| 三峡库区塌岸灾害易发性评价方法——以奉节—云阳段为例 |
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| 引用本文： | 王力,胡文卓,王世梅,李玉,范志宏.三峡库区塌岸灾害易发性评价方法——以奉节—云阳段为例[J].山地学报,2023(4):554-570. |
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| 作者姓名： | 王力 胡文卓 王世梅 李玉 范志宏 |
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| 作者单位： | 1. 三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室;2. 三峡大学土木与建筑学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(U21A2031)；;中国博士后科学基金(2021M701969)~~； |
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| 摘 要： | 塌岸灾害广泛分布于中国三峡库区。塌岸易发性评价对库区灾害防治具有重要意义。当前塌岸易发性评价的研究程度低，评价模型的适用性差，评价指标的选取依据不充分，并没有考虑波浪对库岸稳定性的影响。本研究以塌岸灾害广泛发育的三峡库区奉节段至云阳段为研究对象，考虑波浪和库岸形态对研究区塌岸发育的影响，提出江岸宽度、库岸形态、风速这三个指标，并基于研究区塌岸灾害发育和分布特征共选取8个影响因子，构建三峡库区塌岸灾害易发性评价指标体系；采用三种机器学习模型，实现三峡库区塌岸灾害易发性分区及检验、模型精度预测、评价结果的分区和实地验证。结果表明：(1)江岸宽度、岸坡形态和风速等影响因子权重靠前，对奉节段塌岸发育的贡献较大；(2)ANN模型、RF模型与SVM模型的较高-高易发区灾害点数量分别占总灾害点的53.1%、48.9%和39.3%。ANN模型与RF模型塌岸强度从低至高依次增大，分区结果较为合理，而SVM模型分区结果不太理想。(3)ANN模型、RF模型和SVM模型的AUC值分别为0.798、0.793、0.766,三种机器学习模型的预测精度较为可靠；(4)RF模型高易发性区域最符合实际地质条件，其易发性...
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| 关 键 词： | 三峡库区 塌岸 易发性评价 机器学习模型 |
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