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以HD和DHQ库段内某流域干流的2 km缓冲区为研究区对库区水动力型滑坡区域综合预警进行研究。对选取的研究区滑坡敏感因子进行统计分析,提出卡方检验与多重共线性分析联合筛选的方法对敏感因子进行筛选,建立研究区滑坡敏感性最终指标体系,并基于不同的机器学习算法构建滑坡敏感性评价模型,结果表明,基于随机森林的模型精度最高,整体准确率达到98.00%,将其应用于研究区所有栅格,完成了研究区滑坡敏感性区划。同时将水动力型滑坡诱发因子降雨和库水位作为预警指标进行分析,基于历史滑坡数据及监测资料将各指标划分成5个不同的预警等级,建立基于滑坡敏感性的水动力型滑坡区域综合预警模型,以2019年12月23日为例得到当日研究区预警区划,并依据研究区近5年降雨和库水位条件提出假设最不利条件下的预警区划。  相似文献   
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