基于综合智能分析的广东省崩塌易发性评价

作者：雷成铭; 刘春艳; 张云斌; 成建梅; 赵锐锐^*

来源：岩石力学与工程学报, 2023, 42(S2): 4248-4260.

DOI：10.13722/j.cnki.jrme.2022.1204

• 边坡工程
• 崩塌易发性评价
• 层次分析法
• 频率比法
• 随机森林
• 省级尺度

本文旨在使用智能分析模型提高广东省崩塌易发性评价精度。为此，收集该省7 171个崩塌数据以及13个基础环境因子，并用分批分块的方式解决了海量数据处理的问题。利用随机森林模型(RF)和耦合频率比–随机森林模型(FR–RF)开展全省1∶5万精度的崩塌易发性评价，采用受试者工作曲线和易发性分布特征来评估模型性能，并与传统评价方法(层次分析法(AHP)、频率比法(FR)和耦合频率比–层次分析法(FR–AHP))进行比较。结果表明：(1)13个基础环境因子无显著相关且都具有较高贡献度，地形起伏、高程、多年平均降雨量是影响广东省崩塌发生的最主要环境因子；(2)广东省崩塌极高、高易发区主要分布在东北部、中部和西南部地区；(3)5种模型中RF的预测精度最高，AUC值为0.884，其次为FR–RF(0.860),FR–AHP(0.797),FR(0.794)和AHP(0.601)，且RF和FR–RF的易发性指数不确定性较低。除AHP外，4种模型都能得到合理的崩塌易发性评价结果，而RF是最适宜评价广东省崩塌易发性的方法。总体而言，智能分析方法性能优于传统评价方法。本文成果可为大尺度低海拔区域崩塌易发性评价提供参考。

• 出版日期2023
• 单位中国地质大学（武汉）; 广东省地质局第三地质大队