本发明涉及地质灾害预测，具体涉及一种基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法。
背景技术：
1、滑坡、崩塌是山区主要的自然灾害之一，它们不仅给工农业生产以及人民生命财产造成巨大损失，而且在铁路、公路、水利水电工程等方面也造成很大危害。滑坡的发生和发展既受形成条件(地形地貌、地质岩性、地质构造、水文地质条件等)的控制，又受诱发因素(降雨、人类活动等)的影响。暴雨，尤其是连续性大量降雨是造成滑坡的重要因素之一；降雨对滑坡的作用主要表现在，雨水的大量下渗，导致斜坡上的土石层含水量增大，地下水位线抬升，甚至在斜坡下部的隔水层上积水，从而增加了滑体的重量，降低土石层的抗剪强度；因此，雨情信息是监测滑坡地质灾害的重要依据。降雨阈值这一指标在国内外山洪滑坡灾害防治工作中应用较为普遍，合理的降雨阈值指标是区域滑坡泥石流防灾减灾的关键所在。
2、目前常用的降雨阈值研究方法有2种。一种是，基于统计学原理研究分析滑坡与降雨量的数学关系，根据气象资料(降雨、温度、湿度等)、地质资料(地层岩性、断裂构造、地形地貌、植被土壤等)与对应的滑坡位移等监测资料，利用线性回归等数学方法建立滑坡发生率与降雨量或降雨强度的数学关系，并利用这些数学关系对降雨型地质灾害进行预测预报。但这类方法需要许多地质调查数据和资料，不仅工期长，投入大；而且这类方法对统计数据的可靠性依赖程度很大，在许多滑坡易发地区，往往缺少可以使用的历史数据，一般地区的降雨资料都难以满足。
3、另一种是，从降雨诱发滑坡的机理出发，结合水文模型和无限斜坡稳定性模型来估计临界雨量。根据所采用的水文模型类型的不同，水文-边坡稳定性耦合模型可分为基于经验概念水文模型和基于物理概念水文模型两大类。基于经验概念的水文模型相对简单，发展较早，以此基础建立的耦合模型已经广泛应用，但其在求解时需要对地形进行洼地填充预处理，降低了模型的准确度；相比之下，基于物理概念的水文模型模拟信息量丰富，能捕捉多种水文要素的时空变化过程，但由于求解复杂，对计算要求较高，以此为基础建立的水文-滑坡耦合模型发展相对较晚。综上，现有技术基于统计学原理分析滑坡与降雨的数学关系的方法所需地质、气候、灾害数据资料量庞大，一般地区难以满足；结合基于经验概念的水文模型和无限斜坡稳定性模型来估计降雨阈值的方法无法体现自然界中真实物理过程，提供信息量较少，精确度较低。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，目的是解决背景技术中存在的上述问题。
2、本发明提供的技术方案如下：
3、一种基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，包括以下步骤：
4、步骤s1、建立目标区域的滑坡空间数据库，分析滑坡灾害成灾原因，确定易发性评价因子，绘制易发性分布图；
5、步骤s2、收集目标区域的降雨资料，得到滑坡事件、降雨事件、降雨历时、每次灾害事件的降雨历时和降雨强度，通过第一函数结合百分位法和贝叶斯方法进行计算得到i-d阈值，所述第一函数的表达式为：
6、y＝αx-β
7、式中，α和β是常数；
8、步骤s3、根据所述i-d阈值，采用矩阵法构建滑坡雨量阈值预警等级，通过耦合滑坡易发性不同等级和i-d阈值不同等级，得到滑坡在不同时间和不同空间上的可能性。
9、进一步地，步骤s1中，所述分析滑坡灾害成灾原因，具体为：
10、通过野外调查、文献总结、遥感解译和新闻报道收集滑坡灾害点相关资料，结合野外调查、遥感解译和数字高程模型分析，校准灾害点的位置，进而获取滑坡灾害发生的时间、规模，借助arcgis软件进行滑坡空间分布的绘制，按照滑坡分类标准进行分类，分析滑坡在目标区域内不同灾种成灾模式的差异性和目标区域内同一灾种的空间差异性。
11、进一步地，步骤s1中，所述易发性评价因子包括地形地貌、水文地质、地质构造、人类活动。
12、进一步地，步骤s1中，所述绘制易发性分布图，具体为：
13、通过arcgis软件中波段集统计和spss共线性分析，根据目标区域内不同行政单元的易发性评价因子，结合数学统计方法、机器学习算法和alsa软件进行易发性计算，通过arcgis空间分析技术进行易发性等级划分，绘制易发性分布图。
14、进一步地，步骤s2中，所述收集目标区域的降雨资料，得到滑坡事件、降雨事件、降雨历时、每次灾害事件的降雨历时和降雨强度，包括以下步骤：
15、收集目标区域的降雨资料，利用日降雨量前后期的无降雨期来确定孤立降雨事件，确定诱发滑坡孤立降雨和非诱发滑坡估计降雨；
16、利用无降雨期分割连续降雨得到降雨子事件，若降雨子事件的累计降雨量小于设定值，则确定降雨事件与滑坡无关；整合单个和多个降雨子事件得到降雨事件；
17、根据灾害点和雨量站的分布情况，为滑坡灾害点匹配最佳的雨量站，得到降雨历时、滑坡事件以及每次灾害事件的降雨历时和降雨强度。
18、进一步地，步骤s2中，所述贝叶斯方法表达式如下：
19、
20、
21、
22、
23、式中，a为滑坡事件；b为降雨事件；c为降雨历时；p(a)为滑坡事件发生概率；p(b，c)为降雨事件和降雨历时的发生概率，无论是否发生滑坡事件；p(a|b，c)为降雨事件和降雨历时条件下滑坡发生概率；p(b，c|a)为滑坡事件发生时的降雨事件和降雨历时的概率；na为滑坡事件次数；nb，c为降雨事件和降雨历时发生的次数；nr为某一时刻的总降雨事件。
24、进一步地，步骤s4中，所述得到滑坡在不同时间和不同空间上的可能性之后，还包括：
25、选择另一目标区域进行试点或根据已发生的目标灾害事件进行i-d阈值计算，构建滑坡雨量阈值预警等级，验证灾害预警级别的准确性。
26、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
27、本发明提供的基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，该方法包括绘制易发性分布图、得到i-d阈值、构建滑坡雨量阈值预警等级，得到滑坡在不同时间和不同空间上的可能性等步骤。该方法针对具体的区域表现出了较好的有效性和可靠性；i-d阈值的建立考虑了灾害类型的多样性、地域的差异性、触发因子的多元性；基于i-d阈值的预警等级构建有助于提高灾害预报准确性，指导全国地质灾害防灾减灾工作，减少灾害造成的经济损失和人员伤亡。
1.一种基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，其特征在于，步骤s1中，所述分析滑坡灾害成灾原因，具体为：
3.根据权利要求1或2所述的基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，其特征在于，步骤s1中，所述易发性评价因子包括地形地貌、水文地质、地质构造、人类活动。
4.根据权利要求3所述的基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，其特征在于，步骤s1中，所述绘制易发性分布图，具体为：
5.根据权利要求1或2或4所述的基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，其特征在于，步骤s2中，所述收集目标区域的降雨资料，得到滑坡事件、降雨事件、降雨历时、每次灾害事件的降雨历时和降雨强度，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，其特征在于，步骤s2中，所述贝叶斯方法表达式如下：
7.根据权利要求1所述的基于时空概率的滑坡降雨阈值预测方法，其特征在于，步骤s4中，所述得到滑坡在不同时间和不同空间上的可能性之后，还包括：
