基于多模型的滑坡易发性评估研究
黄成1
邓云龙2
晏祥省3
周鑫城2
1.自然资源部高原山地地质灾害预报预警与生态保护修复重点实验室,云南 昆明 650216;云南省高原山地地质灾害预报预警与生态保护修复重点实验室(筹),云南 昆明 650216;昆明理工大学国土资源工程学院,云南 昆明 650093;云南省地质环境监测院,云南 昆明 6502162.自然资源部高原山地地质灾害预报预警与生态保护修复重点实验室,云南 昆明 650216;云南省高原山地地质灾害预报预警与生态保护修复重点实验室(筹),云南 昆明 650216;昆明理工大学国土资源工程学院,云南 昆明 6500933.自然资源部高原山地地质灾害预报预警与生态保护修复重点实验室,云南 昆明 650216;云南省高原山地地质灾害预报预警与生态保护修复重点实验室(筹),云南 昆明 650216;云南省地质环境监测院,云南 昆明 650216
摘要：滑坡是我国最常见的地质灾害之一,其突发性和不确定性给防灾减灾工作带来巨大的挑战.滑坡易发性评估是一个复杂的过程,常规手段是依赖于静态因子分析,难以实现滑坡易发性的动态评估.随着合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术的发展,可实现地表形变的动态监测,文章以双江县作为研究区,在常规地质灾害易发性评价中,引入地表形变表征性因子,并使用三种模型分别进行滑坡易发性评估,改善了滑坡地质灾害易发性评估的不确定性,提高了评估精度.综合考量研究区地形地貌、地质构造、水文环境、人类工程活动等静态地质环境条件因子,同时引入InSAR地表形变速率动态因子,共同构建多维度的评估指标体系,并使用信息量模型、确定性系数模型和频率比模型进行滑坡区域易发性评估比较.试验结果表明,CF模型在高易发区和较高易发区滑坡密度比值较高,为 7.77、1.10,其准确值和AUC值最大,分别为 0.822、0.879,均优于其他模型.基于InSAR技术获取地表形变因子,结合CF模型的滑坡易发性具有最好的评估精度.使用滑坡密度比值、ROC曲线和AUC评估绘制出的滑坡易发性图的精度更具有竞争优势.
关键词：滑坡易发性InSAR信息量确定性系数频率比
分类号：P642.22(水文地质学与工程地质学)
资助基金：部省合作试点项目(2023ZRBSHZ048)
论文发表日期：2024-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 1386-1397 )
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