鄧微

摘要：每年發(fā)生大量的滑坡、崩塌、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害，不僅造成了人民生命財(cái)產(chǎn)損失，也對(duì)自然環(huán)境造成嚴(yán)重影響。本文總結(jié)了前人基于GIS滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)分析方法和數(shù)學(xué)模型方法。常見的統(tǒng)計(jì)分析方法有層次分析法、邏輯回歸、頻率比和確定性系數(shù)等;數(shù)學(xué)模型主要有信息量、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊綜合評(píng)判法、支持向量機(jī)等模型，并簡(jiǎn)要總結(jié)了模型精度檢驗(yàn)方法，為滑坡地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：滑坡;GIS;評(píng)價(jià)方法;精度檢驗(yàn)

特殊的地形地貌、極端天氣的影響等因素，導(dǎo)致我國(guó)各類地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻繁，而滑坡作為最常見的地質(zhì)災(zāi)害，不僅讓人民生命財(cái)產(chǎn)受到巨大威脅，有的甚至造成毀滅性的災(zāi)難。

地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）作為一種超強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理與空間分析手段，成為研究滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)常用的方法。

本文通過(guò)總結(jié)前人基于GIS滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的研究方法和模型，簡(jiǎn)單歸納了幾種常用的滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)方法。通過(guò)各種方法的對(duì)比分析，選擇合適的評(píng)價(jià)方法，得出科學(xué)合理的評(píng)價(jià)結(jié)果，并總結(jié)了常用的模型精度檢驗(yàn)方法，以獲得更高精度的模型評(píng)價(jià)方法。

1 常見滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)方法分析

1.1統(tǒng)計(jì)分析法

（1）層次分析（Analytic Hierarchy Process，AHP）用于構(gòu)建問(wèn)題、提供解決方案，解決層次結(jié)構(gòu)或者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多目標(biāo)評(píng)價(jià)決策的方法[1]。

（2）邏輯回歸（Logistic Regression，LR）：Logistic回歸模型以其簡(jiǎn)單、易操作、易計(jì)算等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)中。

（3）頻率比法（Frequency Ratio，F(xiàn)R）：依托統(tǒng)計(jì)分析理論，調(diào)查分析各個(gè)指標(biāo)因子并將其進(jìn)行狀態(tài)分類，計(jì)算各分類等級(jí)狀態(tài)對(duì)滑坡的貢獻(xiàn)大小，通常依靠頻率比模型（Frequency Ratio Model）來(lái)完成。

（4）確定性系數(shù)（Certainty Ractor，CF）：是一種概率函數(shù)，最早被Shortliffe 和 Buchanan提出[2]，由Heckerman 進(jìn)行了優(yōu)化[3]，用來(lái)分析計(jì)算各因子對(duì)某一事件發(fā)生的貢獻(xiàn)程度。該方法模型操作簡(jiǎn)單，應(yīng)用方便，可以在滑坡地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)研究中借鑒參考。

1.2 數(shù)學(xué)模型

（1）信息量模型（Information Model，IM）：調(diào)查分析已經(jīng)變了形的或破壞了的區(qū)域?qū)嶋H情況和收集到的各類信息，通過(guò)將實(shí)際測(cè)到的關(guān)于各種影響區(qū)域穩(wěn)定性因素的值轉(zhuǎn)化為信息量值，計(jì)算分析各影響因子對(duì)某一事件所提供的信息量多少來(lái)決定兩者之間的關(guān)系，構(gòu)建評(píng)價(jià)模型[4]。

（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Artificial Neural Networks Model，ANNM）：以人腦神經(jīng)元為依托，通過(guò)仿照人腦結(jié)構(gòu)和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的模型方法。隨著該方法的發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了多種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，常用的ANNM為BP （Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型有強(qiáng)大的非線性能力，能很好處理非確定性問(wèn)題，一般分為輸入、隱含和輸出等層次。

（3）模糊綜合評(píng)判法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，F(xiàn)CE）：是將定性化評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)為定量化評(píng)價(jià)的、基于模糊理論為基礎(chǔ)的綜合評(píng)判方法。根據(jù)模糊性理論、最大隸屬原則，綜合評(píng)判事件各指標(biāo)的附屬等級(jí)，將變化區(qū)間進(jìn)行劃分，并分析事件的等級(jí)區(qū)間[5]。

（4） 支持向量機(jī)模型（Support Vector Machine，SVM）：常見的支持向量機(jī)模型分為線性與非線性支持向量機(jī)模型。該模型在高維度、小樣本和非線性等方面能夠很好被應(yīng)用。

2 常見評(píng)價(jià)模型精度檢驗(yàn)方法

目前比較常用的模型精度檢驗(yàn)方法是受試者工作特征（ Receiver Operating Characteristics，ROC） 、成功率曲線。ROC曲線簡(jiǎn)單、易懂，考慮了災(zāi)害樣本和非災(zāi)害樣本，并能準(zhǔn)確反映所用分析方法的精度，因而被廣泛應(yīng)用。兩種曲線與橫坐標(biāo)軸圍成的面積（ Area Under Curve，AUC） 可以用來(lái)表示模型對(duì)研究區(qū)災(zāi)害樣本的評(píng)價(jià)效果，曲線下面的面積越大，說(shuō)明模型評(píng)價(jià)的效果越好，分析模型方法精度越高。

3結(jié)論

滑坡災(zāi)害的發(fā)生是多種因素相互作用的結(jié)果，應(yīng)充分調(diào)查、深入分析滑坡災(zāi)害發(fā)生的影響因子和形成機(jī)理，針對(duì)不同的區(qū)域滑坡地質(zhì)災(zāi)害，選擇合適的滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)方法?；贕IS技術(shù)的發(fā)展，往往需要各分析方法耦合作用并交叉檢驗(yàn)其精度，找到更為恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)方法，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加直觀準(zhǔn)確和科學(xué)合理，為區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害管理者提供指導(dǎo)。

參考文獻(xiàn)：

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