同震滑坡发生概率研究——新一代地震滑坡危险性模型

地震滑坡发生真实概率研究基本空白。本研究创新性的利用贝叶斯概率方法与机器模型开展了中国地震滑坡危险性真实概率研究，制作了第一代中国地震滑坡危险性概率图。基于9个地震案例开展研究，包括1999年台湾集集、2005年克什米尔、2008年汶川、2010年玉树、2013年芦山、2013岷县、2014鲁甸、2015尼泊尔、2017九寨沟地震，这9次地震中7次发生在中国，2005年克什米尔与2015尼泊尔地震均发生在中国邻区，可以更好的控制模型预测精度。这些地震事件均有详细完整的，利用面要素标识的地震滑坡数据，包括306 435处真实的地震滑坡记录。考虑到真实的地震滑坡发生区域，滑坡面积规模的差别，滑坡与不滑样本的比例等因素，共选取了5 117 000个模型训练样本。选择绝对高程、相对高差、坡度、坡向、斜坡曲率、坡位、地形湿度指数、土地覆盖类型、植被覆盖度、与断层距离、地层、年均降水量、地震动峰值加速度共13个地震滑坡影响因子。采用贝叶斯概率方法与机器学习模型相结合，建立地震滑坡发生的多因素影响模型，得到各个连续因子的权重与分类因子的各个分类的权重。再将模型应用到整个中国研究区，地震动峰值加速度因子为触发因子。分别考虑研究区在经历不同地震动峰值加速度（0.1~1 g，每0.1 g一个结果，共10个结果）下的地震滑坡发生真实概率。此外，还结合中国地震动峰值加速度分布图，得到了中国地震动峰值加速度背景下的地震滑坡发生真实概率分布。