2026年 05期

摘要(Abstract)：

针对小流域临界雨量计算精度不高的问题，以山东省日照市大石河流域为研究区，综合考虑特征时段雨量、前期影响雨量和雨峰位置系数与临界雨量的关系构建预警指标；通过构建贝叶斯优化(BO)-支持向量机(SVM)模型获取判别山洪灾害的超平面，并根据该超平面所得关系式推求对应预警时段的临界雨量。结果表明，基于多维降雨特征的模型输入能够提升BO-SVM模型精度，当预警时段为3、 6 h时，山洪灾害分类准确率均为88.89%;通过实测暴雨资料检验预警时段为3、 6 h时基于该临界雨量的山洪预警可靠性综合评价指数分别为0.57、 0.40,表明所得小流域临界雨量具有较高的准确率和可靠性。

关键词(KeyWords)：山洪灾害;临界雨量;机器学习;预警指标;贝叶斯优化;支持向量机

基金项目(Foundation):国家自然科学基金项目(42301046)

作者(Author):田健,桑国庆,常博,刘阳

DOI:10.13349/j.cnki.jdxbn.20260717.001

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