【摘 要】
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青藏高原广泛发育、暴发频繁的雪崩对既有交通廊道造成严重威胁。采用高预测精度的机器学习算法对该类区域雪崩易发性进行评价，可快速、有效地对雪崩风险进行区域性评估。以青藏高原沙鲁里山系中段山区雪崩为研究对象，通过室内解译与现场验证相结合的方式识别并建立雪崩编目数据库，同时采用GIS、遥感等定量化提取技术，通过方差膨胀因子（VIF）筛选出14个评价因子，在此基础上利用支持向量机（SVM）、决策树（DT）、
【基金项目】
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第二次青藏高原综合科学考察研究项目（2019QZKK0905）； 宜宾学院计算物理四川省高校重点实验室开放课题基金资助项目（412-2020JSWLYB001）;宜宾学院科研培育项目（412-2020PY09）资助；
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青藏高原广泛发育、暴发频繁的雪崩对既有交通廊道造成严重威胁。采用高预测精度的机器学习算法对该类区域雪崩易发性进行评价，可快速、有效地对雪崩风险进行区域性评估。以青藏高原沙鲁里山系中段山区雪崩为研究对象，通过室内解译与现场验证相结合的方式识别并建立雪崩编目数据库，同时采用GIS、遥感等定量化提取技术，通过方差膨胀因子（VIF）筛选出14个评价因子，在此基础上利用支持向量机（SVM）、决策树（DT）、多层感知器（MLP）、K最邻近法（KNN）共4种机器学习模型对雪崩易发性进行评价并完成指数图的绘制，并采用Kappa系数和ROC曲线进行准确性检验。评价结果显示，SVM、DT、MLP、KNN的易发性指数分别在[0,0.964]、[0,815]、[0,0.995]、[0,1]范围内。精度检验结果显示这4种模型均具有较好或很好的预测精度，其中SVM模型的Kappa系数和AUC值均为最高，其AUC值高达0.912。结果表明研究区内雪崩易发性高的区域主要分布在夷平面以上的格聂山、日拱山等地，极高易发区平均海拔约4 939 m，高易发区平均海拔约4 859 m。该区域雪崩对川藏公路和在建的川藏铁路影响较小。该研究可为横穿沙鲁里山系的川藏铁路等重大工程建设的雪崩防灾减灾工作提供科学依据和方法借鉴。
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