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

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