地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测研究——以2022年6月1日四川芦山地震为例 |
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作者姓名: | 范宣梅 方成勇 戴岚欣 王欣 罗永红 魏涛 王运生 |
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作者单位: | 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学),成都 610059,中国 |
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基金项目: | 国家杰出青年科学基金42125702 |
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摘 要: | 2022年6月1日17时00分,继2013年芦山地震,时隔9年四川省雅安市芦山县再次发生MS6.1级地震。地震是诱发山区地质灾害的重要因素之一,往往造成大量的人员伤亡和财产损失。快速准确地获取地震诱发滑坡的空间分布范围对震后应急救援和临时安置点选取至关重要。本文基于全球地震诱发滑坡数据库,采用深度森林算法,建立了地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测模型。将该模型应用于“6·1”芦山地震诱发滑坡的快速预测,在震后1 h内获取了滑坡空间分布概率预测结果,并第一时间到达震区进行地质灾害应急调查与模型复核。调查表明,本次地震诱发地质灾害以小型崩塌、滑坡为主,高易发区主要分布在芦山县北部和宝兴县西部的交汇区,断层上盘滑坡数量明显高于下盘。对比模型预测结果与宝兴东河流域地质灾害现场调查数据,发现模型预测准确率达80%以上,特别是相对较大规模的滑坡均发生在模型预测的高易发区,说明模型可以弥补震后现场调查与遥感数据获取时效性方面的不足,为震后应急救援提供科学支撑。
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关 键 词: | 芦山地震 地质灾害 同震滑坡 机器学习 预测模型 |
收稿时间: | 2022-06-14 |
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