基于随机森林模型的泥石流易发性评价——以汶川地震重灾区为例

在区域泥石流易发性研究中,科学确定泥石流易发性主控因子及其贡献率既是关键科学问题,也是区域泥石流预警预报和风险管理的重要基础。本研究选取汶川地震重灾区,引入随机森林算法,以小流域为评价单元,集合多元因子指标体系,建立泥石流易发性评价模型,定量分析了汶川地震重灾区内泥石流关键影响因子及贡献率,并探讨了研究区泥石流易发性的空间分布特征。本文初选了63项评价指标,以模型AUC值变化为基础,筛选出35项指标构成易发性评价指标体系,并用于区域内泥石流易发性主控因子的识别,结果表明:流域高差、流域平均坡度、流域内滑坡面积、平均降雨天数是区域内泥石流易发性主控因子,另外,沟长比降、大于10°积温、年均温、人口密度、村落个数、低覆盖度土地利用方式等在泥石流易发性评价中也发挥着重要作用;易发性评价结果显示,极高易发区占比达到了22.94%,主要分布于研究区西部,泥石流易发性较高的小流域主要分布在青藏高原向四川盆地过渡的地形急变带,同时也与地震带、断裂带、干旱河谷区域密切相关。模型验证结果表明,平均AUC值达0.84,模型具有很高的稳定性和准确性,说明随机森林算法非常适用于区域泥石流易发性评价研究,机器学习算法结合小流域为单元的方法对区域泥石流易发性评价有效果良好,可为区域尺度灾害易发性及风险评估提供更为有效的方法参考。     

基于改进证据权重法的北海道地震同震滑坡易发性评价

多模型耦合方法被广泛应用于同震滑坡易发性评价研究,但耦合证据权重法和其他方法的改进型证据权重法鲜有涉及。该文以北海道地震震中区为研究区,基于震前和震后高精度遥感影像解译出5977处同震滑坡(以中小型为主),选取高程、坡度、距断层距离、距水系距离等8个滑坡易发性评价因子,对同震滑坡的空间分布规律和控制因子进行分析,发现同震滑坡集中发育在距断层小于5 km、距水系小于800 m、峰值地面加速度(PGA)0.5 g、高程90~250 m、坡度20°~40°、坡向东至东南向、岩性以页岩和砾岩为主的区域内;基于改进型证据权重法,综合考虑地形、地质和水文条件对北海道同震滑坡易发性进行评价,经ROC曲线评价模型验证,发现改进模型曲线下面积(AUC)为0.916,较原模型(AUC为0.870)精度有明显提高。改进模型能为同震滑坡易发性评价提供新的研究思路,并为震后区域防灾减灾提供科学依据。     

鄂西南山区小区域大比例尺滑坡灾害易发性及其精度评价

小范围大比例尺地质灾害易发性评价面临时空数据精度或质量不满足理论要求的现状。如何利用有限的数据实现相对可靠的评价结果,是论文研究的主要目的。论文选取湖北省五峰县渔洋关镇为研究区域,考虑水文、地形、岩性分布、历史灾害规模等因素讨论了斜坡单元的划分方法;将证据权模型分析所得滑坡易发性值转换至各斜坡单元,绘制基于斜坡单元的研究区易发性评价分级图;分别采用ROC曲线和野外核查手段,评价了易发性结论的成功率和预测率。研究表明,斜坡单元的划分一方面要符合实际地形,另一方面更应体现单元的地质差异性;栅格计算结论转化为斜坡单元的表达成果、精度分析的注重和野外核查工作的开展是保证分析结果可靠性的有效途径;湖北省五峰县渔洋关镇易发性评价成功率和预测率分别为84%和74%,野外验核与理论分析结果的一致性较高。     

基于证据权模型的川藏铁路加查——朗县段滑坡易发性评价

川藏铁路加查至朗县段地处西藏自治区东南部,该区新构造活动强烈,地质构造复杂且历史强震频发,一系列大型—巨型滑坡在该区密集分布。本文基于滑坡遥感解译和野外地质灾害调查,建立了川藏铁路加查—朗县段的滑坡空间数据库,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、地层岩性、距河流距离、距断裂带距离、距道路距离、植被归一化指数(NDVI)以及年平均降雨量等10个滑坡影响因子,基于ArcGIS软件平台和证据权模型,进行滑坡易发性评价。根据滑坡易发性指数(LSI)的分布特征,结合野外地质调查的认识,将研究区内的滑坡易发程度划分为4个级别,即极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区,分别占研究区总面积的17.43%、22.64%、32.21%和27.72%。分析表明,极高易发区和高易发区主要分布在人类工程活动较多的研究区西南部,沿着雅鲁藏布江及其支流呈带状分布,中、低易发区主要分布在植被覆盖率较高、人类工程活动相对较少的东北部。极高易发区和高易发区内发育的滑坡数量约占已调查识别滑坡总数的88%,研究结果与已知滑坡的分布情况较吻合,采用成功率曲线对易发性评价结果进行检验,正确率达到了83%,具有较高的精度。易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡发育分布现状,可以为该区重大工程规划建设和防灾减灾提供理论指导和参考依据。     

连云港市地质灾害易发性分区评价研究

本文在全面调查分析连云港市区地质灾害隐患点及分布状况的基础上,从诱发地质灾害的地质条件、人类工程活动、地形地貌及气候植被因素考虑,选取了地层岩性、地质构造、地形地貌、露天开采、降雨强度、植被覆盖率等15个评价因子,建立了地质灾害易发性评价指标体系,运用层次分析法计算各评价因子的权重值,并进行归一化处理,然后利用模糊评判法对各隐患点的易发性指数进行计算、统计,将连云港市区划分为地质灾害高易发区、中易发区和低易发区,最后利用GIS空间分析功能生成了易发性分区图,实现了地质灾害易发防治分区的目的,为连云港市后期地质灾害防治提供重要参考依据。     

基于地貌单元的小区域地质灾害易发性分区方法研究

以汶川县城周边区域为研究区,分别以栅格单元与地貌单元作为单位评价单元,以信息量法与逻辑回归法两种评价模型对研究区进行地质灾害易发性评价分区。根据对评价结果的比较分析,在小区域范围内,基于地貌单元的区域易发性分区不仅仅能够更好地体现出区域内局部综合特性,而且评价分区结果与地质灾害实际分布情况更加吻合,分级层次更加明显,数学模型的适用效率很好。由此可见,在小范围区域内,基于地貌单元的地质灾害易发性评价分区具有良好的适用性与可塑性,在大比例尺地质灾害易发性和危险性制图中是一个有益的尝试与启发。     

基于随机森林方法的滑坡灾害危险性区划

滑坡灾害危险性区划在滑坡灾害管理工作中具有重要意义。该文以深圳市为研究区,将随机森林方法应用于滑坡灾害危险性区划和因子评价工作。研究中采用随机森林方法进行建模,结合ROC曲线和AUC值对模型性能进行评价;通过预报效率曲线对全区的滑坡危险性区划总体效果进行评价;根据错误率变化和节点不纯度变化,对不同因子的重要性进行分析,结合作用曲线,探讨不同因子对滑坡的影响规律。实例研究说明随机森林方法适用于滑坡危险性区划工作,具有良好的建模效果。     

基于信息量模型的玉树地震次生地质灾害危险性评价

2010-04-14发生在青海省玉树的Ms7.1级地震引发了大量的地质灾害.基于GIS技术和信息量模型方法,以坡度、坡向、高程、坡形、地貌类型、断层距和地层岩性为评价因子,通过空间分析计算各因子的信息量,分析地质灾害在各因子中的空间分布特征,对各评价因子图层进行空间建模,将获取的信息量图划分为高度、中度、轻度三级危险区,通过遥感解译研究区实际滑坡分布,与危险性分布图叠加表明:本次研究得出的危险等级与实际的滑坡发生情况相吻合,为灾区重建提供参考依据.     

基于RS-SVM模型的滑坡易发性评价因子选择方法研究

为提高滑坡易发性评价的精度和准确性,利用粗糙集理论和支持向量机模型进行滑坡易发性评价因子选择。以三峡库区秭归到巴东段为研究区,首先通过相关分析和主成分变换对初始滑坡评价因子进行筛减与合并,将剩余的评价因子分为控制因素和影响因素,采用粗糙集理论分别对其进行属性约简,生成核因子集。然后,利用核因子集对支持向量机模型进行训练和预测,得到滑坡易发性评价结果,其预测精度和曲线下面积分别为76.9%和0.939。最后,将两种传统的对所有滑坡评价因子一同进行筛选的方法用于该研究区的滑坡易发性评价,并将传统方法与该方法的评价结果进行比较,结果表明,该文所提出的滑坡评价因子选择方法的精度和准确性均优于传统方法。     

基于三种不同模型的区域滑坡灾害敏感性评价及结果检验研究

选取相对高差、坡度、坡向、水系、距断层距离、植被覆盖、地层岩性和道路等影响因子,采用信息量法、Logistic回归和人工神经网络3种模型进行滑坡灾害的敏感性评价,并对评价结果进行检验。结果表明：① 评价分类结果的准确性会关系到社会经济成本。经过采用Cohen’s Kappa系数法、Sridevi Jadi精度评估方法和ROC曲线3种方法对评价结果进行比较分析,结果显示人工神经网络模型具有更好的评价精度。② 宁强县滑坡地域分布上,呈现一带三区。其中高、中和低敏感区分别占全县总面积的39.96%,37.7%和22.33%。     

Comparative evaluation of geological disaster susceptibility using multi-regression methods and spatial accuracy validation

Geological disasters not only cause economic losses and ecological destruction, but also seriously threaten human survival. Selecting an appropriate method to evaluate susceptibility to geological disasters is an important part of geological disaster research. The aims of this study are to explore the accuracy and reliability of multi-regression methods for geological disaster susceptibility evaluation, including Logistic Regression (LR), Spatial Autoregression (SAR), Geographical Weighted Regression (GWR), and Support Vector Regression (SVR), all of which have been widely discussed in the literature. In this study, we selected Yunnan Province of China as the research site and collected data on typical geological disaster events and the associated hazards that occurred within the study area to construct a corresponding index system for geological disaster assessment. Four methods were used to model and evaluate geological disaster susceptibility. The predictive capabilities of the methods were verified using the receiver operating characteristic (ROC) curve and the success rate curve. Lastly, spatial accuracy validation was introduced to improve the results of the evaluation, which was demonstrated by the spatial receiver operating characteristic (SROC) curve and the spatial success rate (SSR) curve. The results suggest that: 1) these methods are all valid with respect to the SROC and SSR curves, and the spatial accuracy validation method improved their modelling results and accuracy, such that the area under the curve (AUC) values of the ROC curves increased by about 3%–13% and the AUC of the success rate curve values increased by 15%–20%; 2) the evaluation accuracies of LR, SAR, GWR, and SVR were 0.8325, 0.8393, 0.8370 and 0.8539, which proved the four statistical regression methods all have good evaluation capability for geological disaster susceptibility evaluation and the evaluation results of SVR are more reasonable than others; 3) according to the evaluation results of SVR, the central-southern Yunnan Province are the highest susceptibility areas and the lowest susceptibility is mainly located in the central and northern parts of the study area.     

红河州地质灾害临界雨量及预报方法初探

根据红河州国土局提供的地质灾害易发性分区资料,将全州134个乡镇按地质灾害易发程度分为极易发区、易发区和轻易发区,全州约90%的地区为易发区和极易发区,仅北部的小面积地区为轻易发区;对红河州1984～2010年地质灾害资料分析发现,90%以上的地质灾害发生在5～10月,与降雨关系密切,强降雨及连阴雨均可能诱发地质灾害;对其中183条地质灾害样本进行分析,得出各分区临界雨量及地质灾害统计预报方程,将地质灾害等级预报细化到乡镇。     

黄山风景区崩塌灾害危险性评估及防治对策

黄山风景区是集世界自然遗产、文化遗产和地质公园“三冠”于一体的海内外知名旅游风景区。然而,近年来频发的地质灾害特别是崩塌灾害已经严重影响到景区游客的生命和财产安全,并对景区周边的道路交通、生产生活设施和地方旅游经济发展产生负面影响。为此,利用边坡防范工程的相关统计方法,定量测度了黄山景区单体崩塌的稳定性;结合GIS栅格网络技术,对景区内划定的52个栅格单元内的大范围崩塌灾害稳定性和危害性进行耦合分析。结果显示:崩塌单体不稳定,危险性大;整个景区崩塌灾害在空间分布上存在高易发区、中易发区和低易发区三个区间,并呈现出不同的崩塌灾害特征。在此基础上,针对每一区间提出不同的崩塌灾害防治策略,从而为黄山等类似风景区的灾害防治提供参考借鉴。     

基于信息量与逻辑回归模型的次生滑坡灾害敏感性评价——以汶川县北部为例

次生滑坡灾害的影响是震后较长时间里人们持续关注的焦点,对其开展敏感性评价具有重要意义。选取5.12地震的重灾区汶川县北部作为研究区,利用遥感与地理信息技术提取地震滑坡信息,在全面分析滑坡与高程、坡度、坡向、岩性、断裂带、地震烈度以及水系等7个影响因子相关特性的基础上,采用信息量法与逻辑回归模型进行灾害敏感性评价,将研究区划分为极轻度、轻度、中度、高度和极高危险5个级别,并对不同模型的适用性开展分析和对比。结果表明,逻辑回归模型在描述区域滑坡灾害危险度总体特征方面稍具优势。     

DEM地形分析在山区地质灾害研究中的应用——以云南省漾濞县为例

云南省漾濞县具有典型的山地特点,每年其境内发生的地质灾害都给人民生命和财产造成了极大的损失。在漾濞县的地质灾害调查中,通过"3S"技术的应用,建立了漾濞县的数字高程模型,进行了基于ArcGIS的地形分析,提取出了坡度和坡向等重要的地形因子。通过研究发现:坡度是漾濞县地质灾害频发的最主要控制因素,漾濞江及其支流上游的滑坡和崩塌为泥石流的发生提供了物源基础;同时阳坡是地质灾害发生的主要坡向,滑坡和崩塌等灾害发生频繁。最后,制作了漾濞县坡度、坡向分析图,指出了漾濞县较易发生地质灾害的地区,为其他山地地区地质灾害研究提供了一种借鉴模式。     

Landslide susceptibility mapping using geological data, a DEM from ASTER images and an Artificial Neural Network (ANN)

An efficient and accurate method of generating landslide susceptibility maps is very important to mitigate the loss of properties and lives caused by this type of geological hazard. This study focuses on the development of an accurate and efficient method of data integration, processing and generation of a landslide susceptibility map using an ANN and data from ASTER images. The method contains two major phases. The first phase is the data integration and analysis, and the second is the Artificial Neural Network training and mapping. The data integration and analysis phase involve GIS based statistical analysis relating landslide occurrence to geological and DEM (digital elevation model) derived geomorphological parameters. The parameters include slope, aspect, elevation, geology, density of geological boundaries and distance to the boundaries. This phase determines the geological and geomorphological factors that are significantly correlated with landslide occurrence. The second phase further relates the landslide susceptibility index to the important geological and geomorphological parameters identified in the first phase through ANN training. The trained ANN is then used to generate a landslide susceptibility map. Landslide data from the 2004 Niigata earthquake and a DEM derived from ASTER images were used. The area provided enough landslide data to check the efficiency and accuracy of the developed method. Based on the initial results of the experiment, the developed method is more than 90% accurate in determining the probability of landslide occurrence in a particular area.     

基于GIS和双变量分析模型的三峡库区滑坡灾害易发性制图

在GIS技术的支持下,以三峡库区忠县-石柱河段为研究区域(面积260.9km2,滑坡分布面积5.3km2),建立了地质、地形数据库等滑坡因子空间数据库和滑坡空间分布数据库(数据比例尺均为1∶10万);在进行滑坡影响因子敏感性分析的基础上;对双变量分析模型进行了改进应用,对滑坡影响定量因子采用滑坡种子网格数据驱动的分级新方法。在GIS系统中进行了滑坡危险度评价成果图制图,将评价结果分为很低、低、中等、高、很高5个等级,依次占研究区域19.9%、31.69%、27.95%、17.1%和3.6%。评价结果显示危险性高和很高的区域主要分布在长江两岸,这与实际的滑坡分布吻合。研究结果对在三峡库区推广应用、防灾减灾具有实际指导意义。     

证据权模型在泥石流灾害易发性评价中的应用

利用空间统计方法进行泥石流易发性定量评价的本质是度量影响因子（地形、地貌、岩性等）和响应因子（泥石流）之间的空间关系,最后给出所有影响因子综合作用结果,得到泥石流易发性评价结果。选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、岩性、降雨量与水系距离7个因素作为泥石流影响因子,采用证据权模型,对研究区内泥石流进行灾害易发性评价,使用自然间断法将研究区内泥石流易发程度分级,得到研究区泥石流易发后概率图,获得了较高的置信度,方法简单易行,可以在其它灾害易发性评价中推广。     

51a新疆雹灾损失的时空分布特征

用新疆1952-2002 a的900例雹灾资料,对雹灾发生频次、受灾面积、经济损失的时空分布特征进行分析。结果表明,新疆雹灾频次、受灾面积、经济损失从20世纪70年代开始增长较快,受灾面积、频次1990年达到最大,可比经济损失最大值出现在1995年。雹灾主要集中在4～9月,雹灾发生频次6月最多,受灾面积5月份最多,可比经济损失值以7月份最大。按灰色关联灾情评估模型可将新疆分为严重雹灾区、重雹灾区、中雹灾区、轻雹灾区和微雹灾区五个区域。其中:阿克苏为雹灾重点防御地区,喀什、塔城、伊犁、博州、石河子为次重点防御地区。