地质学论文_耦合Random forest与信息量模型的

文章摘要:地质灾害易发性评价是防灾减灾工作中不可或缺的部分。以西藏自治区工布江达县为研究对象，选取地形起伏度、土壤类型、地层岩性、坡度、降水强度等11项评价因子，并对所选因子进行等级区分；采用信息量为基础构建地质灾害易发性评价模型，利用Random forest算法确定各因子权重，完成信息量模型赋权；使用RF-信息量模型对研究区内地质灾害进行易发性分析，并用历史灾害点与ROC曲线验证评价精度。研究结果表明：（1）土壤类型、地层岩性以及平面曲率是影响工布江达县内地质灾害发育的3个主要因素；（2）低易发区、中易发区、高易发区、极高易发区占全县总面积的比例分别为54.43%、23.74%、14.91%、6.92%；（3）在县域内处于高易发或极高易发的区域多靠近沟谷；（4）通过roc曲线比较，RF-信息量模型精度高于信息量模型。使用Random forest算法可以提高信息量模型的评价精度，使评价结果更理想，可为以工布江达县为例的高山高原地区的地质灾害评估和治理提供参考。

文章关键词:

论文DOI:10.13637/j.issn.1009-6094.2022.0375

论文分类号:P694

文章来源：《地质灾害与环境保护》 网址: http://www.dzzhyhjbhzzs.cn/qikandaodu/2022/0623/651.html