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1.
滑坡负样本在统计型滑坡危险度制图中具有重要作用,能抑制统计模型对滑坡危险度的高估。当前滑坡负样本采样方法采集的负样本可信度未知,在负样本采样过程中,极有可能将那些潜在滑坡点错选为负样本,这些假的负样本会降低负样本集的质量和训练样本集的质量,进而影响统计模型的精度。本文基于“地理环境越相似、地理特征越相似”的地理学常识,认为与正样本有着相似地理环境的点极有可能是未来发生滑坡的点;与正样本的地理环境越不相似的点,则越有可能是负样本。基于此假设提出一种基于地理环境相似度的负样本可信度度量方法,将该方法应用于滑坡灾害频发的陇南山区油房沟流域,对油房沟进行滑坡负样本可信度评价制图;使用油房沟流域的滑坡发生初始面来验证该方法的有效性。结果发现：滑坡发生初始面上所有栅格点的负样本可信度平均值为0.26,超过95%的栅格点的负样本可信度都小于0.5,说明本文提出的负样本可信度度量方法合理。 相似文献
2.
《地理与地理信息科学》2016,(4)
滑坡负样本在基于统计模型的滑坡危险度制图中具有重要作用,能够抑制模型的高估,以合理区划滑坡危险区与非危险区。目标空间外向化采样法(Target Space Exteriorization Sampling,TSES)是一种代表性的基于环境特征空间的负样本采样方法,以往研究表明,TSES在基于广义加性模型的滑坡危险度制图中的应用效果较好,但是其采集的负样本是"虚拟"的样本,只存在于环境特征空间中,无法映射到地理空间,因而无法通过野外检核验证所采集负样本的可靠性。针对这一问题,该文提出一种改进TSES方法,不仅可以在环境特征空间中进行负样本采样,而且使得采集的负样本可以映射到地理空间中。以甘肃省油房沟流域为研究区,在TSES与改进TSES两种负样本采样方法下分别对油房沟流域构建基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的滑坡危险度推测模型,对比并分析两种负样本采样方法下的滑坡危险度制图精度。结果发现,改进TSES方法采集的负样本在基于SVM的滑坡危险度制图中应用效果比TSES好,表明改进的TSES是一种有效的负样本采样方法。 相似文献
3.
采用本底因子贡献率法的三峡库区滑坡危险度区划 总被引：9，自引：0，他引：9
在不考虑触发因素的情况下对滑坡本底因子定量化处理,分析与滑坡发育的关系,进行滑坡本底因子危险度区划。采集参加区划的本底因子包括地层岩性(U_1)、坡度(U_2)、坡形(U_3)、高差(U_4)、坡向(U_5)共五种。通过危险度区划,研究区约4650 km~2中,极高危险度区57．44 km~2,高危险度区2 305．15 km~2,中危险度区1241．6 km~2,低危险度区1045．31 km~2。采用的方法：①数据库反演统计；②贡献率与权重分析；③危险度模糊判别。 相似文献
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滑坡危险度区划研究述评 总被引：12，自引：3，他引：12
滑坡危险度区划是滑坡研究发展到一定深度所提出的新课题。到目前为止，我国既无统一的滑坡危险度评价理论体系，也无统一的滑坡危险度区划制图方法。因此，该项工作异常薄弱，这是造成预防不及时，措施不力，从而导致广泛、严重滑坡灾害的原因之一。滑坡危险度区划的主要目的是：①建立标准化评价体系；②滑坡信息库；③评价区域滑坡的危险性；④提供标准化危险度区划图件；⑤减灾防灾的决策依据。文章对此问题的研究动态评述基础上。提出了危险度区划的内涵和研究目标。 相似文献
5.
利用缓冲区边界曲线上各点距缓冲目标距离相等的性质,建立一种基于矢量追踪思想的缓冲区生成方法.提出并探讨了以下优化技术:进行缓冲目标弧段重采样;扩展弧段数据结构以提高点、弧距离计算的效率;闭合边界追踪过程中采用折半逼近的追踪策略并进行动态数据压缩;对缓冲目标集合进行自适应分组和运用分治算法等.结果表明.该算法在内存占用、计算精度等方面具有优势,其计算效率亦可满足一般的GIS应用需求;此外,该算法中边界追踪的思想可以推广应用于空间分析算法设计中. 相似文献
6.
准确、高效地掌握草原土壤属性的空间分布能够为草地资源境管理提供基础信息和参考依据。相比于传统土壤调查方法，基于模糊逻辑的土壤—环境推理能够提高野外采样效率和预测制图精度，被广泛应用于数字土壤制图。但由于土壤自身的空间变异性及其与环境条件间的非线性，现有推理模型的稳定性较低，尚未在高寒草原区进行应用。选择新疆巴音布鲁克典型亚高山草原地区约4 km2区域为研究区，以高程、坡度、坡向、沿剖面曲率、沿等高线曲率、地形湿度指数6个地形因子为土壤环境因子，采用模糊[WTBX]C[WTBZ]均值聚类（Fuzzy C-means Clustering，FCM）方法对环境因子聚类，得到9个环境因子组合，并在隶属度值高的环境因子组合中心共设置18个典型点。运用土壤—环境推理方法模拟研究区表层土壤pH值空间分布，其变化范围在7.170~8.186之间。选取35个独立样本进行精度检验（均匀采样点16个，横截面采样点9个，垂直带采样点10个），模拟结果与实测值基本吻合，且基于模糊聚类和土壤—环境推理方法的模拟精度高于普通克里格法和反距离权重法。通过基于模糊逻辑和土壤—环境推理的数字土壤制图方法在小尺度区域的运用验证，结果表明基于典型点的采样方案能够快速、有效地对区域土壤属性进行空间模拟，该方法对于类似小尺度的研究区同样有效。 相似文献
7.
《地理与地理信息科学》2016,(3)
历史滑坡样本的准确性对基于统计机器学习的滑坡危险性区划建模工作有着决定性的影响。针对滑坡样本中普遍存在的可靠性问题,该文探索利用一类分类模型的异常探测能力,将其应用于历史滑坡样本筛选和甄别,以期筛除滑坡样本中可靠性较低的点,提升滑坡危险性区划的建模效果。以深圳市为实例研究区,对该方法的可行性和应用效果进行了验证。实例研究中采用支持向量数据描述方法(SVDD)进行样本筛选,利用GAM进行滑坡危险性区划建模,并对样本筛选前后的建模效果和模型应用效果进行了对比分析。使用SVDD模型进行样本筛选时,筛除比例设置为0~30%,以5%为步长递增,共得到7个筛选样本集,之后基于7个样本集分别进行了GAM建模。建模效果对比分析表明,当筛除比例为20%时,模型建模效果最佳,显著优于原始样本集所对应模型。实例研究说明,一类分类模型的异常探测能力适用于历史滑坡数据的筛选甄别工作,并能够显著提升建模效果,模型输出的滑坡危险性区划与历史滑坡分布也更为一致,可为滑坡灾害管理工作提供更为可靠的参考。 相似文献
8.
不完备样本条件下基于支持向量回归模型的滑坡易发性评价 总被引：2，自引：1，他引：1
区域滑坡易发性评价对灾害中长期预测预报具有重要意义,在基于统计模型进行评价过程中,样本选取对评价结果有较大影响,构建较稳健的、受样本数量影响小的分析模型非常重要。本文以马来西亚热带雨林地区为例,选择坡度、坡向、地表曲率、地貌类型、岩性、构造、土地覆盖、道路和排水系统等9大要素作为评价因子,结合支持向量回归(SVR)模型计算研究区滑坡易发性指数,并探讨不完备样本条件下易发性评价方法,分析样本数量和评价精度之间的关系。结果显示,基于SVR模型进行该区滑坡易发性分析评价,其成功率验证法的描述精度约为95.9%;同时,样本数量的增减对分析精度影响较小;SVR方法是一种适于热带雨林地区高植被覆盖条件下的分析模型,可为今后同类地区的滑坡灾害管理工作提供支持。 相似文献
9.
GIS支持下三峡库区秭归县滑坡灾害空间预测 总被引：3，自引：1，他引：2
基于GIS空间分析和统计模型相结合进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向之一。以三峡库区秭归县为研究区,选择坡度、坡向、边坡结构、工程岩组、排水系统、土地利用和公路开挖作为评价因子。为提高模型的预测精度、可信度和推广能力,利用窗口采样规则降低训练样本之间的空间相关性。建立Logistic回归模型,对滑坡灾害与评价因子进行定量相关性分析。计算研究区滑坡灾害易发性指数,对其进行聚类分析,绘制滑坡易发性分区图,其中高、中易发区占整个研究区面积的38.9%,主要分布在人类工程活动频繁和靠近排水系统的区域。经过验证,该模型的预测精度达到77.57%。 相似文献
10.
澜沧江中下游滑坡泥石流分布规律与危险区划 总被引：5，自引：0，他引：5
澜沧江中下游地区滑坡泥石流灾害分布广泛,通过调查,研究区发育滑坡泥石流灾害点1152处,严重影响航道畅通、水利水电建设和城镇发展。本文分析丁滑坡泥石流灾害分布规律、影响滑坡泥石流形成发展的静态环境因素组合和动态因素组合。开展滑坡泥石流危难区划评价,是为了进一步认识该地区滑坡泥石流恬动规律和发展趋势,为流域区域开发提供科学依据。本文应用因子叠置法、极差分析法和模糊数学理论对研究区滑坡泥石流危险度进行综合医划,划分出高、中、低危险区和危险江段,为制定澜沧江中下游地区滑坡泥石流减灾防灾中长期规划提科学依据。 相似文献
11.
广东省地质灾害较为常见,崩塌、滑坡、泥石流是其中比较严重的3种类型。基于现有的泥石流危险度评价原理和方法,建立了可用于广东省崩塌、滑坡、泥石流灾害危险性的评价模型。以全省88个县级评价单元为基础,根据崩塌、滑坡、泥石流灾害危险度评价结果,将广东省共分为3个危险等级区,其中高度危险区8个县,占总数的9.1%;中度危险区60个县,占总数的68.2%;低度危险区20个县,占总数的22.7%,据此制成广东省崩塌、滑坡、泥石流灾害危险等级图。高度危险区主要位于粤北山区,危险度数值介于0.6～0.72之间;中度危险区连片分布,是全省崩塌、滑坡、泥石流灾害的主体部分,危险度数值介于0.4～0.6之间;低度危险区集中分布在平原区及低平台地区,危险度数值介于0.31～0.4之间。采用1994―2009年广东省防灾减灾年鉴和广东省地质灾害防治规划(2001―2015年)中的统计数据,验证了本文的研究成果与实际情况具有较高的一致性。 相似文献
12.
经济统计信息多包含多维度的属性,在研究数据内在结构时,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间以实现多维信息可视化和聚类。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但SVM是一种监督分类方法,需要已知样本集来训练分类过程。由于高维经济统计数据中往往缺少已知聚类中心,从其他方法的聚类结果选择小样本集作为聚类中心具有很大的主观性;空间自相关分析能揭示出高空间聚集区域和随机离散区域,并能分析出各区域的空间聚集模式,这为已知小样本的选择提供了可行的方法。该文以四川2007年统计年鉴的经济数据为例,通过主成分分析法和非线性映射法进行聚类,将各类中心和空间自相关分析揭示的高空间聚集目标作为已知样本集导入SVM,得到的结论是:采集于主成分分析法和非线性映射法的两个不同已知样本集的SVM分类结果之间的差异较大,已知样本集的选择具有很大主观性;空间自相关分析结果能大量减少特征样本集的数目,这不仅简化了SVM算法分类过程,并且结果也能准确反映四川发展实际情况。 相似文献
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基于典型点的目的性采样设计方法及其在土壤制图中的应用 总被引：10，自引：2，他引：8
鉴于经典采样和空间采样存在的局限性,提出了一种旨在寻找典型点的目的性采样设计方法。该方法通过分析与目标地理要素空间分布具有协同变化关系的环境因子,提取地理要素空间变化的典型模式,进而在典型模式上布设样点,即可获得典型点,从而减少所需样本量。以位于黑龙江鹤山农场的2个研究区为例,分别选择土壤厚度和表层有机质2个土壤属性,通过对土壤属性空间变化的4个协同环境因子进行模糊c均值聚类,获得对应土壤属性空间变化模式的环境因子组合;根据其模糊隶属度结果设计典型点并进行采样,最后结合典型点的属性值与环境因子组合模糊隶属度结果,采用加权平均模型得到土壤属性空间分布图,反映了土壤属性随地形变化的连续性分布。基于独立野外验证点,选择了4个评价指标对所得属性图进行定量评价。结果表明：2个研究区验证点集的预测值和观测值一致性指数均较高,可见本研究提出的方法是一种有效的样点布设方法。研究还对在每一环境组合类设计不同数量典型点所得土壤属性制图结果的差异进行了讨论,认为典型点增多并不一定能提高土壤属性空间推测的精度。 相似文献
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《山地学报》2016,(5)
认识过去滑坡等灾害事件发生的频率,是自然灾害风险评价的重要任务之一。树轮由于其定年准确、分辨率高和时间尺度相对较长等特点,在重建滑坡等山地灾害复活时间和发生频率的研究中发挥了重要作用,其对预测滑坡体未来发生滑动的概率具有重要的意义。为了提高利用树木年轮重建滑坡复活时间的可靠性和准确性,首先阐述了树轮重建滑坡活动时间的野外采样方法,如滑坡区与参照区的选择、树种的选择、样品采集方式的选择。其次,介绍了室内样品的处理和分析方法,主要是根据树木受滑坡滑动影响后表现出的不同形式,选择适合的指标进行分析,例如传统的年轮宽度分析法、树木倾斜时的压力木分析法、树木受伤时的愈伤组织及创伤树脂道分析法及木质细胞的大小变化分析法。其中,分析愈伤组织及创伤树脂道能使重建滑坡复活的时间更精确。最后对国内开展树轮重建滑坡等山地灾害复活的时间和发生频率等研究进行了总结和展望。 相似文献
16.
以江河源区为案例选取指标,通过相关性分析及建立影响缓冲区探究牧民收入与交通发展水平的关联性。结果表明:(1)到达中心城市的通达便利程度与收入水平之间呈滞后性显著相关,即到达中心城市越便捷的县域牧民收入相对较高;(2)2005年路网密度与收入微弱负相关,2011年打破总体密度过低的限制,两者相关系数达0.471,呈显著正相关,路网总密度中高等级公路贡献越大,越能发挥公路对牧民收入的促进效应;(3)2005年县乡道与收入关联性最强,2011年省道成为影响牧民收入的最关键等级道路,但目前各等级道路均处于较低建设水平;(4)2006年青藏铁路全线通车即刻发挥对周边县域的辐射影响,距铁路距离与收入之间呈显著负相关,并逐年增强,进一步建立缓冲区发现铁路300 km缓冲区以内县域收入明显高于300 km以外县域;(5)西宁机场300 km缓冲区内县域牧民收入明显高于其他县域,格尔木机场及玉树机场目前影响不显著,但未来潜力不可忽视,三大机场300 km缓冲区覆盖整个源区所有县域,最终带动牧民整体收入水平的提高。 相似文献
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GIS支持下的道路对县域人口分布的影响——以沛县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以2004年江苏省沛县村级人口数据为基础,采用GIS空间分析的方法综合研究了道路对人口分布的影响。首先,运用泰森多边形做边界替代,计算出各行政村的人口密度,经过探索性数据分析,选取最优模型——指数模型对人口密度进行普通克里格插值,结果表明沛县人口密度的高值区域呈现为东北——西南的带状分布,其形状表现为块状集聚,带状延伸的特点。然后,建立道路1 000 m以内的缓冲区,基于运用缓冲区人口模拟函数得出缓冲区内的人口密度,运用GCAWI法,对人口数据进行格网化处理,得到道路人口密度图,结果显示沛县大部分人口集聚在距道路0～300 m的缓冲区范围内。通过对两种方法的对比,发现GCAWI法得出的结果更符合人口分布的实际情况。 相似文献
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以川西地区60个县(市、区)为基本评价单元,在自然灾害风险评估基本框架下,基于国内现有区域泥石流危险度和易损度评价方法,结合研究区实际,对区域泥石流危险度8项评价指标中的3项进行了调整,用年平均降雨量取代洪灾发生频率,用流域相对高差取代≥25°坡地面积百分比,在多雨地区雅安市所属的8个评价单元中用年平均暴雨日数取代大雨日数。通过采集研究区15 a来自然、经济、人口和土地利用的基础数据,运用ArcGIS 9.0的成图技术,得出川西地区泥石流危险度、易损度和风险区划系列图。研究表明,川西地区泥石流高风险区共24个县(市、区),是四川省泥石流风险的重点防范区。 相似文献
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基于数字高程模型(DEM)计算得到的坡度、坡向等地形属性是滑坡危险性评价模型的重要输入数据, DEM误差会导致地形属性计算结果不确定性, 进而影响滑坡危险性评价模型的结果。本文选择基于专家知识的滑坡危险性评价模型和逻辑斯第回归模型, 采用蒙特卡洛模拟方法, 研究DEM误差所导致的滑坡危险性评价模型结果不确定性。研究区位于长江中上游的重庆开县, 采用5 m分辨率的DEM, 以序贯高斯模拟方法模拟了不同大小(误差标准差为1 m、7.5 m、15 m)和空间自相关性(变程为0 m、30 m、60 m、120 m)的12 类DEM误差场参与滑坡危险性评价。每次模拟包括100 个实现, 通过对每次模拟分别计算滑坡危险性评价结果的标准差图层和分类一致性百分比图层, 用以评价结果不确定性。评价结果表明, 在不同的DEM精度下, 两个滑坡危险性评价模型所得结果的总体不确定性随空间自相关程度的变化趋势并不相同。当DEM空间自相关性程度不同时, 基于专家知识的滑坡危险性评价模型的评价结果总体不确定随着DEM误差增加而呈现不同的变化趋势, 而逻辑斯第回归模型的评价结果总体不确定性随着DEM误差大小增加而单调增加。从评价结果总体不确定性角度而言, 总体上逻辑斯第回归模型比基于专家知识的滑坡危险性评价模型更加依赖于DEM数据质量。 相似文献
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5.12汶川地震重灾区水土流失初步估算 总被引：6，自引：1，他引：5
5·12汶川地震诱发大量的崩塌、滑坡、堰塞湖,导致了大量的水土流失.基于北京一号小卫星影像数据,在重灾区共解译出崩塌、滑坡点总面积2 264.53 km2.通过对重灾区内距离地震破裂带分别做5 km、10 km、30km、50 km 100 km的缓冲区,分别统计不同区段的崩塌、滑坡体的面积,结合野外实地考察和简易测量数据来确定不同区段的松散土体厚度,初步计算出重灾区的崩塌、滑坡水土流失量为相当于全国一年的水土流失量.通过对重灾区34处重点堰塞湖的堰塞坝堆积方量进行计算,估算所有堰塞湖的堰塞坝水土流失量为1.87×108t.重灾区山地灾害的水土流失总量为55.86×108t.讨论估算中存在的问题,提出了进一步提高精度的措施. 相似文献