“三高”论文推荐｜孔嘉旭等：基于信息量和卷积神经网络的黄土高原滑坡易发性评价

学术科学 2024-12-30 14:30 湖北

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黄土高原覆盖陕西、甘肃、山西等七个省区，分布着地层连续、厚度不等的第四纪黄土碎屑沉积物，其侵蚀严重、沟壑纵横与支离破碎的特殊地貌景观是在气候变化、构造活动以及人类文明活动共同作用下塑造而成。由于黄土特殊的水敏性、崩解性、大孔隙性以及垂直节理等物理力学和结构性质，导致黄土高原地质环境极为脆弱，滑坡、泥石流等黄土地质灾害频发。黄土高原分布超过10000多次有记录的滑坡灾害，其中致命性黄土滑坡约有527次，造成的经济损失超过67亿元。由于黄土滑坡数量规模巨大、诱发因素较多且具有突发性，因此其易发性评价与预测防治工作极具有挑战性。随着黄土高原地区平山造地、固沟保塬和治沟造地等人居城镇环境建设重大工程的不断实施，通过建立滑坡数据库和影响因子评价体系对黄土高原滑坡易发性评价的工作亟需开展。

本文以滑坡灾害频发、地质环境复杂和人类工程活动频繁的黄土高原作为研究区，编录黄土滑坡灾害数据库，建立涵盖地形地貌、基础地质环境、气象水文、人类活动、土壤物理化学性质以及植被覆盖六大方面的评价因子体系，选取滑坡影响因子共计24个，使用皮尔逊相关性分析和共线性分析进行因子筛选，构建信息量-随机森林（IV-RF）和信息量-卷积神经网络（IV-CNN）耦合数据驱动模型开展滑坡易发性评价工作，并采用ROC曲线、AUC以及F1分数等准确度评价指标与独立RF模型和CNN模型进行结果对比，最终分析和讨论黄土高原滑坡易发性结果和影响因子贡献率排序。

易发性评价结果显示，黄土滑坡的极高易发区和高易发区主要位于黄土高原南部和东部的山地、黄土梁峁、黄土塬地区，而北部则是大范围的极低易发区和低易发区，仅在山地地貌分布小范围的中易发区、高易发区、极高易发区。黄土高原东部和南部地质环境较为复杂、地表起伏较大、水系较为发育、地震运动活跃、降雨量较大、还遭受强烈水力侵蚀作用，且人口密度较高，边坡开挖、煤矿天然气开采、水利灌溉等一系列人类工程活动均能够影响边坡稳定。如图6b和表4所示，独立的RF模型得到的滑坡易发性评价结果显示极高易发区和高易发区面积最大，分别为12.58%和7.61%。独立的CNN模型得到的滑坡易发性评价结果显示极高易发区和高易发区面积最小，分别为5.73%和6.35%，但其滑坡分布密度相对较大，分别为0.0474个/km2和0.406个/km2。耦合模型IV-RF和IV-CNN得到的易发性分区结果的分布规律更加合理，在地形平坦的河谷平原地区，主要分布极低易发区和低易发区，两种耦合模型的极高易发区和高易发区分面积较少，分别为12.45%、7.34%和8.78%、7.47%。模型评价准确性方面，耦合模型IV-RF和IV-CNN的精度评价指标整体大于独立模型。IV-CNN模型的AUC值为0.938明显大于IV-RF模型的0.916，表明IV-CNN耦合模型的滑坡易发性评价精度更好、预测能力更优，能够作为黄土高原滑坡灾害预测和防治的可靠依据。所有因子贡献率排序结果前五位的依次为坡度、侵蚀类型、地貌类型、粘粒含量、距道路距离，反映了黄土高原滑坡广泛发育、成因机制复杂的特征与地形地貌、水力侵蚀、土壤物理性质以及人类活动强度的联系极为密切。

图1 黄土高原滑坡分布及典型案例

图2 基于IV-RF模型和IV-CNN模型的滑坡易发性评价技术路线

图3 黄土高原滑坡易发性分区制图

论文信息：

孔嘉旭, 庄建琦, 彭建兵, 占洁伟, 马鹏辉, 牟家琦, 王杰, 王世宝, 郑佳, 付玉婷, 2023. 基于信息量和卷积神经网络的黄土高原滑坡易发性评价. 地球科学, 48(5): 1711-1729. doi: 10.3799/dqkx.2023.006

Kong Jiaxu, Zhuang Jianqi, Peng Jianbing, Zhan Jiewei, Ma Penghui, Mu Jiaqi, Wang Jie, Wang Shibao, Zheng Jia, Fu Yuting, 2023. Evaluation of Landslide Susceptibility in Chinese Loess Plateau Based on IV-RF and IV-CNN Coupling Models. Earth Science, 48(5): 1711-1729. doi: 10.3799/dqkx.2023.006

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