基于GIS和K-means聚类方法的滑坡气象预警模型

针对滑坡气象预警问题,开展了GIS和K-means算法在滑坡气象预警中的应用研究。由于单一临界降雨判据的预警准确性不高,很难反映不同类型滑坡对降雨的敏感性不同,因此,采用加权欧式距离的K-means算法,根据滑坡的物质组成、斜坡结构、成灾层位、规模、地理位置、诱发因素等要素将滑坡分类,然后采用统计分析方法,得到滑坡前期有效降雨量和当日降雨量的散点图,针对每类滑坡构建临界降雨判据。并提出根据滑坡的风险性等级,即综合考虑滑坡发生的可能性和危险性,做出相应的滑坡预警。选取湖南某县为典型研究区,采用加权K-means算法进行聚类,将该县滑坡分为三类,根据滑坡的前期有效降雨量和当日降雨量,构建每类滑坡的临界降雨判据,使用GIS叠加滑坡分布图和危险性分区图,划分滑坡气象预警区。相对于单一临界降雨判据,该方法预测准确度更高;而且综合考虑滑坡发生的可能性和危险性,在实际预警中更加合理。