高山峡谷地区地质灾害易发性评价——以怒江州为例

作     者：冯显杰 李益敏 邓选伦 赵娟珍 杨一铭 FENG Xianjie;LI Yimin;DENG Xuanlun;ZHAO Juanzhen;YANG Yiming

作者机构：云南大学国际河流与生态安全研究院云南昆明650500 云南大学地球科学学院云南昆明650500 云南省高校国产高分卫星遥感地质工程研究中心云南昆明650500 

出 版 物：《河南理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of Henan Polytechnic University（Natural Science）)

年 卷 期：2024年第43卷第3期

页      面：70-80页

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] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41161070) 云南省科技厅-云南大学联合基金重点资助项目(2019FY003017) 云南大学大湄公河次区域气候变化研究省创新团队项目(2019HC027) 云南大学第二届专业学位研究生实践创新项目(ZC-22222175) 

主　　题：高山峡谷地区 地质灾害 信息量模型 BP神经网络 支持向量机 易发性评价 怒江州 

摘      要：高山峡谷地区地质灾害频发,目的为探究地质灾害易发性空间分布状况,方法以怒江州为研究区,综合地质条件、气象水文、植被覆盖等因素,筛选高程、坡度、坡向、曲率、起伏度等12个共线性低的评价因子,构建区域易发性评价指标体系,并基于栅格单元采用信息量(information value,IV)模型、信息量-BP神经网络(information value-back propagation neural networks,IV-BPNN)耦合模型和信息量-支持向量机(information value-support vector machine,IV-SVM)耦合模型进行地质灾害易发性评价。结果结果表明:(1)用实际地质灾害点验证易发性结果,灾害点与3种易发性结果在空间分布上具有较好的一致性;(2)将易发性指数划分为低、中、高和极高易发4个等级,其中IV模型、IV-BPNN耦合模型与IV-SVM耦合模型的高+极高易发区面积占比分别为37.12%,32.36%,23.08%,高与极高易发区呈线状分布,主要集中在怒江、澜沧江、独龙江等水系沿岸地区、道路附近和地质构造活跃的区域;(3)IV模型、IV-BPNN耦合模型与IV-SVM耦合模型的受试者曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.884,0.889,0.901。结论3种地质灾害易发性评价模型均有较高的预测精度,其中IV-SVM耦合模型准确率最高,分区结果较可靠,可为当地政府制定地质灾害防治措施提供参考。