基于隨機(jī)森林的地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)防御服務(wù)的研究

曹巧云，李 劉，周 璇，潘奉樂(lè)，張 龍，劉素平

1.郴州市氣象局，湖南郴州 423000；2.嘉禾縣氣象局，湖南嘉禾 424500

在全球氣候變暖的背景下，極端降水事件強(qiáng)度和頻次加劇，滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害對(duì)人類和社會(huì)的影響已成為一個(gè)不可忽視的環(huán)境災(zāi)害，其危害程度僅次于地震。2021年，湖南省已查明各類地質(zhì)災(zāi)害在冊(cè)隱患點(diǎn)18 311處，威脅71.2萬(wàn)人，威脅財(cái)產(chǎn)299.2億元。按照《湖南省地質(zhì)災(zāi)害防治管理辦法》，相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)降雨型地質(zhì)災(zāi)害定時(shí)、定點(diǎn)精細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)，全面提升地質(zhì)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力，最大限度地避免或減輕地質(zhì)災(zāi)害造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，科學(xué)防范地質(zhì)災(zāi)害，減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。

1 現(xiàn)狀分析

2006年，陳建平[1]調(diào)查發(fā)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)，劃分了重點(diǎn)防治區(qū)域，還提出了全縣地質(zhì)災(zāi)害防治規(guī)劃和重要地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)防治預(yù)案建議稿，協(xié)助當(dāng)?shù)卣⒘巳簻y(cè)群防網(wǎng)絡(luò)。基于氣象因子，結(jié)合GIS技術(shù)，利用隨機(jī)森林模型，對(duì)研究區(qū)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)，為嘉禾縣未來(lái)的地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)防御奠定基礎(chǔ)。

2 基于隨機(jī)森林的地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)防御研究

2.1 研究區(qū)域與研究數(shù)據(jù)

2.1.1 研究區(qū)域概況 嘉禾縣隸屬于郴州市，位于湖南省郴州市西南部，南嶺北麓，舂陵水（鐘水河）中上游。地處112°14′E～112°35′E，25°26′N～25°47′N。東部與郴州市桂陽(yáng)縣為鄰，南部與郴州市臨武縣、永州市藍(lán)山縣接壤，西部與永州市寧遠(yuǎn)縣相接，北部與永州市新田縣交界。轄區(qū)土地總面積為699.33 km2，占郴州市總面積的3.61%、占湖南省總面積的0.3%，是湖南省地域面積最小的縣。2020年末，轄珠泉、晉屏、塘村、袁家、龍?zhí)?、行廊、石橋、坦坪、廣發(fā)9個(gè)鎮(zhèn)，普滿1個(gè)鄉(xiāng)，共10個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)政區(qū)（圖1）。

圖1 研究區(qū)域及地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)分布

2.1.2 研究數(shù)據(jù) 在地質(zhì)災(zāi)害的影響因素中，地形有著決定性的作用。提取地形的基本數(shù)據(jù)是數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）[2]。本次研究的因子有高程、坡度、坡向、剖面曲率。坡度是評(píng)價(jià)地質(zhì)災(zāi)害的重要因子[3]。降水和太陽(yáng)輻射受坡向影響大，植被、土地利用、土壤情況也受坡度影響，滑坡的發(fā)生與上述因子聯(lián)系密切[4]。水流速造成土壤侵蝕和沉積，而剖面曲率影響著水的流速，說(shuō)明水流速與滑坡有著密切的聯(lián)系[5]。地質(zhì)斷層的構(gòu)造斷裂常常會(huì)影響低圍巖的硬度[6]。植被覆蓋對(duì)土壤侵蝕有著直接影響，也是評(píng)估生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)[7]。

本研究收集了嘉禾縣地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)數(shù)據(jù)和與地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)的因子數(shù)據(jù)，包括地形地貌、距河流距離、地質(zhì)構(gòu)造、降雨等。地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)數(shù)據(jù)從嘉禾縣自然資源局獲取。DEM數(shù)據(jù)利用ASTER衛(wèi)星的GDEM數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m，用于產(chǎn)生坡度、坡向、剖面曲率等數(shù)據(jù)。原始的地質(zhì)資料數(shù)據(jù)通過(guò)中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(tái)下載獲取。在OpenStreetMap下載嘉禾縣河流數(shù)據(jù)，通過(guò)地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)下載2020年10月22日的Landsat8 OLI數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到NDVI數(shù)據(jù)。為了統(tǒng)一降雨數(shù)據(jù)的尺度，從NASA下載2020年的降雨數(shù)據(jù)。

2.2 基于隨機(jī)森林的滑坡易發(fā)性的模型構(gòu)建

2.2.1 樣本數(shù)據(jù)選取與處理 滑坡樣本與非滑坡樣本組成了需要的樣本數(shù)據(jù)。研究區(qū)共有34個(gè)滑坡點(diǎn)。研究表明，在進(jìn)行易發(fā)性區(qū)劃中，樣本滑坡點(diǎn)與非滑坡點(diǎn)的比例在（1∶5）～（1∶10）之間構(gòu)建的模型效果最好[8]。本研究選取比例為1∶5，通過(guò)隨機(jī)抽樣的方法抽取170個(gè)樣本作為非滑坡樣本數(shù)據(jù)。

2.2.2 模型建立與評(píng)價(jià) 采用R語(yǔ)言，邏輯回歸模型通過(guò)glm()函數(shù)構(gòu)建，隨機(jī)森林模型通過(guò)randomForest()函數(shù)構(gòu)建。為了減小袋外誤差，通過(guò)循環(huán)迭代計(jì)算不同的隨機(jī)特征數(shù)，誤差越小，說(shuō)明精度越高，模型預(yù)測(cè)越精準(zhǔn)。

在混淆矩陣中，通過(guò)靈敏度曲線（Receiver-Operating Characteristic，ROC）和靈敏度曲線下的面積（Area Under Curve，AUC）來(lái)評(píng)價(jià)模型的效果[9]。模型通過(guò)對(duì)比靈敏度曲線下的面積來(lái)確定診斷的價(jià)值大小。當(dāng)AUC=0.5時(shí)，診斷為無(wú)價(jià)值；當(dāng)AUC=1時(shí)，診斷為最理想。本模型AUC=0.85，說(shuō)明模型的判別效果非常好（圖2）[10]。

圖2 ROC曲線

2.2.3 結(jié)果分析 （1）模型識(shí)別。隨機(jī)森林算法在滑坡預(yù)測(cè)方面應(yīng)用廣泛，基于隨機(jī)森立建立地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)識(shí)別模型。在204個(gè)樣本點(diǎn)中，191個(gè)樣本點(diǎn)被正確分類，模型準(zhǔn)確率為93.63%；在170個(gè)滑坡災(zāi)害隱患點(diǎn)中，被模型識(shí)別為滑坡的有168個(gè)，識(shí)別為非滑坡的有2個(gè)，召回率為70.59%；在模型識(shí)別的188個(gè)滑坡災(zāi)害隱患點(diǎn)中，實(shí)為滑坡的有168個(gè)，實(shí)為非滑坡的有20個(gè)，精確率為96%，模型識(shí)別OOB分?jǐn)?shù)為0.813 6（表1）。

表1 基于隨機(jī)森林算法的滑坡災(zāi)害隱患點(diǎn)識(shí)別混淆矩陣

（2）特征重要性分析。模型的解釋度根據(jù)因子的重要程度來(lái)反映。本模型中因子的重要性見(jiàn)圖3所示。重要性最高的因子是距河流距離，為41.46%；其次是坡度，為17.8%；植被覆蓋率的重要性指數(shù)為8.64%；降雨的重要性指數(shù)為4.29%，影響性較小，但不能忽略。

圖3 特征重要性排序

2.3 滑坡災(zāi)害易發(fā)性劃分與日常服務(wù)

在ArcGIS軟件中將嘉禾縣分成2 524個(gè)格網(wǎng)，同時(shí)得到2 524個(gè)格網(wǎng)中心點(diǎn)，利用ArcGIS軟件工具將因子數(shù)據(jù)提取至點(diǎn)，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入已訓(xùn)練完成的隨機(jī)森林模型，從而確定格網(wǎng)的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率。根據(jù)GIS中的自然斷點(diǎn)方法，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性指數(shù)進(jìn)行劃分。將研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性區(qū)域劃分為5級(jí)區(qū)域，包括較低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)（圖4）。

圖4 嘉禾縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分布圖

2022年以來(lái)，嘉禾縣啟動(dòng)7次氣象災(zāi)害Ⅳ級(jí)（暴雨）應(yīng)急響應(yīng)，一次氣象災(zāi)害Ⅲ級(jí)（暴雨）應(yīng)急響應(yīng)，累計(jì)降水最多發(fā)生在5月22日00:00—23日18:00，過(guò)程降雨量累計(jì)92.2 mm，27個(gè)站點(diǎn)降雨量超過(guò)100 mm，其中最大降雨量出現(xiàn)在觀音山水庫(kù)（125 mm）；最大小時(shí)雨強(qiáng)發(fā)生在6月4日08:00—5日08:00，廣發(fā)鎮(zhèn)鄒山（38.4 mm）。

針對(duì)2022年汛期強(qiáng)對(duì)流強(qiáng)降水過(guò)程，結(jié)合地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分布圖，在暴雨來(lái)臨之前，氣象部門通過(guò)手機(jī)短信、QQ、微信群發(fā)布針對(duì)性的地質(zhì)災(zāi)害提醒信息；在暴雨來(lái)臨之時(shí)，及時(shí)電話叫應(yīng)服務(wù)，特別是行廊鎮(zhèn)、袁家鎮(zhèn)、坦坪鎮(zhèn)、晉屏鎮(zhèn)、珠泉鎮(zhèn)；暴雨之后，結(jié)合地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性分布圖，對(duì)行廊鎮(zhèn)、袁家鎮(zhèn)、坦坪鎮(zhèn)、晉屏鎮(zhèn)、珠泉鎮(zhèn)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)負(fù)責(zé)人進(jìn)行特別的電話警示，防范地質(zhì)災(zāi)害的滯后性。將服務(wù)從縣一級(jí)延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)，甚至村一級(jí)，筑牢了氣象防災(zāi)減災(zāi)的第一道防線。

3 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)分析地形地貌、地質(zhì)條件、環(huán)境條件等因素，構(gòu)建了研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，研究了嘉禾縣的地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性，實(shí)現(xiàn)了氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)從縣延伸至鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村的突破，并應(yīng)用在2022年汛期服務(wù)中。但是此次研究依然存在不足之處：（1）因子的選取忽略了人類活動(dòng)情況；（2）研究區(qū)域太小，容易出現(xiàn)耦合性；（3）地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性分布圖屬于離線版，倘若能夠與雷達(dá)圖、降水實(shí)況圖相結(jié)合，氣象服務(wù)將會(huì)更加精細(xì)化、更加精準(zhǔn)。