优化神经网络下阿富汗东北高原寒旱区滑坡危险性评价

作     者：余波 常鸣 倪章 孙文静 徐恒志 Yu Bo;Chang Ming;Ni Zhang;Sun Wenjing;Xu Hengzhi

作者机构：成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 

出 版 物：《地球科学》 (Earth Science)

年 卷 期：2023年第48卷第5期

页      面：1825-1835页

核心收录：

学科分类：081803[工学-地质工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0837[工学-安全科学与工程] 0705[理学-地理学] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：第二次青藏高原综合科学考察研究项目(No.2019QZKK0902) 国家自然科学基金项目(No.42077245). 

主　　题：阿富汗 滑坡 高原寒旱区 证据权‒全连接神经网络 危险性评价 灾害地质. 

摘      要：阿富汗东北部是典型的高原寒旱地区,滑坡灾害发育,除受地形地貌、地质构造、人类活动等因素影响外,还由积雪覆盖、冰雪消融等方面控制;为研究高原寒旱地区滑坡危险性,在遥感解译基础数据上,考虑高原寒旱地区积雪覆盖和冰川活动对滑坡发育的影响,引入积雪覆盖度和消融水当量两个评价指标,基于证据权‒全连接神经网络模型建立滑坡易发性评价模型,以度日模型、SCS-CN模型建立滑坡危险性评价体系,并根据混淆矩阵对评价模型进行检验;危险性评价结果表明极高危险性区域占全区10.46%,分布灾害面积占比82.71%,主要分布在努尔斯坦省东部库纳尔‒奇特拉尔河段、巴达赫尚省除瓦罕走廊段的中东部高山区和帕尔万省赫尔曼德河段;高危险性区域占全区14.83%,分布灾害面积占比12.11%,主要分布在巴达赫尚省东部区域、努尔斯坦省和帕尔万省西部.检验结果及统计结果均表明结合证据权法取负样本对神经网络精度提升显著;研究成果为阿富汗滑坡灾害早期预警与工程防治提供科学依据.