[发明专利]一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法

说明书

本发明涉及一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法，包括步骤：收集研究区震后泥石流流域若干年的样本数据集，所述样本数据集中包含若干因子；对样本数据集进行重采样，建立多组样本数据集；分别对各组样本数据集中的因子进行共线性检测，筛选出用于模型建立的因子，从而建立泥石流敏感性分析模型；并根据泥石流敏感性分析模型的预测结果选择一组最佳的样本数据集；提取最佳样本数据集中的因子的权重值，拟合各因子权重值随时间变化的动态曲线，建立动态因子回归方程；将动态因子回归方程带入泥石流敏感性分析模型，得到泥石流敏感性动态分析模型。

技术领域

本发明涉及泥石流灾害防治技术领域，特别涉及一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法。

背景技术

通过汶川震后汶川县内泥石流活动事件的统计分析可知，震后暴发泥石流的流域面积和高差逐渐增大，而同震滑坡面积密度和年平均降雨量逐渐减小。泥石流暴发数量整体呈减小趋势，且频率降低，说明影响震后泥石流的因子的权重发生了显著的变化。而传统的泥石流动态敏感性分析只考虑了物源因子，忽略了震后泥石流敏感性相关的其他因子，导致现有泥石流分析不能对震后多期泥石流敏感性进行有效判别。

公开号为CN110334482A的专利申请文献公开了基于物源活动强度的震后泥石流动态敏感性评价方法，记载了（1）通过分析研究区内泥石流崩滑物源体的动态变化，选取8个评价因子，包括物源活动变化量；（2）对评价因子与往年泥石流暴发事件做概率交叉分析，得到评价因子归一化标准；（3）采用灰色关联法，利用往年泥石流暴发事件为参考列，计算评价因子权重值；（4）用得到的评价模型评价当年的泥石流敏感性，对当年泥石流敏感性进行分级实现对泥石流暴发可能性的动态有效预测。该文献由于客观条件限制，对泥石流动态敏感性评价未进行其他因子的研究，得到的结果只适用于单期泥石流敏感性评价。

公开号为CN107341586A的专利申请文献公开了一种基于降雨的地质灾害发生频率的计算方法，记载了通过地理信息系统空间分析功能，提取滑坡的内部影响因子，并通过统计产品与服务解决方案软件实现逻辑回归分析过程，确定滑坡的各个内部影响因子的逻辑回归系数，计算研究区境内滑坡空间发生概率。但其内部影响因子是固定不变的，所以计算出来的滑坡概率也很固定，不能达到如今敏感性动态分析的要求。

发明内容

本发明的目的在于基于震后多年泥石流暴发事件作为样本数据集，通过重采样、共线性检测、逻辑回归和统计回归的方法，建立震后暴雨泥石流敏感性动态分析模型，提供一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法，实现对震后多期暴雨泥石流的动态有效预测。

为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了以下技术方案：

一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法，包括以下步骤：

步骤1，收集研究区震后泥石流流域若干年的样本数据集，所述样本数据集中包含若干因子；对样本数据集进行重采样，建立多组样本数据集；

步骤2，分别对各组样本数据集中的因子进行共线性检测，筛选出用于模型建立的因子，从而建立泥石流敏感性分析模型；并根据泥石流敏感性分析模型的性能评估结果选择一组最佳的样本数据集；

步骤3，提取最佳样本数据集中的因子的权重值，拟合各因子权重值随时间变化的动态曲线，建立动态因子回归方程；将动态因子回归方程带入泥石流敏感性分析模型，得到泥石流敏感性动态分析模型；

步骤4，使用泥石流敏感性动态分析模型对未来的泥石流敏感性进行预测。

更进一步地，所述样本数据集中的因子包括地形类因子、物源类因子、降雨类因子；

所述地形类因子包括流域面积、流域高差、沟道纵比降、沟道长度、梅尔顿强度指数；

所述物源类因子包括岩性、距断层的距离、流域内同震滑坡面积密度、流域内同震滑坡平均植被归一化指数、流域内平均植被归一化指数、流域内同震滑坡植被恢复指标；

所述降雨类因子包括年平均降雨量。