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基于Inter.iamb-Tabu算法的区域滑坡敏感性评价
引用本文:尹超,李仲波,张凯,王绍平,郭兵.基于Inter.iamb-Tabu算法的区域滑坡敏感性评价[J].山地学报,2023(4):608-620.
作者姓名:尹超  李仲波  张凯  王绍平  郭兵
作者单位:1. 山东理工大学建筑工程与空间信息学院;2. 山东金鼎智达集团有限公司
基金项目:国家自然科学基金青年科学基金(51808327);;山东省自然科学基金(ZR2019PEE016,ZR2021MD011)~~;
摘    要:确定滑坡敏感性概率的空间分布,可为滑坡防治政策制定和土地利用规划提供科学依据。由于成灾环境的空间差异和滑坡机理的复杂性,基于不同逻辑架构(物理模型、理论模型等)的滑坡敏感性评价针对特定孕灾环境,无法提前确定最优数学评价模型,而基于深度学习法的、融合多种模型的混合算法能较好地解决这个问题。本文以山东省淄博市博山区为研究区域,基于单因素Logistic回归法筛选了滑坡致灾因子,通过频率比法对致灾因子进行了分级;对4种基于贝叶斯网络的改进算法(MMHC、MMPC-Tabu、Fast.iamb-Tabu、Inter.iamb-Tabu)进行验证,引入错误指数确定了建模效果最佳的算法;计算了博山区774 570个栅格的滑坡敏感性概率,绘制了博山区滑坡敏感性分布图;基于GIS的空间叠加和栅格计算器功能,对比了各模型的滑坡敏感性评价结果。研究结果表明:(1)基于Inter.iamb-Tabu开展博山区滑坡敏感性建模时效果最佳。该模型包含10个节点(9个致灾因子节点和1个结局节点)、14条有向边。研究区域可划分为极高敏感区、高敏感区、中敏感区、低敏感区和极低敏感区,分别占总面积的7.30%(49.80...

关 键 词:滑坡敏感性评价  致灾因子  贝叶斯网络  Inter.iamb-Tabu算法
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