基于加权信息量模型的川西高原地热潜力预测

川西高原是中国重要的高温地热资源富集区,地热资源十分丰富,开发潜力大。但目前对于川西高原地热潜力分布认识仍较为匮乏。基于川西高原公开可获得地热点(温泉)、断裂、花岗岩、地表温度、布格重力异常、航磁异常、地震等影响因子数据,建立川西高原加权信息量模型。地热点与影响因子的空间分析结果表明,地热点与到断裂和花岗岩距离呈负相关,与较高的地表温度、较低的航磁异常、较高的布格重力异常和较低的古登堡-里克特b值存在明显的空间相关性。模型预测结果显示,川西高原康定、理塘、巴塘等地具有较高的地热潜力,川西高原地热资源勘探开发应重点围绕上述地区开展。而甘孜、白玉、新龙、炉霍、道孚、得荣和丹巴等地区也表现出一定的地热潜力,在今后的地热勘探中应予以重视。

基于加权信息量模型的忠信镇地质灾害易发性评价

以广东连平县忠信镇地质灾害为例,以斜坡单元为评价单元,利用地质灾害调查与地质环境数据,选择坡度、坡形、地形起伏度、地质构造、岩土类型、NDVI、土地利用类型7个指标因子,采用加权信息量模型对区见斜坡地质灾害进行易发性评价。采用ROC曲线进行检验。结果表明:模型可较好反映地质灾害实际,采用斜坡单元为评价单元可契合孕灾地质环境条件及承灾体,为忠信镇地质灾害风险防控提供依据。

基于加权信息量模型的临潼区滑坡易发性评价

为提高滑坡易发性评价的准确性和精度,结合随机森林(FR)模型和信息量(IV)模型2种方法,提出一种新的加权信息量(WIV)模型。以西安市临潼区为研究区,基于野外调查和因素相关性分析,选取坡度、坡向、高程、曲率、地形起伏、岩土体类型、降雨量、断层、水系和道路10个影响因子,以全区72个滑坡灾害点为样本数据,分别采用FR模型、IV模型和WIV模型对研究区开展滑坡易发性评价。结果表明:WIV模型训练样本的成功率和预测率比FR模型分别高4.9%和1.9%,比IV模型分别高17.80%和4.70%;滑坡灾害点高易发区和极高易发区多分布在断层、河流及道路集中区域,且其滑坡灾害点比例WIV模型比IV模型、FR模型分别提高6.37%和4.45%;WIV模型易发性评价分区结果与研究区实际情况相近。研究成果可为防灾减灾工程提供科学依据。

加权信息量模型在矿山地质环境影响评价中的应用——以四川省为例

矿山地质调查与评价模型的可靠度对矿山地质环境评价结果质量起着关键作用。本文将加权信息量模型应用于矿山地质环境影评价中,采用判断矩阵间接给出法与层次分析法综合确定指标权重,基于ILWIS软件应用模型进行四川省矿山地质环境影响评价,利用核查矿山对该模型评价结果进行校验,可靠性较高。

基于加权信息量模型的滑坡灾害易发性评价--以灞桥区为例

以灞桥区作为研究区,在查阅大量相关文献以及对区域地质环境条件、滑坡特征分析的基础上,选取坡度、坡向、高程、曲率、地形起伏度、地貌类型、地层岩性、断层距离、水系距离、降雨量、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、道路距离12类影响因素作为评价因子。基于熵指数模型(index of entropy, IOE)与信息量模型(IV),提出一种新的加权信息量模型(WIV),分别将三种模型用于研究区滑坡灾害易发性评价中。借助ArcGIS软件计算得到整个研究区滑坡易发性指数,根据自然间断点法划分为5个易发等级区,分别为极低、低、中、高、极高易发区,生成最终的滑坡易发性区划图。最后采用ROC曲线对三种评价模型进行检验与比较,结果表明:IOE、IV、WIV三种模型的成功率曲线的训练精度分别为76%、84%、88%;预测率曲线的预测能力分别为72%、86%、90%,由此得出WIV模型较IOE、IV模型预测准确率更高。同时,对三种模型之间的独立性进行了检验,结果表明IOE模型与IV、WIV模型呈低相关度,IV模型与WIV模型呈显著相关。研究结果可为评价模型间的选取以及当地有关部门进行防灾减灾、工程部署以及土地利用规划提供参考。

基于加权信息量的镇江高新区滑坡地质灾害易发性评价

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。

基于GIS与加权信息量模型的城镇地质灾害易发性评价——以大新镇为例

大新镇位于资水中游河谷地区,境内地形陡峭,地质灾害沿河谷两岸多发,开展地质灾害易发性评价对大新镇地质灾害预测预报、防灾减灾具有重要意义。以大新镇1∶5万地质灾害详细调查数据为基础,选取坡高、坡向、坡度、工程岩组、构造、河流、道路7个评价因子,建立研究区地质灾害易发性评价指标体系;利用基于层次分析(AHP)模型和信息量(IV)模型改进后的加权信息量(WIV)模型对研究区开展地质灾害易发性评价,并以信息量变化曲线的突变点为分区阈值界限将研究区划分为低、中、较高、极高易发区;通过ROC曲线对评价结果进行检验,结果表明WIV模型得到的AUC值为0.745,IV模型得到的AUC值为0.712,AHP模型得到的AUC值为0.663,WIV模型相比IV模型和AHP模型评价精度分别提高了5%和12.3%,说明改进后的WIV模型评价精度较高,适应于小区域城镇尺度地质灾害易发性评价,评价结果对该区域地质灾害风险防治与管控具有指导意义。

基于加权信息量法的福州地区地热资源模型构建

以福州地区为研究区,采用新提出的城市热异常越级融合提取算法(UTALFE)消除城市热岛获得地表温度、区分早期与晚期燕山期侵入岩作为改进,融合地质背景、地理背景、地球物理3类数据共7个因子进行建模,并结合地热温标对圈定的地热潜力区进行验证.模型评价结果表明,加权信息量模型预测能力优于信息量模型.福州地区高地热潜力地区的分布与主要水系的分布存在明显空间相关性,市区、县区附近区域的地热潜力均较高,未来可以考虑在闽侯光明、闽清汤兜两处开展干热岩远景勘探与研究.

基于信息量、加权信息量与逻辑回归耦合模型的云南罗平县崩滑灾害易发性评价对比分析

以罗平县崩滑地质灾害为研究对象,选取工程岩组、坡度、坡向、高程、起伏度、曲率、地貌类型、距河流距离、距断裂距离9个评价因子,基于共线性诊断和相关性分析对其进行独立性检验。然后采用信息量法计算各评价因子分类分级的信息量值,采用层次分析法和逻辑回归法对各评价因子进行权重的定量计算,从而构建信息量、加权信息量和信息量-逻辑回归耦合易发性评价模型并进行对比分析。基于GIS的自然断点法将评价结果划分为非、低、中和高4个等级,并采用ROC曲线对其精度进行检验。结果表明:3种评价模型的AUC值分别为0.757、0.723和0.852,信息量-逻辑回归耦合模型的精度最高,模型结果分区与崩滑地质灾害点的分布较吻合,其非、低、中和高的面积(分级比)分别为771.1 km^(2)(25.55%)、836.6 km^(2)(27.73%)、864.36 km^(2)(28.64%)和545.94 km^(2)(18.08%)。

基于加权信息量和加权确定性系数的藏东南滑坡易发性评价

藏东南地区属高原地区,山势险峻,复杂的地形地貌诱发地质灾害的发生,加大工程建设的难度。为分析研究区滑坡灾害的易发性,选取8个评价因子(与道路距离、与水系距离、高程、坡度、坡向、工程地质岩组、土壤类型、地表覆盖)为量化指标,以层次分析法确定权重值,同时借助ArcGIS得到加权信息量模型和加权确定性系数(certainty fator,CF)模型,对比选取准确度高的滑坡灾害评价模型,运用受试者特征曲线(receiver operate curve,ROC)验证结果准确性。研究结果如下:①加权CF模型的受试者特征工作曲线下的面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)值高于加权信息量模型AUC值,加权CF模型结果覆盖滑坡点多于加权信息量模型,研究区滑坡易发性评价选取加权CF模型分析结果更加准确;②加权CF模型将研究区滑坡易发性评价结果划分为高易发区、较高易发区、中高易发区、较低易发区、低易发区,其中高易发区主要分布在墨脱县和贡觉县,较高易发区分布在卡若区、芒康县,中高易发区分布在类乌齐县、丁青县、江达县,较低、低易发区分布在巴宜区和朗县等。滑坡易发区的划分可为该区域的工程建设提供决策依据。

基于加权信息量模型的湖南省麻阳县地质灾害危险性评价与区划

以麻阳县1∶5万地质灾害详细调查数据为基础,选择地质灾害点密度、地形地貌、岩土体结构类型、地质构造、降雨、植被、人类工程活动、受威胁人数和潜在经济损失等9个因素作为评价指标,采用层次分析法对不同指标的重要性进行排序与赋权.最后基于加权信息量模型进行麻阳县地质灾害危险性评估及分区评价.研究结果表明:麻阳县主要处于地质灾害低-中等危险区,其中低、中危险区面积分别为984.44 km^2和414.08 km^2,极低危险区和高危险区分别为81.11 km^2和86.57 km^2.

加权信息量模型评价崩塌地质灾害易发性——以徐州市云龙区王山为例

以徐州市云龙区地质灾害风险普查数据为基础,选取坡度、地形起伏度、工程地质岩组、构造、降雨和人类工程活动为评价因子,建立研究区崩塌易发性评价指标体系。基于GIS和加权信息量对研究区开展崩塌地质灾害易发性评价,采用自然断点和信息量突变点为分区阈值界限进行对比分析,对结果采用ROC曲线进行验证,结果表明信息量突变点加权信息量模型比自然断点加权信息量模型评价精度提高2%,说明前者更适用于城镇山体小范围的崩塌地质灾害易发性评价。

基于加权信息量和迭代自组织聚类的地质灾害易发性评价

以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重,应用加权信息量模型进行地质灾害易发性评价;再者,利用迭代自组织聚类模型对地质灾害易发性评价结果进行分级区划;最后,对地质灾害易发性评价的精度进行定量评价。结果表明:地质灾害易发性评价结果与实际地质灾害发生的吻合度高、评价结果可靠、评价方法精度高、适用性强;岩土体类型、坡体结构、水的作用及人类工程活动是地质灾害发育的最主要控制因素;地质灾害易发性划分为极高易发、高易发、中易发、低易发、极低易发五个等级。建立的评价方法从权重确定和等级划分方面完善了地质灾害易发性评价理论体系,可为区域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。

基于加权信息量法的黄土滑坡易发性评价——以1∶5万天水市麦积幅为例

在1∶5万天水市麦积区幅地质灾害野外调查工作的基础上,针对研究区黄土滑坡,选取高程、坡度、工程地质岩组、植被归一化指数、距断裂距离、距水系距离和距道路距离等作为评价因子;采用加权信息量模型按照网格划分,基于ArcGIS平台进行易发性评价。根据评价结果,可将1∶5万麦积区幅划分为极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区4个等级,分布面积分别为97.29 km^(2)、124.71 km^(2)、94.99 km^(2)和121.73 km^(2)。通过ROC曲线对该评价结果进行验证,评价精度为75.04%,表明该评价具有较好的准确性。其评价结果可为该地区进行地质灾害防治规划、重大工程规划建设提供科学依据。

基于加权信息量法的枣阳市地质灾害易发性分区评价研究

区域地质灾害易发性评价是地质灾害早期预警的基础。为了探索区域地质灾害易发性评价方法,在枣阳市1∶5万地质灾害详细调查和数据库建设的基础上,分析地质灾害的发育分布规律及影响因素,利用Arc GIS技术结合加权信息量模型方法完成枣阳市地质灾害的易发性评价区域。研究结果为不易发区1 743. 7 km2,占全县面积的53. 12%;低易发区1 315. 72 km2,占40. 15%;中易发区126. 18 km2,占3. 85%;高易发区91. 36 km2,占2. 79%。高易发区主要分布在河流侵蚀、断裂附近和人类工程活动强烈区域。通过实例探索研究,地质灾害易发性评价由定性评价上升到定量评价。

基于加权信息量方法的汕头市地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价对地质灾害防治工程、城乡土地规划等有重要指导作用,信息量模型是国内应用较多的一种地质灾害空间预测方法,很多专家和学者结合GIS技术应用信息量模型做了大量的研究工作。目前普遍应用的信息量模型是将评价单元的总信息量简化为各因素提供的信息量之和,很少有考虑地质灾害因子之间的权重大小关系,或只是做了简单的因素分析评估,往往会会影响地质灾害易发性评价结果的准确性。本文针对上述问题,以汕头市为研究对象,结合汕头市城市地质灾害实际分布情况,使用加权信息量模型开展了地质灾害易发性评价研究。该模型在计算评价单元的信息量时,充分考虑的评价因子的权重,而不是单因素信息量的简单叠加。论文选取坡度、坡向、地形起伏度、工程地质岩组、距构造距离、距水系距离等6个影响因素,利用“加权理想信息量模型”实现了对地质灾害易发性的等级划分,获得了汕头市地质灾害易发性的空间展布规律,为防灾减灾工作提供了决策依据。

基于RSIV-RF模型的凉山州泥石流易发性评价

针对随机森林(RF)模型进行泥石流易发性评价过程中存在连续型因子依靠主观意识分级、随机选取的非泥石流样本准确度较低等问题,以位于四川西南部的凉山彝族自治州为研究区,提出基于统计学先验模型抽样的随机森林对研究区进行泥石流易发性评价分区。利用累计灾害频率等曲线的相对变化对连续型因子进行分级处理;采用粗糙集理论(RS)和信息量法(IV)计算加权信息量值,划定极低和低易发性区并从中选择负样本数据。通过袋外误差(OOB)变化曲线确定RF模型的最佳树棵数n_estimators和分裂特征数max_features,随后构建加权信息量-随机森林(RSIV-RF)模型预测凉山州泥石流易发性。进一步地,与从全区随机选择非泥石流样本的RF模型开展对比研究。结果表明,训练集和测试集下RSIV-RF模型的准确度分别为0.89,0.83,且对应的ROC曲线的AUC值分别为0.920,0.895,均高于单独的RF模型;RSIV-RF绘制的泥石流易发性评价图与历史灾害分布较为一致,较高和高易发性等级区域占研究区面积比为18.625%,包含了78.57%的泥石流点。性能评估和易发性统计结果均表明基于RSIV-RF能够解决单独模型存在的非泥石样本采样不准确的问题,其泥石流易发性预测精度更高,在凉山州地区泥石流易发性评价研究中具有较好的适应性。

基于遗传算法优化信息量法的地灾易发性评价

为提高地质灾害风险调查评价中地质灾害易发性评价的精度,在加权信息量模型基础上,引入了遗传算法对权重进行分析,从灾害因子的等级划分和权重确定两个方面建立了完善的地质灾害易发性评价理论体系。并以定远县为研究区,在野外踏勘的基础上,选取10个指标构建地质灾害易发性评价指标体系,进行地质灾害易发性论证。结果表明,将定远县划分为极低、低、中、高、极高5个易发区,分别占全区总面积的82.6%、8.7%、5.1%、3.1%、0.5%,易发性评价分区结果与研究区野外踏勘实际情况相近。定远县地质灾害高易发区主要集中在地层岩性较软弱,高程相对较高,坡度差相对较大的地区。通过接收灵敏度曲线检验结果为97.6%,说明模型评价精度高,分区结果合理。

等级反应模型下多级评分形式的难度等级作用探讨

在等级反应模型(GRM)下成倍增加多级评分试题的分数等级,项目信息量只是小幅度地增加,而不是成倍地增加。从能力估计的角度分析,当难度b大于能力估计值θ,随着难度参数增大,被试能力步长也增大,但增大的幅度逐渐变缓,当b-θ>4时能力步长几乎没有变化;当难度b小于能力估计值θ,随着难度参数减小,被试后退的能力步长的绝对值也增大,但增大的幅度逐渐变缓,当b-θ<-4时能力步长绝对值的增大幅度几乎没有变化,即能力步长后退幅度没有变化,存在极限。GRM下使用被试得分进行加权,当能力估计值θ小于难度b时,使用被试得分加权会造成被试估计值成比例地减小,即被试得分分值越大,但被试能力估计值越小,在逻辑上出现矛盾。因此,从项目信息量、被试能力估计角度的分析结果来看,GRM难以有效实现多级评分的算术加权作用。

不同降雨工况条件下的崩滑地质灾害危险性评价

为针对性地采取预防、避让、治理等地质灾害防治与管控提供依据,完善在地质灾害危险性评价中将降雨作为单一诱发因子参与评价体系的弊端,在大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨4种不同降雨工况条件下进行了研究区崩滑地质灾害危险性评价。以云南省元阳县作为研究区域,以栅格单元作为评价单元,选取地貌类型、高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、土地利用类型、断层距离和河流距离9个评价因子,采用主观的层次分析法与客观的信息量模型相结合的加权信息量模型对元阳县崩塌、滑坡进行了地质灾害易发性评价。研究结果表明:基于自然间断点法元阳县域可分为低、中、高、极高4类易发区,4类易发区面积分别占元阳县面积的21.55%,35.46%,25.53%和17.16%。利用ROC曲线得出区划结果精度AUC值为0.812,表明区划结果很好。在易发性评价基础上,以年平均最大日降雨量为诱发因素,分别对大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨4种工况条件下的研究区进行了崩塌、滑坡地质灾害危险性评价,得到了大雨([25,50) mm)工况、暴雨([50,100) mm)工况、大暴雨([100,250]mm)工况和特大暴雨(>250 mm)工况4种条件下基于极值假设的研究区崩滑地质灾害危险性评价结果,并对不同降雨工况条件下的地质灾害危险性评价结果进行了对比分析,确定了地质灾害危险性评价结果在不同降雨条件下的空间合理性。通过与实际调查结果的对比表明,4种不同降雨工况条件下的崩滑地质灾害危险性评价结果与实际高度吻合,说明评价结果具有较高的可靠性与合理性。