基于随机森林方法的滑坡灾害危险性区划

滑坡灾害危险性区划在滑坡灾害管理工作中具有重要意义。该文以深圳市为研究区,将随机森林方法应用于滑坡灾害危险性区划和因子评价工作。研究中采用随机森林方法进行建模,结合ROC曲线和AUC值对模型性能进行评价;通过预报效率曲线对全区的滑坡危险性区划总体效果进行评价;根据错误率变化和节点不纯度变化,对不同因子的重要性进行分析,结合作用曲线,探讨不同因子对滑坡的影响规律。实例研究说明随机森林方法适用于滑坡危险性区划工作,具有良好的建模效果。

用Logistic回归模型编制滑坡灾害敏感性区划图的方法研究

在GIS环境下应用Logistics回归模型编制地质灾害区划图。针对网格的生成、致灾因子的选择、不重合边界等问题,运用GIS的空间分析功能和SPSS的统计功能,消除了这些问题对滑坡灾害区划图的准确度的影响。结合贵州省的实际,根据历史灾害的分布情况,比较不同方法编制的滑坡灾害敏感性区划图,确定最优编制方法。对基于Logistic回归模型编制滑坡灾害敏感性区划图提出若干指导性建议,丰富和完善了Logistic回归模型编制滑坡灾害区划图方法体系。

物理学区划滑坡隐患方法应用

物理学在各行各业有着重要的理论和实用价值。文章借助物理学力学理论,设计出滑坡灾害的隐患的物理模型,并结合有限元思想将滑坡体分割成等单元体,分别进行计算,量化每个单元体的危险系数,并进行分级,生成滑坡灾害隐患区划图,为滑坡地质灾害靶区快速锁定,提供了新的思路和方法。

GIS支持下滑坡斜坡类型定量化及制图研究

斜坡类型描述岩层产状与斜坡的角度关系,很大程度上决定了斜坡岩土体变形的方式和强度,对地质灾害分布具有重要作用。斜坡的顺向坡、反向坡与地形的阳坡、阴坡概念相似,可以利用改进的太阳辐射地形因子计算模型(TOBIA指数)对斜坡类型进行定量化表达。计算TOBIA指数需要斜坡坡度、坡向、岩层倾角、倾向4个参数。以三峡库区顺向坡基岩滑坡多发地段青干河流域为例,通过区域地质图上产状点获取离散岩层倾角和倾向数值,经空间插值得到空间连续分布的倾角和倾向参数;通过数字高程模型获取坡度和坡向参数,得到区内TOBIA指数分布。在此基础上进一步研究指数和滑坡发育关系。结果表明,TOBIA指数值与区内斜坡类型密切相关,根据TOBIA指数值能很好地区分斜坡类型。以二分类变量逻辑回归模型对坡度和指数两个变量进行分析,发现引入TOBIA指数后,回归模型对已知滑坡拟合度由55%提高到71.5%,能有效提高区域滑坡灾害危险性区划结果精度。