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山区地质灾害易发性评价对城镇地质灾害风险管理具有重要意义。本文以康定市为例,以斜坡单元为最小评价单元,选取高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距道路距离、距断裂距离、距水系距离和斜坡结构等9个滑坡影响因子,根据各因子滑坡面积比曲线与证据权值曲线的突变点,划分滑坡影响因子二级状态,并对各影响因子进行相关性分析,剔除相关性较高的距道路距离因子,在此基础上,采用证据权模型进行滑坡易发性评价。对已有治理工程的斜坡单元,本文尝试利用折减系数法对其易发性进行进一步评价。结合现场调查,将研究区滑坡易发性程度划分为：极高易发、高易发、中等易发、低易发。评价结果表明,自然工况下极高易发区主要位于康定市炉城镇以及研究区北侧二道桥村一带,高易发区主要位于雅拉河、折多河与瓦斯沟河谷两侧,对治理工程所在的斜坡单元进行折减后,极高易发区面积由11.21%降至8.42%,滑坡比率由4.03降低至2.3,研究结果符合实际情况,模型精度达77.8%。评价结果较好地反映了康定市区的滑坡易发性分布情况,可为城镇精细化评价提供一定的参考依据。 相似文献
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准确的滑坡易发性评价结果是滑坡风险评估的基础,对防灾减灾工作有着重要的意义。文章以雅安市为研究区,在野外地质调查的基础上,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、泥沙输运指数、径流强度指数、归一化植被指数、年均降雨量、地震动峰值加速度、地形起伏度、距断层距离、地层岩性、距河流距离、距道路距离等16个因子,构建研究区滑坡易发性评价指标体系,采用度神经网深络(DNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(12.2%)、高易发区(7.0%)、中易发区(9.8%)、低易发区(17.0%)、极低易发区(54.1%)五个等级,并与人工神经网络(ANN)模型进行对比,用ROC曲线的AUC值进行精度检验。结果表明,DNN模型的评价精度AUC(0.99)大于ANN(0.96)模型。因此,相比ANN模型,DNN模型在该研究区有着更好的拟合能力和预测能力,滑坡极高和高易发区主要分布于雅安市人类工程活动强烈的低海拔地区,沿着道路和水系分布,距道路距离、高程、年均降雨量是影响雅安滑坡发育的主要影响因子。 相似文献
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基于深度学习的CZ铁路康定—理塘段滑坡易发性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
CZ铁路康定至理塘段地处青藏高原东部边缘,区域内地形地貌多变、地质构造复杂,滑坡灾害极其发育,严重威胁着CZ铁路康定至理塘段的规划建设和未来安全运行。因此,选取高程、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、地表切割度、地形湿度指数、归一化植被指数、岩性、距断层距离、距河流距离、距道路距离共计12个影响因子构建滑坡空间数据库,采用深度学习的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(13.76%)、高易发区(14.00%)、中易发区(15.86%)、低易发区(18.17%)、极低易发区(38.21%)5个等级,并与人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型进行对比。结果表明,CNN模型的评价精度AUC(0.87)大于ANN(0.84)模型,且极高易发区的频率比值高于ANN模型,CNN模型在本研究区有着更高的预测能力;极高和高易发区主要分布在水系较为发育的地区,沿着雅砻江和其他河流两侧2 km范围内呈带状分布。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区滑坡灾害发育的分布现状,能够为该区的CZ铁路建设和未来安全运行过程中的防灾减灾工作提供科学的依据。 相似文献
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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。 相似文献
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研究旨在基于随机森林-特征递归消除模型，通过SHAP算法(SHapley Additive exPlanation, SHAP)与部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)对缓丘岭谷地貌区域进行滑坡易发性评价与内部机制解释，以期为地质灾害防治研究提供参考。利用优化随机森林算法对典型缓丘岭谷地区滑坡易发性进行研究，建立缓丘岭谷滑坡易发性评价模型；利用特征递归消除算法剔除噪声因子，选取地形地貌、地质构造、环境条件、人类活动5个类型16个因子构建重庆合川区滑坡致灾因子数据库；结合合川区754个历史滑坡点，利用随机森林算法对因子重要性进行排序，并根据专家经验法对研究区的滑坡易发性进行划分，将研究区的滑坡易发性分为极低、低、中、高、极高5个等级；应用部分依赖图对合川区滑坡发生影响大的因子进行解释和SHAP算法对个体滑坡进行局部解释。结果表明：与原模型相比，随机森林-特征递归消除模型测试集AUC值提高了0.019,证明了特征递归消除算法的有效性；训练集以及测试集的AUC值分别为0.769、0.755,具有较高的预测精度；缓丘缓坡地区在起伏较大地区滑坡密度较大，历史滑坡多... 相似文献
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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=0800)的评价精度优于确定性系数法(AUC=0784)和频率比法(AUC=0787),因此信息量模型更适合于该区域的滑坡易发性评价。 相似文献
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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。 相似文献
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本文以三峡库区巫山县为研究区,利用收集的资料,提取出9类指标因子(高程、坡度、坡向、地形湿度指数TWI、地表粗糙度指数TRI、地层岩性、水系距离、构造距离、植被覆盖指数NDVI),利用相关性分析剔除高程因子。将灾害点和指标因子数据带入支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)模型,得到研究区滑坡易发性区划图。根据ROC曲线对模型的精确度进行评价,得到SVM模型的成功率和预测率曲线的AUC值分别为0.919和0.862,ANN模型分别为0.86和0.837,表明两个模型均适用于研究区滑坡易发性评价。根据以上工作,本文提出了基于Max{LSI(SVM);LSI(ANN)}函数的SVM-ANN模型,并将其应用到该区的滑坡易发性评价中。SVM、ANN和SVM-ANN模型中,历史滑坡灾害点分布在高-极高易发区的比例分别为90.06%、83.18%和94.01%,表明SVM-ANN模型更适用于滑坡灾害风险分析的实际应用。 相似文献
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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... 相似文献
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黄土高原在地质环境与人类活动的复杂互馈作用下易导致黄土崩滑灾害频发,亟需选择适用性的影响因子和训练模型开展滑坡易发性评价研究.本研究以黄土高原为研究区,基于野外滑坡调查和资料收集,构建涵盖地形地貌、基础地质环境、气象水文、人类活动、土壤物理化学性质以及植被覆盖的评价体系,采用信息量模型（ Ⅳ）分别联接到随机森林模型（RF）和卷积神经网络模型（CNN）构建耦合模型 Ⅳ-RF和 Ⅳ-CNN,开展滑坡易发性评价研究.结果表明,耦合模型（ Ⅳ-RF、 Ⅳ-CNN）的精度均高于独立模型（RF、CNN）,4种模型的AUC值分别为0.916、0.938、0.878、0.853, Ⅳ-CNN具有更强的预测能力和精度. Ⅳ-CNN模型的极高、高、中、低、极低易发性区域面积占比分别为8.78%、7.47%、15.34%、19.82%、47.87%,主要分布在黄土高原南部和东部地质环境复杂和人类活动强烈的山地、黄土梁峁地区.坡度、侵蚀类型、地貌类型、粘粒含量、距道路距离在贡献率分析中排在前5位,是影响滑坡发育的主控因子.本研究旨在为黄土高原滑坡灾害的预测和防治工作提供可靠的科学依据,为滑坡易发性评价研究深化... 相似文献
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金沙江上游巴塘—德格河段地处青藏高原东部,该区地质、地形、地貌极其复杂,滑坡灾害最为发育,开展区域滑坡易发性评价对防灾减灾工作有着重要的意义。本文以金沙江上游巴塘—德格河段为研究区,在滑坡编录与野外实际调查的基础上,通过对滑坡分布规律和影响因素分析,选取高程、坡度、坡向、曲率、地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、地层岩性、断层、水系和道路等11个影响因子,构建了滑坡易发性评价指标体系。利用皮尔森系数去除高相关性影响因子,运用频率比方法定量分析各个因子与滑坡发育的关系。通过频率比模型选取非滑坡样本,采用集成学习算法模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区及极低易发区5个等级。由滑坡易发性分区图和ROC曲线表明,高和极高易发区主要沿金沙江沿岸和沟谷分布,随机森林模型的成功率曲线下面积AUC=0.84,历史滑坡灾害位于高-极高易发区的灾害数占总滑坡数的84.8%,梯度提升树模型的成功率曲线下面积AUC=0.79,历史滑坡灾害位于高-极高易发区灾害数占总滑坡数的79.3%。由AUC值和历史灾害的分布可知,随机森林模型比梯度提升树模型在本研究区滑坡易发性评价中有着更好的评价精度和更高的预测能力。 相似文献
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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。 相似文献
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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1578%和1970%,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1241%、2519%,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。 相似文献
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滑坡是沙溪流域主要地质灾害类型之一,开展滑坡灾害易发性评价可为区域地质灾害防治提供数据基础和决策依据。通过沙溪流域生态地质调查,分析了滑坡灾害分布规律和影响因素之间的关系,选取岩性建造、地貌、坡度、坡向、降雨量、距河流距离和距断层距离7项指标,利用层次分析法及地理信息系统空间分析技术,开展沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价。结果显示: 沙溪流域滑坡易发性影响因子依次为岩性建造、多年年均降水量、地形地貌、坡度、距河流距离、距断层距离和坡向; 沙溪流域滑坡灾害易发性与坡度、岩性建造、年均降水量表现出明显正相关,即坡度越大、岩性建造性质越软弱、越易风化,年均降水量越多,越易引发滑坡灾害; 滑坡灾害易发性与断裂构造、河流距离与滑坡灾害易发性呈负相关,即距离越近越容易诱发地质灾害; 流域整体以低易发区和极低易发区为主,高易发区主要分布在沙溪流域中南部、东部及东北部地区。这为沙溪流域地质灾害防治提供了基础数据和决策依据。 相似文献
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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. 相似文献
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区域滑坡易发性评价是国土规划和滑坡中长期防治的重要依据。为进一步提高滑坡易发性评价的准确性,以恩施市龙凤镇为研究区,运用地理信息系统GIS技术,获取了包括工程岩组、坡度、地质构造等在内的13个初始评价因子,利用基于遗传约简算法的粗糙集理论对初始评价因子进行属性约简,去掉冗余属性后获得最小约简,即8个核评价因子:工程岩组、高程、地形曲率、道路、水系、坡度、坡向、径流强度指数,并以此作为BP神经网络的输入层,构建RS-BPNN预测模型,获得滑坡易发性指数LSI及滑坡易发性等级分区图。其中高易发区面积占总面积的12.82%,该区包含的滑坡面积占总滑坡面积的78.11%,通过ROC曲线测试,模型预测精度为90.9%。结果表明,RS-BPNN模型预测性能良好,进一步提高了滑坡易发性评价的精度和准确性,有较高的工程实用价值。 相似文献
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《西北地质》2020,(2)
云南省陇川县地质环境脆弱,易发生滑坡灾害,对其开展滑坡易发性评价对指导陇川县的滑坡地质灾害防治具有重大意义。根据陇川县地理环境、地质环境、人类活动等条件,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、归一化植被指数、水系距离、断层距离、地层岩性和道路距离等10个评价因子,利用信息量模型和ArcGIS软件进行滑坡易发性评价。结果表明,滑坡高易发区主要位于研究区北部、东南部和西南部;中易发区主要位于中部、东部和西部部分地区;低易发区主要位于陇把镇、城子镇大部分地区和户撒阿昌族乡的西北部;不易发区主要位于清平乡中部、城子镇中部部分地区、以及章凤镇大部分地区。在中易发区和高易发区包含83.56%的滑坡灾害点,且滑坡面积随着易发性等级的增加也随之增大。滑坡中、高易发区内发生的滑坡面积分别占研究区滑坡面积的22.79%和58.13%,分析结果与实际灾害分布特征相吻合,可为研究区及类似区域的滑坡地质灾害防灾减灾工作提供参考意见。 相似文献
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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。 相似文献
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研究区位于重庆市巫溪县下堡镇内,属渝东盆缘山区,地形切割强烈,地质环境复杂,地质灾害频发。为了研究高陡峡谷区地质灾发育分布规律、风险区划,文章选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、距水系距离及距褶皱距离因子做为地质灾害易发性评价的影响因素,基于ArcGIS平台,利用信息量模型,定量评价了巫溪宁桥片区高陡峡谷区高位地质灾害的易发性,评价模型与地质灾害分布空间契合度较高,评价结果可信度较高。再结合易损性评价对研究区进行了地质灾害风险评价,最终得到研究区地质灾害风险评价模型。为该区域地质灾害防治提供了科学依据,同时对同类高陡峡谷地区地质灾害风险性评价及地质灾害防治具有借鉴意义。 相似文献
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《中国地质灾害与防治学报》2021,(5)
研究区位于重庆市巫溪县下堡镇内,属渝东盆缘山区,地形切割强烈,地质环境复杂,地质灾害频发。为了研究高陡峡谷区地质灾发育分布规律、风险区划,文章选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、距水系距离及距褶皱距离因子做为地质灾害易发性评价的影响因素,基于ArcGIS平台,利用信息量模型,定量评价了巫溪宁桥片区高陡峡谷区高位地质灾害的易发性,评价模型与地质灾害分布空间契合度较高,评价结果可信度较高。再结合易损性评价对研究区进行了地质灾害风险评价,最终得到研究区地质灾害风险评价模型。为该区域地质灾害防治提供了科学依据,同时对同类高陡峡谷地区地质灾害风险性评价及地质灾害防治具有借鉴意义。 相似文献