[发明专利]一种基于驱动因子的多动力滑坡预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于驱动因子的多动力滑坡预测方法，其特征在于，所述多动力滑坡具体为由非强降雨以及非强地震激发因素的驱动因子激发的滑坡，包括以下步骤：

S1、获取监测地点预设范围内的历史数据，所述历史数据包括历史降水数据、历史地温数据和历史地震数据；

S2、基于所述历史数据确定各驱动因子，所述驱动因子包括极端降雨频率、极端干旱频率、极端升温频率和地震频率；

S3、基于时间不重叠规则确定出各驱动因子的叠加概率；

S4、当预测时刻的所述叠加概率小于预设阈值时，进行滑坡预警。

2.如权利要求1所述的基于驱动因子的多动力滑坡预测方法，其特征在于，所述极端降雨频率具体为预测时刻当月以及前三个月的累积降雨量，所述极端干旱频率为预测时刻前一年12月至当年2月中标准降水指数最低值在历年同期出现的概率，若预测时刻属于1月，则为预测时刻前一年12月至当月标准降水指数最低值在历年同期出现的概率，所述极端升温频率为预测时刻前10天的平均地表气温在历年同期出现的频率，所述地震频率为预测时刻当天地震震中与监测地点的距离在历史数据中出现的频率。

3.如权利要求1所述的基于驱动因子的多动力滑坡预测方法，其特征在于，所述步骤S3中具体通过如下公式确定叠加概率p：

式中，t为预测月，d为预测日，R_i为第i日的日降雨量，R_mj为第i月的月降雨量，T_i为第i日的地表气温，P_s12为前一年12月的SPI，P_s1为当年1月的SPI，P_s2为当年2月的SPI，T_mi为第i月中最低地表气温小于0度天数的平均地表气温，L为震中与监测地点的距离。

4.如权利要求1所述的基于驱动因子的多动力滑坡预测方法，其特征在于，所述预设阈值为基于历史滑坡数据进行确定。

5.如权利要求4所述的基于驱动因子的多动力滑坡预测方法，其特征在于，所述预设阈值具体为

6.一种基于驱动因子的多动力滑坡预测系统，其特征在于，所述系统包括

获取模块，用于获取监测地点预设范围内的历史数据，所述历史数据包括历史降水数据、历史地温数据和历史地震数据。

第一确定模块，用于基于所述历史数据确定各驱动因子，所述驱动因子包括极端降雨频率、极端干旱频率、极端升温频率和地震频率；

第二确定模块，用于基于时间不重叠规则确定出各驱动因子的叠加概率；

预警模块，用于当预测时刻的所述叠加概率小于预设阈值时，进行滑坡预警。