基于GBDT-LR和信息量模型耦合的滑坡易发性评价

[目的]探索准确、快速的滑坡易发性区划方法,为区域安全监测提供参考,为政府治理滑坡灾害提供科学依据。[方法]以安徽省池州市贵池区为研究区域,采用梯度提升决策树—逻辑回归(GBDT-LR)和信息量(I)模型耦合的方法,实现区域滑坡易发性评价。该方法通过对原样本地学习,组合产生新的模拟样本,从而增强易发性评价模型对滑坡的拟合能力;采用Borderline-Smote算法解决样本数据不对称的问题。选用r.slopeunits软件划分的斜坡单元作为最小评价单元,选取坡度、坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地形湿度指数(TWI)、地形起伏度、归一化植被指数(NDVI)、距断裂距离和距水系距离总计10个评价因子。分别从频率比、滑坡灾害点及隐患点密度、ROC曲线3个方面对构建的滑坡易发性模型进行评价。[结果]试验结果表明：耦合模型I-GBDT-LR分别比I,LR,I-LR模型的高易发区频率比所占比例提升约10%,13%,7%,高易发区滑坡灾害点及隐患点密度分别提升约9,11,7,ROC精度提升约10%,9%,5%。[结论]从检验指标综合来看,耦合模型的精度均高于单一模型,所提出耦合模型精度又高于I...     

山区公路沿线斜坡物理韧性随机森林评价模型——以四川省茂县为例

[目的]建立山区公路沿线斜坡物理韧性随机森林评价模型,为山区斜坡抗灾工作提供科学参考。[方法]以四川省茂县为研究区,选取高程、坡度、坡向、坡位、微地貌、曲率、顺逆向坡、归一化植被指数、岩性、距水系距离、距断层距离、距道路距离、多年平均降雨13个斜坡物理韧性评价因子,结合公路沿线498个历史斜坡破坏点,构建斜坡物理韧性评价的地理空间信息数据库。将样本数据按照7∶3的比例分为训练数据和验证数据。采用随机森林方法对训练数据进行训练建模,将得到的模型分别对训练数据、验证数据和样本整体数据进行预测分析。采用混淆矩阵和ROC曲线对模型预测的准确度进行验证。[结果]评价因子中高程、距道路距离、距水系距离这3个评价因子的权重较大。该模型精度较高,混淆矩阵的精度为98.9%,训练数据集、验证数据集和整个研究区的ROC曲线下的面积(AUC)值分别为1.000,0.870和0.978。模型仿真到整个研究区中,将研究区的物理韧性划分为极低、低、中、高、极高5个等级。[结论]基于随机森林方法构建的山区公路沿线斜坡物理韧性评价模型具有较高的稳定性以及可靠性。     

基于机器学习算法的蒸发量模型评估

[目的]探讨合理的气候因子个数,建立蒸发量模型,提出基于特征选择算法筛选最优特征集。[方法]以陕西榆林、泾河和汉中3个气象站16年(2005-01至2021-03)的逐小时观测资料为研究对象,利用特征选择函数和遍历循环方法对模型参数、特征变量个数进行优化。基于最佳参数结合随机森林模型和多元线性回归模型两种机器学习算法建立榆林、汉中和泾河地区蒸发量模型,采用平均绝对误差、均方根误差和平方相关系数三项指标评估模型的预测精度。[结果]特征变量和随机森林模型中的决策树个数分别是8,61时,模型预测效果最佳。采用优化的随机森林模型、多元线性回归模型评估3个地区的平均绝对误差均为0,均方根误差除泾河地区相等外,榆林、汉中地区的均方根误差均小于优化的多元线性回归模型。优化的随机森林模型预测榆林、泾河和汉中地区蒸发量拟合效果分别为0.85,0.90,0.86,优化的多元线性回归模型的拟合效果分别为0.77,0.83,0.79。[结论]整体而言,优化的两种模型都具有良好的预测效果且随机森林模型的预测效果优于多元线性回归模型。     

基于两种方法的攀西泥石流易发性评价对比分析

泥石流易发性评价是泥石流灾害危险性评价和易损性评价的基础工作,为泥石流灾害预防预测提供依据。利用贡献权重叠加模型(CWS)和基于确定性系数(CF)的确定权重模型,采用多因子评价模型,进行了四川省攀西地区泥石流易发性评价,并结合实际泥石流点,采用频率比对评价结果进行精度检验。结果表明:两种方法得到的易发性分区结果整体分布具有较高的相似性,攀西地区泥石流高、极高易发区主要分布于中部、南部、东部的断层分布地区及雅砻江、金沙江及其支流两岸。基于确定性系数的确定权重模型的评价精度高于贡献权重模型,两种模型的评价结果中高易发区及以上级别分别占实际泥石流点总个数的87.5%,58.22%,频率比分别为6.02,3.71。基于确定性系数确定权重模型的评价结果具有更高的精确性,该方法能有效进行攀西泥石流易发性评价。     

基于Bayes判别分析法的密云县山洪泥石流预报模型

针对密云水库上游密云县境内山洪泥石流灾害多发的特点,首次将Bayes判别分析法原理运用于自然灾害的预测预报.运用系统科学和山洪泥石流预报原理,对密云水库上游密云县境内影响山洪泥石流发生的系统内部要素和系统外部环境条件进行分析,确定用影响山洪泥石流发生的前15 d的实效雨量和当日雨量作为预报模型因子,并建立起一组山洪泥石流预报模型,经自身验证法和交互验证法对模型进行检验,其判断正确率均为82.4%,达到了Bayes判别分析要求的判别模型自身验证正确率>80%的要求,两种方法检验结果一致,模型表现稳定,表明所建立的模型可靠,可以投入使用.研究结果可为该地区的山洪泥石流预测预报提供一种较为简单易行的方法,为密云县山洪泥石流灾害防治提供一定的支撑,以减少山洪泥石流发生所导致的灾害损失.     

泥石流致灾系数遥感信息模型初探

在分析泥石流灾害发育条件、主要因子的基础上,结合遥感信息模型理论与方法,提出一种新的模型—泥石流致灾系数遥感信息模型,用于区划泥石流灾害和预测泥石流灾害危险地区.     

四川省雅安市泥石流灾害危险性评价

[目的]对四川省雅安市泥石流灾害危险性进行评价,为科学合理地预测和应对该区泥石流的发生提供科学依据。[方法]首先构建危险性评价指标体系,选取3类8个评价因子并进行量化分级,再用层次分析法(AHP)给指标赋权重,最后用危险性评价模型叠置分析评价因子,进行雅安市危险度区划,将雅安市范围的泥石流危险性级别分为轻度(Ⅰ)、中度(Ⅱ)、较高(Ⅲ)、高度(Ⅳ)。[结果]宝兴县的Ⅳ区域占比(8.8%)最小,整体泥石流危险性最低。天全县危险性相对偏低。雨城区、芦山县、名山区的Ⅳ级都占比约20.0%,整体泥石流危险性居中;荥经县和汉源县整体泥石流危险性偏高,Ⅳ级占比约45.0%;石棉县的泥石流危险性最高,Ⅳ级区域占比高达57.4%,Ⅲ级区域占比高达24.4%。[结论]加强预防高度危险区的泥石流灾害能力,警惕较高危险区泥石流潜在危险性。采用合理有效的措施(灾害监测,气象预报,植树种草)将雅安市泥石流危险性尽可能降低。     

基于随机森林算法的耕地面积预测及影响因素重要性分析——以甘肃省庆阳市为例

[目的]分析耕地面积变化影响因素的重要性,以便科学预测耕地资源数量,为保护耕地资源服务。[方法]以属于黄土高原地区的甘肃省庆阳市为例,尝试采用随机森林算法构建耕地面积预测模型,与BP神经网络模型的预测结果进行对比,并对耕地面积变化影响因素重要性进行排序。[结果]随机森林算法预测结果的相对误差和均方根误差均小于BP神经网络的,预测精度高,结果稳定。它预测出2020,2025,2030年的耕地面积分别为4.515×10~5,4.513×10~5,4.512×10~5 hm~2,呈现减少的趋势;主要影响因素重要程度排序为:农业机械总动力农业人口地区生产总值固定资产投资额。[结论]随机森林算法适合于耕地面积预测,且能够测度耕地面积变化影响因素的重要程度。     

基于CA-Markov与InVEST模型的吉林省生态系统服务价值模拟及预测

[目的] 分析与预测吉林省土地利用演变过程，衡量其对生态系统服务价值的影响程度，为吉林省生态环境保护与改善方针策略的制定提供理论依据。[方法] 基于吉林省2000，2010和2017年3期土地利用数据，采用CA-Markov模型对2024年的土地利用格局进行模拟预测，利用InVEST模型分析吉林省2000-2024年生态系统服务价值变化及生境质量时空演变特征。[结果] ①2000-2024年吉林省耕地、草地、建设用地面积持续增长，林地、水域和未利用土地面积有所减少。②2000-2024年生态系统服务总价值呈下降趋势，其中森林的生态系统服务价值量最大，水文和气候调节是主要的生态服务功能。③吉林省生境质量在空间分布上呈中西部低，东部高的特征，质量在不断退化，城市周边和各大水系流域沿岸退化严重。[结论] 吉林省中部及西部地区生境质量下降较为严重，应注重城市周边及水系的保护与合理利用。     

Mualem模型中的饱和导水率修正研究

[目的]提高Mualem模型计算非饱和导水率的准确性。[方法]采用理论推导结合数据统计的方法研究该模型中的饱和导水率ks修正问题。基于Brooks—Corey土壤水分特征曲线模型,建立修正导水率ko与土壤水分特征曲线之间的理论关系式;通过回归分析得到ko与土壤水分特征曲线之间的理论关系式中相关参数。[结果]利用原状黄土的非饱和渗透试验数据,对考虑修正导水率ko的Mualem模型的准确性进行了验证,得到了比较满意的结果。[结论]研究成果可用于依据土壤水分特征曲线直接确定非饱和土导水率,对非饱和导水率预测研究具有一定参考价值。     

基于模糊综合评判模型的东北三省水资源承载力研究

[目的]定量分析东北三省(辽宁省、吉林省、黑龙江省)2012—2016年水资源承载力的具体情况,为东北三省水资源开发利用和生态保护提供科学依据。[方法]基于2012—2016年东北三省的水资源条件、社会经济发展水平以及生态环境状况3个方面相关数据,选取人均水资源量、水资源利用率、供水模数、人均GDP、人均日生活用水量、万元工业增加值用水量、万元农业增加值用水量、耕地灌溉率、生态用水率以及森林覆盖率10个主要影响区域水资源承载力的因素作为评价因子,应用模糊综合评判模型进行研究。[结果]东北三省2012年—2016年综合评分均值分别为:辽宁省0.468 6,吉林省0.684 0,黑龙江省0.550 2。[结论]东北三省的水资源开发已有一定规模,虽然水资源供给在一定程度上能满足各省份的发展需要,但仍存在水资源短缺的现象。     

四川省降雨诱发滑坡灾害的气象预警模型

[目的]分析四川省2008—2014年的滑坡灾害与前期降雨量间的关系,构建降雨诱发滑坡灾害气象预警模型,优化模型的权重参数,为四川省滑坡灾害预警工作提供有效参考。[方法]基于降雨信息资料,对四川省滑坡灾害的前期雨量进行统计分析,并采用逻辑回归分析分别计算和优化灾害的前期综合日降雨量间的权重关系和气象预警模型中地质环境背景值与降雨诱发灾害概率值的权重系数。[结果]滑坡灾害的当日降雨量、前一日降雨量和前两日降雨量对灾害的影响权重分别为0.587,0.220,0.189,气象预警模型的地质背景概率和综合雨量概率的权重参数分别为0.394,0.606。根据以上研究构建灾害气象预警模型,利用已有灾害点对其进行验证,证得模型的整体准确率为78.36%,进而通过2013年7月10日的群发滑坡灾害个例对模型进行检验,检验结果良好。[结论]该模型预警效果良好,精确度较高,能为相关部门提供的防灾减灾参考。     

山西省油松人工林的生产力及经营潜力

[目的]研究山西省油松林生产力动态变化规律,以潜在生产力为目标,对油松人工林生产力提升空间进行预测,为区域林分提质增效提供科学指导。[方法]采用分层法和收获法,结合相对生长模型建立油松单木生物量回归方程;采用"累积法"和Thornthwaite memorial模型估算林分现实生产力和潜在生产力。[结果]油松林生产力与林龄有着密切的关系,随着林龄的增加,油松林生产力先增加,成熟期开始下降,全省油松林现实生产力平均为4.462t/(hm2·a);乔木层生产力幼林龄期最小,贡献率占72.17%,随着林龄增加,生物量总量继续增加,生产力在近熟林晚期开始下降;草本层贡献率最大值出现在幼龄林期21.16%,而后逐渐降低,相反,灌木层生产力贡献率逐渐增大,林分成熟初期其贡献率超过草本层,是林分结构调整关键期;油松林平均潜在生产力为8.422t/(hm2·a),以此为目标,油松林生产力提质增效至少有32%的空间。[结论]山西省油松林生产力提质增效空间为32%,油松林生产力首要限制因子为降雨。     

低山丘陵区暴雨洪水特征与洪灾风险评估——以赣江上游为例

[目的]评估赣江上游洪灾风险,为区域减灾及社会经济发展提供参考。[方法]从气候和地形等自然条件出发,结合实测资料分析暴雨洪水时空特征;采用层次分析法确定致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体的易损性和防洪救灾能力4个因子的14个指标的权重,借助GIS平台进行风险因子分析和综合风险评估。[结果]暴雨洪水多集中在3—7月,春夏季暴雨频次占全年的80.4%,洪水频次占95.9%,空间上主要分布在东北大部;致灾因子危险性风险等级东北部高,西部较低;孕灾环境敏感性风险呈带状,总体上中间高四周低;承灾体易损性风险中西,中北部高,四周低;防洪救灾能力西高东低,南高北低,从西南向东北递减;综合风险为中北部、中东部高风险,东南部、西部低风险;各风险等级面积比例存在差异,高风险和较高风险面积占比达37.3%。[结论]研究区暴雨洪水特征兼具丘陵与平原型特征,暴雨和洪水存在较明显的正相关关系;洪灾风险评估结果与赣江上游区实际基本符合,验证了指标体系及评估模型合理性。     

粤港澳大湾区复合灾害系统敏感性评估

[目的]识别灾害的敏感性是防灾减灾的重要前提,复合灾害系统敏感性评估是复合灾害系统风险评估的重要组成部分。[方法]首先根据暴雨—滑坡灾害链特征构建复合灾害系统敏感性评估指标体系,进而采用卷积神经网络(CNN)和参数最优地理探测器—层次分析法耦合模型(OPGD-AHP)对粤港澳大湾区的暴雨—滑坡灾害链敏感性进行评估。通过对暴雨和滑坡单灾种的敏感性分析,分别得到粤港澳大湾区暴雨和滑坡的敏感性分级图,并由统计分析得出暴雨诱发滑坡的阈值及其转换概率,以此对暴雨-滑坡灾害链敏感性进行分析,最终得到粤港澳大湾区暴雨—滑坡灾害链敏感性分级图。[结果](1)粤港澳地区暴雨-滑坡灾害链高敏感区域主要分布在广宁县、怀集县等西北部地区和惠阳区、惠东县等东部地区;(2)次高敏感性和中敏感性区域主要分布在封开、德庆、从化、龙门、博罗等区域;(3)低敏感区和次低敏感区主要分布在南海、荔湾、禅城、顺德、南沙、番禺、三水、白云等中部地区。[结论]研究结果可为粤港澳大湾区的防灾减灾、增强灾害链风险抵抗力和恢复力提供科学依据和技术支持。     

纳林河二号煤矿首采区煤矿涌水量预测及其参数灵敏度分析

[目的]煤矿业开采规模与深度的不断增加导致煤矿水害事故发生,故为确保煤矿安全高效开采,必须对煤矿涌水量做充分预测研究。[方法]依据研究区自然地理、地质条件,并且结合富水性分布规律等,充分认识煤矿水文地质条件。运用地下水流数值模拟方法,针对纳林河二号煤矿首采区3#1煤层,建立起煤矿涌水量预测模型,并选取各层渗透介质的水文地质参数进行灵敏度分析,最终预测涌水量的大小。[结果]首采区工作面采掘至第5,11a末时潜水位最大降深值分别为32.30,47.72m,3#1煤层顶板承压水位最大降深值分别为530.37,564.63m;煤矿涌水量分别可达57 994,86 240m3/d。[结论]首采区矿坑不断排水疏干,降深越来越大;模型参数对预测结果影响较大。     

基于SWAT和PLUS模型的窟野河流域径流对土地利用变化的响应及预测

[目的]为揭示窟野河流域径流对土地利用变化的响应,并预测未来径流变化。[方法]以窟野河流域为研究区,基于SWAT和PLUS模型,通过2000年、2005年、2010年、2015年、2020年和预测得到的自然发展情景下2025年、2030年7期土地利用数据,定量分析径流在不同土地利用情景下的变化。[结果](1)SWAT模型率定期和验证期的R²和NS均>0.7;PLUS模型总体精度为0.877 4,Kappa系数为0.802 1,2个模型在窟野河流域适用性较好;(2)2000—2020年,窟野河流域林地、建设用地面积分别增加102.92,600.90 km²,耕地、草地、水域和未利用地分别减少277.15,366.25,40.44,19.98 km²;(3)窟野河流域年平均径流深整体呈现“上游低,下游高,西部低,东部高”的空间分布格局;(4)在保证其他输入数据不变的情况下,改变土地利用数据,情景分析结果表明,林地、草地面积减少会促进径流,建设用地面积增加同样会促进径流;(5)自然发展情景下,2025年和2030年窟野河...     

川西高原土地利用碳储量估算及多情景预测

[目的]区域碳储量与土地利用密切相关。在“双碳”目标下,从碳储量视角开展重点区域土地利用变化预测研究,对协调与优化区域土地利用格局、提高区域生态系统未来固碳潜力具有重要参考价值。[方法]以川西高原为研究区,以2000年、2010年和2020年土地利用为数据源,预测不同情景下2030年土地利用,结合修正的土地利用碳密度数据和InVEST模型估算区域碳储量变化。[结果](1)从各地类相对研究区的面积占比变化看,2000—2020年草地从65.20%逐步缩减到63.65%,林地从31.73%不断扩张到32.92%,未利用地先减后增且净增0.57%,水域和耕地先增后减均净减0.11%,湿地持续增加,共净增0.07%;研究区2000年、2010年、2020年碳储量分别为24.26×10⁸,24.29×10⁸,24.27×10⁸ t,呈先增后减趋势。(2)与2020年相比,2030年自然发展情景下碳储量减少3.19×10⁵ t,在耕地保护情景、生态保护情景、耕地生态联合保护情景下将分别固碳4.29×10     

新疆西昆仑地区泥石流灾害分析与评价

[目的]评价研究区泥石流的危险性,找出适合新疆西昆仑地区泥石流灾害研究的技术和方法。[方法]以新疆西昆仑山脉西段马尔洋地区为研究对象,在充分收集、研究前人资料和有效利用其他信息源的基础上,通过对研究区ETM+影像数据的研究,对研究区泥石流灾害点进行了判读。结合DEM数据,对该区地形地貌进行了研究。[结果]选取了合适的泥石流灾害危险性评价指标体系。一般危险区、中度危险区、高度危险区、极度危险区,面积分别为:31.69,40.70,38.31,25.83km2,所占比例分别为:23.21%,29.81%,28.06%,19.92%。[结论]研究区泥石流灾害极度危险区和高度危险区占总面积的47.98%,主要分布在研究区的中部和西北部区域,为泥石流灾害高度危险性易发区。