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| 1 | 人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比显示文摘机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP(Back Propagation)人工神经网络模型和CART(Classification and Regression Tree)决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:①在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。②BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。 | 田乃满 兰恒星 伍宇明 李郎平 | 2020 | 地球信息科学学报2020，22，12： | 37 |
| 2 | 栅格数字地形分析中的尺度问题研究方法显示文摘栅格数字高程模型(DEM)固有的尺度特征给以栅格DEM为基本输入的数字地形分析带来各种尺度问题。对栅格数字地形分析中涉及的尺度进行梳理,以分辨率和分析窗口为重点,对栅格数字地形分析中的多尺度表达、尺度效应、适宜尺度选择、尺度转换等尺度问题及其相互关系进行阐述;分别介绍各类尺度问题的现有定量研究方法,尤其对尺度效应定量刻画和适宜尺度选择方法,根据不同方法计算定量指标所利用的信息类别进行分类归纳;最后讨论了其中有待进一步开展研究的几方面工作。 | 秦承志 呼雪梅 | 2014 | 地理研究2014，33，2： | 33 |
| 3 | 基于信息量模型和数据标准化的滑坡易发性评价显示文摘本文以北川曲山-擂鼓片区为研究区,将坡度、坡向、高程、地层、距断层的距离、距水系的距离和距道路的距离作为该区域滑坡易发性评价因子。采用信息量模型计算了各项评价因子的信息量值,并运用4种标准化模型对信息量值进行标准化处理。各评价因子的权重由层次分析法(AHP)确定。在GIS中将权重值和各评价因子的标准化信息量值,进行叠加计算得到区域滑坡总信息量值,并基于自然断点法对其进行重分类,将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区5级易发区。将基于4种标准化模型和信息量模型得到的滑坡易发性评价结果进行了对比分析,结果表明:基于最值标准化信息量模型的滑坡易发性评价结果的ROC曲线下面积AUC值为0.807,高于其余模型的AUC值,说明最值标准化信息量模型的滑坡易发性评价效果最好。极高易发区面积占研究区面积的20.03%,离断层和水系较近,主要分布地层为寒武系、志留系和三迭系。研究结果可为区内滑坡风险评价和灾害防治提供参考。 | 杨根云 周伟 方教勇 | 2018 | 地球信息科学学报2018，20，5： | 30 |
| 4 | 地震滑坡危险性评估模型及初步应用显示文摘统计分析了汶川地震滑坡在不同影响因子下数量和密度,然后采用归一化方法确定影响地震滑坡的关键因子。基于关键因子建立了地震滑坡密度数学模型。结果表明:从滑坡数量看,滑坡主要集中在(10°-20°)至(40°-50°)的坡度(90 m栅格)区间,主体集中在35°附近,在3°-7°之间有一个滑坡分布的小峰值;滑坡密度随着坡度的增加而增加,在3°-7°的低坡地带有一个滑坡密度小峰值,在坡度一定的情况下,除了烈度外,其他影响因子下滑坡密度并没有表现出足够明显的规律性变化;归一化计算结果表明:坡度和烈度是地震滑坡的关键因子;根据逻辑斯蒂模型计算的结果,将地震滑坡危险性分为几无(≤0.01)、轻微(0.01-0.03)、中等(0.03-0.09)、严重(0.09-0.27)、特重(≥0.27)5个等级。地震滑坡危险性预测数据在鲁甸地震等地震应急中发挥了较好作用。 | 白仙富 戴雨芡 余庆坤 邵文丽 | 2015 | 地震研究2015，38，2： | 23 |
| 5 | 基于信息量模型的赣州市地质灾害易发性分区显示文摘赣州市地质灾害发育广泛、成因复杂,对当地社会经济发展和人居环境影响深刻。在对赣州市地质灾害情况进行资料收集和野外调查的基础上,确定斜坡几何形态、斜坡结构类型、工程地质岩组等6类影响因素作为该地区地质灾害易发性分区的评价指标;根据专家经验,结合地形地貌等因素,以250m×250m网格尺寸为单元获取指标数据,利用信息量模型和ArcGIS软件的空间分析功能,开展了赣州市地质灾害易发性分区研究;根据分区结果提出了相应的地质灾害防治措施。结果表明:研究区地质灾害可划分为高易发区、中易发区、低易发区3个区及11个亚区,该分区结果与地质灾害实际调查结果基本相符,表明利用信息量模型进行地质灾害易发性分区具有可行性和有效性。研究结果对该地区地质灾害易发性评价及灾害防治具有重要的理论和现实意义。 | 彭珂 彭红霞 梁峰 黄长生 丘卓明 | 2018 | 安全与环境工程2018，25，5： | 23 |
| 6 | 基于信息量模型的盘州市地质灾害易发性评价显示文摘地质灾害易发性评价是区域灾害防治的前期工作。构建一个符合区域地质环境的灾害评价体系对评价结果的准确性和区域适用性起决定性作用。在对区域地质灾害调查分析后,选取降雨、坡度、岩性等8个影响因素,利用信息量模型对盘州市进行地质灾害易发性评价。结果显示:盘州市地质灾害主要分布在河流沿岸、靠近道路和断层相对集中的区域;易发性高和较高区域呈带状分布,占盘州市国土面积的38.62%;随易发程度的升高,各区域分布的灾害点数量增多,灾积比也逐渐增大,说明评价结果与研究区地质灾害分布的实际情况相符,分区划分合理。研究成果可为盘州市灾害防治提供参考。 | 鲁霞 兰安军 母浩江 秦微 李芸 张兴菊 | 2020 | 科学技术与工程2020，20，14： | 18 |
| 7 | 基于GIS的北川县地震次生滑坡灾害空间预测显示文摘自然灾害的预测预报被认为是主动减灾防灾研究中较为经济有效的方式,其中,滑坡空间预测是滑坡灾害研究的基础工作。以汶川地震重灾区北川县为研究区,选取坡度、高程、岩石类型、地震烈度、水系、道路等6个重要滑坡影响因素作为评价因子,全面分析了地震滑坡分布与各影响因子之间的统计相关性,分别采用多元回归模型与神经网络模型计算滑坡灾害敏感性指数,并进行分级和制图。结果表明,极高和高敏感区主要分布在曲山、陈家坝等乡镇,主要沿着龙门山断裂带周边地区的河流和道路呈带状分布。其中,回归模型的预测精度为73.7%,神经网络模型的预测精度为81.28%,在本区域内,神经网络模型在滑坡灾害空间预测方面更具优势。 | 方丹 胡卓玮 王志恒 | 2012 | 山地学报2012，30，2： | 15 |
| 8 | 基于BP神经网络的区域滑坡易发性评价显示文摘区域滑坡易发性评价是开展区域滑坡地质灾害危险性、风险性评价的基础。结合新疆伊宁县野外地质调查数据,采用数据挖掘技术分析研究区黄土滑坡控制性因素,以此作为挑选致灾因子的判据。通过BP神经网络模型来构建区域滑坡易发性预测模型,采用训练良好的BP神经网络模型,结合整个研究区DEM数据和遥感解译数据,得出研究区滑坡灾害易发性分区图,为当地区域滑坡的预防和治理决策提供一定参考。 | 张林梵 王佳运 张茂省 陈社斌 王涛 | 2022 | 西北地质2022，55，2： | 15 |
| 9 | 基于DEM的福建省土质滑坡敏感性评价显示文摘已有滑坡敏感性研究中对评价指标的选取可以归结为气象、水文、地形、地质、植被、人类活动等方面,这些因子指标来源不一,在缺少数据资料地区难以完整收集。针对这个问题,考虑到目前DEM数据的广泛可获得性及其对滑坡评价的重要性,本文仅利用DEM数据及其派生因子,研究土质滑坡敏感性评价的可行性。研究中把评价因子分为2组:第1组数据仅由DEM派生,包括高程、坡度、坡向、地形起伏度、曲率、水流强度指数(Stream Power Index,SPI)、沉积运输指数(SedimentTransport Index,STI)、地形湿度指数(Topographic Wetness Index,TWI);第2组数据作为对照组,除了包括上述DEM派生的8个因子外,同时加入植被覆盖度、土地利用、土壤类型、年均降雨量因子。本文分别选取逻辑回归模型和证据权法,基于上述2组评价因子,以德化县为例对比2组因子评价结果,利用第1组和第2组数据进行滑坡敏感性评价,结果精度分别为73%和83%。结果表明,仅利用DEM数据进行土质滑坡敏感性评价方法可行,可以为缺乏资料区滑坡敏感性评价提供借鉴。 | 杨城 林广发 张明锋 张容焱 孙笑古 | 2016 | 地球信息科学学报2016，18，12： | 14 |
| 10 | 四川省都江堰市龙池地区群发性泥石流物源敏感性分析显示文摘汶川地震改变了西南山区的地质环境,所产生的地质灾害效应在2010年8月13日及8月19日的极端天气下导致多地爆发山洪泥石流,其中都江堰龙池地区爆发大规模群发性泥石流。选取龙池区域作为研究对象,利用层次分析-信息量法针对形成泥石流的物源条件进行敏感性分析。选取了8类影响物源分布的因子:公路影响带、海拔、坡度、坡高、植被覆盖率、河流影响带、断裂影响带及岩土体类型,并细分为37个级别,为每个分级评定敏感性权重,利用ARCGIS平台最终生成高、中、低三级敏感性区划图。根据敏感性区划从物源条件上划分了龙池地区泥石流危险性等级,从而确定需要重点进行监测防治的泥石流沟道。 | 刘洋 唐川 李为乐 钟华介 黄伟 陈海龙 王金亮 唐宏旭 | 2013 | 灾害学2013，28，2： | 13 |
| 11 | 基于逻辑回归模型的来宾市岩溶塌陷敏感性评价显示文摘岩溶塌陷是长期困扰广西的地质灾害现象。本文针对广西来宾市岩溶塌陷地质灾害,采用二分类变量非线性逻辑回归模型作为岩溶塌陷敏感性评价模型,借助于ArcGIS和SPSS软件工具,选取地形、地层岩性、断裂带、地下水位变幅、地下水位埋深、土壤渗透率、覆盖层厚度7个影响因子,将各因子归一化处理后借助于SPSS统计软件进行逻辑回归方法运算,计算每个影响因子的逻辑回归系数值,并根据逻辑回归模型得到研究区各单元的岩溶塌陷灾害敏感性概率,在ArcGIS中绘制研究区岩溶塌陷地质灾害敏感性分区图。经过模型验证和实地调查,表明逻辑回归模型模拟效果较好,可以用于指导研究区岩溶塌陷地质灾害防治。 | 周国清 陈昆华 何素楠 岳涛 黄景金 | 2014 | 安全与环境工程2014，21，6： | 8 |
| 12 | 多元自适应回归样条法的滑坡敏感性评价显示文摘针对一般滑坡敏感性评价方法不能有效筛选滑坡条件因子的问题,以中国新疆维吾尔自治区新源县为研究区,基于15个滑坡敏感性条件因子,利用多元自适应回归样条法构建了滑坡敏感性指数预测模型,并自动筛选出研究区滑坡敏感性条件因子,在此基础上,实现了新源滑坡敏感性制图。此外,使用逻辑回归方法与多元自适应回归样条法进行精度对比分析。结果显示,采用多元自适应回归样条法构建的滑坡敏感性模型精度优于逻辑回归,其成功率曲线的精度为0.9454,预测率曲线的精度为0.9238。同时,模型还筛选出新源县滑坡重要影响条件因子(高程、坡度、降雨量、距断层距离、归一化差分植被指数、平面曲率、岩组)。研究表明,利用多元自适应回归样条构建的新源县滑坡敏感性模型是滑坡预测的有效方法,可为防灾减灾提供决策支持。 | 赵忠国 张峰 郑江华 | 2021 | 武汉大学学报(信息科学版)2021，46，3： | 8 |
| 13 | 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显示文摘以麻阳县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. | 王国卫 李明波 蒋明光 罗冠枝 陈全明 王迪 | 2020 | 地质与资源2020，29，3： | 8 |
| 14 | 广西桂东南区域崩岗关键影响因子及敏感性研究显示文摘崩岗是我国南方地区常见的自然灾害,但目前关于崩岗的研究大多是从定性上分析,鲜少有研究从定量上评估、预测其风险性。以桂东南区域作为研究区,利用RS与GIS技术,选取高程、坡度、坡向、土壤、地质、土地利用、植被覆盖度7个影响因子作为评价指标,以80%崩岗作为训练样本,采用Logistic模型计算出每个影响因子的权重并建立敏感性预测模型,利用ROC曲线进行模型拟合度评估,20%崩岗作为评价结果验证。结果表明:ROC曲线下的面积AUC值为0.718;地质是崩岗侵蚀的关键因子,其次为高程、坡向;研究区极度、高度、中度敏感面积分别占总面积的10.17%、19.30%、26.49%,敏感性评价结果与实际崩岗的分布趋势基本一致。研究结果表明Logistic模型可应用于区域崩岗的关键影响因子与敏感性评估中。 | 李翠漫 许贵林 卢远 | 2020 | 长江科学院院报2020，37，3： | 7 |
| 15 | 耦合信息量和Logistic回归模型的滑坡易发性评价显示文摘区域滑坡易发性预测能准确地反映出特定研究区内滑坡分布的空间概率特征。基于信息量和Logistic回归的耦合模型,对江西省崇义县滑坡易发性进行了预测,首先选取高程、坡度、坡体结构、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、归一化植被指数(NDVI)和归一化建筑指数(NDBI)等10个影响因子;之后利用各因子的信息量值来构建Logistic回归模型;最后以信息量模型和Logistic回归模型作为对比模型来探讨3种模型各自的滑坡易发性评价结果。结果表明:耦合模型具有最好的预测性能(AUC=80.4%),其余依次为Logistic回归模型(76.8%)和信息量模型(72.8%);各模型所预测的滑坡易发性分布规律具有一定的相似性,滑坡灾害多集中发生于海拔高程较低、接近水系、碳酸盐岩性地层构造、植被覆盖率低、建筑密集的区域。 | 李怡静 胡奇超 刘华赞 杜臻 陈佳武 黄锦昌 黄发明 | 2021 | 人民长江2021，52，6： | 7 |
| 16 | 基于极端梯度提升算法的滑坡易发性评价模型显示文摘机器学习用于地质灾害的易发性评价分析是当前研究的热点之一,不同的学习模型其效果不尽相同。为合理有效地评价滑坡地质灾害的易发性,依托浙江省温州市飞云江流域地质灾害的调查数据,应用地理信息系统(geographic information system, GIS)技术提取坡度、坡向、坡形、地表覆盖、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)、极端小时降雨量、内摩擦角、黏聚力、容重与风化层厚度10个滑坡致灾因子,基于极端梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)构建模型用于滑坡地质灾害的易发性多分类评价。模型结果通过多分类混淆矩阵进行评价,并与支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行精度比对分析。研究结果显示,训练后的XGBoost算法模型对测试集中极高易发区识别的召回率和精确率分别达到了97.92%和98.06%,F达到97.99%,均优于SVM,可为研究地区的滑塌地质灾害易发性评价提供模型支持。 | 赵晓东 徐振涛 刘福 杨华 张泰丽 | 2022 | 科学技术与工程2022，22，23： | 5 |
| 17 | 研究强震区滑坡敏感性评价——以汶川县为例显示文摘以汶川县为研究区,对汶川MS8.0地震震后遥感影像进行精细解译,结合相关调查数据建立了地震诱发地质灾害数据库。经统计,汶川地震在汶川县4 086 km^2境内引发了7 766处滑坡灾害。选取地震烈度、断裂带、水系、高程、坡度和岩性共6个指标,在GIS技术支持下,将层次分析法和信息量法相结合,对汶川县域进行地震诱发滑坡敏感性评价,使用自然断点法按地震诱发滑坡敏感程度将研究区分为低敏感区、中敏感区和高敏感区。其中高敏感区的面积为1 465 km^2,占总面积的35.9%,有6 710个滑坡,占总滑坡数的86.4%。评价结果表明该敏感性评价成果精度较高,能够为区域滑坡灾害预测预报及防治规划设计提供技术支持,也可为其它区域地震诱发滑坡敏感性评价及成果制图提供理论指导和技术参考。 | 王帅永 唐川 方群生 张卫旭 程霄 | 2016 | 地震研究2016，39，2： | 4 |
| 18 | 基于Logistic回归模型的黄土斜坡地震稳定性快速评判方法显示文摘黄土地震滑坡是陇西地区黄土丘陵地区的主要地质灾害之一,快速评价黄土斜坡的地震稳定性是陇西地区工程建设规划选址以及地震应急救援的需求。在野外调查及遥感解译获取坡高H、坡角α及估计烈度值I的基础上,运用逻辑回归分析方法,拟合得到研究区黄土斜坡地震稳定性的快速评价经验公式,经回判、判别校验及实例判别应用证明,该经验公式适用于快速评估陇西地区内黄土斜坡的地震稳定性。该文提出的方法对黄土地区城市建设规划和地震应急救援有重要的应用价值。 | 杨顺 常晁瑜 李孝波 韩昕 | 2020 | 地震工程学报2020，42，2： | 4 |
| 19 | DEM误差对滑坡危险性评价模型的影响显示文摘基于数字高程模型(DEM)计算得到的坡度、坡向等地形属性是滑坡危险性评价模型的重要输入数据,DEM误差会导致地形属性计算结果不确定性,进而影响滑坡危险性评价模型的结果。本文选择基于专家知识的滑坡危险性评价模型和逻辑斯第回归模型,采用蒙特卡洛模拟方法,研究DEM误差所导致的滑坡危险性评价模型结果不确定性。研究区位于长江中上游的重庆开县,采用5 m分辨率的DEM,以序贯高斯模拟方法模拟了不同大小(误差标准差为1 m、7.5 m、15 m)和空间自相关性(变程为0 m、30 m、60 m、120 m)的12类DEM误差场参与滑坡危险性评价。每次模拟包括100个实现,通过对每次模拟分别计算滑坡危险性评价结果的标准差图层和分类一致性百分比图层,用以评价结果不确定性。评价结果表明,在不同的DEM精度下,两个滑坡危险性评价模型所得结果的总体不确定性随空间自相关程度的变化趋势并不相同。当DEM空间自相关性程度不同时,基于专家知识的滑坡危险性评价模型的评价结果总体不确定随着DEM误差增加而呈现不同的变化趋势,而逻辑斯第回归模型的评价结果总体不确定性随着DEM误差大小增加而单调增加。从评价结果总体不确定性角度而言,总体上逻辑斯第回归模型比基于专家知识的滑坡危险性评价模型更加依赖于DEM数据质量。 | 包黎莉 秦承志 朱阿兴 呼雪梅 | 2012 | 地理科学进展2012，31，10： | 4 |
| 20 | 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显示文摘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。 | 凌晓 刘甲美 王涛 朱月琴 袁玲玲 陈扬洋 | 2021 | 国土资源遥感2021，33，2： | 4 |
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