阿卜杜拉国王科技大学 信用:CC0公共领域 一个考虑到给定地区随时间发生的多次滑坡的预测模型可以提高预警系统的准确性
一个有效的灾害预警系统旨在预测滑坡的时间、地点、规模和频率，但需要考虑多个复杂且往往是随机的输入因素
研究人员开发了一种计算机模型，该模型提高了现有的预测精度，增强了对滑坡事件内在复杂性的理解
“现有的滑坡模型是从一个前提出发的，在这个前提下，一个地区的每个斜坡都被赋予一个0或1的值——斜坡要么稳定要么不稳定，”前考斯特博士后、现就职于荷兰特温特大学的路易吉·伦巴多说
该项目建立在伦巴多以前开发的滑坡模型的基础上，继续与拉斐尔·胡塞尔和来自考斯特的团队合作
伦巴多继续说道:“指定一个二进制值意味着关于一个斜坡及其邻域的关键细节将会丢失。”
“对于我们的模型，我们根据一个给定的边坡在一段时间内经历了多少次滑坡事件来赋值
以我们在意大利科拉松地区的试验区为例，这包括了大约100年前详细的当地记录中的滑坡数据
" 伦巴多的团队关注了79平方公里范围内889个斜坡上由天气引发的3379起滑坡事件
边坡的滑坡倾向受多种因素的影响，如地质、土壤类型以及边坡的坡度和形状，所有这些因素都是模型的输入变量
研究人员建立了该模型的五个版本，每个版本的复杂性都在增加，并使用Collazzone数据对每个版本进行了训练
通过包含单个边坡破坏的频率，并将边坡连接到“邻近区域”，以结合一个边坡的行为可能如何影响附近的其他边坡，他们的第五个也是最复杂的模型准确地预测了哪些坍塌边坡会产生滑坡以及发生的频率
伦巴多说:“我们的模型从一段时间内的连续事件中学习。”
“它不仅从给定斜坡的物理特征中学习，还从该斜坡及其邻域的位置、该斜坡的先前行为及其邻居的行为中学习
这种详细程度对滑坡建模来说是全新的
" 伦巴多希望该模型将被用于预警系统
该模型是可转移的，可以在世界上任何地区使用，只要有当地的滑坡数据可用
伦巴多说:“我希望将这个模型向前推进一步，预测每个滑坡事件的规模。”
“虽然预测滑坡频率是有用的，但预测单个滑坡的规模可以改变预警系统，改善土地和灾害管理
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