建立地质灾害易发性评价模型并开展易发性评价,对提高区域地质灾害预报预警效率和精度有重要意义.然而,如何建立既切合区域实际、又具有推广适用价值的地质灾害易发性评价模型是制约地质灾害预报预警的关键科学问题.以云南省南华县2015...建立地质灾害易发性评价模型并开展易发性评价,对提高区域地质灾害预报预警效率和精度有重要意义.然而,如何建立既切合区域实际、又具有推广适用价值的地质灾害易发性评价模型是制约地质灾害预报预警的关键科学问题.以云南省南华县2015年地质灾害详查数据为基础,选择地形、地貌等11个因子,基于均值法,采取梯度提升树算法(XGBoost、LightGBM、CatBoost)、信息量模型与地理加权回归模型开展了地质灾害易发性评价研究.结果表明:①地理加权回归模型预测结果存在过拟合现象,信息量模型则存在欠拟合现象;②均值法效果最好,AUC(Area Under Curve)值为0.9337,精度较地理加权回归模型、XGBoost、LightGBM、CatBoost、信息量模型分别提高了1.7%、1.8%、2.0%、3.8%、4.0%;③Catboost对正样本的预测效果最差,但是对负样本的预测效果最好,而XGBoost对正样本的预测效果最好,对负样本的预测效果很差,基于3种梯度算法的均值法则对正负样本的预测精度有了明显提高;④南华县地质灾害主要诱因有道路修建、断层活动、降雨冲刷、河流侵蚀,高易发区具有沿河性、沿路性、沿断层性等特征.展开更多
文摘建立地质灾害易发性评价模型并开展易发性评价,对提高区域地质灾害预报预警效率和精度有重要意义.然而,如何建立既切合区域实际、又具有推广适用价值的地质灾害易发性评价模型是制约地质灾害预报预警的关键科学问题.以云南省南华县2015年地质灾害详查数据为基础,选择地形、地貌等11个因子,基于均值法,采取梯度提升树算法(XGBoost、LightGBM、CatBoost)、信息量模型与地理加权回归模型开展了地质灾害易发性评价研究.结果表明:①地理加权回归模型预测结果存在过拟合现象,信息量模型则存在欠拟合现象;②均值法效果最好,AUC(Area Under Curve)值为0.9337,精度较地理加权回归模型、XGBoost、LightGBM、CatBoost、信息量模型分别提高了1.7%、1.8%、2.0%、3.8%、4.0%;③Catboost对正样本的预测效果最差,但是对负样本的预测效果最好,而XGBoost对正样本的预测效果最好,对负样本的预测效果很差,基于3种梯度算法的均值法则对正负样本的预测精度有了明显提高;④南华县地质灾害主要诱因有道路修建、断层活动、降雨冲刷、河流侵蚀,高易发区具有沿河性、沿路性、沿断层性等特征.
