基于XGBoost和云模型的地质灾害易发性评价

作者：张威; 胡舫瑞^*; 綦巍; 彭琳; 王咏林; 陈枫

来源：中国地质灾害与防治学报, 2023, 34(06): 136-145.

DOI：10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202210041

• XGBoost
• 易发性因子权重
• 云模型
• 易发性评价
• 地质灾害

传统地质灾害易发性评价中，存在着易发性因子权重选取主观性强、因子分级具有随机性和模糊性等问题。采用单一评价模型只能对地质灾害的易发性进行定性评估，无法定量化评价。针对这一问题，文章基于改进集成算法（XGBoost）和云模型，在辽宁省朝阳市189个灾害隐患点中选择坡度、多年平均降水量、归一化植被指数、高程等12个易发性因子，通过XGBoost分类算法确定了易发性因子权重，拟合准确率为96.5%，达到了较高的精度。在此基础上利用云模型将因子分级的模糊性问题转化为定量问题，建立了朝阳市地质灾害易发性评价指标体系。以朝阳市大东山为评价单元对该评价体系进行验证。结果表明该评价单元的易发程度为高易发，与实际情况吻合，应用文章提出的方法进行地质灾害易发性评价的精度较高。