2008年汶川地震滑坡易发性评价模型对比研究
C.Xu
X.W.Xu
F.C.Dai
A.K.Saraf
许冲
1.中国地震局地质研究所2.中国地震局地质研究所3.中国地震局地质研究所4.中国地震局地质研究所5.中国地震局地质研究所
摘要：对比了6个基于地理信息系统(GIS)的地震滑坡易发性评价模型,包括二元统计(BS)、逻辑回归(LR)、人工神经网络(ANN),以及基于线性、多项式和径向基三种核函数类型的支持向量机(SVM)模型.这些模型被应用于嘉陵江的支流——涪江的一个支流流域,该区域是2008年5月12日汶川地震影响区的一部分.滑坡编录图、坡度、坡向、高程、斜坡曲率、到水系距离、地形湿度指数(TWI)、到公路距离、到地表破裂距离、峰值地动加速度(PGA)和岩性共11个专题图层被应用到该研究中.根据上述6类地震滑坡易发性评价模型与应用同样的输入,得到6个地震滑坡易发性索引图.利用2个曲线下面积(AUC)指标分别表示模型正确率和预测率,来检验这6类模型的性能.结果表明逻辑回归模型的结果成功率和预测率均为最高,为80.34％和80.27％.其次为基于径向基函数的支持向量机模型,其成功率和预测率分别为80.302％和80.151％,与逻辑回归模型的结果接近.结果最差的是基于线性函数的支持向量机模型,成功率和预测率分别仅为72.52％和72.533％.此外,结果表明径向基核函数是该区域地震滑坡易发性评价工作的3种核函数中最合适的核函数.一直以来,研究人员认为软计算技术(如人工神经网络和支持向量机)的性能要好于逻辑回归和二元统计模型,本研究提供了一个反例.
关键词：地震触发滑坡滑坡易发性评价二元统计逻辑回归人工神经网络支持向量机
资助基金：国家自然科学基金(41661144037)
论文发表日期：2018-01-01
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：19( 268-286 )