基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划

崩滑流是崩塌、滑坡和泥石流地质灾害的总称。本文根据逻辑回归模型和贵州省崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,统计贵州省内崩滑流发生概率与其影响因子之间的函数关系; 并利用GIS技术编制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图。首先根据影响因子子集中已发崩滑流灾害面积和影响因子子集面积来计算崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF; 其次将灾害是否发生作为因变量,影响因子子集发生崩滑流地质灾害的确定性系数CF作为自变量,应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系; 然后利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生崩滑流地质灾害的概率p,按p值10等分标准将研究区划分为10个危险性等级区,并绘制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图; 最后用已发崩滑流地质灾害的分布数据来检验危险性区划的效果。研究结果表明:本文根据逻辑回归模型和崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,将贵州省分为Ⅰ～Ⅹ的10个崩滑流地质灾害危险性等级区与实际情况基本符合,能够良好地反映贵州省境内发生崩滑流地质灾害的难易程度。     

逻辑回归和信息量模型在山区滑坡易发性评价中适宜性的分析

以万山区为例,在区域滑坡孕灾条件的基础上,筛选工程地质岩组、斜坡结构、平均坡度、地貌、距构造距离及距河流距离共6个易发条件因子,选取逻辑回归模型和信息量模型对山区滑坡进行易发性评价。结果显示逻辑回归模型中中高易发区面积占比分别为1578%和1970%,82%的地质灾害点落在该区域内;信息量模型中中高易发区面积占比为1241%、2519%,包含了区域88%的滑坡灾害点。最后通过实际发生的灾害点在各易发区的分布情况进行检验,逻辑回归模型中灾害点落在高易发区的比例远小于信息量模型,且高易发等级中灾害点实际发生的比值较小,说明针对山区区域滑坡地质灾害易发性评价结果预测上,信息量模型的评价结果更为客观准确。     

基于信息量、加权信息量与逻辑回归耦合模型的云南罗平县崩滑灾害易发性评价对比分析CSCD

以罗平县崩滑地质灾害为研究对象,选取工程岩组、坡度、坡向、高程、起伏度、曲率、地貌类型、距河流距离、距断裂距离9个评价因子,基于共线性诊断和相关性分析对其进行独立性检验。然后采用信息量法计算各评价因子分类分级的信息量值,采用层次分析法和逻辑回归法对各评价因子进行权重的定量计算,从而构建信息量、加权信息量和信息量-逻辑回归耦合易发性评价模型并进行对比分析。基于GIS的自然断点法将评价结果划分为非、低、中和高4个等级,并采用ROC曲线对其精度进行检验。结果表明:3种评价模型的AUC值分别为0.757、0.723和0.852,信息量-逻辑回归耦合模型的精度最高,模型结果分区与崩滑地质灾害点的分布较吻合,其非、低、中和高的面积(分级比)分别为771.1 km^(2)(25.55%)、836.6 km^(2)(27.73%)、864.36 km^(2)(28.64%)和545.94 km^(2)(18.08%)。     

基于信息量、加权信息量与逻辑回归耦合模型的云南罗平县崩滑灾害易发性评价对比分析CSCD

以罗平县崩滑地质灾害为研究对象,选取工程岩组、坡度、坡向、高程、起伏度、曲率、地貌类型、距河流距离、距断裂距离9个评价因子,基于共线性诊断和相关性分析对其进行独立性检验。然后采用信息量法计算各评价因子分类分级的信息量值,采用层次分析法和逻辑回归法对各评价因子进行权重的定量计算,从而构建信息量、加权信息量和信息量-逻辑回归耦合易发性评价模型并进行对比分析。基于GIS的自然断点法将评价结果划分为非、低、中和高4个等级,并采用ROC曲线对其精度进行检验。结果表明:3种评价模型的AUC值分别为0.757、0.723和0.852,信息量-逻辑回归耦合模型的精度最高,模型结果分区与崩滑地质灾害点的分布较吻合,其非、低、中和高的面积(分级比)分别为771.1 km^(2)(25.55%)、836.6 km^(2)(27.73%)、864.36 km^(2)(28.64%)和545.94 km^(2)(18.08%)。     

基于CF与Logistic回归模型耦合的地质灾害易发性评价——以北京市大清河流域生态涵养区为例

在北京市大清河流域生态涵养区1450 km²的区域内，以遥感影像解译为基础，结合1∶50 000地质灾害详细调查，获取全区888个地质灾害隐患点作为样本数据库，选取基岩类型、地貌类型、地形坡度、河流、公路、断裂6个评价因子，采用确定性系数(CF)与Logistic回归耦合模型评价地质灾害易发性，依照自然间断点分级法(Jenks)将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区。将未参与模型训练的20%地质灾害隐患点作为检验点与易发性分区结果进行叠加分析，通过频率比和ROC曲线进行精度检验。结果显示：基岩类型对地质灾害的发育具有控制作用；公路、断裂对地质灾害的空间分布影响明显；CF与Logistic回归耦合模型在实际应用中具有较高的准确性，是一种地质灾害易发性评价可靠性高的模型。     

罗平县崩滑易发性评价模型对比研究

准确的地质灾害易发性分区评价结果,可为建立地质灾害监测预警系统及处理机制提供参考。依据崩滑地质灾害形成条件选取10个评价因子构建评价指标体系,基于共线性诊断和相关性分析检验评价因子以保证其相互独立。分别采用信息量模型(ICM)、归一化频率比模型(NFR)以及与逻辑回归(LR)耦合的信息量–逻辑回归(ICM-LR)耦合模型和归一化频率比–逻辑回归(NFR-LR)耦合模型对罗平县崩滑地质灾害进行易发性评价,并将评价模型结果划分为低、中、高和极高4个等级。采用ROC曲线对评价结果进行精度检验,其AUC值分别为0.820、0.796、0.882和0.840。得出ICM-LR模型的精度最高,且极高易发区主要分布在砂岩、碳酸盐岩组区域和水系延展区域。其低、中、高和极高的面积(分级比)分别为771.1 km²(25.55%)、836.6 km²(27.73%)、864.36 km²(28.64%)和545.94 km²(18.08%)。易发性分区结果与研究区崩滑地质灾害分布情况相符合,可为快速建立评价指标体系和区...     

基于GIS和CF-Logistic回归模型地质灾害易发性评价：以青海湟中县为例

研究地质灾害易发性的评价方法，对地质灾害防治有着非常重要的现实意义。本文以青海省西宁市湟中县为研究区域，选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、距河流距离、距断层距离和工程岩组7个评价因子，利用确定性系数与逻辑回归模型相结合的方法计算出每个单元格地质灾害发生的概率。同时利用ROC曲线和AUC值对模型分类精度进行验证，最终得到AUC值为0.863，说明该方法对湟中县地质灾害易发性评价具有较强的适用性和客观性。本文研究表明，高层、坡向、距河流距离和工程岩组4个因子对研究区地质灾害的影响最为显著。从地质灾害的空间分布来看，该方法计算结果表明极高、高易发区主要分布在湟水河及其干流两侧低山丘陵地区，低易发区主要分布在研究区北部和西南地区。从评价因子的角度分析，高易发区主要分布在离河流500 m的松散冲洪积岩层和软弱层状碎屑岩岩层上。以上研究结果表明，基于CF-Logistic回归模型对研究区地质灾害易发性评价有较强的参考价值，能为研究区地质灾害的防治工作提供理论依据及方法。     

基于多因素加权指数和法的区域地质灾害易发性评价研究 ——以麦积区为例

以麦积区1 ∶ 50 000地质灾害风险调查项目为依托,在前人研究及分析区内地质灾害分布规律与发育特征的基础上,以栅格单元作为基本评价单元,运用多因素加权指数和法,以地形条件、地貌类型、工程地质岩组、距断层距离、距水域距离、植被覆盖等作为区内地质灾害易发性评价的一级因子。以高程、坡度、坡向、地形起伏度、地面粗糙度、地表曲率等作为表征地形条件的二级评价因子,以距支流及干流距离作为表征距水域距离的二级评价因子,采用层次分析法计算各一级评价因子及其所属的二级评价因子的权重,基于ArcGIS平台对各评价单元综合易发性指数进行计算并进行归一化处理,采用自然间断点法将研究区地质灾害易发性划分为高易发区（8. 26%）、中易发区（19. 49%）、低易发区（23. 69%）、非易发区（48. 56%）4个区域。采用历史灾害统计法定性验证与ROC曲线法（AUC=0. 866）定量验证相结合的综合评价方法对划分结果进行验证,表明多因素加权指数和法能够较为客观准确的对麦积区地质灾害易发性进行评价。     

基于信息量-逻辑回归耦合模型的玛纳斯河流域地质灾害易发性评价

本文以地质灾害多发的新疆玛纳斯河流域作为研究区,在剖析了信息量模型、逻辑回归模型在地质灾害易发性评价中各自的优势与局限性的基础上,探索了信息量-逻辑回归耦合模型的科学性与优势;基于该区域地质环境与最新地质灾害数据,选取地形起伏度、坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、地形湿度指数(TWI)、河流、断层、高程9个影响因素作为评价因子,以全区355处地质灾害点为样本数据,在进行评价因子分析的基础上,通过ArcGIS平台对玛纳斯河流域进行了地质灾害易发性评价。评价结果表明,地质灾害高易发区主要分布于流域南部中低山丘陵地区,高易发区与较高易发区的面积分别为1760 km2、2200 km2,占研究区总面积7.98%、9.97%。经检验评价精度高达91.3%,该研究可为当地地质灾害防治与国土空间规划提供重要参考。     

基于逻辑回归模型的泥石流易发性评价与检验：以金沙江上游奔子栏—昌波河段为例

基于地理信息系统(ArcGIS100)平台和小流域单元,采用逻辑回归(LR)模型对金沙江上游(奔子栏—昌波河段)干热河谷区进行泥石流易发性评价,并对预测结果进行总体检验与随机个案检验。评价与检验结果表明,得到的最优指标组合下LR评价模型的AUC值为827%;预测的极高易发区、高易发区面积合占全区面积的3598%,实发泥石流面积占泥石流总面积的6503%;在个案检验中,位于各等级分区的检验组样本实发泥石流比例随着分区易发性等级降低,依次为917%(极高)、750%(高)、364%(中等)、167%(低)、0(极低),表明评价效果良好。研究区泥石流集中发育于金沙江沿岸的东北部、中部和西南部,主导性的评价指标依次为距主干道路距离、岩性、距断裂带距离、雨季月平均降雨量。人类活动与季节性降雨为研究区干热河谷泥石流的主要诱发条件。基于逻辑回归模型的泥石流易发性评价方法提高了泥石流发生可能性的预测精度,可为干热河谷区泥石流预测预警和防治提供参考依据。