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基于大数据挖掘的山区公路沿线滑坡易发性小区划

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【作者】 文海家李洋薛靖元谢朋

【Author】 WEN Haijia;LI Yang;XUE Jingyuan;XIE Peng;Key Laboratory of New Technology for Construction of Cities in Mountain Area (Chongqing University),Ministry of Education;National Joint Engineering Research Center of Geohazards Prevention in the Reservoir Areas;School of Civil Engineering,Chongqing University;

【机构】 山地城镇建设与新技术教育部重点实验室库区环境地质灾害防治国家地方联合工程研究中心重庆大学土木工程学院

【摘要】 本文目的是基于滑坡灾害因子地理空间数据、历史滑坡大数据分析,构建山区公路沿线滑坡易发性精细化评价的逻辑回归模型。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个因子作为滑坡易发性影响因子,以30 m精度栅格建立影响因子地理空间数据库。在研究区域441个历史滑坡数据的基础上,将地理空间分划分为滑坡区与非滑坡区,分别随机选取70%的滑坡区域与非滑坡区作为训练数据集,剩下的30%作为验证数据集。通过样本数据集的训练,建立逻辑回归分析模型。利用训练好的逻辑回归模型,对整个研究区滑坡易发性进行仿真预测。结果显示,滑坡极低、低、中、高、极高易发区面积分别占42.24%、18.42%、17.57%、16.37%、5.41%,高、极高易发区与历史滑坡位置吻合度高;训练数据集、验证数据集以及区域仿真的ROC曲线AUC值分别为0.89、0.83、0.87,评价模型具有较高的稳定性与可靠性;新近发生的3个典型滑坡均处于高或极高易发区,模型具有良好的预测功能。

【基金】 教育部留学回国人员科研启动基金项目([2015]1098);重庆市发展和改革委员会2016年高技术产业技术开发专项项目([2016]1270);重庆市留学回国人员创业创新支持项目(CX2017125);重庆市科技计划技术创新与应用示范项目(cstc2018jscxmsyb X0310);中央高校基本科研业务费专项(2018CDPTCG0001/38)~~
  • 【DOI】10.13577/j.jnd.2018.0421
  • 【分类号】U418.55
  • 【下载频次】31
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