑坡灾害时空预测

基于数据驱动方法的滑坡灾害时空预测
编号:4261 稿件编号:3219 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-15 09:15:05 浏览:322次 口头报告

报告开始:2024年05月20日 08:45 (Asia/Shanghai)

报告时间:8min

所在会议:[S3] 主题3、地质灾害与工程地质 » [S3-4] 主题3、地质灾害与工程地质 专题3.10、专题3.14、专题3.16(20日上午,307)

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摘要
区域滑坡灾害定量预测和危险评价是滑坡研究的核心问题。传统的滑坡空间预测方法仅能对滑坡可能发生的位置进行预测,无法对滑坡发生的时间以及可能出现的规模进行估计。本研究构建了基于广义加性模型的滑坡易发性和滑坡规模时空模型,分别对滑坡发生的空间位置和规模进行预测。同时,通过联合基于马尔科夫链蒙特卡洛采样算法的滑坡规模超越概率计算方法,构建了基于时空模型的滑坡危险性动态评价框架,能够预测给定斜坡单元在某一时间范围内发生一定规模滑坡灾害的概率。此外,针对滑坡时空模型精度验证,提出空间、时间和时空交叉验证方法,在避免时空自相关效应对模型性能评估影响的同时系统评估模型的预测能力。
关键字
滑坡危险性评价,;时空预测,滑坡易发性动态评价;,滑坡规模,广义加性模型
报告人
王毅
中国地质大学(武汉)

稿件作者
王毅 中国地质大学(武汉)
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