冰川泥石流作为高原高寒山区的典型地质灾害，具有突发性和破坏性特征。本研究旨在探索基于机器学习算法构建高精度冰川泥石流的早期识别模型。以帕隆藏布流域为研究区，综合遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术，提取多维特征指标数据集，通过对比分析基于四种机器学习算法的精确性和泛化性来优选模型。研究结果表明基于随机森林（RF）算法的层级模型在冰川泥石流的大类和子类早期识别中具有较高的精确性（>95%）和泛化性（>87%），基于该模型在研究区内识别出降雨型泥石流46处，冰川型泥石流93处。其中冰（雪）崩型、冰川降雨融合型和冰湖（堰塞湖）溃决型冰川泥石流分别占比34.4%、32.3%和33.3%。基于早期识别结果探究不同类型泥石流的分区规律并针对性提出相应防灾减灾建议。研究成果为高寒山区冰川泥石流的后续研究和防灾减灾提供了科学依据和基础支撑。

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随着全球温度不断上升，冰川泥石流发生频率不断增加，对公路构成严重威胁。为了研究冰川泥石流对公路的潜在危险性，文章采用FLO-2D软件，以西藏自治区扎墨公路泥石流—桑谷沟泥石流为例，通过对4种不同重现期下泥石流泥深和流速的模拟，进行桑谷沟流域泥石流危险性评价。结果可知，4种重现期下的堆积面积分别为28.96×104 m2、43.87×104 m2、52.99×104 m2、58.91×104 m2；研究区域内4种不同重现期的泥石流高危险性区占比均超50%，中危险区占比面积在20%左右，低危险区占比面积在15%左右，该沟属于高危险泥石流。评价结果对扎墨公路的防灾减灾工作提供了科学的参考依据，评价体系可为以后的冰川泥石流的危险性评价提供参考。

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