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摘要
震后快速准确获取同震崩塌滑坡的分布范围和评估可能的灾害损失对地震灾害应急救援和安置规划至关重要，2022年MW5.8芦山地震为开展不同评价模型在区域地震崩塌滑坡的快速评估研究提供了宝贵窗口。文中选用基于机器学习方法建立的新一代中国地震滑坡危险性模型(下文称Xu2019模型)和简易Newmark模型进行了2022年MW5.8芦山地震崩塌滑坡快速应急评估研究，基于本次事件的地震滑坡数据库(包括2 352处崩塌滑坡，面积为5.51km2),探讨2种模型的准确性和适用性。结果表明，基于Xu2019模型计算得到的崩塌滑坡面积为5.07km2,与实际崩塌滑坡面积十分吻合，而基于Newmark模型计算预测的崩塌滑坡面积达21.3km2。从评估结果的空间分布上来看，2种模型预测的高危险区域基本一致，高危险区域基本位于发震断层的上盘。但Xu2019模型对于西北区域(崩塌滑坡集中发育区)的危险性预测明显偏低，而Newmark模型对西南区域的危险性预测则明显偏高。总体而言，2种模型在区域同震崩塌滑坡分布预测及快速评估方面均具有较好的实用价值，但Newmark模型需要输入多项参数，而这些参数本身及人为获取方式均具有不确定性，导致该模型在实际应用中受人为影响因素较大。
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