基于频率比模型和随机森林模型耦合的地质灾害易发性评价

作者：翟文华; 王小东^*; 吴明堂; 吴晓亮; 李倩倩

来源：自然灾害学报, 2023, 32(06): 74-82.

DOI：10.13577/j.jnd.2023.0607

• 易发性评价
• 非地质灾害单元
• 频率比
• 随机森林
• 地理信息系统

目前利用机器学习进行易发性评价时，非地质灾害单元通常是在研究区范围内随机选取，会导致部分非地质灾害单元落在潜在地质灾害单元之上，造成模型评价结果偏差，所以非地质灾害单元的有效选取成为当前易发性评价的难点问题。以浙江省长兴县李家巷镇为研究区，选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、岩组、距水系距离、距断层距离、归一化植被指数和土地利用这9个环境因子作为评价指标，利用频率比模型(frequency radio, FR)进行非地质灾害单元的选取，然后选用随机森林模型(random forest, RF)进行地质灾害易发性评价，并与未经有效筛选非地质灾害单元的RF模型结果进行对比分析。结果表明，与RF模型相比，FR-RF模型的特异性(Specificity)提升了9.51%,说明对非地质灾害单元的预测能力显著提升，同时敏感性(Recall)提升了13.71%,说明对地质灾害单元的预测性能也大幅提升，受试者工作特征曲线下的面积(area under curve, AUC)和准确率(Accuracy)分别提高了6%、11.66%,模型整体性能及预测能力得到改进；地质灾害极高和高易发区主要分布于存在碎屑岩和坡度较大的区域，总面积为7.35 km2,相较于RF模型结果，面积增加了25.98%,而极低和低易发区面积减少了16.7%;坡度、工程岩组是该研究区地质灾害的主控因素，相对重要性占比分别为37.7%和28.0%。

• 单位
  中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司; 华北水利水电大学