南昌大学研究团队提出连续概率滑坡危险性预警模型

【研究概述】

南昌大学、成都理工大学以及纽卡斯尔大学的黄发明等以我国滑坡多发的江西省宁都县为典型案例，提出了“连续概率滑坡危险性预警” 新方法。该方法利用逻辑回归模型，将传统的离散型降雨阈值概率拟合成一个连续函数，从而可计算任意降雨历时和前期有效降雨量组合下的滑坡发生概率；随后，将此连续概率值与高精度的滑坡易发性指数进行相乘耦合，最终生成空间上连续、概率值定量的滑坡危险性预警图。研究显示，该方法较传统模型预警精度显著提高，实现了滑坡预警从“定性分级”到“定量概率”、从“粗放区划”到“精准辨识”的重要跨越。

【研究方法】

本研究的技术路线核心在于构建一个能动态、定量响应降雨过程的滑坡危险性预警模型。整个研究始于对宁都县长达二十余年（1980-2001年）地质灾害历史的深入挖掘，系统整理了156次具有精确时空坐标的降雨型滑坡事件及其对应的完整降雨过程数据。

研究的第一项关键任务是建立连续概率降雨阈值模型。传统的EE-D阈值法只能给出几条代表不同发生概率的分级阈值曲线。本研究对此进行了革新：首先，基于历史数据计算出传统EE-D曲线上一系列密集的离散概率点（从P=0到P=1，间隔0.05）所对应的前期有效降雨量（EE）和降雨历时（D）组合。前期有效降雨量EE通过公式计算：

通过对当地水文地质条件的分析，研究确定了最适合宁都县的衰减系数k=0.8。随后，研究团队将这组三维数据（D,EE, P）视为一个整体，利用逻辑回归进行非线性曲面拟合。拟合得到的方程是一个S型函数：

这个方程的拟合优度高达0.983。只要输入一次降雨事件的历时（D）和计算得到的前期有效降雨量（EE），就能直接输出一个0到1之间的连续概率值（P），代表了在该特定降雨情景下，一个地点发生滑坡的可能性，彻底解决了传统方法概率断档的问题。

图 1 各降雨参数条件下滑坡发生的连续概率值

研究的另一项支柱是制备高空间分辨率的滑坡易发性图。研究选取了地形（高程、坡度、坡向、曲率）、地质（岩性）、水文（地形湿度指数TWI）、生态（归一化植被指数NDVI）以及人类活动（归一化建筑指数NDBI、土壤侵蚀强度）等10个关键环境因子。为了获得最优预测效果，研究系统对比了C5.0决策树（DT）与多层感知器（MLP）两种机器学习模型。结果表明，C5.0决策树模型在宁都县的表现更优，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到0.856，高于MLP的0.790，且模型生成的规则更具可解释性。因此，最终采用C5.0决策树模型生成了值为0-1连续分布的滑坡易发性指数图。

图 2 C5.0 DT 易发性分级图 (a) 和 MLP 易发性分级图 (b)

最终的连续概率滑坡危险性预警模型通过一个乘法耦合实现：将上述动态的降雨连续概率图层与静态的滑坡易发性指数图层进行逐像元相乘。这一运算在物理意义上融合了“降雨触发滑坡的可能性”与“此地本身容易发生滑坡的程度”，从而生成了一个既能反映降雨时空动态、又能体现地质环境本底差异的综合性、定量化危险性预警图谱。

【研究结果】

利用未参与建模的2002-2003年期间发生的20处独立滑坡事件进行检验。结果显示，在这20处滑坡中，有16处（占总数的80%）其对应的连续概率值P大于0.7，落入高概率预警区；仅有4处滑坡的P值低于0.7。这一结果显著优于传统分级阈值方法的判别效果，证明了连续概率模型具备优异的泛化能力和预测可靠性。对建模所用的156处历史滑坡数据进行回判，总体准确率高达91.02%，进一步证实了模型的稳健性。

图 3 降雨阈值曲线验证数据

研究选取了2015年至2020年间宁都县真实发生的四次强降雨滑坡事件，对新建模型与传统方法进行了实战化预警效果对比。传统方法将易发性分区与固定的降雨阈值级别简单叠加，其划定的“极高危险区”面积占全县比例范围宽泛，在四次事件中分别为27.04%、13.84%、27.04%和27.04%。而连续概率危险性模型计算出的“极高危险区”（H> 0.8）面积占比则急剧缩小，对应四次事件分别仅为2.32%、3.24%、5.43%和1.99%。预警范围平均缩小了约80%以上。尤为关键的是，这四次实际发生的滑坡点，全部精准地落入范围大幅浓缩的新模型“极高危险区”内。这表明新模型能够将有限的应急监测和临灾避险资源，高度聚焦于真正的高风险“靶点”，极大提升了预警的工程实用价值和防控效率。

图 4 各事件当天降雨型滑坡连续概率图

图 5 各降雨事件滑坡当天连续概率滑坡危险性图(a1~d1各降雨事件下的连续概率危险性预警图，a2~d2连续概率危险性预警图对应的危险性级别划分图)

通过对历史数据的统计分析，研究揭示了一个关键现象：在宁都县，高达86%的滑坡发生当日的降雨量不足30毫米。这一发现打破了“强降雨直接触发”的常规认知，明确指出该区域滑坡主要受前期有效降雨量（EE）的持续累积效应控制。前期降雨（EE值集中在40-150毫米范围）缓慢入渗，逐步提升岩土体饱和度和孔隙水压力，显著降低其抗剪强度，使得坡体在后续即使遭遇较小雨量时也极易失稳。这一机理的明确，不仅解释了为何EE-D模型及逻辑回归拟合在当地特别有效，也为我国南方类似红层、风化层广泛分布地区的滑坡预警研究提供了重要的区域模式参考。

【研究结论】

本研究提出的“连续概率滑坡危险性预警模型”是对传统区域滑坡预警方法的一次革新。其主要结论与贡献在于：第一，成功将离散的临界降雨阈值发展为连续的概率函数，实现了对降雨致灾可能性的无缝量化评估。第二，通过将动态降雨连续概率与静态高精度易发性图进行定量耦合，产出的危险性图谱空间辨识度极高，能极大缩小需重点防范的“靶区”，使有限的防灾资源和临灾应对措施能够更加精准高效地部署。第三，在宁都县的案例应用中，该方法不仅成功回溯了历史灾害，并对独立降雨滑坡事件和近期灾害实现了精准预警，证明了其强大的实用性和可靠性。该研究为提升我国乃至全球降雨型滑坡区域预警的精细化、智能化水平提供了新的技术路径和理论依据，具有重要的推广应用价值。

资料整理 | 杨若瑄

排版编辑 | 王佳琦

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