基于致灾因子对称法分级的信息量模型在地震滑坡危险性评价中的应用

信息量模型是由信息论引出的一种统计预测方法,被广泛地应用于地质灾害危险性评价中。如何制定合适的因子分级方法,使单因子统计分析的优势最大化,是信息量模型构建中的关键问题。为此提出了一种对称分级方法,该方法基于正态分布相关的统计学知识,以标准差为间隔对因子进行预分级后,由外到内将对称的区间合并、划分为一级。基于对称分级方法,对坡度、地表曲率、地形湿度等指标与滑坡面积呈近似正态分布的因子进行了分级,并构建了信息量模型,对汶川地区进行地震滑坡危险性评价。为验证对称法的合理性,选取5种标准分级方法(等间距分割、分位数分割、自然间断分割、几何间断分割和标准差分割)进行对比实验。结果表明,利用对称法分级得到的结果中,较高、极高危险区内的实际滑坡面积比例达80.87%,高于利用其他标准分级方法得到的结果,证明对称法具有较好的分级效果。