基于Logistic回归与随机森林的和龙市地质灾害易发性评价

为了科学地进行地质灾害易发性分析,基于和龙市地质灾害调查与区划,结合地质灾害分布规律和影响因素,综合考虑地形、地质、气象水文、土壤植被和人类工程活动5个因素,结合GIS技术与方法,提取高程、坡度、坡向、曲率、岩性、与断层距离、降雨量、与水系距离、NDVI(归一化植被指数)、土壤质地、水力侵蚀、人口密度、与道路距离等13个致灾因子,利用Logistic回归与随机森林模型进行地质灾害易发性评价,获得了区域地质灾害易发性分区图。其中,随机森林模型的结果表明:极低易发区面积占比最高,达56.98%,多位于研究区南部,高、极高易发区面积占比共12.89%,位于中部与东北部,该区是地质灾害预防和管理的关键区域;NDVI、高程、人口密度和降雨量等是灾害发育主要影响因素,累积贡献率为58.12%。Logistic回归和随机森林模型的ROC(受试者工作特征)曲线、已有灾害密度统计等验证结果均表明易发性分析和分区与实际灾害分布情况吻合度高,其AUC(ROC曲线下面积)值分别为0.856和0.907,说明两种方法均可实现有效预测,均具有较好的适用性,而随机森林模型表现出更高的准确性与稳定性,预测性能优于Logistic回归模型。

考虑非饱和浸润层厚度和累积入渗量的改进Green-Ampt模型

矿山内排土场因其储量大、结构松散和强度低等特点,在降雨条件下极易产生侵蚀或整体失稳破坏,因此降雨入渗分析对预测内排土场稳定性至关重要。以元宝山露天煤矿内排土场为原型,按相似试验理论进行物理模型试验,研究降雨入渗特征,根据试验结果对经典Green-Ampt入渗模型进行改进。结果表明:雨水入渗过程中,随着浸润锋的向下运移,坡面侵蚀由溅蚀凹槽开始,逐渐过渡为径流侵蚀,最后呈现为溯源侵蚀破坏,整体呈现平行于坡表面的浅层滑坡特征;浸润锋之上非饱和浸润层的存在,导致经典Green-Ampt模型计算结果不准确;在考虑浸润层厚度和累积入渗量基础上,推导出改进的Green-Ampt模型;改进后的Green-Ampt模型为分段函数,能够反映降雨入渗使坡面由非饱和向饱和过渡的实际特征。验证结果显示,使用改进模型,浸润锋入渗深度和累积入渗量的预测精度显著提升,虽然冲蚀破坏和初始含水率的差异导致降雨入渗后期的预测精度有所下降,但相关结果对煤矿内排土场降雨初期稳定性分析具有重要意义。改进后的Green-Ampt模型的计算结果与实测数据更为接近,能为分析露天煤矿内排土场降雨入渗规律及边坡稳定性研究提供参考。