基于滑坡分类的西宁市滑坡易发性评价

• 作者: 刘义 孙长明 尚合欣 李焱 王彪 王思源 谢文波 马润勇
• 来源期刊: 水文地质工程地质
• 关键词: 易发性评价 滑坡分类 人工神经网络 加权信息量模型
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 环境地质
• 页码范围: 173-181
• 页数: 9页
• 分类号: P642.22
• 语种: 中文
• DOI: 10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.201906074

摘要

以往的滑坡易发性评价多以全体滑坡为研究对象,忽视了滑坡类型的区别.各评价指标对不同类型滑坡的影响程度不同,也导致指标权重无法精确地反映其对滑坡的影响.为更准确地对滑坡灾害进行空间预测,针对西宁市滑坡特征及发育机理,将全区滑坡分为土质滑坡和岩质滑坡;在野外实际调查的基础上,结合相关性分析,选取坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、工程地质岩组,以及滑坡点距断层、水系、道路的距离远近等8项因素作为滑坡易发性评价指标,并通过滑坡点分布密度和滑坡点相对分布密度,分析各评价指标分别对土质滑坡和岩质滑坡的影响;利用信息量模型,计算各评价指标对两类滑坡的信息量值,利用人工神经网络模型,赋予各评价指标对两类滑坡的权重;最后基于GIS平台利用加权信息量模型对研究区进行易发性评价.通过统计方法和ROC曲线法分别计算滑坡易发性评价成功率,结果表明:评价成功率可达到82.61％和82.30％,与未经滑坡分类的成功率比较,分别提高了10.9％和5.2％;同时,经过滑坡分类后,湟水河两岸地质条件较差的地区转变为滑坡高易发区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马润勇	长安大学地质工程与测绘学院	30	443	12.0	20.0
2	孙长明	长安大学地质工程与测绘学院	4	0	0.0	0.0
3	尚合欣	长安大学地质工程与测绘学院	4	0	0.0	0.0
4	谢文波	长安大学地质工程与测绘学院	2	0	0.0	0.0
5	李焱	长安大学地质工程与测绘学院	2	0	0.0	0.0
6	刘义		4	4	2.0	2.0
7	王彪		2	0	0.0	0.0