基于GIS与WOE-BP模型的滑坡易发性评价

区域滑坡易发性研究对地质灾害风险管理具有重要意义.以往研究中,将多元统计模型与机器学习方法相结合用于滑坡易发性评价的研究较少.以三峡库区万州区为例,首先选取9种指标因子（坡度、坡向、剖面曲率、地表纹理、地层岩性、斜坡结构、地质构造、水系分布及土地利用类型）作为滑坡易发性评价指标.基于证据权模型（weights of evidence,WOE）计算得到的对比度和滑坡面积比与分级面积比的相对大小,对各指标因子进行状态分级;再利用粒子群法优化的BP神经网络模型（PSO-BP）得到各指标因子权重.综合两种模型确定的状态分级权重和指标因子权重（WOE-BP）计算滑坡易发性指数（landslide susceptibility index,LSI）,基于GIS平台得到全区滑坡易发性分区图.结果表明:水系、地层岩性和地质构造是影响万州区滑坡发育的主要指标因子;WOE-BP模型的预测精度为80.8%,优于WOE模型的73.1%和BP神经网络模型的71.6%,可为定量计算指标因子权重和优化滑坡易发性评价提供有效途径.      

变量取值方式对崩塌易发性的影响

以湖北省利川市龙驹坝境内G318沿线崩塌为研究对象,在分析崩塌源区形成因素指标(坡度、坡向、曲率、粗糙度、岩性、斜坡结构、节理密度、水系线密度、归一化植被指数和土地利用类型)的基础上,分别选用各指标的原始值、信息量模型所得的信息量值和信息量排序值作为数学统计模型的代表——逻辑回归模型(LRM)的输入变量,进行崩塌源区预测研究,采用ROC曲线线下面积(AUC)对3种方案评价精度进行对比分析.结果表明原始值、信息量值和信息量排序值所得预测精度分别是0.821、0.832和0.855,3种方案的结果总体上不会改变灾害极高和高易发区的空间分布;控制灾害易发性的是地形和地质条件,以信息量排序值输入LRM时精度最高.     

采用多模型融合方法评价滑坡灾害易发性:以湖北省五峰县为例

不同的易发性评价模型可以得到有差异的滑坡空间预测结果，选取最优模型甚至综合各模型的优势是提高易发性评价精度的有效方法。为检验模型融合思路的有效性，以鄂西地区五峰县渔洋关镇为研究区，提取坡度、地层、断层、河流、公路等7个滑坡成因条件，分别采用信息量模型、证据权模型和频率比模型进行滑坡易发性评价；并将3种模型分别进行归一化、主成分分析（PCA，Principal component analysis）和优势融合，得到了6幅易发性分区图。结果表明:优势耦合模型精度最高（90.3%），频率比模型次之（89.7%），归一化融合模型和PCA融合模型分别为89.3%和89.1%，以上4种结果的精度均高于证据权模型（87.7%）和信息量模型（87.6%）；6幅预测图对应的评价结论与历史滑坡空间分布的实际情况相符。空间一致性对比结论表明，主成分融合模型与优势耦合模型的同格率高达68%，其预测结果避免了单个模型预测结论带来的偶然性和片面性，说明多模型融合方法与优势耦合模型在提高滑坡易发性预测精度上是可行性的，该思路对其他地区滑坡灾害易发性评价具有借鉴意义。