基于机器学习均值化的地质灾害易发性评价

建立地质灾害易发性评价模型并开展易发性评价，对提高区域地质灾害预报预警效率和精度有重要意义.然而，如何建立既切合区域实际、又具有推广适用价值的地质灾害易发性评价模型是制约地质灾害预报预警的关键科学问题.以云南省南华县2015年地质灾害详查数据为基础，选择地形、地貌等11个因子，基于均值法，采取梯度提升树算法（XGBoost、LightGBM、CatBoost）、信息量模型与地理加权回归模型开展了地质灾害易发性评价研究.结果表明：(1)地理加权回归模型预测结果存在过拟合现象，信息量模型则存在欠拟合现象；(2)均值法效果最好，AUC(Area Under Curve)值为0.933 7，精度较地理加权回归模型、XGBoost、LightGBM、CatBoost、信息量模型分别提高了1.7%、1.8%、2.0%、3.8%、4.0%；(3)Catboost对正样本的预测效果最差，但是对负样本的预测效果最好，而XGBoost对正样本的预测效果最好，对负样本的预测效果很差，基于3种梯度算法的均值法则对正负样本的预测精度有了明显提高；(4)南华县地质灾害主要诱因有道路修建、断层活动、降雨冲刷、河流侵...     

基于GIS和信息量-快速聚类模型的滑坡易发性研究——以云南省福贡县为例

云南省福贡县地质环境脆弱,滑坡灾害频发,对其开展滑坡灾害易发性研究具有重大意义.首先,在研究了福贡县地质地理环境特征和滑坡现状发育特征的基础上,从地理环境因素、地质环境因素、人类活动因素3个维度选取9个指标因子建立滑坡灾害易发性评价指标体系,并利用滑坡频率比法充分考虑各因子不同状态下对滑坡灾害的不同影响情况进行各指标因子状态分级;其次,引入信息量模型并基于GIS平台对福贡县滑坡灾害进行易发性评价;再则,通过快速聚类算法对滑坡易发性进行分级,提高滑坡易发性评价的准确性;最后,利用成功率曲线对评价精度进行验证.结果表明:采用GIS和信息量-快速聚类模型进行滑坡易发性评价能较好地反映出福贡县的滑坡灾害易发性状况,改善了由于人为因素对区域划分的主观影响,与福贡县的实际滑坡灾害分布情况相吻合,可应用于福贡县的防灾减灾工作.     

信息量支持下的随机森林模型的崩塌易发性评价

地质灾害易发性评价作为预测地质灾害发生概率的重要手段被中外学者广泛应用.以陕西省神木市为研究区,在分析了研究区地质环境、人类活动与崩塌形成条件的基础上选取了高程、坡度、坡向、降雨量、距水系距离、距道路距离、岩性、地貌、曲率、归一化植被指数(normalized vegetation index,NDVI)10个影响因子.采用皮尔森相关系数对各因子进行独立性检验.结果表明:各因子间相关系数较低,认为各因子独立;为确保所选非崩塌点为高概率的非崩塌点,利用从信息量模型(in-formation value model,IV)形成的较低及低易发区选取非崩塌点,结合随机森林模型(random forests,RF)进行研究区崩塌易发性分析,并将得到的易发性分析结果与随机选取非崩塌点的RF模型进行对比.最后利用受试者特征曲线(receiver operate curve,ROC)曲线进行两种模型的精度对比,得到RF的成功率和预测率分别为94.5％、89.9％,IV支持下的RF的成功率和预测率分别为96.9％、96.5％.综上IV支持下的RF模型比单一模型具有更好的预测精度.     

考虑最优影响因素组合的滑坡易发性评价——以水城区为例

当前滑坡易发性研究较少考虑不同影响因素组合对模型预测精度的影响。为此,提出了一种考虑最优影响因素组合的滑坡易发性评价模型。以贵州省六盘水市水城区为研究区域,基于该区域滑坡发育的工程地质条件和外界诱发因素,筛选坡度、坡向、曲率、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、地层岩性、距断层距离、距水系距离、年平均降雨量、距道路距离和土地利用共10个环境因子作为该区域的滑坡影响因素,然后结合交叉验证和随机森林算法建立考虑最优因素组合的滑坡易发性评价模型;最后,将所提模型的预测准确率与传统诱发因素组合的模型进行对比分析。结果表明：考虑影响因素组合的模型曲线下面积(area under curve, AUC)为0.780,具有较好的预测能力;所提模型预测精度优于传统诱发因素组合模型。     

基于机器学习混合模型的滑坡易发性评价

安康市汉滨区地质环境脆弱,滑坡频发对当地居民生命财产安全造成严重威胁,针对该区域进行滑坡易发性评价是滑坡防治的有效措施。自适应提升模型和随机森林模型作为新颖的集成学习方法被应用至国内外滑坡易发性评价研究中,但基于两者的混合模型在滑坡易发性中的应用研究尚未开展。为对比混合模型与单一模型的滑坡易发性评价精度,本文根据地质灾害详查资料圈定509处滑坡,结合研究区地质环境背景,选取高程、坡度、坡向、年均降雨量、地层岩性等13类因子进行评价。受试者工作特性曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）结果表明,同单一模型相比,混合模型的训练集正确率和验证集预测率均为最高;混合模型的高易发区滑坡密度达到1.94,高于随机森林（1.86）和自适应提升模型（1.68）;通过区内三处历史滑坡进行验证,结果显示区划结果与滑坡分布相吻合,说明自适应提升-随机森林混合模型可作为滑坡易发性评价的新方法,其区划结果可为滑坡防治与土地利用规划提供借鉴。     

江西省龙南县滑坡易发性评价

区域滑坡易发性评价是国内外地质灾害研究的重点和热点。目前,国内外学者已提出了支持向量机(support vector machine,SVM)、BP神经网络和随机森林等多种模型并成功用于滑坡易发性评价。但在利用这些机器学习模型评价滑坡易发性时,存在着参数选取困难、建模效率低、模型训练时间长和对评价指标解释能力弱等问题。为简化建模过程、提高预测精度及增强模型的可解释性,提出了基于频率比分析和偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)的滑坡易发性评价模型。PLSR模型很好地发挥了主成分分析和回归分析的优势,考虑了评价指标间的内在联系,具有建模过程简洁、可解释性强的优点。将结合频率比法的PLSR模型应用于江西省龙南县滑坡易发性评价,并与BP神经网络、SVM模型的易发性评价结果进行对比。研究表明:PLSR模型的预测精度优于BP神经网络,且与SVM模型预测精度接近;另外,在综合考虑建模效率、预测精度和模型解释能力的情况下,PLSR模型具有更高的实用性。     

GIS支持下CF与信息量耦合模型的攀枝花市矿山地质灾害易发性评价

攀枝花市矿产资源丰富,采矿历史悠久,开采活动强度大,地质结构复杂,生态环境脆弱,矿山地质灾害频发.基于2019年的三江（怒江,澜沧江,金沙江）北段矿产开发环境遥感监测调查资料,在分析矿山地质灾害发育规律与影响因素关系的基础上,选取坡度、工程地质岩组、距断层的距离、降水量、植被覆盖度、距河流的距离以及距开采活动面的距离7个评价因子,借助ArcGIS软件平台,采用确定性系数（Certainty Factor,CF）模型、信息量模型以及CF与信息量耦合模型开展攀枝花市矿山地质灾害易发性评价研究.结果表明,工程地质岩组、植被覆盖度、距开采活动面的距离是影响矿山地质灾害分布的控制因子;经过ROC(Receiver Operating Characteristic Curve, ROC)曲线检验,CF与信息量耦合模型的AUC(Area Under the Curve, AUC)值高达0.909,表明耦合模型比单一模型的评价精度高,其精度为耦合模型>信息量模型>确定性系数模型;耦合模型的易发性分区为极高易发区（5.24%）、高易发区（11.67%）、中易发区（41.66%）和低易发区（4...     

基于信息量模型的盘州市地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是区域灾害防治的前期工作。构建一个符合区域地质环境的灾害评价体系对评价结果的准确性和区域适用性起决定性作用。在对区域地质灾害调查分析后,选取降雨、坡度、岩性等8个影响因素,利用信息量模型对盘州市进行地质灾害易发性评价。结果显示:盘州市地质灾害主要分布在河流沿岸、靠近道路和断层相对集中的区域;易发性高和较高区域呈带状分布,占盘州市国土面积的38.62%;随易发程度的升高,各区域分布的灾害点数量增多,灾积比也逐渐增大,说明评价结果与研究区地质灾害分布的实际情况相符,分区划分合理。研究成果可为盘州市灾害防治提供参考。     

渝西典型丘陵区地质灾害易发性评价

重庆西部的丘陵区属于地质灾害发育密度较高的区域,掌握其地质灾害的易发性分布规律对于推动当地灾害预警体系建设至关重要.在分析渝西典型丘陵区孕灾地质环境条件的基础上,选取高程、地形起伏度、斜坡坡度、地灾点密度、距道路距离、距水系距离、工程地质岩组作为评价因子,采用信息量法和层次分析法构建地质灾害易发性评价指标体系和评价模型,并对渝西典型丘陵区的地质灾害易发性进行分区评价,同时对地质灾害易发性分区评价结果的精度和合理性进行了验证.结果表明：地质灾害高易发区主要分布于研究区的深丘区,其面积占研究区总面积的13.86%;地质灾害中易发区和低易发区在研究区的深丘区和中丘区中均有分布;研究区的浅丘平坝区以非易发区为主;经验证可知,本研究对研究区地质灾害易发性分区的评价结果与研究区地灾点的实际分布情况吻合度较高,说明本研究结果的精度较高,可作为当地灾害风险管控的依据.     

基于确定性系数模型与逻辑回归模型耦合的地质灾害易发性评价——以贵州省开阳县为例

贵州省开阳县地质条件复杂,区内地质灾害频发。以该县为研究区,选取高程、坡度、地形起伏度、坡向、工程岩组、斜坡结构、断层、水系、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等9个影响因子,基于GIS的栅格数据模型,分别采用确定性模型(certainty factor,CF)、Logistic回归模型以及两种模型耦合的方法进行地质灾害易发性评价,利用灾害点在各等级下的分布和成功率曲线(receiver operating characteristic,ROC)对三种模型的评价精度进行检验。结果表明:CF模型与Logistic回归模型评价结果总体上一致,但是耦合模型的评价分区结果更加合理,精度更高。因此,基于耦合模型的评价结果,将开阳县地质灾害易发性等级分为高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区。这为县级区域地质灾害易发性评价提供了理论指导和技术参考。     

基于贡献率模型的汶川县滑坡灾害的易损性评价

地质灾害的易损性主要是指受灾体发生损坏的难易程度与遭受地质灾害破坏的机率．贡献率模型是评价作用程度的一种指标模型,它通过贡献率均值化、归一化处理,利用权重转换模型建立贡献率转化的权重关系．以汶川县为例,综合考虑汶川县自身自然和社会经济特点,结合四川统计年鉴（2010年）,以及利用GIS技术获取区域地质灾害易损性评价因子时功能约束等条件,选取人口密度、林地密度、耕地密度、滑坡灾害密度、居民点密度、道路密度等6个因子作为汶川县地质灾害易损性评价因子．将汶川县14个乡镇作为基本评价单元,利用贡献率模型进行汶川县滑坡灾害易损性等级区划,划分为5个等级：极高易损区、高易损区、中易损区、低易损区、极低易损区．分析结果显示易损性分布基本上与人口密度、道路密度、林地密度分布相一致,体现了评价结果的合理性．     

金沙江中游沿江高速公路地质灾害差异性分布特征与成因机制

金沙江位于青藏高原东南缘,跨越我国第一、二地貌阶梯过渡带,流域内地质灾害频发。四川沿江高速是“一带一路”、“长江经济带”的重要支撑项目,对凉山州发展具有重大战略意义。针对金沙江中游沿江高速屏山-金阳段地质灾害的差异性分布这一特殊现象,本文通过遥感解译、实地调查和数据分析,对研究区地质灾害发育的背景条件与特征进行了系统梳理,分析了地质灾害差异性分布的成因机制,提出了研究区不同灾害类型的防治对策。研究表明:(1)沿江高速屏山-金阳段地质灾害表现为年降雨量大的屏山县泥石流灾害发育的比例远远低于年降雨量小的雷波县和金阳县;(2)地形地貌、地质构造以及地质构造与地震活动是差异性分布的内部影响因素;(3)临界降雨量和人类工程活动则是差异性分布的外部因素。内外因素共同主导着研究区内地质灾害的差异性分布。根据灾害类型的不同,给出针对的防治对策。     

不同精度下地表稳定性模型的评价

地质灾害易发性评价是地质灾害调查评价的重要内容之一。SINMAP模型耦合了无限斜坡模型和稳态水文模型,是应用最广泛的地质灾害易发性评价模型之一。该模型的输入参数包括地形数据、岩土物理力学参数、降雨量数据,其中DEM的精度对地形参数影响较大。为了探明不同DEM解像度对模型评价结果的影响,以浙江省温州市文成县玉壶流域作为研究对象,利用5 m、12.5 m和30 m三种不同精度DEM分别进行了SINMAP模型的地质灾害评价计算,并对结果进行了统计分析与比较。分析结果表明,DEM精度对SINMAP模型下地质灾害易发性评价结果呈现明显的非线性,5 m精度条件下的无条件不稳定区域接近12.5 m精度的两倍,30 m精度的三倍。日最大降雨量超过100 mm情况下降雨量对模型输出值的影响并不大。     

基于超效率数据包络分析-信息量模型的沧源县地质灾害危险性评价

沧源县地处云南高原,该区域由于地质环境复杂多变,构造活动频繁,加之降雨等诱发因素的影响,成为了地质灾害多发区域,严重威胁人员生命与财产安全。为了综合评价研究区的地质灾害危险程度,选取高程、坡度、坡向、降雨量、断层距离、水系距离、道路距离、工程岩组8类评价因子,以研究区内192处地质灾害点作为样本,构建超效率DEA-信息量模型对研究区进行地质灾害危险性评价,划分低、中、高、极高四个危险性分区,引入ROC曲线验证评价精度。评价结果显示,沧源县高、极高危险性分区占研究区总面积的54.2%,区内共分布有地质灾害点166处,占灾害点总数的86.5%,灾害点比与面积比的比值随着危险性的提高逐级递增,通过ROC曲线计算得到的AUC值为0.755。上述数据表明,基于超效率DEA-信息量模型的地质灾害危险性评价结果比较符合实际,评价精度较高,能够满足对研究区进行地质灾害危险性评价的需要。     

基于灰色关联度的舟曲小流域泥石流灾害风险评价

近年来,随着我国社会经济的迅速发展,城镇和农村基础设施建设亦如火如荼的展开,山区开发建设已成为常态。特殊的地形地貌、气候、地质条件及人类活动等诸多因素为地质灾害的发生提供了孕灾条件,而泥石流是最主要的灾害类型之一,该地质灾害对人民的生命和财产安全构成了巨大的威胁。为了做好防灾减灾工作,构建较为精确的泥石流风险评价模型极为迫切。本文基于舟曲县泥石流形成条件及特征并参照问卷调查结果,选取10个指标作为泥石流风险评价因子,利用灰色关联度方法构建了泥石流危险度评价模型,计算了各指标的权重并获得了各沟泥石流危险度；运用受威胁财产和人口构建评价模型,进而得到了各沟易损度值；通过危险度与易损度乘积建立风险度模型,得出各泥石流风险度结果,其中极高风险区占比27.27%、高风险区占比36.36%、中风险区占比18.18%、极低风险区占比18.18%。将计算结果和实际调查数据进行对比,发现两者结果基本吻合,表明该方法可靠实用,能够准确反映山区泥石流灾害的发生风险,为该类地质灾害的防灾减灾工作提供理论依据。     

四川通江县马1井井场公路地质灾害危险性预测评估及防治

拟建的马1井场公路位于通江县北部四川盆地与米仓山构造带的转换部位,工程规模较大,地质条件较复杂。在公路建设中,可能诱发或加剧的地质灾害主要表现为深路堑开挖形成的高陡边坡失稳崩塌或滑坡,高填方软弱地基的不均匀沉降导致路基变形失稳、岩石风化碎落等地质灾害。本文在公路工程区现状评估和预测评估结果的基础上,根据不同的灾种和危险性提出相应的措施防治。     

基于GIS的西藏地区活动构造分布特征及地震灾害危险性分析

西藏地区是中国地震灾害发生频率最高的地区。近年来,随着全球气候变化和地壳运动加快导致的地质灾害也日趋频繁和严重。同时,频繁的地震灾害所引发的崩塌、滑坡等地质灾害也是制约西藏地区农牧业发展和经济持续增长的重要因素之一。农牧业作为西藏的重要产业,对于提高西藏农牧业防灾减灾水平、避免人员与经济遭受重大损失具有重大的现实意义。通过地理信息系统(geographic information system, GIS)技术对西藏地区活动构造特征进行可视化显示,并对西藏地区2007—2018年发生的地震分布与活动构造带进行叠加分析;在查阅相关文献和地区史料数据的基础上,分析西藏地区的地震易发性与危险性,并作图显示。结果表明:西藏地区地震频率高发生区域占比26.48%,较高发生区域占比17.04%,中发生区域占比34.44%,较低发生区域占比18.89%,低发生区域占比3.15%。     

基于水-岩相互作用的富水断层破碎带隧道突涌灾害演化特征

为研究开挖卸荷和水力荷载耦合作用下富水断层破碎带隧道突涌灾害演化特征,以沈白高铁西谷隧道工程为依托,考虑不同富水破碎带构造形式及地下水赋存特征,开展隧道突涌灾害演化过程研究。基于水-岩相互作用原理,建立三维离散元粘合块体-裂隙流耦合模型,明确不同地质构造特征下的隧道突涌灾害模式,分析破碎岩体裂隙扩展和地下水渗流的时空演化规律。研究结论有:(1) 引入粘合块体模型和裂隙流组合模型,建立了富水断层破碎带水岩相互作用力学模型,再现了富水破碎带隧道突涌灾害演化过程。(2) 不同富水破碎带构造形式引起的突涌灾变模式差异显著,且具有不同的触发条件和表现形式。断层破碎带倾角为45°时,破碎岩体沿掌子面下部溜塌涌入隧道,倾角为90°时,围岩向掌子面挤出,倾角为-45°时,表现为拱顶围岩垮塌。(3)富水破碎带突涌灾害程度随着水头增大而加剧,其中倾角为-45°时,突涌灾害程度受水头高度的影响最显著,倾角为90°时,水头高度影响相对较弱,但突涌灾害程度最严重。     

千枚岩隧道破碎带 TSP 超前预报解译标志

千枚岩等软岩隧道施工中易出现垮塌等地质灾害。以典型千枚岩隧道———汶马高速公路鹧鸪山隧道为例,以地震波传播理论为依据,结合工程地质分析及地震波正演模拟,探讨TSP 预报中针对千枚岩构造破碎带在不同含水率状况下的地震波反射特性及解译标志,结果表明：纵波及横波遇千枚岩构造破碎带反射现象明显,横波较纵波反射更强烈;破碎带富水时,千枚岩泥化变软,纵波反射加强;从深度偏移角度分析,破碎带内正负反射频繁变化,单个反射层延伸性差。研究结果可以提高 TSP 在软岩隧道中的预报准确性。