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。     

基于信息量法的新疆伊宁县滑坡灾害易发性评价

以新疆伊宁县为例,据该区域地质环境条件和滑坡灾害点数据资料,选取高程、坡度、坡向、地势起伏度、距断层距离、工程地质岩组、地表粗糙度、距河流距离、曲率等9个影响因子,在信息量模型对所选影响因子分析基础上,使用ArcGIS对滑坡灾害开展易发性评价。结果显示,伊宁县滑坡灾害易发等级可划分为高易发、中易发、低易发和不易发4个等级,面积分别为291.045 6 km²、753.695 6 km²、995.093 9 km²、2 436.785 km²,分别占伊宁县总面积的6.50%、12.35%、32.29%、47.94%。据ROC曲线法检验评价等级结果,得到AUC=0.854 1,精度达85.41%。该结果可为伊宁县滑坡灾害防治提供参考依据。     

基于斜坡单元与信息量法结合的宝塔区黄土滑坡易发性评价

滑坡易发性评价对滑坡灾害的防治与管理具有重要意义。为了评价延安宝塔区黄土滑坡易发性,以斜坡为基本评价单元,选取斜坡坡度、坡高、坡向、坡形、斜坡结构类型、植被和人类工程活动7个指标作为评价因子,在ArcGIS平台下,利用信息量模型对研究区的黄土滑坡进行易发性分区评价。评价结果表明,宝塔区滑坡高易发区面积1092.39km2,占全区面积的30.81%,主要分布于宝塔区的中部及北部地区,低易发区集中于宝塔区南部汾川河流域。以斜坡作为评价单元提高了与实际地形地貌的吻合度。应用信息量模型进行滑坡易发性评价具有较高的预测精度,已有滑坡点落在很高易发区和高易发区中的比例为95.7％,较真实地反映了客观实际。     

基于滑坡分类的西宁市滑坡易发性评价

以往的滑坡易发性评价多以全体滑坡为研究对象,忽视了滑坡类型的区别。各评价指标对不同类型滑坡的影响程度不同,也导致指标权重无法精确地反映其对滑坡的影响。为更准确地对滑坡灾害进行空间预测,针对西宁市滑坡特征及发育机理,将全区滑坡分为土质滑坡和岩质滑坡;在野外实际调查的基础上,结合相关性分析,选取坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、工程地质岩组,以及滑坡点距断层、水系、道路的距离远近等8项因素作为滑坡易发性评价指标,并通过滑坡点分布密度和滑坡点相对分布密度,分析各评价指标分别对土质滑坡和岩质滑坡的影响;利用信息量模型,计算各评价指标对两类滑坡的信息量值,利用人工神经网络模型,赋予各评价指标对两类滑坡的权重;最后基于GIS平台利用加权信息量模型对研究区进行易发性评价。通过统计方法和ROC曲线法分别计算滑坡易发性评价成功率,结果表明:评价成功率可达到82.61%和82.30%,与未经滑坡分类的成功率比较,分别提高了10.9%和5.2%;同时,经过滑坡分类后,湟水河两岸地质条件较差的地区转变为滑坡高易发区。     

基于GIS和信息量模型的京张高铁滑坡易发性评价

新建京张铁路不仅是2022年北京冬奥会的配套交通保障设施,同时也是京包兰交通廊道的重要组成部分。在京张高铁沿线滑坡灾害调查的基础上,对影响滑坡灾害发育的相关因子进行统计分析,选取斜坡坡高、坡度、坡向、归一化植被指数、工程地质岩组、活动断裂、河流、年平均降雨量、地震和人类工程活动等10个要素作为评价模型计算的基本变量和数值化参数,采用基于GIS的信息量模型法对在建京张高铁沿线及邻区进行了滑坡灾害易发性评价,并将评价结果划分为5个等级:极低易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。结合野外调查成果,对评价结果的可信度进行了检验分析,评价结果与实际灾害发生情况基本吻合,研究结果可为京张高铁建设、减灾防灾提供基础依据。      

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和信息量模型的广西花岗岩分布区滑坡易发性评价

广西花岗岩分布区的岩土体结构松散,分布有大量较大厚度的风化坡残积土,受侵蚀、剥蚀、切割作用强烈,局部的水土流失严重,而且该区降雨量丰富,经常会有滑坡地质灾害发生。在统计分析的基础上选取坡度、高程、地质构造、植被、降雨、人类工程活动、滑坡灾害体积密度作为易发性评价指标,基于ArcGIS软件并运用信息量模型对广西花岗岩分布区进行滑坡易发性区划、完成滑坡易发性评价,并与滑坡灾害点和隐患点进行了验证。广西花岗岩区滑坡易发性评价的结果与实际滑坡的分布较为吻合,为广西花岗岩分布区滑坡预警预报及防治工作奠定基础。     

基于信息量法的江苏盱眙第一山地质灾害易发性评价

盱眙县第一山崩塌与滑坡等地质灾害较发育,本文选取崩塌与滑坡的隐患点密度、工程地质岩组、与断层距离、斜坡结构、地形坡度、斜坡高差和人类工程活动7项影响因子,运用信息量模型法并结合ArcGIS空间分析功能,以5m×5m面积为栅格单元,将研究区划分出52.8万个栅格单元,分别予以赋值,叠加计算各栅格单元的总信息量,据此对盱眙县第一山崩塌滑坡灾害易发性进行评价,划分出高、中、低易发区3个等级。结果表明：地形坡度、崩塌滑坡密度、斜坡高差和人类工程活动4个因子为崩塌滑坡的主要影响因子,易发区等级的划分与实际情况相吻合。评价结果为有效防控盱眙县第一山崩塌滑坡灾害的发生提供科学依据。     

基于快速聚类-信息量模型的汶川及周边两县滑坡易发性评价

滑坡灾害易发性评价研究对规划灾害区域、制定防灾策略等方面具有十分重要的意义。以滑坡灾害频发的汶川及周边两县（理县和茂县）为例,提出滑坡灾害易发性评价的快速聚类-信息量模型。选取坡度、高程、坡向、距构造的距离、距水系的距离、地层岩性和土地利用情况为对滑坡有重要影响的7个影响因子,并在二级因子的分类上,对上述前5个影响因子依据159处滑坡样本分别开展快速聚类分析,同时也给出了传统的等距分类法,以便与快速聚类方法形成对比,对后2个影响因子则以定性方法分类。根据上述二级分类方法的不同,以及滑坡样本是否考虑面积因素,将信息量模型细分为四类（模型a:快速聚类-数量模型、模型b:等距分类-数量模型、模型c:快速聚类-面积模型、模型d:等距分类-面积模型）,分别计算各二级指标信息量,并通过ArcGIS空间叠加分析得到研究区域信息量分布,然后通过自然断点法将研究区滑坡易发性划分为五个等级。以易发性递增原则和线下面积（Area Under Curve,AUC）作为精度评价指标,结果表明:①快速聚类模型（模型a和模型c）整体效果优于等距分类模型（模型b和模型d）;②相同分类方法下,面积模型（模型c与模型d）整体优于数量模型（模型a和模型b）;③在上述两项优势的加持下,模型c相较于模型b,评价精度明显提升,其AUC值从80.46%提高到87.25%。     

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...     

加权信息量模型在滑坡易发性评价中的应用以湖北省恩施市为例

信息量模型物理意义明确、操作简单,在滑坡易发性评价中得到广泛应用,但该模型未考虑各评价因子的权重。本文提出了基于层次分析法的加权信息量模型,并以湖北省恩施市为例,采用基于GIS的空间分析方法,分析了地形、断裂、水系、工程地质岩组等因子对研究区滑坡的影响,利用加权信息量将研究区划分为高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区。     

逻辑回归和信息量模型在山区滑坡易发性评价中适宜性的分析

以万山区为例,在区域滑坡孕灾条件的基础上,筛选工程地质岩组、斜坡结构、平均坡度、地貌、距构造距离及距河流距离共6个易发条件因子,选取逻辑回归模型和信息量模型对山区滑坡进行易发性评价。结果显示逻辑回归模型中中高易发区面积占比分别为1578%和1970%,82%的地质灾害点落在该区域内;信息量模型中中高易发区面积占比为1241%、2519%,包含了区域88%的滑坡灾害点。最后通过实际发生的灾害点在各易发区的分布情况进行检验,逻辑回归模型中灾害点落在高易发区的比例远小于信息量模型,且高易发等级中灾害点实际发生的比值较小,说明针对山区区域滑坡地质灾害易发性评价结果预测上,信息量模型的评价结果更为客观准确。     

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。     

基于信息量模型的云南东川泥石流易发性评价

以东川泥石流为研究对象,选取高程、坡度、坡向、起伏度、曲率、工程岩组、距断层距离、距水系距离、土地利用类型9个影响因子,以研究区144条泥石流为样本数据,建立了东川泥石流易发性评价体系。基于GIS平台,采用信息量模型计算各个评价指标状态分级的信息量值,以小流域为评价单元使用自然间断法将研究区泥石流易发程度分为极高、高、中和低4个易发区等级。结果表明：研究区极高易发区和高易发区发生泥石流灾害数量占比94.44%,AUC值为0.876,表明选取评价指标合理,信息量模型适用于东川泥石流易发性评价研究。     

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...     

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。     

不同模型的滑坡易发性评价精度讨论

为探讨不同滑坡易发性评价模型其评价结果的差异和评价精度,本文以贵州省桐梓县为研究区,选取坡度、斜坡结构、地形起伏度、工程地质岩组、距水系距离、距断层距离6个影响因子建立评价指标体系,分别采用信息量模型、确定性系数法、频率比法3种方法开展区域地质灾害易发性评价,并通过ROC曲线对评价结果进行精度验证。评价结果表明:信息量模型(AUC=0800)的评价精度优于确定性系数法(AUC=0784)和频率比法(AUC=0787),因此信息量模型更适合于该区域的滑坡易发性评价。     

基于GIS的哀牢山戛洒镇小流域滑坡易发性评价

根据研究区的基本情况,选择坡度、坡向、地层岩性、距断层距离、降雨、土地利用等6个评价因子,采用滑坡灾害易发性评价的GIS与AHP耦合模型进行戛洒镇滑坡灾害易发性评价,并将滑坡灾害分为极高、高、中、低和极低易发区5个区域进行了滑坡灾害易发性评价结果分析,以期为后期的小流域滑坡风险评估研究服务。     

基于SOM-I-SVM耦合模型的滑坡易发性评价

在使用机器学习模型对滑坡进行易发性评价时,通常会在滑坡影响范围之外随机选取非滑坡样本点,具有一定的误差。为了提高滑坡易发性评价的精度,将自组织映射（self-organizing map,SOM）神经网络、信息量模型（information,I）以及支持向量机模型（support vector machine,SVM）进行耦合,提出一种基于SOM-I-SVM模型的滑坡易发性评价方法,并将SOM神经网络与K均值聚类算法进行对比,验证模型的可靠性。以十堰市茅箭区为例,首先通过对环境因子的相关性及重要性分析,筛选出距水系距离、坡度、降雨量、距构造距离、相对高差、距道路距离、地层岩性等7个因子,建立滑坡易发性评价指标体系,在此基础上计算出各因子的分级信息量值,并作为模型的输入变量进行滑坡易发性评价。分别采用SOM神经网络和K均值聚类算法选取非滑坡样本,然后将样本数据集代入I-SVM模型预测滑坡易发性。将SVM、I-SVM、KMeans-I-SVM、SOM-I-SVM等4种模型预测精度进行对比,其ROC曲线下面积（AUC）分别为0.82,0.88,0.90,0.91,说明SOM-I-SVM模型能有效提高滑坡易发性预测准确率。     

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。