九寨沟县滑坡灾害易发性快速评估模型对比研究

通过地理信息系统(GIS)技术,采用信息量(I)、确定性系数(CF)、逻辑回归(LR)、逻辑回归–信息量(LR-I)和逻辑回归–确定性系数(LR-CF)耦合模型的快速评估方法对九寨沟县范围内滑坡灾害易发性评价,并对5种模型进行比较研究。基于历史资料、遥感解译和现场调查,获取九寨沟全县6205个滑坡灾害点作为样本数据库,选取海拔、坡度、坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割度、地层岩性、距断层距离、PGA、降雨、距公路距离和距水系距离共计15项评价指标因子,基于GIS平台提取80%滑坡点作为训练样本,采用I,CF,LR模型建立九寨沟县滑坡灾害易发性评价体系,并将滑坡易发性划分为极低、低、中、高和极高。基于I,CF和LR模型,提出LR-I和LR-CF耦合模型,实现各评价指标因子二次逻辑回归计算,优化了九寨沟地区滑坡灾害易发性区划图。最后利用未参与训练的20%滑坡点作为检验样本,利用频率比和ROC曲线进行精度检验。结果表明:5种评价模型得到的滑坡的高易发区和极高易发区频率比值占总频率比值均超过85%,I,CF,LR,LR-I和LR-CF的AUC评价精度分别为0.762,0.756,0.788,0.838和0.836,表明5种模型均能较好评价九寨沟地区滑坡灾害易发性。LR-I和LR-CF模型与单一的I,CF模型相比能将滑坡易发性评价精度提高约8%;与单一LR模型相比,其精度提高约5%,说明LR-I和LR-CF模型的滑坡预测更优于单一的I,CF和LR模型,为快速建立评价指标体系和区域滑坡易发性提供了可靠途径。     

九寨沟县滑坡灾害易发性快速评估模型对比研究EI北大核心CSCD

通过地理信息系统(GIS)技术,采用信息量(I)、确定性系数(CF)、逻辑回归(LR)、逻辑回归–信息量(LR-I)和逻辑回归–确定性系数(LR-CF)耦合模型的快速评估方法对九寨沟县范围内滑坡灾害易发性评价,并对5种模型进行比较研究。基于历史资料、遥感解译和现场调查,获取九寨沟全县6205个滑坡灾害点作为样本数据库,选取海拔、坡度、坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割度、地层岩性、距断层距离、PGA、降雨、距公路距离和距水系距离共计15项评价指标因子,基于GIS平台提取80%滑坡点作为训练样本,采用I,CF,LR模型建立九寨沟县滑坡灾害易发性评价体系,并将滑坡易发性划分为极低、低、中、高和极高。基于I,CF和LR模型,提出LR-I和LR-CF耦合模型,实现各评价指标因子二次逻辑回归计算,优化了九寨沟地区滑坡灾害易发性区划图。最后利用未参与训练的20%滑坡点作为检验样本,利用频率比和ROC曲线进行精度检验。结果表明:5种评价模型得到的滑坡的高易发区和极高易发区频率比值占总频率比值均超过85%,I,CF,LR,LR-I和LR-CF的AUC评价精度分别为0.762,0.756,0.788,0.838和0.836,表明5种模型均能较好评价九寨沟地区滑坡灾害易发性。LR-I和LR-CF模型与单一的I,CF模型相比能将滑坡易发性评价精度提高约8%;与单一LR模型相比,其精度提高约5%,说明LR-I和LR-CF模型的滑坡预测更优于单一的I,CF和LR模型,为快速建立评价指标体系和区域滑坡易发性提供了可靠途径。     

基于GIS和信息量的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区万州区为例

 以滑坡灾害发育较多的三峡库区万州区为研究区,基于指标因素状态分级和因素相关性分析结果,选取坡度、坡向、坡体结构、地层岩性、地质构造、水的作用以及土地利用7项影响因素,以全区700多个滑坡灾害点为样本数据,依据各因素状态下发生的滑坡频率曲线和信息量曲线的突变点为等级划分的临界值来确定因素状态,并在此基础上建立易发性评价指标体系。基于GIS的栅格数据模型,应用信息量理论开展研究区易发性评价,研究结果表明：易发性高和较高的区域主要分布在土地利用总体规划中的建设用地、侏罗系中统上沙溪庙组第二、三段(J2s2,J2s3)、库水变动带和河网影响带以及万州城区。统计结果表明,处在高易发和较高易发区面积为1 210 km2,其中高易发区和较高易发区分别占研究区总面积的9.71%和25.9%,研究区易发性评价精度高达87%。本文完整的论述了县域滑坡灾害易发性评价的理论方法和技术路线,并以三峡库区万州区为例开展滑坡灾害易发性评价、结果分析以及预测精度评价等,为该区域滑坡灾害防治规划与预测预报提供技术支持,为全国范围内县域滑坡灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。     

基于聚类分析和支持向量机的滑坡易发性评价

在将支持向量机(support vector machine,SVM)等机器学习模型用于区域滑坡易发性评价时,大都随机或主观地选取非滑坡栅格单元,不能保证所选的非滑坡栅格单元是真正的"非滑坡"。为解决此问题,提出基于聚类分析和SVM的滑坡易发性评价模型。该模型首先用自组织映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络对滑坡易发性进行聚类分析;然后从极低易发区中选择非滑坡栅格单元,确保所选非滑坡栅格单元是高概率的"非滑坡";最后采用SVM模型基于已知滑坡、所选非滑坡和环境因子对滑坡易发性进行评价。将提出的SOM-SVM模型用于三峡库区万州区滑坡易发性评价,并将得到的易发性结果与随机选取非滑坡的单独SVM模型结果做对比。结果显示SOM-SVM模型具有比单独SVM模型更高的成功率和预测率,表明SOM神经网络能更准确地选取非滑坡栅格单元。     

基于GBDT模型的广东阳春市地质灾害易发性评价研究

本研究旨在利用梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）模型,对广东省阳春市滑坡易发性进行评价。通过收集大量地质、地形、气象等相关数据,提取了坡度、坡向、工程岩组等11个地质灾害易发性评价指标,构建了全面的滑坡易发性评价指标体系,并采用GBDT模型进行训练和预测。受试者曲线（Receiver Operator Characteristic,ROC曲线）和AUC值（Area Under Curve,AUC）被用于评估模型的准确性,研究结果表明,模型的AUC值达到了0.9414,说明GBDT模型在阳春市滑坡易发性评价中表现出较高的准确性和可靠性。易发性分区统计结果显示,整个阳春市中,高易发区占4.98%,中易发区占8.42%,低易发区占16.39%,非易发区占70.22%。本文研究方法可为开展区域地质灾害易发性评价提供参考。     

基于信息量法的金沙江峡谷段滑坡易发性评价

文章以云南省迪庆藏族自治州金沙江峡谷区为研究区域,进行滑坡易发性评价。选取坡度、起伏度、植被覆盖指数、地层岩性、构造作用、河流作用、人类工程活动、降雨量八个影响因子。以266个滑坡点为样本,基于信息量法和GIS平台,构建滑坡易发性分区评价指标体系,计算各个影响因子分级状态下的信息量值,绘制各影响因子分级栅格图,通过栅格计算器叠加得到总区域信息量值,采用自然断点法将其分为5级。采用成功率曲线法进行模型评价,曲线下面积(AUC值)为0.7768,准确性较好。     

基于ArcGIS的修文县滑坡灾害易发性评价

通过野外调查修文县滑坡,用信息量法和层次分析法进行易发性评价。信息量法中,依据不同区域总信息量大小,来反映不同区域滑坡易发性程度。层次分析法中,先确定每个单因子各等级的得分,再确定不同层次各个因子的权重关系,之后通过加权叠加得到评价分区结果。对两种评价方法在原理和评价结果上的区别进行对比。叠加两方法的分区图,形成滑坡地质灾害易发性综合评价。综合区划中研究区被分为极低易发区、低易发区、中易发区、高易发区、极高易发区。     

延边州地区泥石流灾害易发性评价

以延边州地区为研究区域,选取高程、坡度、坡向、降雨量、河流、地层岩性6个致灾因子,以延边州327个泥石流灾害点作为研究的基本数据,引入信息量模型,利用ARCGIS软件,计算致灾因子各状态等级下的信息量,以此评价该地区泥石流灾害的易发性。结果表明:泥石流灾害高易发区主要分布在安图县北部,和龙市东部和珲春市北部,占延边州地区总面积的12%,与历史泥石流灾害点较吻合,验证了所选模型的合理性以及致灾因子选取的准确性。     

镇康县滑坡易发性评价模型对比研究

准确的滑坡易发性评价结果是滑坡风险评价的关键,对防灾减灾意义重大.为了提高滑坡易发性评价精度,基于地理信息系统(GIS)平台,将镇康县境内150个滑坡灾害点转换为栅格数据作为评价样本,选取高程、坡度、坡向、起伏度、地形曲率、剖面曲率、地层、断层、年均降雨量、河流、土地利用类型、道路12项评价因子,并通过独立性检验,构建...     

区域滑坡空间预测方法研究及结果分析

区域滑坡空间预测是通过分析滑坡在区域空间分布的丛集性及规律性,圈定出滑坡相对危险性区域。通过MAPGIS软件平台及其二次开发的滑坡灾害分析系统,采用半定量和定量两种方法对浙江省永嘉县区域滑坡进行了预测。半定量方法采用反映历史滑坡强度的袭扰系数和滑坡易发程度指数来评价,编制了危险性预测分区图;定量化方法采用信息量模型来评价,采用规则网格作为预测单元,运用该模型对永嘉县区域滑坡进行了空间定量预测,并依信息量法的结果编制了该区的危险性划决预测分区图,为政府部门进行土地规策、避免在滑坡易发区进行大规模土地开发和工程建设提供了科学依据。同时通过两种方法的预测结果,对比分析了滑坡的形成和各影响因素的关系,为滑坡的有效防治提供了参考。     

三峡库区万州区滑坡灾害易发性评价研究

 滑坡灾害易发性研究在滑坡灾害风险管理与城市规划等方面具有非常重要的现实意义。以往的研究中,鲜有对指标因子状态划分作有关深入分析和讨论的。鉴于此,以滑坡灾害频发的三峡库区万州区为研究对象：首先,选取影响滑坡发生的7个致灾因子(地层岩性、地质构造、水系分布、坡度、坡向、坡体结构及土地利用)作为滑坡易发性的评价指标,依据各指标条件下滑坡累计发生频率曲线斜率的变化,并结合滑坡面积比和分级面积比曲线对指标因子的状态进行分级;其次,根据全区655个历史滑坡数据,分别运用信息量模型和逻辑回归模型建立各自的滑坡易发性评价体系;再则,采用快速聚类法(K-means cluster)对以上2种方法所得到的易发性结果进行分级,并基于GIS平台,得到全区滑坡易发性区划图;最后,从模型结果、精度、适用条件等方面对2个模型进行讨论和比较,研究结果表明：信息量模型和逻辑回归模型的预测精度分别为73.0%和54.9%,前者预测能力要优于后者。     

基于集对分析理论的区域滑坡灾害易发性预测

针对滑坡灾害预测研究的复杂性,本文构建了基于集对分析理论的预报模型。文中以恩施地区为例,利用该模型进行了研究区的滑坡灾害易发性预测研究,对预测结果进行分析,高易发区占总面积的15.89%,中易发区占12.96%,低易发区和不易区分别占45.15%和26%。滑坡易发因素组合主要是地层岩性(志留系和三叠系巴东组)和坡度(10—30°),这与该区的实际情况较相符合。     

汶川县地震滑坡易发性LR与NN评价比较研究

通过地理信息系统(GIS)技术,结合神经网络(NN)和逻辑回归模型(LR)开展汶川县范围内地震诱发滑坡易感性评价,并对两种模型结果进行比较研究。基于2008年5.12 Ms8.0级地震,选取高程、坡度、坡位、坡向、岩性、微地貌、距断层距离、距水系距离、距道路距离、年平均降雨量、归一化植被指数、地震峰值加速度共12个因子作为地震滑坡影响因子,基于ARCGIS10.1平台将这些影响因子专题图层栅格化;采用提取的模型训练样本,由R软件对神经网络(NN)和逻辑回归模型(LR)进行训练;将训练好的模型对整个汶川县地震滑坡易感性进行仿真,并将仿真结果划分为五类滑坡敏感区域:极低,低,中,高和极高,分别得到LR与NN模型仿真的滑坡易发性分区图;根据汶川县实际地震滑坡分布图进行统计分析,以及采用ROC曲线对两种模型的仿真结果进行对比分析,神经网络(NN)和逻辑回归模型(LR)的AUC值分别为0.930和0.941。研究表明两种模型的滑坡易感性评价图与实际滑坡发育基本吻合,评价结果较好,且LR模型预测精度相对较高。     

基于滑坡分类和加权频率比模型的滑坡易发性评价

根据区域滑坡特点,针对不同类型滑坡的自身特征分别建立指标评价体系,能够使滑坡易发性评价的过程更加科学准确。以三峡库区万州区内滑坡为例,首先,基于对地质环境、滑坡空间分布及自身特征的分析,将全区滑坡分为陡倾角地层滑坡和缓倾角地层滑坡。其次,获取12种指标因子(高差、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地层岩性、水系、地质构造、公路、地层倾角、降雨、含蒙脱石软弱夹层厚度)构成基本评价体系。然后提出基于逻辑回归(logistic regression,LR)–模糊层次分析(fuzzy analytical hierarchy process,FAHP)方法(LR-FAHP)的加权频率比模型(weighted frequency ratio model,WFR),通过对指标因子的重要性进行排序,实现各指标因子权重的定量计算,从而建立不同类型滑坡的评价指标体系,再基于GIS平台实现全区滑坡灾害的易发性等级预测。结果表明:与单一的LR,FAHP和FR三种模型相比,WFR模型能将滑坡易发性评价精度提升4%～9%,表明LR-FAHP是一种定量计算指标因子权重的有效方法;同时,基于滑坡分类的WFR模型的易发性评价成功率为79.2%,预测率为79.6%,均优于未进行滑坡分类的WFR模型,为建立评价指标体系和区域滑坡易发性评价提供了可靠途径。     

GIS支持下基于层次分析法的汶川地震区滑坡易发性评价

 2008年5月12日14时28分,四川汶川发生了Ms8.0级大地震,地震诱发了数以万计的滑坡灾害。在大约48 678 km2的区域内,采用震后遥感影像解译并结合野外调查的方法,共解译出48 007个滑坡。应用GIS技术,建立了汶川地震诱发滑坡灾害及相关地形、地质空间数据库,分析了断层、岩性、高程、坡度、坡向、河流、公路等7个因素与滑坡分布的关系,应用滑坡面积百分比这一标准来分别衡量每个因素中各个级别对滑坡的影响程度;然后使用层次分析法对这7个参数进行权重分析;在GIS平台下对这些参数进行综合分析,通过分析结果将研究区内滑坡按易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区与极低易发区5类,极高易发区与高易发区面积约8 211 km2,占研究区总面积的16.9%;最后,使用汶川地震滑坡数据库对研究结果进行检验,检验曲线表明分区效果良好,其中极高易发区与高易发区内实际发生滑坡面积为430 km2,占滑坡总面积的60.5%。     

基于多种模型对比的寻甸县地质灾害易发性分析

寻甸县地质条件复杂,地质灾害频发,而区域性易发性评价是预防地质灾害亟待解决的问题。本文以寻甸县斜坡类地质灾害为研究对象,采用证据权法、组合赋权法以及证据权-组合赋权耦合模型3种模型方式,基于GIS平台与SPSS 26.0软件,将选取的高程、坡度、土地利用等7项证据因素/诱发因子进行研究区易发性评价,划分出低、中、中高、高4类易发区。研究结果表明：（1）高、中高易发性分区内地质特质与研究得出的地质灾害影响因素相吻合,预测结果符合地质灾害空间分布特征;（2）落在高及中高分区内的灾害点占比分别为83.33%,84.68%,85.14%;（3）3种模型精确率均超过70%,其中,证据权-组合赋权耦合模型的特征曲线（ROC）的线下面积（AUC）精度检验值最大,为0.801,证据权法次之,为0.758,组合赋权法第三,为0.752。相对而言,证据权-组合赋权耦合模型更适合应用于地质灾害风险评价,为寻甸县灾害的分析提供方法思路,为区域的城镇化建设及发展提供参考,为防灾减灾和地质灾害预防提供科学依据。     

基于GIS的汶川地震滑坡灾害影响因子确定性系数分析

 2008年5月12日14时28分,四川省汶川发生了8.0级大地震,地震诱发了数以万计的滑坡灾害。在大约48 678 km2的区域内,采用震后航空像片与多源卫星影像解译并结合野外调查验证的方法,共圈定出48 007个地震滑坡灾害。在此基础上,选取地层、岩性、断裂、地震烈度、宏观震中、地表破裂调查点、地形坡度、坡向、顺坡向曲率、高程、水系与公路共12个影响因子作为汶川地震诱发滑坡影响因子,利用GIS强大的空间分析能力与确定性系数方法,对这12个影响因子进行敏感性研究。研究结果表明：(1) 寒武与震旦系是地震滑坡易发地层,侵入岩组、灰岩为主的岩组是地震滑坡发育的高敏感性岩组;(2) 地震滑坡受中央断裂影响最大,同时还受控于前山断裂,受后山断裂的影响较小;(3) 地震滑坡易发性分别随着地震烈度、与震中的距离、与地表破裂点距离的增加而减少;(4) 坡度大于40°是地震滑坡的易发坡度,E,ES方向为地震滑坡的易发坡向,高程范围为1 000～2 000 m,尤其是高程1 000～1 500 m范围为地震滑坡易发区;(5) 400 m水系缓冲区和2 000 m公路缓冲区范围内滑坡易发性较高。确定研究区内各地震滑坡影响因子最利于滑坡发生的数值区间,为进一步地震滑坡区域评价及预测奠定基础。     

基于粗糙集–神经网络的IBURI地震滑坡易发性研究

强震引发的滑坡范围广、数量多,呈现明显的区域性特征,并受强震动外的降雨等环境因素以及区域性水文地质等多种复杂因素的影响。在地震滑坡易发性评价中制定合理的指标选择策略能够从根本上提升评价精度和评价效率。以2018年9月6日北海道IBURI地区的Mj 6.7级地震引发的3 307处滑坡为研究对象,详细研究地震滑坡评价指标体系的构建。首先,结合地震灾害现场调查及资料分析,在充分考虑地震特性的基础上选择17项原始评价指标,然后,引入粗糙集理论作为指标选择策略,利用粗糙集对不确定数据的约简能力删除9项对评价结果影响较小的因子。最后,用优化后的指标构建BP神经网络的输入层,采用粗糙集–BP神经网络模型对IBURI地震滑坡易发性进行评价。结果显示,模型的预测精度从63.8%提升至94.4%,说明以粗糙集理论作为指标选择策略的粗糙集–BP神经网络模型能够有效提高地震滑坡易发性评价的准确性。     

基于ANN和LR的远安县滑坡易发性评价

在人工智能算法快速发展的背景下,选取人工神经网络模型(ANN)和逻辑回归模型(LR)对湖北省远安县进行滑坡易发性评价,得到滑坡易发性区划图,并对结果进行对比分析。该区共发育滑坡177处,提取出了与滑坡发生相关的9类指标因子。利用相关性分析,剔除高程因子,选择其余8类因子用于滑坡易发性评价,利用Arc GIS和SPSS Modeler软件得到研究区滑坡易发性区划图。最后,利用ROC曲线图对两个模型的成功率进行分析,得到人工神经网络模型和逻辑回归模型的AUC值分别为0.864和0.809,说明人工神经网络模型在该研究区的预测能力较好。     

基于信息量法的地质灾害易发区评价

以江西省崇义县为研究区,以崇义县1∶5万地质灾害调查数据为基础,基于信息量法,采用Arcgis软件研究地质灾害易发性。首先分析各类地质环境因子与地质灾害相关性,选取高程、坡度、水系、工程地质岩类、构造、居民区及公路七个影响因子。以地质灾害点为基础数据,将灾点与七个因子图层分别进行栅格运算,得出各个因子分段的灾点分布概率,计算出各个因子的信息量值,将各因子的信息量进行叠加,得出研究区内的信息量分布图。根据灾点在各信息量区间的概率,将研究区分为高、中、低、极低四个地质灾害易发级别。易发性评价结果与研究区实际情况吻合度高的结论,表明信息量法适合于崇义县地质灾害易性的评价。