一种基于人工智能的多尺度地震滑坡危险性评价方法

本发明涉及地质灾害预测与评价技术领域，具体公开了一种基于人工智能的多尺度地震滑坡危险性评价方法，首先收集整理单体边坡尺度的地震动时程、高分辨率地形、岩土体参数和监测数据，以及区域边坡尺度的地震动强度参数区划、中低分辨率的数字高程模型、地质构造等；基于梯度提升决策树算法建立区域尺度地震滑坡危险性预测模型，得到区域地震滑坡危险性概率；针对高风险区域，采用改进Newmark滑块法进行单体边坡失稳分析，得到边坡失稳概率；通过区域尺度危险性评价和单体边坡稳定性评价，分别构建“单体‑区域”和“区域‑单体”的分级集成机制，实现单体‑区域跨尺度地震边坡危险性动态评价。