一、项目编号：XNZX2026-WT04-06（招标文件编号：XNZX2026-WT04-06）

二、项目名称：基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价采购项目

三、中标（成交）信息

供应商名称：陕西理工大学

供应商地址：陕西省汉中市汉谷区东一环路1号

中标（成交）金额：8.0000000（万元）

四、主要标的信息

序号	供应商名称	服务名称	服务范围	服务要求	服务时间	服务标准
1	陕西理工大学	基于贝叶斯框架的青海东北部滑坡区滑坡易发性评价	1.青海东北部滑坡区滑坡复活驱动因子识别与指标体系构建，基于Landsat/Sentinel？2影像反演NDVI、SAVI等植被指数表征植被退化程度；通过野外采样获取土壤碎裂粒径分布与结构稳定性指数，结合无人机DEM差分提取滑坡堆积体厚度、坡度等特征。整合DEM地形数据（坡度、LS因子、TWI）、土壤理化数据（黏粒含量、pH、容重）、气象数据（年降雨量、最大60min降雨强度）及土地利用数据，补充距断层距离、距水系距离等关键因子。 2.贝叶斯-机器学习融合模型构建，主要基于INLA-SPDE框架构建高斯随机场，离散化空间域并量化空间依赖效应，将机器学习预测结果作为先验信息融入贝叶斯模型，形成“非线性预测+空间效应校正”的融合结构，增强对空间异质性的刻画。 3.模型解释与不确定性量化，主要通过SHAP方法生成摘要图、依赖图，量化全局因子重要性（如植被退化、土壤碎裂化的贡献权重）与局部样本的因子影响机制，揭示关键因子的交互效应。	1.确定研究区，获取并处理多时相遥感影像不少于4景，完成2期无人机航拍、高精度DEM生成及30个野外点的土壤样品采集与实验室测试。 2.生成并处理约20-30个初始环境因子图层，完成基于Boruta、VIF及Pearson分析的因子筛选，通过INLA模型迭代优化，确定最终评价指标。 3.完成RF、GBM、XGBoost等基础模型的训练与贝叶斯优化调参，构建并求解INLA-SPDE贝叶斯空间融合模型，训练堆叠集成模型。	合同签订后至该项目结束。	按照合同要求，提交完整、规范的专题研究成果，成果形式应包括但不限于最终成果报告（含电子版及纸质签章版）、相关分析数据、成果图件等。

五、评审专家（单一来源采购人员）名单：

柳小妮、李小亮、石得权、张俊才、李华坦

六、代理服务收费标准及金额：

本项目代理费收费标准：无

本项目代理费总金额：0.000000 万元（人民币）

七、公告期限

自本公告发布之日起1个工作日。

八、其它补充事宜

无

九、凡对本次公告内容提出询问，请按以下方式联系。

1.采购人信息

名 称：中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心　　　　　

地址：青海省西宁市城中区奉青路2号　　　　　　　　

联系方式：袁先生，0971-6235131　　　　　　

2.项目联系方式

项目联系人：李先生

电　话：　　17683705713