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龙图腾网获悉中国地质调查局成都地质调查中心(西南地质科技创新中心)申请的专利一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115983092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211484520.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法是由张宪政;铁永波;龚凌枫;李光辉设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法，包括步骤：收集研究区震后泥石流流域若干年的样本数据集，所述样本数据集中包含若干因子；对样本数据集进行重采样，建立多组样本数据集；分别对各组样本数据集中的因子进行共线性检测，筛选出用于模型建立的因子，从而建立泥石流敏感性分析模型；并根据泥石流敏感性分析模型的预测结果选择一组最佳的样本数据集；提取最佳样本数据集中的因子的权重值，拟合各因子权重值随时间变化的动态曲线，建立动态因子回归方程；将动态因子回归方程带入泥石流敏感性分析模型，得到泥石流敏感性动态分析模型。

本发明授权一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法在权利要求书中公布了：1.一种震后暴雨泥石流敏感性动态分析方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，收集研究区震后泥石流流域若干年的样本数据集，所述样本数据集中包含若干因子；对样本数据集进行重采样，建立多组样本数据集； 所述对样本数据集进行重采样，建立多组样本数据集的步骤，包括：将相邻年份的样本数据集进行合并，选定合并的年份数N，对每一年的样本数据集进行滚动合并； 步骤2，分别对各组样本数据集中的因子进行共线性检测，筛选出用于模型建立的因子，从而建立泥石流敏感性分析模型；并根据泥石流敏感性分析模型的性能评估结果选择一组最佳的样本数据集； 所述分别对各组样本数据集中的因子进行共线性检测，筛选出用于模型建立的因子，从而建立泥石流敏感性分析模型的步骤，包括： 分别对每组样本数据集中每期数据的k个因子都进行共线性检测，统计该组样本数据集的因子的方差膨胀系数值VIF，将方差膨胀系数值VIF大于设定阈值的因子删除，剩余n个因子，n≤k； 采用逻辑回归法使用剩余的n个因子建立泥石流敏感性分析模型： 1 式1中，P表示泥石流暴发的敏感性，取值范围为[0,1]； Z为线性拟合方程，包含与泥石流暴发相关的因子集，其形式如下： 2 式2中，b0为截距；bn为偏回归系数；Xn为因子变量； 所述并根据泥石流敏感性分析模型的性能评估结果选择一组最佳的样本数据集的步骤，包括： 分别对每一组样本数据集构建的泥石流敏感性分析模型使用交叉验证法进行模型性能评估，根据模型性能评估结果选择出一组最佳的样本数据集； 所述性能评估预测的结果包括混淆矩阵表、预测准确率、预测特征曲线下面积；所述混淆矩阵表包括四个指标：泥石流暴发预测正确率、泥石流未暴发预测正确率、泥石流暴发预测错误率和泥石流未暴发预测错误率； 步骤3，提取最佳样本数据集中的因子的权重值，拟合各因子权重值随时间变化的动态曲线，建立动态因子回归方程；将动态因子回归方程带入泥石流敏感性分析模型，得到泥石流敏感性动态分析模型； 所述将动态因子回归方程带入泥石流敏感性分析模型，得到泥石流敏感性动态分析模型的步骤，包括： 若最佳样本数据集对应有n个因子，将最佳样本数据集的因子的动态因子回归方程带入式2，得到泥石流动态线性拟合方程： 3 式3中，f0为常数项回归方程，f1~fn分别为n个因子的动态因子回归方程； 步骤4，使用泥石流敏感性动态分析模型对未来的泥石流敏感性进行预测。

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