四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心.由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题.文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年(2010-2018年)全部样本,数量达1 826个(其中,正样本613个,负样本1213个).基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力.其中,ROC曲线也称为"受试者工作特征"曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积.校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好(准确率94.3％,AUC为0.980).开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级.当输出概率P≥40％且P＜60％时,发布黄色预警;当输出概率P≥60％且P＜80％时,发布橙色预警;当输出概率P≥80％时,发布红色预警.
滑坡灾害 预警模型 逻辑回归 模型构建 预警等级