【摘 要】
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为提高区域降雨型滑坡的预警精度，以陕南秦巴山区为例，首先通过人工神经网络（ANN）和逻辑回归模型（LR）进行滑坡易发性建模，使用滑坡发生频率比（FR）对易发性模型进行检验和校准，用来表达滑坡发生的空间概率；其次在敏感性分析的基础上选取最优的降雨变量组合和衰减系数，在二维贝叶斯公式的基础上构建概率型降雨阈值模型，用以计算滑坡发生的时间概率，并使用2016～2020年的降雨数据进行验证；之后在贝叶斯公
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（300102261720,300102341308）； 陕西省自然科学基础研究计划项目（2019JQ–685）；
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为提高区域降雨型滑坡的预警精度，以陕南秦巴山区为例，首先通过人工神经网络（ANN）和逻辑回归模型（LR）进行滑坡易发性建模，使用滑坡发生频率比（FR）对易发性模型进行检验和校准，用来表达滑坡发生的空间概率；其次在敏感性分析的基础上选取最优的降雨变量组合和衰减系数，在二维贝叶斯公式的基础上构建概率型降雨阈值模型，用以计算滑坡发生的时间概率，并使用2016～2020年的降雨数据进行验证；之后在贝叶斯公式的基础上对滑坡发生的时空概率进行耦合，构建研究区降雨型滑坡的概率型预警模型（PLEWM），并对2016-2020的雨季（7-9月份）逐日进行模拟预警；最后分别从预警效果和成本效益角度出发，使用预警成本投入、滑坡造成的损失、预警成功率、漏报率、误报率等指标对预警模型的性能进行评估。结果表明：（1）研究区构建降雨阈值模型最优的变量组合为有效降雨量–持时（EE-D），最优的衰减系数为0.816;（2）概率型阈值模型预测2016-2020年发生致灾降雨213.71起，实际发生201起，累积误差为10.07%，各概率区间内的预测值与实际发生数量沿着斜率为1的对角线分布；（3）模拟预警结果显示，PLEWM模型的成本投入和滑坡造成的损失分别是传统启发式预警模型的62.86%和63.48%；预警成功率，漏报率，误报率分别为63.99%,34.71%和1.3%，均优于启发式预警模型；而在长持时高强度降雨条件下，PLEWM的预警成功率显著高于传统预警模型。
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