权重线性组合与逻辑回归模型在滑坡易发性区划中的应用与比较

以贵州省为研究区对滑坡易发性进行研究,对预测方法进行比较。其步骤为:首先,选取年均降雨量、岩性、高程、坡向、地形地貌、坡度、至构造线距离、至水系距离、至铁路距离和至公路距离10项评价指标作为影响滑坡发生的致灾因子,分别采用主客观权重线性组合(WLC)模型及结合确定性系数的逻辑回归模型(LR)分析研究区内各致灾因子与滑坡发生的相关性并建立预测模型;其次,基于ArcGIS平台完成贵州省滑坡易发性区划图,结合历史滑坡分布,应用熵值法对2个模型的区划结果进行验证和比较。最后,从模型原理、运行环境和适用条件等方面对2个模型进行比较和讨论。研究结果表明:WLC模型和LR模型的熵权分别为0.255和0.745,表明逻辑回归模型(LR)的区划结果与实际的滑坡情况吻合度更高。

基于权重模型的滑坡灾害敏感性评价

在GIS环境下,基于主客观综合权重模型编制贵州省滑坡灾害敏感性区划图。选择历史滑坡分布、坡向、至水系距离、地形地貌、高程、岩性、至构造线距离和年平均降雨量作为引发滑坡的致灾因子,应用TFNW(梯形模糊数加权)方法计算二级指标的主观权重。根据历史滑坡的密度,以信息熵权理论计算一级指标的客观权重。最后,应用WLC(权重线性组合)方法,基于GIS平台编制贵州省滑坡灾害敏感性区划图。根据敏感性指标分布,将贵州省划分为4个区域:低危险区、中等危险区、高危险区和极高危险区。结合历史滑坡分布图对分区结果进行统计分析,结果表明滑坡敏感性预测区划图和实际的滑坡发育情况基本吻合,说明TFNW和信息熵理论是有效的滑坡致灾因子赋权方法。

输电线路区域滑坡易发性分析方法与应用

输电线路是保障社会经济发展的能源动脉,开展山区输电线路区域多因素滑坡易发性评价,对线路安全和社会经济发展具有重要意义。而多因素易发性评价常采用基于经验或区域间差别较大的权重值开展,易发性评价结果的准确性有待提升,获取适用于研究区域的因素权重是解决问题的关键。以台州市1314座输电塔为例,基于地形地貌和气候条件相似的研究区域滑坡统计数据,采用随机模拟和遗传算法,建立了多因素权重优化方法并获得了最优权重组合,并通过ROC曲线验证了权重组合及易发性分析结果的可靠性。将优化权重值应用于台州地区滑坡易发性评价,并探讨输电线路受滑坡灾害的影响程度。研究结果表明,台州地区输电线路所在区域的滑坡易发性风险较低,位于较不稳定、不稳定和非常不稳定区域的输电塔杆数量仅占输电塔杆总数的8.90%。

贵州省滑坡灾害危险性分区图编制研究

基于GIS对贵州省区域内的滑坡危险性进行评估。首先,研究将历史地质灾害分布、地形、地层岩性、断裂构造、河流水系和年均降雨量作为相互独立的滑坡诱发因子,并对各因子按照一定标准再次分级,形成滑坡危险性评价指标体系,绘制各因子的分级图层;然后,考虑因子贡献率,以黄金分割法确定6个因子对发生滑坡灾害的权重;最后,在GIS环境下,应用权重线性组合模型建立滑坡危险性分区图。根据该图,研究区域被划分成4个危险等级:灾害密集发育区、灾害中等密集发育区、灾害偶发区、灾害基本不发育区。通过将滑坡危险性分区图与历史滑坡分布图叠加对比,验证分区图的准确性和可靠性。

基于GIS地质公园遗迹评价方法研究—以安徽省天柱山地质公园为例

本文采用GIS技术对地质公园遗迹进行定量评价,主要采用权重线性组合法(WLC)和有序权重平均法(OWA)两种评价方法进行分析,并以天柱山地质公园为例,结果表明这两种方法均有实践性。