基于I、SVM、I-SVM的滑坡灾害易发性评价模型研究.pdf
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1、第30卷第3期2023年 5月Vo l.30 No.3Ma y 2023妥全与环境工程Sa f et y a nd Env iro nment a l Enginee ring引用格式:魏文豪,贾雨霏,盛逸凡,等.基于I.SVMJ-SVM的滑坡灾害易发性评价模型研究J1安全与环境工程,2023,30(3):136-144.Wei W H,Jia Y F,Sh eng Y F,e t a l.Res ea rc h o n la nds lide s us c ept ibilit y ev a lua t io n mo del ba s ed o n I,SVM a nd I-SVMQj.S
2、afety and Environmental Engineering,2023,30(3):136-144.基于I.SVMJ-SVM的滑坡灾害易发性评价模型研究魏文豪1,贾雨霏1,盛逸凡1,徐光黎1,杨宜军,张(1.中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉430074;2.湖北省地质局水文地质工程地质大队,湖北 荆州434031,3.宜昌市地质环境监测站,湖北 宜昌443000)摘要:为研究信息量(D模型和支持向量机(SVM)模型以及其耦合模型(I-SVM)3种模型在滑坡灾害易发性评 价中的可靠性,以宜昌市五峰县采花乡栗子坪村及其周边部分区域为研究区,通过对评价因子进行相关性和重要 性检验,筛
3、选出相对高差、坡度、斜坡结构、工程地质岩组、距构造距离、距水系距离6个评价因子,建立滑坡灾害易 发性评价指标体系,并利用曲线下面积(AUC-ROC)方法对模型预测精度进行检验。结果表明:3种评价模型的 AUC值分别为0.809,0.866,0.930,1-SVM耦合模型相较于单一模型其预测精度分别提高了 14.96%和7.39%,说明I-SVM耦合模型能够有效提高滑坡灾害易发性预测精度。关键词:滑坡灾害;易发性评价;信息量模型;支持向量机模型;I-SVM耦合模型 中图分类号:X43;P642.22 文章编号:1671-1556(2023)03-0136-09 收稿日期:2022-10-26 D
4、OI;10.13578/ki.issn.1671-1556.20221414 开放科学(资源服务)标识码(OSID):Research o n Landslide Susceptibility Evaluatio n Mo del Based o n I,SVM and I-SVMWEI Wenh a o1 JIA Yuf ei1,SHENG Yif a n1,XU Gua ngli1,YANG Yijun2*,ZHANG Dua nmia o3(1.Fac ulty o f Eng ineering,Ch ina Unive rsity o f Geo sc ienc es(Wuh an),
5、Wuh an 430074;2.Hyd ro g eo lo g ic al Eng ineering Geo lo g y Brig ad e o f Hubei Pro vinc ial Bureau o f Ge o lo g y,J ing zh o u 4340319Ch ina;.Yic h ang Geo lo g ic al Enviro nment Mo nito ring Statio n,Yic h ang 443000,Ch ina)Abst r ac t:To s t udy t h e relia bilit y o f t h ree mo dels,na mel
6、y t h e inf o rma t io n v o lume mo del(I),t h e s uppo rt v ec t o r ma c h ine mo del(SVM)a nd t h eir c o upled mo del(I-SVM),in la nds lide s us c ept ibilit y ev a lua t io n,t a k ing Liziping Villa ge o f Ca ih ua To wns h ip a nd s o me s urro unding a rea s in Wuf eng Co unt y,Yic h a ng C
7、it y a s t h e s t udy a re a?a t o t a l o f s ix ev a lua t io n f a c t o rs?inc luding rela t iv e h eigh t dif f erenc e,s lo pe,s lo pe s t ruc-t ure,engineering geo lo gic a l ro c k gro up,dis t a nc e f ro m t ec t o nic s t ruc t ure a nd dis t a nc e f ro m wa t er s ys t em,were s elec t
8、 e d t h ro ugh c o rrela t io n a nd impo rt a nc e t e s t s o f ev a lua t io n f a c t o rs t o es t a blis h a la nds lide s us c ept ibilit y ev a lua t io n index s ys t em.Th e a rea under t h e c urv e(AUC-ROC)met h o d wa s us ed t o t es t t h e predict iv e a c c ura c y o f t h e mo del
9、s.Th e res ult s s h o w t h a t t h e AUC v a lues o f t h e t h ree mo dels a re 0.809,0.866,a nd 0 930,res pec t iv ely9 a nd t h e a c c ura c y o f t h e I-SVM c o upled mo del a re impro v ed by 14.96%a nd 7.39%,res pe c t iv e ly,c o mpa red wit h t h a t o f t h e s ingle mo del,wh ic h indi
10、c a t es t h a t t h e I-SVM c o upled mo del c a n ef f e c t iv ely impro v e t h e a c c ura c y o f la nds lide s us c ept ibilit y predic t io n.Key wo r ds:la nds lide;s us c ept ibilit y ev a lua t io n;inf o rma t io n mea s urement met h o d;s uppo rt v ec t o r ma c h ine;I-SVM c o uple d
11、mo del基金项目:湖北省重点研发计划项目(2021BCA219)作者简介:魏文豪(1998),男,硕士研究生,主要研究方向为地质灾害分析与防治。E-ma il;489491308qq.c o m 通讯作者:杨宜军(1971),男,副高级工程师,主要从事水工环地质方面的研究工作。E-ma il:393995475qq.c o m第3期魏文豪等:基于I、SVM、I-SVM的滑坡灾害易发性评价模型研究137滑坡是我国许多城市、山区、公路沿线常见的地 质灾害随着城市化进程的加快、乡村振兴政策 的推行,滑坡灾害也将日趋严重。因此,评估与预测 区域滑坡灾害显得十分重要。滑坡灾害易发性评价是以孕灾地质条
12、件为基 础,预测其在特定范围内滑坡发生的可能性程度大 小囚。滑坡灾害易发性评价有关研究是从20世纪 60年代开始的,随着研究的不断深入,与之相对应 的滑坡灾害易发性评价方法亦日益增多闪。目前滑 坡灾害易发性评价模型主要可分为3类:知识驱动 模型、物理力学模型、数据驱动模型,其中知识驱 动模型主要包括层次分析法、易发程度指数法 等;物理力学模型主要包括SINMAP模型刀、TRIORS型図等;数据驱动模型主要包括传统的 信息量法、证据权法以及各类机器学习模型,如随机森林模型“口、支持向量机模型口幻、人工神经 网络模型匚等。上述模型在对滑坡灾害易发性进行评价时均能 取得较好的评价结果,但仅采用单一方
13、法建立评价 模型仍存在一定的不足之处。如:层次分析法通 过改变影响因子权重的大小来反映其重要程度,但 是具有较强的主观性;物理力学模型的分析具有物 理意义明确、分析结果准确的优点,但是对地质水文 参数要求较高,适用于单体边坡易发性评价;信 息量法突出了地质灾害发生与否与其控制因素间的 关联,而忽略了影响因子间的相互作用,且对样本灾 害数目具有一定的要求。为了使预测结果更加精确,国内外许多学者将 不同类型的评价方法进行耦合。如Fa n等如通过 多种模型对广西壮族自治区来宾市地质灾害易发性 进行评价,并得出了 FR-LR模型评价效果更好的结 论;Do u等卯在对日本中部新泻县大沙渡岛滑坡易 发性进
14、行评价与分析时,将确定性因子(CF)和人工 神经网络(ANN)相结合以提高预测精度;陈飞 等在对江西省上犹县滑坡易发性进行评价时,采 用了 I-BPNN模型进行分析;Nie等朗 基于TRI-GRS和f lo w-R耦合模型,对八一沟小流域的泥石 流危险性进行了评估;金朝等跋使用I-LR耦合模 型开展了地质灾害易发性评价,得出耦合模型优于 单一模型的结论;Zh a。等口口提出了分形理论-信息 值-随机森林(FT-IV-RF)算法的混合模型用来评价 甘肃省陇南市输电线路滑坡易发性;Tia n等口幻通过 层次分析(AHP)法对数据进行分析,建立支持向量 机(SVM)模型,并采用灰狼优化(GWO)算法
15、对滑 坡灾害易发性评价模型进行优化,使得评价结果精 度更高。这些研究表明耦合方法可以有效地提高模 型的预测精度。支持向量机适用于解决小样本、高维度、非线性 问题旳,但在处理实际问题时会受因子量纲不统一 的影响;而信息量法可以把影响因子的数值转换为 能够反映影响程度的信息量,解决因子量纲不统一 的问题为了减小信息量(D模型和支持向量机(SVM)模型在滑坡易发性评价中的误差,本文以湖 北省宜昌市五峰土家族自治县采花乡栗子坪村及周 边部分区域作为研究区,考虑滑坡灾害发生的孕灾 条件,并通过影响因子的相关性和重要性分析,选择 合适的评价因子并分级,建立I-SVM耦合模型对研 究区滑坡灾害易发性进行评价
16、,并采用ROC曲线 评价耦合模型的准确性,将其评价结果与I模型、SVM模型评价结果进行对比分析,得出基于I-SVM 模型的滑坡易发性分区,为栗子坪村美丽乡村建设、防灾减灾提供理论依据,为同类区域滑坡灾害易发 性评价提供可借鉴的理论及方法。1研究区概况研究区地处湖北省西南部(图1),以宜昌市五 峰县采花乡栗子坪村范围为基础,涉及采花乡三个 村,面积约为25.75 k n?,地理坐标为东经 1103229.34110366.79,北纬 30810.70 301216.33。该地区整体地势东南高、西北低。地处亚热带温湿季风气候区,暴雨多出现在6-9月 份,年平均降雨量为1 217 mm。区内地形地貌
17、受地质构造及岩性的控制,由于 长期的剥蚀和河流下切,形成了构造溶蚀侵蚀中低 山地形和构造溶蚀侵蚀高中山地形两种地貌类型。研究区位于新华夏系鄂西隆起带的南段和长江中下 游东西向构造西段延伸部分,地处鄂西南近东西向 展布的褶皱山地,无较大断层发育,主要褶皱构造有 马棚岭向斜、五峰背斜。区内地层岩性均为沉积岩,除缺失石炭系部分地层外,确定了自奥陶系南津关 组(Om)至三叠系大冶组(TM)共计6个系、22个 地层时代与地层岩性。据野外资料,研究区内共有滑坡23处,占地质 灾害总数的40%;按滑坡规模划分,小型滑坡22 处,巨型滑坡1处。区内滑坡规模以小型为主,占总 数的95.65%,研究区G351国道
18、K1578+670 m典 型滑坡现场照片及剖面图见图2和图3O138妥全与猱轨工翟 ht t p:/水t aq.c bpt.c 第30卷(a)宜昌市行政区划图厂l阳土家族自治县y枝江g V川都RzvjvsW五峰土捧JL T 0 2550 75 100k m7傅:牛田乡采花乡五峰?长乐坪镇险洋关,仁和坪镇湾潭镇0 12 550 k m文家湾石家坪N图例|滑坡国道 尸耳隧道|水系1X1调查区家肖家河坪_黑湾 宋110330E 110340E 110350EN.OZIO0E N.OI00E Noor=N.O60 0E谢家坡 马開岩卜芒子坪村谢家褰 3炭110330E 110340E 110350EN
19、 LO ZIO O E N o?0 E N.O 0 IO 0 E N.O 6 O 0 E柳家坡钟家*“碍 朱家荒 河C土坡后河(b)五峰土家族自治县行政区划图(c)研究区滑坡灾害分布图图1研究区位置与滑坡灾害分布图Fig.1 Location of the study area and distrioution diag ram of landslide g eolog ical hazards1 1341 1321 1301 1281 1261 1241 1220 2 4 6 8 10 12 14 16图2 G351国道K1578+670 m典型滑坡现场照片Fig.2 Site photo
20、of G351 K1578+670 m typical landslide平距/m/滑动方向 7._a _碎石土SS口 _ _=粉砂岩志留系纱帽组1 1341 1321 1301 1281 1261 1241 1222研究方法图3 G351国道K1578+670 m典型滑坡剖面图Fig.3 Profile of G351 K1578+670 m typical landslide2.1信息量(I)模型信息量法是基于信息论,信息量大小与地质灾 害发生的几率呈正相关,通常采用简化的单因素模 型对评价单元信息量预测值进行相关计算,其计算 公式如下皈:尬 宛 QiQi/Qi(1)式中为评价单元信息量预
21、测值;厶为因素4对 地质灾害发生提供的信息量;A为区域内单元总面 积(m2);A0为已经发生地质灾害的单元面积之和(廿)卅为因素心所占单元总面积(血);&为因 素1单元中发生地质灾害单元面积之和(in?)。L的大小表明因素卩对地质灾害发生的贡献 程度,当厶大于o时说明有利于地质灾害发生,当 L小于o时说明不利于地质灾害发生。第3期魏文豪等:基于I、SVM、I-SVM的滑坡灾害易发性评价模型研究1392.2支持向量机(SVM)模型支持向量机(s uppo rt v ec t o r ma c h ine,SVM)的 基本思想是寻找能使分类间隔最大化的最优超平 面。假设有一组样本数据集:(劝,了1
22、),(“2,夕2),(九,),M -1.+1决策函数可以表示为昭g(Q=&/0(兀)+5(2)式中挣Q)表示样本从输入空间到高维特征空间的 映射;4=(0 9 0)2,S)为法向量;“为位移项o法向量3和位移“的最佳值通过求解优化函数 获得,最小化函数为Ng(3,g)=|3|$+C艺&i=l约束为y(a),0(z)+b)$l$(3)其中,如与必为训练样本变量;C为规则化参数总 为松弛变量。在SVM模型中有多种核函数可供选择,在非 线性分类问题中,径向基核函数通常比其他核函数 能获得更好的结果。2.3 I-SVM耦合模型I-SVM耦合模型可以充分结合I模型和SVM模 型的优势对滑坡灾害易发性进行
23、评价,其中SVM模 型可以反映出各指标因子之间的非线性关系,而以信 息量为载体可以解决因子量纲不统一的问题,通过对 样本点进行训练进而创建出I-SVM耦合模型。3评价因子确定与数据来源3.1评价因子的选取滑坡灾害发生的影响因素可分为两类:一类是 孕灾因素,包括地形地貌、地质构造、工程地质岩组、水系、植被等;二类是诱灾因素,包括人类工程活动(人类工程活动强度、土地利用类型、道路缓冲区、建 筑用地等)和降雨量。滑坡灾害易发性评价应当考 虑孕灾因素,即自然因素对地质灾害的影响庚扛根据现有资料,结合研究区滑坡发育特征,初步 选择相对高差、坡度、工程地质岩组、斜坡结构、距水 系距离、距构造距离、归一化植
24、被指数(NDVD7个 因子作为研究区滑坡灾害易发性评价因子进行分 析。(1)相对高差。相对高差为单兀内海拔最高值 与最低值之差,该差值越大说明越有利于滑坡发生,将相对高差划分为4个等级,如图4(a)所示。(2)坡度。坡度的变化对滑坡的影响十分显著,NW*-E相对高差An W-NDVI00.20.2-0.40.4-0.6 M0.6”距水系距离/m 200 200-400 400600二 M600距构造距离/m 200 200-600 600-1 000 Ml 000(e)距水系距离(f)距构造距离(g)归一化植被指数(NDVI)图4研究区滑坡灾害易发性评价因子分级Fig.4 Classifica
25、tion of evaluation factors o landslide susceptibility in the study area140安会与規境 工程 ht t p:/kt aq c bpt.c 第30卷坡度较低时,坡体因不具备滑动所必须的下滑力,整 体稳定性较好,而随着坡度的增加,堆积层厚度以及 降雨入渗量逐渐减少,当坡度大于60。时,则易于发 生崩塌地质灾害,将坡度划分为6个等级,如图4(b)所示。(3)工程地质岩组。工程地质岩组根据松散岩 类、碎屑岩类、碳酸盐岩类分为三大类,并根据工程 地质特征进一步细分为8个亚类,如表1和图4(c)所示。(4)斜坡结构。斜坡结构对滑坡形成
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