台风期间地质灾害预警方法、装置、存储介质及电子设备

本技术涉及灾害预警预报，尤其涉及一种台风期间地质灾害预警方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、在当前极端天气频发的背景下，台风期间暴雨引发地质灾害成为城市管理的重要挑战。在沿海地区的各城市中，高度城市化和频繁极端天气事件的叠加使得地质灾害风险日益加剧。

2、目前，台风期间的地质灾害预警主要依赖于台风路径和降雨预报，以及地质灾害监测站点的数据。然而，现有地质灾害预警大多关注滑坡事件，对台风期间的崩塌、滑坡、地面塌陷这种综合地质灾害预警考虑较少，且未能充分考虑城市区域的脆弱性，选择非地质灾害样本的方法也存在欠考虑，从而导致对台风天气下地质灾害风险的预测相对不足。

技术实现思路

1、本技术的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中对台风天气下地质灾害风险的预测相对不足的技术缺陷。

2、第一方面，本技术提供了一种台风期间地质灾害预警方法，方法包括：

3、在目标预警区域中选取多个地质灾害点，并在目标预警区域中根据多个预设比例，就近选取每个地质灾害点在每个预设比例中对应的第一非地质灾害点，其中，至少两个地质灾害点对应的地质灾害类型不同；

4、根据预先确定的地质灾害影响因子、每个预设比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，通过预设的地质灾害预测模型在各个预设比例中确定最优比例，地质灾害影响因子包括人为因素的影响因子，人为因素的影响因子用于地质灾害预测模型的人为风险约束；

5、根据最优比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，确定目标预警区域中的目标易发区，并按照最优比例就近选取每个地质灾害点对应的第二非地质灾害点，目标易发区包括极低易发区和低易发区；

6、将地质灾害影响因子、各个地质灾害点和各个第二非地质灾害点输入地质灾害预测模型，并采用地质灾害预测模型输出的地质灾害预测结果和目标预警区域中台风期间的高危险降雨区，生成台风期间目标预警区域的地质灾害预警信息。

7、在其中一个实施例中，地质灾害影响因子的确定过程，包括：

8、确定多个地质灾害影响因素，以及确定每个地质灾害影响因素对应的多个影响因子，地质灾害影响因素包括人为因素；

9、根据每个地质灾害影响因素对应的多个影响因子，计算每两个地质灾害影响因素之间的相关性；

10、根据每两个地质灾害影响因素之间的相关性，将相关性高的地质灾害影响因素剔除，并将未剔除的地质灾害影响因素对应的影响因子和人为因素对应的影响因子作为地质灾害影响因子。

11、在其中一个实施例中，根据预先确定的地质灾害影响因子、每个预设比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，通过预设的地质灾害预测模型在各个预设比例中确定最优比例的步骤，包括：

12、对于每个预设比例，将该预设比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点划分为训练集和测试集，并将该训练集和地质灾害点训练地质灾害预测模型，并采用该测试集确定训练后的地质灾害模型对应的模型性能；

13、对各个预设比例对应的模型性能进行比较，并将模型性能最好的预设比例作为最优比例。

14、在其中一个实施例中，根据最优比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，确定目标预警区域中的目标易发区的步骤，包括：

15、基于最优比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，采用自然间断法将目标预警区域划分为极低易发区、低易发区、中等易发区、高易发区和极高易发区，并将极低易发区和低易发区作为目标易发区。

16、在其中一个实施例中，地质灾害预测模型为xgboost模型，xgboots模型为基于多棵决策树构建的，xgboots模型对应的公式如下：

17、

18、其中，y表示最终预测结果，x表示输入的自变量向量，即地质灾害影响因子，⊙k表示第k棵树的参数随机向量，h是指第k棵树的预测结果，n表示决策树的总数。

19、在其中一个实施例中，高危险降雨区的确定过程，包括：

20、将目标预警区域划分为多个栅格，并获取每个栅格的历史降雨值；

21、对于每个栅格，若该栅格的降雨量满足预设条件时，将该栅格作为高危险降雨栅格，预设条件包括当日降雨量超过第一降雨量，

22、或，累计三日降雨量超过第一降雨量，且累计七日降雨量超过第二降雨量，

23、或，当日降雨量未超过第一降雨量，且累计三日降雨量处于第三降雨量与第一降雨量之间，且累计七日降雨量未超过第二降雨量，

24、或，当日降雨量未超过第一降雨量，且累计三日降雨量处于第四降雨量与第三降雨量之间，且累计七日降雨量处于第五降雨量与第二降雨量之间，其中，第一降雨量、第二降雨量、第三降雨量、第四降雨量和第五降雨量分别为该栅格对应的历史降雨值的不同比例，第一降雨量大于第二降雨量大于第五降雨量大于第三降雨量大于第四降雨量；

25、将各个高危险降雨栅格作为高危险降雨区。

26、在其中一个实施例中，地质灾害预测模型输出的地质灾害预测结果为目标预警区域的地质灾害易发性地图，采用地质灾害预测模型输出的地质灾害预测结果和目标预警区域中台风期间的高危险降雨区，生成台风期间目标预警区域的地质灾害预警信息的步骤，包括：

27、根据高危险降雨区，对地质灾害易发性地图进行标记，得到目标预警区域地质灾害预警信息。

28、第二方面，本技术提供了一种台风期间地质灾害预警装置，装置包括：

29、地质灾害点选取模块，用于在目标预警区域中选取多个地质灾害点，并在目标预警区域中根据多个预设比例，就近选取每个地质灾害点在每个预设比例中对应的第一非地质灾害点，其中，至少两个地质灾害点对应的地质灾害类型不同；

30、最优比例确定模块，用于根据预先确定的地质灾害影响因子、每个预设比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，通过预设的地质灾害预测模型在各个预设比例中确定最优比例，地质灾害影响因子包括人为因素的影响因子，人为因素的影响因子用于地质灾害预测模型的人为风险约束；

31、目标易发区确定模块，用于根据最优比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，确定目标预警区域中的目标易发区，并按照最优比例就近选取每个地质灾害点对应的第二非地质灾害点，目标易发区包括极低易发区和低易发区；

32、地质灾害预警信息生成模块，用于将地质灾害影响因子、各个地质灾害点和各个第二非地质灾害点输入地质灾害预测模型，并采用地质灾害预测模型输出的地质灾害预测结果和目标预警区域中台风期间的高危险降雨区，生成台风期间目标预警区域的地质灾害预警信息。

33、第三方面，本技术提供了一种存储介质，存储介质中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一项实施例台风期间地质灾害预警方法的步骤。

34、第四方面，本技术提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；

35、存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，执行如上述任一项实施例台风期间地质灾害预警方法的步骤。

36、从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：

37、本技术提供的台风期间地质灾害预警方法、装置、存储介质及电子设备中，在目标预警区域中选取多个地质灾害点，并在目标预警区域中根据多个预设比例，就近选取每个地质灾害点在每个预设比例中对应的第一非地质灾害点，其中，至少两个地质灾害点对应的地质灾害类型不同，以充分考虑不同类型地质灾害的风险，使目标预警区域的地质灾害预警更加全面和综合；根据预先确定的地质灾害影响因子、每个预设比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，通过预设的地质灾害预测模型在各个预设比例中确定最优比例，地质灾害影响因子包括人为因素的影响因子，人为因素的影响因子用于地质灾害预测模型的人为风险约束，从而可以较多关注人类活动区域的脆弱性；根据最优比例对应的各个地质灾害点和各个第一非地质灾害点，确定目标预警区域中的目标易发区，并按照最优比例就近选取每个地质灾害点对应的第二非地质灾害点，目标易发区包括极低易发区和低易发区，通过第一次选取的非地质灾害点对各个比例进行筛选，并选择最优比例再次选取非地质灾害点，并且在极低易发区和低易发区中选取，可以将选取非灾害点的区域范围缩小，从而排除全域随机选取带来的干扰，使得选取的非地质灾害点更加精准、更具代表性和参考性，提高对非地质灾害区域预警信息的准确性和针对性；将地质灾害影响因子、各个地质灾害点和各个第二非地质灾害点输入地质灾害预测模型，并采用地质灾害预测模型输出的地质灾害预测结果和目标预警区域中台风期间的高危险降雨区，生成台风期间目标预警区域的地质灾害预警信息，通过考虑台风期间的降雨情况，最终结果能够更多地聚焦于台风对地质灾害带来的影响。如此，可以提高对台风天气下地质灾害风险预测的准确性。