勉略宁地区地质灾害危险性智能评价和区划研究

张文龙, 张振凯, 杨帅. 2023. 勉略宁地区地质灾害危险性智能评价和区划研究. 西北地质, 56(1): 276-283. doi: 10.12401/j.nwg.2022017
引用本文: 张文龙, 张振凯, 杨帅. 2023. 勉略宁地区地质灾害危险性智能评价和区划研究. 西北地质, 56(1): 276-283. doi: 10.12401/j.nwg.2022017
ZHANG Wenlong, ZHANG Zhenkai, YANG Shuai. 2023. Study on Intelligent Evaluation and Zoning of Geohazards Risk in Mianluening Area. Northwestern Geology, 56(1): 276-283. doi: 10.12401/j.nwg.2022017
Citation: ZHANG Wenlong, ZHANG Zhenkai, YANG Shuai. 2023. Study on Intelligent Evaluation and Zoning of Geohazards Risk in Mianluening Area. Northwestern Geology, 56(1): 276-283. doi: 10.12401/j.nwg.2022017

勉略宁地区地质灾害危险性智能评价和区划研究

  • 基金项目: 陕西省科技厅青年科技新星项目“陕西省凤太矿集区金成矿智能预测研究 ”(2021KJXX-87),陕西省公益性地质调查项目“陕西省地学大数据建设” (20180301)和 “陕西省凤县庞家河金矿区矿产三维智能预测研究”(202103)联合资助。
详细信息
    作者简介: 张文龙(1982−),男,硕士,高级工程师,从事地质灾害研究。E-mail:27860422@qq.com
    通讯作者: 张振凯(1988−),男,博士、博士后,高级工程师,从事智能地质领域研究。E-mail:zhangzhenkai1988@foxmail.com
  • 中图分类号: P694

Study on Intelligent Evaluation and Zoning of Geohazards Risk in Mianluening Area

More Information
  • 勉略宁地处秦巴山区,是陕西省地质灾害发育最严重的地区之一。笔者基于GIS与机器学习技术,采用了与地质灾害发生密切相关的12种因子,通过构建样本集,选用5种机器学习算法进行勉略宁地区的地质灾害危险性建模。实验结果标明,随机森林模型能够更好地模拟勉略宁地区的地质灾害发生情况。通过该模型对勉略宁地区进行地质灾害危险区进一步划分,从而指导地质灾害调查与防治工作。

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  • 图 1  12类评价因子表征图

    Figure 1. 

    图 2  相邻地灾点距离概率累计曲线图

    Figure 2. 

    图 3  正负样本分布图

    Figure 3. 

    图 4  5种机器学习模型的ROC曲线

    Figure 4. 

    图 5  评价因子重要性排序图

    Figure 5. 

    图 6  勉略宁地区地质灾害危险性评价结果图

    Figure 6. 

    图 7  已发生地质灾害点与评价结果叠加图

    Figure 7. 

    表 1  评价因子表

    Table 1.  Evaluation Factors

    一级因子二级因子三级因子获取方式
    孕灾
    因子
    地形地貌高程DEM数据处理
    坡度DEM数据处理
    坡向DEM数据处理
    曲率DEM数据处理
    地质条件地质工程分区原始资料矢量化
    距断裂带距离距离分析
    气候条件降雨量多年年平均
    降雨量
    水文条件距河流距离距离分析
    环境条件归一化植被指数(NDVI)遥感数据处理
    诱发
    因子
    人类工程
    活动
    土地利用类型栅格图
    距离农村
    居民点距离
    距离分析
    距路网距离距离分析
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    表 2  模型测试结果对比表

    Table 2.  Comparison of model test results

    RF模型预测值准确率0.95
    10精确度0.96
    真实值 1 216 11 召回率 0.95
    0 10 221 F1值 0.95
    LR模型 预测值 准确率 0.83
    1 0 精确度 0.82
    真实值 1 193 34 召回率 0.85
    0 42 189 F1值 0.84
    SVM模型 预测值 准确率 0.78
    1 0 精确度 0.73
    真实值 1 198 29 召回率 0.87
    0 74 157 F1值 0.79
    NB模型 预测值 准确率 0.81
    1 0 精确度 0.75
    真实值 1 205 22 召回率 0.90
    0 67 164 F1值 0.82
    GBDT模型 预测值 准确率 0.95
    1 0 精确度 0.94
    真实值 1 215 12 召回率 0.95
    0 13 218 F1值 0.95
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出版历程
收稿日期:  2021-11-12
修回日期:  2022-09-15
刊出日期:  2023-02-20

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