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

来源：河南理工大学学报(自然科学版), 2022, 1-13.

• 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

为探究高山峡谷地区地质灾害易发性空间分布状况，以怒江州为研究区，选择高程、坡度、坡向、曲率、起伏度等12个评价因子，构建区域易发性评价指标体系，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）耦合模型与信息量-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。结果表明：用实际地质灾害点验证易发性结果具有较好的空间分布一致性；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。此外，IV模型、IV-BPNN模型与IV-SVM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，即IV-SVM模型精度更高。研究结果可为当地政府制定地质灾害防治措施提供参考。

• 单位
  云南大学; 国际河流与生态安全研究院