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    ArcGIS在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價中的應(yīng)用

    2021-12-27 09:35:08于彥偉
    科學與生活 2021年22期
    關(guān)鍵詞:易發(fā)增益災(zāi)害

    于彥偉

    摘要:近年來,我國地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),且出現(xiàn)較多地質(zhì)災(zāi)害未發(fā)生在已掌握地質(zhì)災(zāi)害隱患點的情況。為解決此問題,可對不同區(qū)域的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性進行分區(qū),找出地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)及非易發(fā)區(qū),然后針對不同區(qū)域進行不同級別、不同方法的管控策略,能夠有效應(yīng)對地質(zhì)災(zāi)害的動態(tài)變化的問題。利用ArcGIS軟件在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價中,能過起到較好的效果。

    關(guān)鍵詞:ArcGIS易發(fā)性評價信息增益率邏輯回歸模型

    在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價過程中,不同因子對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生可能性的影響程度也是不同的。所以,選擇不同的影響因子建立不同的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價模型,將對地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性結(jié)果將產(chǎn)生影響。因此,在對地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價前,必須先對不同影響因子進行選取,在模型建立中選取預(yù)測能力高的因子,并去掉預(yù)測能力低的影響因子,從而提高最終模型的準確性。

    (1)信息增益率方法選取易發(fā)性評價因子

    在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價選取影響因子的過程中,信息增益率法為應(yīng)用較為廣泛的一種方法,該方法能夠較好的反映不同影響因子對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生可能性的影響程度。信息增益率是基于信息熵而來。

    在災(zāi)害易發(fā)性評價中,建立評價模型時,可選取了大約70%—80%的地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)作為訓練集,而另外20%—30%的地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)作為驗證集。將地質(zhì)災(zāi)害矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為柵格數(shù)據(jù)后,利用ArcGIS10.6再轉(zhuǎn)化成點數(shù)據(jù)。將災(zāi)害數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為點后,賦值為1;同等數(shù)量的非災(zāi)害點,賦值為0。在ArcGIS10.6軟件中提取災(zāi)害點和非災(zāi)害點的評價因子的標準化值作為自變量,然后將數(shù)據(jù)導入R-ArcGIS中,調(diào)用函數(shù)對數(shù)據(jù)進行邏輯回歸分析,得到每個評價因子的回歸系數(shù)及基本參數(shù),運用公式(公式7)則可計算驗證集的z值,計算出z值后,再利用公式(公式6)計算驗證集災(zāi)害發(fā)生的概率,并在R-ArcGIS中調(diào)用ROC函數(shù)畫出ROC曲線。ROC曲線稱為受試者工作特征曲線,曲線下的面積稱為AUC值,一般認為預(yù)測精度區(qū)間[0.5,0.7]精度一般,[0.7,0.8]精度較高,[0.8,1]精度極高。

    采用上述方法計算整個區(qū)域的數(shù)據(jù)可以得到該區(qū)域的災(zāi)害概率分布情況,再根據(jù)自然斷點法(Natural Break),將災(zāi)害概率分布情況重新分為4類,即地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū),中易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)及非易發(fā)區(qū)。

    參考文獻

    [1]地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性區(qū)劃的評價指標體系研究[J]. 王哲,李海峰. ?山西建筑. 2015(23)

    [2]連云港市地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分區(qū)評價研究[J]. 任金來,王玉喜,周潤生,顏乾坤. ?西部資源. 2019(02)

    [3]層次分析法在永登縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價中的應(yīng)用[J]. 魯?shù)梅剑x. ?甘肅科技縱橫. 2013(12)

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