浙江省地质灾害气象风险预警一体化建设的探索与实践

地质灾害预报预警是有效防范地质灾害、减少人员伤亡的重要手段。自2003年开始实施以来,全国有80%的山区省、市、县开展了地质灾害气象预警工作。但这种省、市、县独立建设模式难以满足部省协同、市县联动、全域贯通的业务需求。文章介绍了浙江省地质灾害气象风险预警一体化建设：按照“省级预报到县、市级预报到乡、县级预警到村（点）”的工作原则,在趋势预测、每日预报、短临预报和实时预警与地质灾害防治业务一体化融合方面开展探索,初步建成了以“地灾智治”应用驾驶舱为可视化监管,以“地灾智防”APP为闭环手段的地质灾害全生命周期管控防治业务体系,形成了具有浙江特色的地质灾害预报预警数字化产品体系。     

增量学习在滑坡易发性评价中的应用——以甘肃省天水市为例

为了提升机器学习模型在滑坡易发性评价任务中的泛化能力,以甘肃天水市为例,采用基于LightGBM的增量学习模型,并利用Autogluon自动机器学习框架实现模型的超参数优化和堆叠,以及使用SHAP可解释框架进行特征选择和数据异常分析,构建了适用于滑坡易发性评价的增量学习模型。通过在天水市不同区域采集的滑坡灾害数据进行模型验证,结果表明,基于增量学习的滑坡易发性评价模型能够有效地识别和预测滑坡易发区域,根据新数据集自适应调整模型,并且提高模型的性能。