基于加权信息量模型的滑坡灾害易发性评价——以灞桥区为例

以灞桥区作为研究区,在查阅大量相关文献以及对区域地质环境条件、滑坡特征分析的基础上,选取坡度、坡向、高程、曲率、地形起伏度、地貌类型、地层岩性、断层距离、水系距离、降雨量、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、道路距离12类影响因素作为评价因子。基于熵指数模型(index of entropy, IOE)与信息量模型(IV),提出一种新的加权信息量模型(WIV),分别将三种模型用于研究区滑坡灾害易发性评价中。借助ArcGIS软件计算得到整个研究区滑坡易发性指数,根据自然间断点法划分为5个易发等级区,分别为极低、低、中、高、极高易发区,生成最终的滑坡易发性区划图。最后采用ROC曲线对三种评价模型进行检验与比较,结果表明:IOE、IV、WIV三种模型的成功率曲线的训练精度分别为76%、84%、88%;预测率曲线的预测能力分别为72%、86%、90%,由此得出WIV模型较IOE、IV模型预测准确率更高。同时,对三种模型之间的独立性进行了检验,结果表明IOE模型与IV、WIV模型呈低相关度,IV模型与WIV模型呈显著相关。研究结果可为评价模型间的选取以及当地有关部门进行防灾减灾、工程部署以及土地利用规划提供参考。     

基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价

目前,滑坡易发性评价大多只采用单一模型进行研究,而单一模型存在缺陷,如只采用信息量模型则不能反映各因子对滑坡发生的权重。通过将两个模型进行耦合分析可以很好地发挥各模型的优点和弥补各模型的不足,从而达到模型优化的目的。针对滑坡易发性常用的信息量模型和逻辑回归模型,提出信息量-逻辑回归耦合模型。以江西省宁都地区为例,获取研究区共297个滑坡,提取高程、坡向、坡度、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、植被覆盖率、地表建筑物指数共10个因子建立评价指标体系,再分别采用上述3个模型开展易发性评价,最后采用预测率曲线(the prediction rate curve, ROC)评价各模型精度。结果表明:信息量模型、逻辑回归模型和信息量-逻辑回归耦合模型预测率曲线与坐标轴围成的面积(area under ROC, AUC)值分别为0.838、0.864和0.876,可见信息量-逻辑回归耦合模型的评价精度更高,建模更为合理。研究区内滑坡主要沿水系两侧分布,高程和岩性对滑坡的发生起主要作用。     

基于SVM-LR模型的滑坡易发性评价——以临潼区为例

以临潼区作为研究区,在收集资料的基础上,选取12类影响因素作为评价因子,采用滑坡相对点密度分析滑坡点与评价因子的空间分布关系,通过Spearman对因子相关性进行分析,剔除地形起伏度因子;分别采用支持向量机模型(support vector machine,SVM)与逻辑回归模型(logistic regression,LR)对区内滑坡易发性进行评价,评价结果表明:SVM、LR模型的预测准确率分别为81. 8%、86. 4%。在此基础上,通过建立max{LSI(SVM)、LSI(LR)}函数,提出SVM-LR模型并用于研究区滑坡灾害易发性评价中。最后采用受试者特性曲线(receiver operate curve,ROC)对3种模型的预测精度进行检验与对比,检验结果表明:SVM-LR模型的成功率与预测率均高于SVM、LR模型,在极高易发区—高易发区内,滑坡灾害点所占百分率提高了2. 8%。研究结果可以为滑坡易发性评价提供一种新的思路。     

基于Logistic回归模型的芦山震后滑坡易发性评价

地震导致山体结构失衡,物质松动,在降雨条件下,滑坡等次生地质灾害极易发生。以"4.20"芦山地震区为研究对象,基于遥感(RS)和地理信息系统技术(GIS),以坡度、起伏度、土地类型、断层的距离、地震动的峰值加速度为评价因子,采用Logistic回归方法构建评价模型评估了研究区滑坡易发性,并通过受试者工作特征曲线(ROC)检验模型的效果。通过对421个滑坡灾害点的回归分析得出断层的距离、地震动的峰值加速度对滑坡的发生贡献最大,研究区域46.63%的地区滑坡极易发生。ROC曲线的线下面积(AUC)为0.772,验证结果显示评价结果与实际情况吻合。     

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。     

基于逻辑回归树和旋转森林模型的滑坡易发性评价

为进一步探索集成模型在滑坡易发性评价中的适用性,以陕西省汉中市汉台区为例,结合相关资料与野外调查圈定40处滑坡,通过地质类、水文类、人类工程活动类中选取12个影响因子构建逻辑回归树(logistic model tree, LMT)和旋转森林(rotation forest, ROF)模型,分别生成滑坡易发性分区图,采用ROC(receiver operating characteristic)曲线进行模型精度验证与比较。结果表明,研究区滑坡受地形地貌、平面曲率与岩土体类型影响最大;两种模型预测率均较高,易发性等级分区结果与历史滑坡位置分布趋势基本一致;ROF模型的训练集正确率和验证集预测率分别为77.4%和93.1%,高于LMT模型的75.5%和84.0%;ROF模型滑坡极高易发区频率比为6.52,多于LMT模型(2.07),可见ROF模型对研究区滑坡易发性更加敏感,预测结果可靠度高;本文ROF模型滑坡易发性分区结果可为后期研究区防灾减灾与土地规划提供依据。     

基于逻辑回归的巫山县滑坡易发性区划研究

[目的]在已有文献研究基础上,构建基于逻辑回归的滑坡易发性评价模型,并与基于随机森林的模型进行分析比较,探讨出适用于三峡库区巫山县的滑坡易发性评价模型.[方法]选取地质条件、地形地貌、环境条件、人类工程活动等4方面影响下的22个因子作为滑坡易发性影响因子,根据研究区963处历史滑坡点,建立30 m×30 m栅格地理空间...     

基于频率比-投影寻踪模型的渝东北三峡库区滑坡敏感性制图

滑坡敏感性制图是灾害防治较为有效的软措施之一。以渝东北三峡库区为例,利用频率比法和投影寻踪模型绘制滑坡敏感性图。首先,针对研究区的地质环境特征建立滑坡敏感性评价指标,并利用频率比法分析历史滑坡与指标之间的空间关系。其次,利用投影寻踪模型确定评价指标的最优向量,将频率比分析结果与最优向量进行加权计算得到滑坡敏感性指数,并将其划分为高敏感区、较高敏感区、中敏感区、较低敏感区和低敏感区。最后,利用接受者操作特征(receiver operating characteristics, ROC)曲线验证了滑坡敏感性制图结果。结果表明,频率比-投影寻踪模型在滑坡敏感性制图中具有良好的性能,样本和验证数据的曲线下面积(area under the curve, AUC)值分别为0.844和0.763。研究区滑坡敏感性以中低风险为主;较高和高风险区面积约占22%,主要分布在忠县、万州以及巫山等区县的人类工程活动集中区。研究结果可为区内灾害防治提供参考,有助于提升三峡库区地质灾害防灾减灾保障能力。     

基于CF融入SSA优化SVM和RF模型的滑坡易发性评价

针对传统的区域滑坡易发性评价建模过程可能存在的样本数据量纲不统一以及模型参数选取误差等问题,本文以陕西省留坝县为研究区,选取高程、坡度、水系、降雨量、地层岩性等10个评价因子,采用确定性系数模型(CF)计算各评价因子的敏感值作为支持向量机模型(SVM)和随机森林模型(RF)的输入样本属性值,引入麻雀搜索算法(SSA)分别对SVM模型和RF模型的参数进行优化,获取最优参数对两种模型进行训练,最终构建了CF-SSA-SVM和CF-SSA-RF模型,从而对整个研究区进行预测,完成滑坡易发性评价,并通过受试者工作特征曲线(ROC)对两种模型进行精度验证。结果表明,两种模型的评价结果均有较多滑坡点落在极高易发区,无滑坡点落在极低易发区,评价结果均有较高的准确率。其中,CF-SSA-RF模型的成功率和预测率曲线AUC值分别为0.994和0.940,高于CF-SSA-SVM模型;并以三处典型滑坡为例进行验证,结果显示易发性分区与历史滑坡点分布较为吻合。进一步表明CF-SSA-RF模型更适用于留坝县的滑坡易发性评价,为当地滑坡灾害风险评估提供了指导依据。     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

震后地质灾害易发性评价——以映秀震区为例

2008年汶川大地震诱发了数以万计的地质灾害,特别是在震中映秀附近,同震滑坡形成了大量松散物质堆积于沟道和山区斜坡上,为震后泥石流的发生提供了良好的物源条件,同时也有大量同震滑坡堆积体在震后发生复活。为了研究震后滑坡地质灾害发生的控制因素并进行易发性分析,对震中映秀附近2008年同震滑坡及2009年震后滑坡进行了遥感解译与野外调查复核。在此基础上,选取岩性、同震滑坡面密度、坡度、坡向、高程、相对高差、距河流距离和径流强度指数,8个因子作为震后滑坡地质灾害易发性评价的因子。利用确定性系数(certainty factor, CF)法和逻辑回归方法,定量评价了汶川震中区域震后地质灾害易发性,并对两个模型精度进行了比较。将研究区划分为193个小流域单元,将各评价因子进行分级,计算出各分级的CF值,并基于ArcGIS平台分别将CF值叠加得出各流域单元的CF值;利用SPSS计算各因子分级的标准化值,以得出各因子的回归系数,建立逻辑回归模型,最终对各个流域单元滑坡地质灾害的空间发生概率(即易发性)进行评价。根据结果将研究区域划分为5个区:高易发区、较高度易发区、中度易发区、较低度易发区以和低易发区。通过ROC(receiver operating characteristic curve)曲线检验CF法和逻辑回归评价方法的精度,AUC(area under curve)值分别为0.840和0.897,评价方法精度较高。     

基于信息量-随机森林模型的地震带地质灾害易发性评价：以松潘-较场地震带为例

地震会引起地表振动及破坏,同时加大滑坡、崩塌、泥石流等次生灾害的发生概率,对位于地震带区域城市进行地质灾害易发性预测,是地质灾害防治的有效措施。为了探究地震带区域地质发育程度对地质灾害的影响,以松潘-较场典型地震带的平武县为例,从地形地貌特征、地层地质条件、气象水文、地震带发育特征、土壤植被、人类工程活动影响六个方面选取地质灾害的诱发因子,采用信息量模型、信息量-AHP和信息量-随机森林(RF)三种评价模型对平武县地质灾害进行易发性评价,结果表明信息量-RF模型的对比分析结果优于其他两种模型,ROC曲线精度评估信息量-RF模型的AUC值(0.991)高于信息量模型(0.931)和信息量-AHP模型(0.920),说明基于信息量耦合随机森林的综合易发性评价模型更适用于地震带地区的地质灾害易发性评价,具有良好的预测精度。     

滑坡灾害危险性评价的3种统计方法比较——以深圳市为例

采用Logistic回归模型、广义加法模型(GAM)和分类与回归树(CART)3种统计方法, 对深圳市的研究区域进行了滑坡灾害的危险性评价;利用Kappa值和ROC曲线,结合危险性评价结果图对3种方法的效果进行了比较,并分析了3 种方法在选取主控因子以及确定因子影响程度等方面各自具有的特点。在研究区域的条件下,GAM 的效果优于Logistic回归模型和CART,Logistic回归模型和CART的效果大致相当。Logistic回归模型和CART可自主选择主控因子,通过GAM 可定量研究因子的影响程度以及变化趋势。     

基于斜坡单元的区域滑坡敏感性评价 ——以云南省小江流域为例

小江流域地形陡峻,地质条件复杂,地震及新构造活动强烈,气候水文条件复杂,致使滑坡等山地灾害十分发育。流域内滑坡不仅数量多,而且活动频繁,严重威胁着人民的生命财产安全与社会经济发展。本文以地表曲率分水岭法划分的斜坡单元作为基本评价单元,基于频率比法计算坡度、坡向、曲率、相对高差、岩性、断裂带密度、河网密度和地震峰值加速度8个影响因子对小江流域滑坡发育的贡献度大小,并通过ArcGIS软件叠加分析得到滑坡敏感性分区图。通过结果验证,高、极高敏感性区共发育滑坡132个,数量占比为79.04%,具有较高的准确性。相关研究成果可为小江流域的防灾减灾应急管理工作提供理论依据,对该区域的发展规划和可持续发展具有重要的现实意义。     

面向国土空间规划的地质灾害易发性评价模型——以自然遗产地梵净山为例

结合降水、地形、植被、土壤、水文和土地利用等数据构建最大熵模型和地理探测器模型相融合的乡镇单元尺度地质灾害易发性评价模型,以世界自然遗产地梵净山为案例进行模型应用.结果表明,梵净山地质灾害发生的高风险区和较高风险区主要位于梵净山东北侧的寨英镇、怒溪镇以及梵净山西侧的罗场镇、缠溪镇,中部的自然保护地灾害发生概率较低;梵净山地质灾害的发生与人类活动关系更大,最重要的影响因子为距居民点的距离;降雨是梵净山地质灾害发生的催化变量,能够强化多个影响因子的作用.采用受试者操作特征曲线以及Kvamme增益统计对模型精度进行验证,训练集和测试集的曲线下面积值分别为0.890和0.885, Kvamme增益统计值为0.89,表明所构建的模型精度较高,划分的地质灾害易发性等级区分度明显.     

基于斜坡单元的滑坡易发性评价 ——以易贡地区为例

滑坡易发性评价对于滑坡的预测与管理具有重要意义.以往的滑坡易发性评价多基于像素信息进行评价,难以与地质环境相联系.选用以山脊线和山谷线所构成的斜坡单元为评价单元,选取坡度、地形起伏度、地层岩性、多年平均降雨量、河流距离和植被指数等6个指标作为评价因子,建立易发性评价模型,将研究区划分为不易发区、低易发区、中易发区和高易发区,利用研究区内已知滑坡进行验证.结果表明,有21处滑坡位于高易发区,9处位于中易发区,正确率达88%,与实际情况相符.此次评价结果具有较高可信度,为指导滑坡灾害防治工作提供了重要的信息和依据.     

基于不同因子分级的滑坡易发性区划对比——以万州区为例

[目的]基于滑坡点属性与研究区全域点属性作为分类基础数据,对位于三峡库区的万州区滑坡易发性区划对比研究.[方法]选取高程、多年平均降雨量、地表切割深度、坡向、距道路距离、坡度、POI核密度、倾坡类型、岩性、归一化植被指数、曲率、地形起伏度、地形湿度指数等13个因子作为影响因子,分别对滑坡点属性与研究区全域点属性使用 自然断点法进行因子分类,并通过两种分类结果构建模型预测研究区内滑坡易发程度的空间分布情况.[结果]以研究区全域点属性作为分类数据对应的曲线下面积(Area under curve,AUC)值为0.79,对应的模型测试集最高精度为0.755;以滑坡点属性作为分类数据对应的AUC值为0.85,对应的模型测试集最高精度为0.779;高程、地表切割深度和多年平均降雨量的重要性位于前3位,对滑坡的发生有较大影响.[结论]采用滑坡点属性确定因子分类标准建立的随机森林模型精确性和预测能力更优,可对万州区的滑坡灾害危险管理和影响因子分级研究提供参考.     

基于灾害熵与层次分析法的泥石流危险性评价对比分析： 以甘肃省迭部县为例

甘肃省迭部县位于白龙江流域上游区段,在构造抬升及极端气候的影响下,泥石流灾害广泛发育。通过遥感解译与实地调查,遴选出流域面积、主沟长度、流域相对高差、主沟纵比降、平均坡度、流域形状系数、岩性因子、距断层距离、1小时最大降雨量、物源参照值共10个主要孕灾因子。结合地理信息系统(geographic information system,GIS)技术,计算区内泥石流在各个孕灾因子的敏感性区间。进一步分别基于灾害熵模型与层次分析法模型对迭部县161条泥石流沟开展危险性评价,并将评价结果与区内历史泥石流灾害数据对比验证。分析结果表明：迭部县泥石流主要分布在流域面积为3~10 km2,主沟长度小于3.5 km,流域相对高差在1~1.5 km范围内,主沟纵比降大于200‰,平均坡度25°~35°,流域形状系数在1.2~1.4间,物源参照值介于0.35~0.6,距断层5 km以内,1小时最大降雨量为25~35 mm的沟谷内,沟内岩性以较软岩、松散堆积层及冲洪积层为主。危险性评级为中、高的泥石流沟作为区内最容易发生泥石流的区域,历史泥石流沟分别有74.07%和62.96%处于灾害熵模型与层次分析法模型评价结果的中、高危险性区域,说明灾害熵模型能更为准确的评估研究区泥石流危险性。