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区域性滑坡敏感性评价的数据驱动权重模型及应用 总被引：5，自引：0，他引：5
基于GIS的区域滑坡灾害评价的空间分析方法主要有两种，一是基于专家经验的知识驱动型方法；二是基于统计学的数据驱动型方法。前者对于影响滑坡灾害发生的评价指标的分级以及权重的确定多依赖于专家的经验，具有主观性和不确定性。而后者则是根据已发生滑坡灾害的历史调查数据以及影响滑坡灾害发生的孕灾环境因子资料，对评价指标进行分级和权重的确定。后者使区域滑坡评价更具科学性和可靠性。本文基于GIS技术，运用贝叶斯统计方法的数据驱动权重模型及其分析程序，进行了哥伦比亚Chinehina地区滑坡灾害敏感性分析。 相似文献
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数理统计和机器学习模型如支持向量机(support vector machine,SVM)等,在区域滑坡敏感性评价中得到广泛的应用.但这些模型的建模过程往往较复杂,如在对机器学习进行训练和测试时难以选取合理的非滑坡栅格单元,而且有较多的模型参数需要确定.为提高滑坡敏感性评价建模的效率和精度,提出基于灰色关联度的敏感性评价模型.灰色关联度模型能有效计算各比较样本与参考样本之间的定量的关联度,具有建模过程简洁和评价精度高的优点,该模型目前在区域滑坡敏感性评价中的应用还没有引起研究人员的足够关注且有待进一步拓展.拟将灰色关联度模型用于浙江省飞云江流域南田—雅梅图幅(南田地区)的滑坡敏感性评价,并将得到的评价结果与SVM模型的敏感性评价结果作对比分析.结果显示,灰色关联度模型在高和极高敏感区的滑坡预测精度优于SVM模型,而在中等敏感区的滑坡预测精度略低于SVM模型;整体而言,灰色关联度模型对整个南田地区滑坡敏感性分布的预测精度略高于SVM模型.对两个模型建模过程的对比结果显示,灰色关联度模型建模较简单,具有比SVM模型更高的建模效率,为滑坡敏感性评价提供了一种新思路. 相似文献
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滑坡危险性评价是滑坡灾害防治的重要前提和基础,简单高效的评价方式是其中的一个研究重点。本文以四川安县作为研究区域,基于ArcGIS中的分析功能,引入可视化的建模工具Modelbuilder,以模型的方式演示和运行整个滑坡危险性评价过程,得到了滑坡危险性的分级图,并进行对比分析。实验结果表明,利用可视化建模方式完成复杂地区的滑坡危险性评价,能够简化操作流程,节约时间和精力。 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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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。 相似文献
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益阳市是湖南省地质灾害易发区之一,其中滑坡地质灾害占比74.1%。滑坡的敏感性分析通常采用专家知识评价、编录数据评价、滑坡过程物理评价等方法,其评价结果受评价人员水平的影响或评价过程复杂,适用性有限。基于BP神经网络算法,将益阳市338处滑坡以及1∶10 000地质灾害详查得到的307处未滑坡的斜坡调查数据,提取到1个数据库中,利用BP神经网络方法,经过信号正向传播和反向传播的误差逐步修正,研究益阳市滑坡的敏感性影响因子。结果表明,计算模型和滑坡影响因子的重要性从高到低依次为斜坡类型、坡度、坡高、坡顶高程、地层岩性、斜坡结构类型,为滑坡野外识别和防治提供了数据支撑。通过实例分析验证了计算模型的正确性,该计算模型可应用于大批量斜坡稳定性分析。 相似文献
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GIS支持下基于CF方法的2013年芦山地震滑坡因子敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文依据研究区现有地形因子(高程、坡度、坡向、斜坡曲率)、地质因子(岩性、距深大活动断裂距离)和地震因子(PGA、距震中距离)等相关影响因子资料并结合地震区基本情况,以GIS技术作为操作平台,采用确定性系数法,开展较为详细的芦山地震区地震滑坡影响因子敏感性分析工作。首先,以GIS技术作为操作平台将地震滑坡的8个影响因子据研究区特征进行分级,构建不同影响因子分级的栅格图层进行地震滑坡分布相关参数统计; 其次,采用确定性系数法计算8个地震滑坡影响因子分级区间对应的CF值,分别提取出地震滑坡最为敏感分级区间以进行地震滑坡影响因子敏感性分析,从而衡量不同影响因子分级区间对地震滑坡易发性敏感程度。地震滑坡影响因子敏感性分析结果表明,除斜坡曲率因子与距震中距离因子对地震滑坡易发性不敏感外,其他6个影响因子对地震滑坡易发性均很敏感,分别是影响滑坡发生的主要地形、地质和地震因子。针对斜坡曲率因子和距震中距离因子对滑坡的易发性不是很敏感是否受内部其他影响因子限制所进行的分析与讨论结果表明,SW向很可能限制了斜坡曲率对地震滑坡易发性的敏感程度,地层岩性对距震中距离因子限制作用更为明显,除奥陶系、志留系外的地层岩性对距震中距离因子敏感性程度都有限制。文章所得成果具有一定的方法理论意义,对于防震减灾工作也具有一定参考意义。 相似文献
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恩施地区滑坡灾害频发,为揭示恩施地区滑坡地质灾害成生规律,在综合研究恩施地区基础地质和滑坡地质灾害调查统计成果的基础上,分析滑坡灾害时空分布特征,从影响滑坡发生与否的典型因素出发,包括地层岩性、地质构造、地形地貌(高程、地形坡度、沟谷)、降雨、人类工程活动,通过统计分析,完成滑坡发育分布与各个单因素间的关系探究。基于以上研究,结合敏感性分析模型,针对连续变量影响因素、线状影响因素和离散变量影响因素,分别计算单因子不同状态的敏感性系数,并对敏感性系数相近的状态进行归类,分析不同类型状态的敏感性差异,完成恩施地区滑坡成生条件研究。本文研究成果可在一定程度上指导研究区滑坡防治规划。 相似文献
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白龙江流域是我国滑坡泥石流灾害四大高发区之一,进行该区域滑坡敏感性评价,能够为决策者在灾害管理和设施建设规划方面提供帮助,对区域防灾减灾具有重要指导意义。本研究采用边坡单元为基本研究单元,在野外调查及前人研究基础上,选择控制该区域滑坡发育的19个要素作为影响因子;经过主成分分析和独立性检验得到该区域对滑坡形成贡献最大的6个因子:高程、坡度、坡向、岩性、断裂距离和人口密度;分别使用二元逻辑回归模型(LR)和支持向量机模型(SVM)对该区域进行滑坡敏感性评价;最后,采用ROC曲线对模型精度进行验证。研究结果表明,两模型各能将38.76%、14.48%、9.40%、11.28%、26.07%和13.49%、21.61%、8.17%、26.70%、30.04%的边坡单元分别预测为极高危险区、高危险区、中度危险区、低危险区和极低危险区;精度验证结果表明两种模型均能有效地进行该区域滑坡敏感性评价,并且支持向量机模型具有更好的分类能力、预测精度和稳定性。 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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逻辑回归与支持向量机模型在滑坡敏感性评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
白龙江流域是我国滑坡泥石流灾害四大高发区之一,进行该区域滑坡敏感性评价,能够为决策者在灾害管理和设施建设规划方面提供帮助,对区域防灾减灾具有重要指导意义。本研究采用边坡单元为基本研究单元,在野外调查及前人研究基础上,选择控制该区域滑坡发育的19个要素作为影响因子; 经过主成分分析和独立性检验得到该区域对滑坡形成贡献最大的6个因子:高程、坡度、坡向、岩性、断裂距离和人口密度; 分别使用二元逻辑回归模型（LR）和支持向量机模型（SVM）对该区域进行滑坡敏感性评价; 最后,采用ROC曲线对模型精度进行验证。研究结果表明,两模型各能将38.76%、14.48%、9.40%、11.28%、26.07%和13.49%、21.61%、8.17%、26.70%、30.04%的边坡单元分别预测为极高危险区、高危险区、中度危险区、低危险区和极低危险区; 精度验证结果表明两种模型均能有效地进行该区域滑坡敏感性评价,并且支持向量机模型具有更好的分类能力、预测精度和稳定性。 相似文献
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以三峡地区秭归向斜盆地为研究区,在野外滑坡编图的基础上,选择地形坡度、地层岩性、河流、道路、坡向、坡型结构6个因子参与滑坡敏感性评价,运用GIS空间分析技术,引入频率比模型,分别计算评价因子的贡献率,并进行叠加分析,最终划分为4个敏感性分区。评价结果表明:极高敏感性区面积占21.39%,滑坡发生面积占61.44%;高敏感性分区面积占24.99%,滑坡发生面积占21.67%;中敏感性分区面积占30.66%,滑坡发生面积占13.19%;低敏感性分区面积占22.93%,滑坡发生面积占3.69%。滑坡敏感性面积累计百分比曲线图表明评价结果具有较高的准确度和可靠性。研究成果可为政府部门减灾防灾工程提供科学支持,为滑坡灾害的预测和管理提供科学依据。 相似文献
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基于组合赋权-未确知测度理论的滑坡危险性评价 总被引：2，自引：0，他引：2
危险性评价与预测是滑坡灾害预防与减灾工作首要解决的重要内容。以西藏隆子县研究区内发育的滑坡为例,据其特有的地质环境条件,选取滑坡发育高程、坡度等13项影响因素作为滑坡危险性评价的指标,并建立分级标准将滑坡危险性划分为高度、中度和低度三级。采用组合赋权-未确知测度理论耦合评价模型,构建了评价指标未确知测度函数、评价指标组合赋权值、置信度判别准则,对研究区内20个滑坡进行了危险性评价,获得了每个滑坡危险性等级,并与模糊物元和突变理论评价结果及实测结果对比,评价结果基本符合实际情况,证明该方法科学合理,可为滑坡危险性预测提供新思路。 相似文献
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基于贡献率权重法的区域滑坡影响因子敏感性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
滑坡影响因子是区域滑坡危险性评价的基础,而因子的敏感性直接反应评价过程中权重大小,因此因子敏感性的精度将影响着评价结果的精度。本文以平昌县滑坡灾害为例,选取坡度、地层、高差、高程、坡形五个因子作为滑坡灾害的敏感性分析因子,采用贡献率权重法对研究区滑坡灾害影响因子的内部敏感性及因子间敏感性进行分析,该评价方法结构简单,不受地域限制,能客观的反应出各评价因子间以及因子内对地质灾害的敏感性。分析结果显示:选取的5个指标敏感性大小依次为:坡形坡度地层高差高程;在各评价指标内部中,坡度10°~30°、侏罗系下统蓬莱镇组上段地层、高差4.94~12.36 m、高程300~800 m、凸形与直线形坡是滑坡发生的高敏感区间。 相似文献
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贝叶斯信息标准在滑坡因子敏感性分析中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
滑坡因子敏感性分析是滑坡预测和治理的重要前提。以巫山县新址西区作为试验区,运用滑坡影响因素与历史滑坡之间建立的Logistic回归模型,通过贝叶斯信息标准进行模型优劣程度的比较,以期得出本区滑坡因子的敏感程度。设计了逐个加入影响因子进行非嵌套模型的优劣程度对比的试验方法。试验区滑坡因子敏感程度计算结果排队依次为：岩性、高程、距有影响构造线距离、坡度、坡向、坡形。试验为区域斜坡稳定性评价提供了一种新的、可靠的方法。 相似文献
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助地理信息系统空间分析技术和CF法,对该县滑坡各致灾因子进行敏感性分析,获得各因子的敏感性区段。分析表明,岩性、坡度、坡向、起伏度、与河流距离和与主要道路距离是影响该县滑坡发育的主要因子。根据各致灾因子的CF值建立的回归模型进行研究,结果表明所建模型可解释百分之八十的已发滑坡。 相似文献