基于多源模型的粤北山区县域地质灾害危险性评价与驱动力分析

作者：李亚; 邓南荣; 陈朝^*; 陈进栋; 王琦; 李冠虹

来源：地球与环境, 2023, 1-13.

DOI：10.14050/j.cnki.1672-9250.2023.051.069

• 地质灾害危险性评价
• 随机森林模型
• 信息量模型
• 地理探测器

地质灾害危险性评价对降低地质灾害发生的不确定性及区域防灾减灾至关重要。本研究以粤北山区翁源县为例,选取与地质灾害密切相关的自然环境、区位距离与人类活动方面共13个评价指标,并基于皮尔逊相关系数进行评价指标相关性验证。采用信息量-随机森林耦合模型(Information-Random forest model, I-RF)对研究区地质灾害危险性进行评价,并结合地理探测器(Geodetector, GD)对地质灾害危险性驱动因子进行分析。研究结果显示:ROC曲线验证AUC值达到0.890,表明I-RF耦合模型可以较好地分析刻画研究区地质灾害危险性格局;研究区较高、高易发区主要分布河谷平原区和丘陵区,占比49.85%,中低易发区主要分布低山丘陵区,占比50.15%。县域中心龙仙镇遭受地质灾害的危险性较大,铁龙镇地质灾害危险性较低;因子探测结果显示高程、人口足迹和地质岩组是研究区崩塌、滑坡和泥石流三种主要地质灾害共有的诱发因子,交互探测结果显示高程是研究区地质灾害发生首要驱动因子,崩塌和滑坡主要受高程与距河流距离、地形起伏度和暴雨雨量交互驱动影响,泥石流则主要受高程与地形地貌、地质构造、水文气象和人类活动等方面评价指标交互驱动影响。总体来看,研究区地质灾害危险程度较高,应针对不同的地质灾害危险区和地灾类型,实施差异化的地质灾害防治措施。

• 单位
  福建师范大学; 广东省科学院