基于层次分析法的绵阳市地质灾害易发性评价

文章阐述了层次分析法应用于地质灾害易发性评价过程及步骤,并运用该方法(AHP)建立地质灾害易发性综合评价的层次分析结构模型及判断矩阵,从而确定了影响地质灾害易发程度因子的权重,建立了地质灾害易发性单灾种评价及区域地质灾害易发性综合评价的数学模型。绵阳市地质灾害易发性评价应用证明,该方法比较合理、有效,具有较高的预测精度,评价结果与实际地质灾害发育区的拟合率大于90%。     

基于XGBoost和云模型的地质灾害易发性评价

传统地质灾害易发性评价中，存在着易发性因子权重选取主观性强、因子分级具有随机性和模糊性等问题。采用单一评价模型只能对地质灾害的易发性进行定性评估，无法定量化评价。针对这一问题，文章基于改进集成算法（XGBoost）和云模型，在辽宁省朝阳市189个灾害隐患点中选择坡度、多年平均降水量、归一化植被指数、高程等12个易发性因子，通过XGBoost分类算法确定了易发性因子权重，拟合准确率为96.5%，达到了较高的精度。在此基础上利用云模型将因子分级的模糊性问题转化为定量问题，建立了朝阳市地质灾害易发性评价指标体系。以朝阳市大东山为评价单元对该评价体系进行验证。结果表明该评价单元的易发程度为高易发，与实际情况吻合，应用文章提出的方法进行地质灾害易发性评价的精度较高。     

四川泸定磨西台地第四纪冰水台地边坡地质灾害易发性研究

河流冲刷对第四纪软弱地层岸坡的地质灾害起到控制性作用。本文以磨西台地冰水堆积物岸坡为例,充分考虑河流与岸坡地质灾害之间的内在联系,基于对实测地质灾害的分析结果,采用Logistic监督分类方法,评价各环境因子（尤其是河流冲蚀特性因子）在河流岸坡稳定性评价中的作用,进而采用高相关的环境因子进行地质灾害易发性预测。研究表明,河流弯曲度、河流流量、岸坡坡度、河床宽度、岸坡宽度与地质灾害的发育相关性强,采用这些参数和Logistic模型预测的地质灾害易发性能很好的反映现状和未来地质灾害的发育特点,进而提出了磨西台地岸坡地质灾害防治的初步建议。     

基于样本与因子优化的黄冈南部地区地质灾害易发性评价

为对比信息量模型中灾害数量和灾害面积2种样本的适用性,以黄冈南部地区作为研究对象,探讨了评价因子的优化组合形式,采用信息量模型,根据研究区工程地质条件和地质灾害的特征初选评价因子,结合成功率曲线确定2种样本的因子优化组合,进而通过灾害比率及典型地质灾害点验证易发性评价结果。结果表明:①在单因子评价结果中,2种样本的单因子评价结果的AUC值排列顺序不尽相同,但呈现出一定规律性;②各叠加因子评价结果的准确度均达到因子优化组合的94.9%以上,变化幅度相对较小,且呈现出随因子数量增加而增大的趋势,但并不是越多越好;③2种样本的易发性评价结果都显示出高、较高易发区主要集中于研究区中部及北部地区,低易发区和较低易发区多集中于长江沿岸以及研究区南部,与灾害分布位置相符;④2种样本均为地质灾害易发性评价中信息量模型的有效计算样本,且面积样本的准确度明显优于数量样本。     

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CF与CF-LR模型的地质灾害易发性评价

区域地质灾害易发性评价对地质灾害防治具有重要意义。本文以贵州省沿河县为研究区,考虑海拔、坡度、坡向、地形曲率、NDVI、工程地质岩组、断层、道路、水系9个因素,通过相关性分析后作为评价因子。分别利用CF模型和CF-LR模型评价沿河县地质灾害易发性。结果表明:CF模型比CF-LR模型地质灾害易发性等级的频率比值从低易发区到极高易发区明显增大,均有效评价了沿河县地质灾害易发性;CF-LR模型比CF模型AUC值提高了0.096,CF-LR模型具有更高的评价精度。     

基于CF-AHP耦合模型的高速公路沿线崩塌地质灾害易发性评价——以蓉遵高速公路土城——旺隆段为例

蓉遵高速公路（土城—旺隆段）沿线崩塌频繁发生，威胁公路安全甚至人类的生命财产安全。文章通过实地调查蓉遵高速公路（土城-旺隆段）崩塌地质灾害的影响因素，构建了9个影响因子，分别是地形起伏度、高程、归一化植被指数、坡向、地层岩性、距道路距离、距河流距离、坡度及降雨量。采用确定性系数模型（certain factors, CF）、层次分析法（analytic hierarchy process, AHP）及耦合模型（CF-AHP）对研究区进行崩塌地质灾害易发性评价，并分别采用崩塌地质灾害点频率统计和成功率曲线对3种模型的评价精度进行检验。结果表明，CF、AHP和CF-AHP的AUC预测精度分别为0.848,0.835,0.866，且3种评价模型得到的崩塌地质灾害的高、中易发区频率比值占总频率比值均超过70%。3种模型精确度由大到小分别为CF-AHP、CF、AHP模型，说明CF-AHP模型的滑坡预测优于单一的CF、AHP模型，能精确地评价蓉遵高速公路（土城-旺隆段）崩塌地质灾害易发性，为公路沿线区域崩塌灾害的防灾减灾提供决策依据。     

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。     

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.      

地质灾害易发性评价因子分级的AIFFC算法优化

针对地质灾害易发性评价因子分级数不确定的问题,引入自适应膨胀因子模糊覆盖分级方法（fuzzy cover approach for clustering based on adaptive inflation factor, AIFFC）对易发性评价因子分级进行优化。以湖南省湘乡市为研究区,提取了坡度、坡向、高程、年平均降雨量、归一化植被指数、道路、断层、岩性和土地利用9类评价因子,运用AIFFC及自然断点法（natural breakpoint classification,NBC）对连续型因子进行分级,并分别代入加权信息量模型和随机森林模型,获取研究区易发性区划图。采用单因子分级结果精度、灾积比分析和易发性分区结果 对AIFFC分级法的优越性进行检验,结果 表明：各因子采用AIFFC算法分级的AUC值均高于自然断点法;基于AIFFC的随机森林模型及加权信息量模型的高易发区灾积比分别提升了56.3%、74.6%,低易发区灾积比分别降低了48%、58.1%,AUC值分别提升了7.6%、2.7%。采用AIFFC分级方法优化了地质灾害易发性评价因子分级,显著提高了地质灾害易发性评价的合理性...     

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。     

县(市)地质灾害易发区划分方法研究——以四川省西昌县为例

地质灾害易发性分区及评价是地质灾害调查评价的一项重要内容,地质灾害易发程度分区必须同时注重灾害现状和形成条件两类因素。西昌县地质灾害调查与区划中,确定分区主导因子后应用了定性与定量相结合的分区方法．定量化分区以GIS技术为依托,应用了GHGIS网格化与数值化地质灾害图件进行单元要素叠加,将单元信息叠加结果按数值表示,用GHGIS软件作模糊综合评价,自动生成等值线,定量化综合反映全县地质灾害现状。     

基于斜坡单元下的AHP-信息量法在地质灾害易发性评价中的应用

基于ArcGIS的地质灾害风险评价方法多种多样,但在致灾因素多样与复杂的沟谷地区,传统的易发性评价模型的评价精度难以满足实际需求. 基于斜坡单元法的地质灾害易发程度分析可以充分体现控制因素和诱发因素的综合作用,而基于层次分析法(AHP)的信息量法既可以把灾害诱发因素按支配关系形成有序的分组和分层,又可以使统计分析评价与定量模型相结合,从而对斜坡体的评价更为有效,适用性更强. 因此,本研究将基于斜坡单元的易发性评价方法与基于层次分析法的信息量法相结合,并加入斜坡类型评价因子,以陕西省略阳县灾害易发性评价区划为例,通过空间叠加分析得出易发评价区划并检验评价精度. 研究结果符合实际情况,可为该地区地质灾害精细化评价和防灾减灾提供依据.     

贵州省都匀市滑坡易发性评价研究

都匀市是贵州省城镇滑坡地质灾害多发频发区。文章以都匀市沙包堡镇为研究区,采用栅格单元提取高程、坡度、岩性、水系等9项致灾因子,分别使用都基于数学统计模型的定量分析方法（二元逻辑回归模型、信息量模型）和定性分析方法（层次分析模型）对都匀市研究区滑坡地质灾害易发性进行评价。结果表明:二元逻辑回归模型预测精度与预测效果均为最优,其ROC曲线下面积AUC值为0.873,易发性分区中高易发区和中易发区内预测发生滑坡面积比占95.41%,且最符合野外实地调查验证情况。评价方法与结果可为贵州城镇地区滑坡地质灾害评价和防治提供借鉴。     

基于灰色关联度与层次分析法耦合的地质灾害易发性评价——以浙江省云和县崇头镇为例

面向高精度地质灾害易发性评价研究中,历史灾害样本数据少而造成的预测准确度低等问题,本文提出基于灰色关联度与层次分析法耦合的地质灾害易发性评价模型。本文以浙江省丽水市云和县崇头镇为工程背景,结合该地区致灾机理,利用现场调查和遥感解释等手段,获取9项地质灾害评价因子。分析了9项评价因子与历史灾害点的关联度,分别以关联度数值、关联度数值指数标度和关联度排名构建了层次分析法的3种判别矩阵,建立了3种类型的灰色关联度与层次分析法耦合评价模型(G-A1、G-A2和G-A3),以及单独灰色关联度评价模型(G),最后对评价结果进行了可靠性分析。结果表明：(1)在易发性综合指数分布方面,耦合模型G-A1和单独模型G较为合理;(2)在预测准确度方面,耦合模型G-A1的ROC曲线AUC指标最大;(3)在易发性分区合理性方面,耦合模型G-A1的高易发区域面积所占比例最小、高易发性强度指数最大,工程适用性强。最终,推荐耦合模型G-A1作为丽水市云和县崇头镇地质灾害易发性评价模型。本文研究成果对浙西南地区地质灾害易发性评价具有重要参考价值,为高精度地质灾害评价和防控工作提供有效的耦合评价模型。     

北京山区突发性地质灾害易发性评价

北京山区地质环境条件复杂,发育大量突发地质灾害隐患,既直接威胁山区村庄、道路、景区的人员及设施的安全,又会对城镇的规划建设构成威胁。通过开展地质灾害易发性评价工作,划分出地质灾害易发区,以评价结果指导城镇建设规划,减轻地质灾害的威胁,这是一项十分重要的工作。文章在阐述北京山区崩塌、滑坡及泥石流突发地质灾害发育情况的基础上,选取了坡度、起伏度、工程地质岩组、地质构造、地貌类型及降水等6个影响因子,采用综合信息量模型方法,分别对北京山区斜坡类灾害（崩塌、滑坡）和泥石流灾害的易发性进行评价,并根据“就高不就低”的原则,叠加各灾种的易发性评价结果划分出北京山区突发地质灾害易发性分区图,为城镇建设适宜性评价、编制国土空间规划及完善空间治理提供科学的依据。     

滑坡易发性评价方法和精度比较——以贵州省大方县为例

近年来贵州省突发性滑坡地质灾害时有发生,除在册滑坡隐患外,还有不少斜坡存在着滑坡的孕灾环境条件,通过新一轮的地质灾害风险评价发现,选用不同的风险评价体系对地质灾害易发性的影响很大,从而影响地质灾害防治、国土空间规划和政府决策等基础数据。本次以大方县滑坡数据为例,选取与滑坡相关的7个影响因子:坡度、坡向、相对高差、工程地质岩组、距水系距离、距构造距离以及土地利用类型,采用层次分析法(AHP)、信息量模型(I)及耦合模型(AHP-I)对研究区进行滑坡易发性评价,并采用滑坡点频率统计和成功率曲线(ROC)对3种模型的评价精度进行检验。通过比较,选取精度高的耦合模型(AHP-I)作为滑坡易发性评价方法,从而能更加精确地评价大方县的滑坡易发性,为山区县级区域滑坡灾害的防灾减灾提供决策依据与参考。     

陕西省地质灾害易发性综合评价方法初探

陕西省的地质灾害主要包括滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地裂缝及地面沉降。论文在总结陕西省107个县（市）地质灾害调查与区划工作的基础上,建立了陕西省地质灾害易发性综合评价指标体系。针对不同灾种选择了25个评价指标作为其易发性的主要影响因素。使用专家——AHP定权法确定各影响因素的权重,并基于GIS构建了综合评价数学模型——综合指数模型,将各指标因子图层按权重进行代数叠加运算,计算出全省地质灾害易发性综合指数。然后根据综合指数的大小,将陕西省地质灾害易发程度划分为高易发、中易发、低易发和非易发四级区。     

基于改进的ArcGIS对石台县地质灾害易发性评价探讨

石台县地质灾害易发性评价通过地质灾害综合调查,考虑区内地灾发育现状、孕灾背景条件,选用坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断层缓冲距离、斜坡结构5个因素作为评价因子,建立石台县地质灾害易发性评价指标体系。基于ArcGIS将计算分析得到5个因子图层的信息量,再用层次分析法来校正、完善信息量模型,结合层次分析法得到各因子权重,进行叠加得到每个单元格的总信息量值,即为地质灾害易发指数。经过层次分析法校正与单一信息量法结果上的差异,可知前者更符合实际,易发性评价结果更加准确合理。     

基于斜坡单元划分法的汝阳县地质灾害易发性区划

以斜坡单元作为评价单元,建立地质灾害易发性评价指标体系。利用综合评价模型叠加分析法,对汝阳县地质灾害易发性进行分区,结果表明此方法准确、实用,对指导地质灾害防治工作有很大的意义。