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

新疆地质环境复杂多样、生态环境脆弱敏感,在极端天气及重大工程的扰动诱发下,地质灾害呈现频发、多发、高发态势,重大地质灾害风险的形势严峻复杂。新疆地质灾害以崩滑流为主,根据易发性划分为高、中、低3个等级。本文从地质灾害调查评价、监测预警、综合防治、应急响应、社会参与、学术研究等方面系统地总结了近年来新疆在地质灾害早期识别、预警防控、临灾避险等方面取得的显著成效。针对目前新疆地质灾害防控中存在的隐患早期识别能力不足、预警基础薄弱、理论创新不足、治理体系不够健全等问题,提出构建新疆地区地质灾害防控新机制的设想;基于重大工程扰动对新疆地质灾害进行了重点防治分区;提出构建以制度组织体系、源头管控体系、综合治理体系、科技创新体系为主要内容的新疆地质灾害防控体系,为积极防范和科学应对新疆地质灾害提供了新思路。     

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CF和Logistic回归模型的广东省地质灾害易发性评价

在研究广东省崩塌、滑坡、泥石流孕灾环境的基础上,选取高程、坡度、地质年代、岩性、距断层距离、距水系距离、归一化植被指数(NDVI)7个因子作为地质灾害易发条件因子。首先利用CF模型计算出7个因子各分类级别的CF值,然后将各因子的CF值作为自变量,是否发生地质灾害作为因变量,利用Logistic回归模型得到各因子的回归系数。再对各因子之间的独立性进行检验,所选7个因子都符合独立性检验条件,全部进入到逻辑回归方程中,计算出各独立单元发生崩滑流地质灾害的概率。根据计算结果将广东省崩滑流地质灾害易发程度划分成四类:极低易发区(16.63%),低易发区(28.65%),中易发区(32.57%),高易发区(22.15%)。评价模型的合理性和精确度都符合检验要求,说明采用确定性系模型和逻辑回归模型能够较为客观准确地评价广东省地质灾害易发性。     

基于信息量-层次分析耦合模型的泗水县地质灾害易发性评价

以泗水县为研究区,选取区域地貌、地质构造、地层岩性及人类工程活动等9个评价因子,基于GIS数据分析功能,运用信息量法及层次分析法确定各评价因子信息量及权重,进行地质灾害易发性评价。研究表明: 区域地貌低山区,坡度28°~65°,坡向西和西北,较坚硬的中厚层状碎屑岩、页岩、砂岩夹灰岩岩组,降雨量700~730 mm 及地震加速度0.10 g的区域内信息量最大; 各评价因子权重从大到小依次为区域地貌(0.21)、降水(0.16)、坡度(0.14)、地层岩性及人类工程活动(0.10)、坡向(0.09)、地质构造及地震(0.07)、水系(0.06); 研究区高易发区面积为294.26 km2,面积占比26.30%,灾害点数量占比84.62%,中易发区面积为66.28 km2,面积占比5.92%,灾害点数量占比15.38%,低易发区面积为758.42 km2,面积占比67.78%。对易发性评价过程的合理性进行检验,3个构造矩阵的随机一致性比率CR分别为0.000、0.013、0.020,均小于0.1,表明易发性研究结果具有合理性,能够为研究区地质灾害防治、土地利用规划及地质环境保护提供基础依据。     

基于信息量模型法的石阡县地质灾害易发性评价

以贵州省石阡县为研究区,选取8个影响地质灾害发育的因素作为评价因子.采用信息量模型法对各评价因子进行信息量计算,将区域地质灾害易发性划分为低、中、高、极高易发区4个等级,分别占研究区面积的21.08％、35.13％、25.53％、18.27％.结果表明:石阡县地质灾害低、中、高、极高易发性面积分别为457.99 km2...     

基于证据权与Logistic回归模型耦合的滑坡易发性评价

滑坡灾害易发性研究对地质灾害风险管理及减灾防灾有着重要的现实意义。目前,多模型耦合的评价方法在国内外应用较为广泛,但将证据权与其他方法相结合用于滑坡易发性评价的研究却较少。鉴于此,本文以浙江省永嘉县为例进行滑坡易发性评价,选取高程等9个因素作为滑坡易发性的评价因子。利用证据权模型计算得到的证据权对比度与分级栅格比、滑坡栅格比进行比较,实现各评价因子状态分级处理;再运用Logistic回归模型算得各评价因子的权重。综合两种模型确定的状态分级权重和评价因子权重,基于GIS的栅格运算功能得到各评价单元的滑坡发生概率,实现研究区滑坡易发性分级区划。研究结果表明,证据权与Logistic回归耦合模型的评价结果的合理性与精确度均优于两种单一模型;且极高易发区和高易发区主要分布在水系延展区、断层密集区、岩组软弱区。研究结果对滑坡灾害风险管理及城市防灾规划具有一定的参考价值。     

基于信息量与Logistic模型的矿区滑坡灾害易发性评价

针对矿区长期煤矿开采引起的滑坡灾害频发问题,快速高效地模拟和评价矿致滑坡灾害易发性是实现采矿地区科学防灾减灾的关键。基于此,本文应用信息量与Logistic回归模型结合多源高分辨率光学遥感数据等,选取相对高差、坡度、坡向、距断层距离、NDVI、距采空区距离6个滑坡影响因子来评价采煤矿区滑坡灾害易发性。结果表明:(1)信息量与Logistic回归模型耦合的综合预测准确率为96%,信息量模型滑坡预测准确率为95%,实验结果表明耦合模型的预测精度优于单一信息量评价模型,评价模型的合理性和预测精度皆符合检验要求;(2)研究结果也表明了采用信息量+Logistic回归模型耦合能较为客观准确、快速高效地评价地下采矿引起的滑坡灾害易发范围,评价结果可为类似地区高效快速划定滑坡灾害易发区间提供技术支撑。     

基于Logistic回归与随机森林的和龙市地质灾害易发性评价

为了科学地进行地质灾害易发性分析,基于和龙市地质灾害调查与区划,结合地质灾害分布规律和影响因素,综合考虑地形、地质、气象水文、土壤植被和人类工程活动5个因素,结合GIS技术与方法,提取高程、坡度、坡向、曲率、岩性、与断层距离、降雨量、与水系距离、NDVI(归一化植被指数)、土壤质地、水力侵蚀、人口密度、与道路距离等13个致灾因子,利用Logistic回归与随机森林模型进行地质灾害易发性评价,获得了区域地质灾害易发性分区图。其中,随机森林模型的结果表明：极低易发区面积占比最高,达56.98%,多位于研究区南部,高、极高易发区面积占比共12.89%,位于中部与东北部,该区是地质灾害预防和管理的关键区域;NDVI、高程、人口密度和降雨量等是灾害发育主要影响因素,累积贡献率为58.12%。Logistic回归和随机森林模型的ROC(受试者工作特征)曲线、已有灾害密度统计等验证结果均表明易发性分析和分区与实际灾害分布情况吻合度高,其AUC(ROC曲线下面积)值分别为0.856和0.907,说明两种方法均可实现有效预测,均具有较好的适用性,而随机森林模型表现出更高的准确性与稳定性,预测性能优于Lo...     

基于信息量的金川县斜坡地质灾害易发性评价

以斜坡地质灾害(滑坡、崩塌)高发的金川县为例,采用遥感解译与地面调查相结合的综合手段获取灾害数据.选取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡结构类型、工程地质岩组、地质构造、水系、植被与土地利用类型等8个影响因素作为评价因子,分别基于区内斜坡地质灾害点和斜坡地质灾害面积采用信息量模型开展易发性评价.利用最新提出的历史地质灾害...     

基于信息量模型和信息量-逻辑回归模型的海南岛中部山区地质灾害易发性研究

地质灾害易发性评价作为地质灾害风险评价的基础,运用定量化的数学统计原理对地质灾害易发性进行研究能够客观准确地反映地质灾害发生的概率.文章以海南岛地质灾害最为发育的五指山市为例,选择断裂、 岩土体、 坡度、 地形起伏度、 海拔高程变异系数、 归一化植被指数(NDVI)、 降雨量、 水系、 公路、 曲率值为评价指标,依托详...     

基于GIS和信息量模型的安徽池州地质灾害易发性评价

以安徽省池州市为研究区,选取坡度、坡向、工程地质岩组、断裂、道路、河流、降雨量、土地利用类型8个影响因子进行地质灾害易发性评价。基于全市345个地质灾害点(崩塌和滑坡)样本数据,采用信息量模型对研究区各影响因子的信息量进行计算,依据灾害点密度将区域灾害易发性划分为5个等级:低易发区、较低易发区、中易发区、较高易发区和高易发区。结果表明:安徽省池州市地质灾害高易发区和较高易发区主要分布在坡度较大的山区河谷两侧,反映人类工程活动破坏、流水冲刷作用和地形地貌因素是影响该区地质灾害的主要因素。其中,高易发区和较高易发区面积为1 801.47 km~2,分别占全区总面积的7.89%和13.88%,高易发区和较高易发区内的灾害点分别占所有灾害点的48.7%和21.5%,其中高易发区的灾积比为6.17,明显高于其他易发等级。对地质灾害易发性的方法与技术的研究,旨在为该区的灾害防治和经济建设提供技术参考。     

基于加权信息量法的杨陵区地质灾害易发性评价

杨陵区位于陕西省关中平原中部,地质环境条件较复杂,人类工程活动强烈,地质灾害较发育。为精准识别地质灾害发育规律,为政府决策和国土空间规划提供基础数据,在杨陵区地质灾害风险调查的基础上,采用ARCGIS软件空间分析模块和层次分析法,将全区划地质灾害易发性分为高、中、低3个级别,其中高易发区面积0.99km^(2);中易发区面积8.35km^(2);低易发区面积123.47km^(2)。最后,通过受试者工作特征曲线(ROC)和拟合曲线法进行验证,结果表明评价精度较高。     

基于RBF神经网络?信息量耦合模型的滑坡易发性评价

滑坡易发性评价是滑坡灾害管理的基础工作,也是制定各项防灾减灾措施的重要依据。针对传统的信息量模型在评价过程中确定权重值存在准确性不高的缺点,文章提出RBF神经网络和信息量耦合模型。以甘肃省岷县为研究区,筛选坡度等9个指标因子构建了滑坡灾害易发性评价指标体系,应用RBF神经网络-信息量耦合模型（RBFNN-I）进行滑坡灾害易发性评价,利用合理性检验和ROC曲线对模型的评价结果进行精度检验。结果表明:（1）RBFNN-I模型的AUC值为0.853,相比单一的RBFNN和I模型分别提高了6.3%和9.7%,说明RBFNN-I模型具有更好的评价精度;（2）岷县滑坡灾害的极高易发区和高易发区主要分布在临潭—宕昌断裂带、洮河及其支流、闾井河和蒲麻河两侧河谷地带,距断层距离、降雨量、距道路距离和NDVI是影响岷县滑坡灾害分布的主控因子。     

基于GIS和加权信息量模型的绿春县城地质灾害易发性评价

以绿春县城为研究区,在绿春县城地质灾害详细调查的基础上,选取地层岩性、高程、坡度、坡向、断层、道路、河流7个影响因素,在信息量模型的基础上运用层次分析法赋权重,通过GIS空间分析平台,进行研究区地质灾害易发性评价.结果表明:研究区划分为地质灾害极高易发、高易发、中易发、低易发4个等级,分别占研究区面积的32.24％、2...     

基于加权信息量的镇江高新区滑坡地质灾害易发性评价

合理选取地质灾害影响因子并对因子进行优化分级是准确评价地质灾害易发性的关键。结合研究区实际情况,选取7个指标因子构建滑坡影响因子指标体系,并以各因子条件下滑坡灾害比例和信息量曲线的突变点为依据,对连续型评价指标因子进行优化分级。在此基础上,基于ArcGIS平台,运用层次分析法加权的信息量模型对镇江高新区滑坡灾害的易发性进行评价。根据易发区划分指标将研究区划分为高、中、低滑坡地质灾害易发区,划分结果与已有滑坡灾害分布有较好的对应关系,评价结果具有较高的准确性。该评价方法可为低山丘陵地区滑坡地质灾害的评价与防治规划提供参考。     

基于信息量模型的地质灾害易发性评价:以川东南古蔺县为例

地质灾害威胁着山区人民生命财产安全,进行地质灾害易发性评价有助于山区城镇进行规划与建设时规避灾害风险.以川东南古蔺县为例,基于ArcGIS空间分析获取了研究区高程、坡度、岩性、斜坡结构、植被指数、距断层距离和距道路距离7个评价因子,采用信息量模型分别对滑坡和崩塌灾害进行易发性评价后,进一步利用ArcGIS单元统计功能对...     

基于信息量模型的地质灾害易发性评价——以贵州省荔波县为例

地质灾害易发性是地质灾害风险评价的基础,是国土空间规划、地质灾害防治及工程建设的重要依据。以贵州省荔波县为例,采用信息量法对研究区地质灾害易发性进行评价。以遥感解译、现有灾害点、隐患点、历史灾害数据为评价基础数据,获取地质灾害信息量。以地形坡度、坡高、坡形、断层、地层、斜坡结构、水系距离7个固有地质环境影响因素为评价指标,开展易发性评价。研究结果显示：荔波县极高易发区4个,占31.65%;高易发区5个,占30.26%;中易发区4个,占29.11%;低易发区3个,占8.98%。经野外验证,符合度较高,评价结果可信。     

基于ArcGIS信息量模型在乌鲁木齐市城区地质灾害易发性评价的效果分析

在地质灾害点分布图基础上,基于信息量模型,选定研究区地质灾害发育各影响因子及信息量值,据实际情况人为对信息量负值进行修正,同时利用ArcGIS的空间叠加分析完成研究区地质灾害易发性分区图。结果显示,易发性分区结果与野外实际调查情况相吻合,能在地质灾害风险评价中起重要参考作用。     

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%)。