第42卷第3期岩石力学与工程学报Vol.42No.32023年3月ChineseJournalofRockMechanicsandEngineeringMarch，2023收稿日期：2022–04–17；修回日期：2022–06–16基金项目：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)SupportedbytheFundamentalResearchFundsfortheCentralUniversitiesNational(GrantNos.300102261720and300102341308)andNaturalScienceBasicResearchProjectofShaanxiProvince(GrantNo.2019JQ–685)作者简介：宋宇飞(1992–)，男，2015年毕业于西北大学勘查技术与工程专业，现为博士研究生，主要从事地质灾害风险和区域滑坡预报预警方面的研究工作。E-mail：2018026029@chd.edu.cn。通讯作者：范文(1967–)，男，博士，现任教授、博士生导师。E-mail：fanwen@chd.edu.cnDOI：10.13722/j.cnki.jrme.2022.0382基于贝叶斯方法的降雨诱发滑坡概率型预警模型研究宋宇飞1，曹琰波1，2，范文1，2，于宁宇1，左琛3，陶虹4(1.长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安710069；2.信息产业部电子综合勘察研究院，陕西西安710054；3.长安大学运输工程学院，陕西西安710069；4.陕西省地质环境监测总站，陕西西安710054)摘要：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年的雨季(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为传统启发式预警模型的62.86%和63.48%...
