{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,6,4]],“日期-时间”:“2024-06-04T10:31:57Z”,“时间戳”:1717497117091},“引用-计数”:126,“发布者”:“MDPI AG”,“问题”:“24”,“许可证”:[{“开始”:{-date-parts”:[2022,12,15]],“时间”:2022-12-15T00:00:00Z“,”时间戳“:1671062400000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/”}],“资助者”:[{“name”:“新疆维吾尔自治区重点实验室开放项目”,“奖项”:[“2018D04027”,“2022B03001-3”,“2020 LCJ02”]}],”content-domain“:{“domain”:[],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[”遥感“],“摘要”:“建模和评估融雪洪水的敏感性对于洪水灾害管理至关重要。然而,目前对融雪洪水敏感性的研究缺乏有效的大规模建模方法。在本研究中,使用一种新的高性能深度学习模型Swin Transformer来评估昆仑山区融雪洪水频繁发生的地区的融雪敏感性。性能比较还包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)。18个潜在调节因素与历史洪水清查相结合,形成数据库。除敏感性评估外,还进行了敏感性分析,以反映调节因素对不同类型融雪洪水敏感性的影响。结果表明,Swin 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