基于斜坡单元灾害强度的滑坡灾害易损性评价——以湖南省湘乡市为例

作者：陈宾; 魏娜; 张联志^*; 李颖懿; 刘宁; 屈添强

来源：中国地质灾害与防治学报, 2023, 1-9.

DOI：10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202211901

• 滑坡易损性评价
• 滑坡体积
• PSO-BP神经网络
• 斜坡单元

以斜坡为单元，基于潜在灾害强度的区域性易损性评价是地质灾害防治亟待解决的重要问题之一。本文以湖南省湘乡市为研究区，在采用加权信息量方法进行易发性区划的基础上，逐个提取斜坡单元最高易发值点高程、坡高、坡度、坡向、月平均降雨量为特征参数，分别代入BP神经网络、PSO-BP神经网络、随机森林及支持向量机模型，并通过训练与精度测试对比构建了基于PSO优化BP神经网络算法的滑坡体积预测模型，建立了以灾害体积为灾害强度指标，以建筑密度、人口密度、财产密度等为脆弱性指标的易损性综合评价模型，针对研究区开展了基于潜在灾害强度的区域性易损性评价，完成了高易损区（面积占比1.5%）、中易损区（面积占比28.5%）和低易损区（面积占比70%）的区划，实现了区域性易损性评价过程中致灾体灾害强度与承灾体脆弱性的有机结合，增强了评价的客观性和科学性。

• 单位
  土木工程学院; 湘潭大学