CN114997666A - 一种区域泥石流易发性评估方法 - Google Patents

一种区域泥石流易发性评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种区域泥石流易发性评估方法，包括以下步骤：S1、建立研究区域的泥石流指标评估数据；S2、根据研究区域的泥石流指标评估数据，筛选出独立的泥石流指标；S3、根据筛选出独立的泥石流指标，计算指标的一级权重系数；S4、根据筛选出独立的泥石流指标，计算指标信息值；S5、根据指标的一级权重系数和指标信息值，计算所有指标的加权信息量值；S6、根据所有指标的加权信息量值，对研究区域的各区域进行分区；S7、在分区中选取非泥石流点，基于随机森林模型，对泥石流易发性进行评估；本发明解决了现有技术的权重系数高度依赖人的主观意识导致预测结果准确率不高的问题。

Description

一种区域泥石流易发性评估方法
技术领域
本发明涉及灾害预报领域，具体涉及一种区域泥石流易发性评估方法。
背景技术
泥石流是我国常见的地质灾害形式之一，其具有历史短和破坏程度大等特点，对人民生命财产安全和生态环境造成巨大破坏，严重制约着国民经济的发展。因此，对泥石流灾害进行有效的预测和预防具有重要的意义。
现有技术采用层次分析法(AHP)对尼泊尔喜马拉雅地区进行滑坡易发性评估，在这种方法中，通过两两相对比较来确定致灾因子权重。
层次分析法(AHP)对地区进行滑坡易发性评估时，在确定各因素的权重系数时，由于不同决策者自身知识和经验的差异，导致专家对因素排序的主观偏好可能不同。且层次分析法高度依赖人为主观意识，因此所得致灾因子的权重系数的主观意识较强。因此该技术方法最后得到LSI结果，高风险区仅包含70％，预测准确度较低。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种区域泥石流易发性评估方法解决了现有技术的权重系数高度依赖人的主观意识导致预测结果准确率不高的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种区域泥石流易发性评估方法，包括以下步骤：
S1、建立研究区域的泥石流指标评估数据；
S2、根据研究区域的泥石流指标评估数据，筛选出独立的泥石流指标；
S3、根据筛选出独立的泥石流指标，计算指标的一级权重系数；
S4、根据筛选出独立的泥石流指标，计算指标信息值；
S5、根据指标的一级权重系数和指标信息值，计算所有指标的加权信息量值；
S6、根据所有指标的加权信息量值，对研究区域的各区域进行分区；
S7、在分区中选取非泥石流点，基于随机森林模型，对泥石流易发性进行评估。
进一步地，所述步骤S1中指标的类型包括：高程、坡度、坡向、归一化植被数、降雨量、距道路距离、距水系距离和土地利用类型。
进一步地，所述泥石流指标评估数据包括：分级灾害比数据、分级面积比数据和累计灾害频率数据；
分级灾害比的计算公式为：
Figure BDA0003684609940000021
其中，GDi为第i个类型的指标下的分级灾害比，Mi为第i个类型的指标下的泥石流单元数，
Figure BDA0003684609940000022
为第i个类型的指标下的研究区泥石流单元总数，n为指标类型总数；
所述分级面积比的计算公式为：
Figure BDA0003684609940000023
其中，GAi为第i个类型的指标下的分级面积比，Ni为第i个类型的指标下所占面积比，
Figure BDA0003684609940000024
为第i个类型的指标下的研究区域总面积，n为指标类型总数；
所述累计灾害频率的计算公式为：
Figure BDA0003684609940000025
其中，CDR为累计灾害频率，GDi为第i个类型的指标下的分级灾害比，n为指标类型总数。
进一步地，所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、根据研究区域的泥石流指标评估数据，计算指标数据间的相关系数；
S22、排除相关系数大于等于0.5的指标数据，得到独立的泥石流指标。
进一步地，所述步骤S3中计算指标的一级权重系数的公式为：
Figure BDA0003684609940000031
其中，Wi为第i个类型的指标的一级权重系数，D为研究区域发生或未发生泥石流的集合，D＝{发生泥石流，未发生泥石流}，C为所有类型指标的集合，C＝{高程，坡度，坡向，归一化植被数，降雨量，距道路距离，距水系距离和土地利用类型}，Ci为第i个类型的指标，U为所有类型指标的集合C和研究区域发生或未发生泥石流的集合D构成的知识库，
Figure BDA0003684609940000032
为在所有类型指标的集合C中排除Ci后分类结果的变化率，posC为所有类型指标的集合C分类结果的变化率，n为指标类型总数，||为集合的基。
进一步地，所述步骤S4中计算指标信息值的公式为：
Figure BDA0003684609940000033
其中，I为指标信息值，Nj为第j种类型的泥石流发生时的泥石流单元数，N为所有泥石流单元数，Sj为第j种类型的泥石流发生时的所占区域面积，S为研究区域总面积，j为一个类型指标下发生的第j种类型的泥石流，J为一个类型指标下发生的泥石流类型的总数。
进一步地，所述步骤S7包括以下分步骤：
S71、在分区选取非泥石流点，将泥石流点数据与非泥石流点组成数据集；
S72、在数据集中，采用ArcGIS多值提取工具获取每个指标的加权信息量值；
S73、将研究区域划分为多个渔网单元；
S74、将多个渔网单元和加权信息量值输入到随机森林模型中，得到研究区泥石流易发性评估值。
综上，本发明的有益效果为：
1、本发明通过相关系数排除相关性高的泥石流指标数据，使得泥石流指标数据间不存在多重共线性，进而排除相互依赖的指标，避免多重叠加相同影响的指标，使得预测精度提高。
2、根据筛选出的独立的泥石流指标，分别计算一级权重系数和指标信息值，再得到加权信息量值，通过加权信息量值有效筛选出非泥石流点，使得随机森林模型的预测精度提高，本发明解决了现有技术的权重系数高度依赖人的主观意识导致预测结果准确率不高的问题。
附图说明
图1为一种区域泥石流易发性评估方法的流程图；
图2为三种方法的ROC曲线对比图；
图3为本发明区域泥石流易发性评估结果。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种区域泥石流易发性评估方法，包括以下步骤：
S1、建立研究区域的泥石流指标评估数据；
步骤S1中指标的类型包括：高程、坡度、坡向、归一化植被数、降雨量、距道路距离、距水系距离和土地利用类型。
所述泥石流指标评估数据包括：分级灾害比数据、分级面积比数据和累计灾害频率数据；
分级灾害比的计算公式为：
Figure BDA0003684609940000051
其中，GDi为第i个类型的指标下的分级灾害比，Mi为第i个类型的指标下的泥石流单元数，
Figure BDA0003684609940000052
为第i个类型的指标下的研究区泥石流单元总数，n为指标类型总数；
所述分级面积比的计算公式为：
Figure BDA0003684609940000053
其中，GAi为第i个类型的指标下的分级面积比，Ni为第i个类型的指标下所占面积比，
Figure BDA0003684609940000054
为第i个类型的指标下的研究区域总面积，n为指标类型总数；
所述累计灾害频率的计算公式为：
Figure BDA0003684609940000055
其中，CDR为累计灾害频率，GDi为第i个类型的指标下的分级灾害比，n为指标类型总数。
S2、根据研究区域的泥石流指标评估数据，筛选出独立的泥石流指标；
所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、根据研究区域的泥石流指标评估数据，计算指标数据间的相关系数；
S22、排除相关系数大于等于0.5的指标数据，得到独立的泥石流指标。
S3、根据筛选出独立的泥石流指标，计算指标的一级权重系数；
所述步骤S3中计算指标的一级权重系数的公式为：
Figure BDA0003684609940000061
其中，Wi为第i个类型的指标的一级权重系数，D为研究区域发生或未发生泥石流的集合，D＝{发生泥石流，未发生泥石流}，C为所有类型指标的集合，C＝{高程，坡度，坡向，归一化植被数，降雨量，距道路距离，距水系距离和土地利用类型}，Ci为第i个类型的指标，U为所有类型指标的集合C和研究区域发生或未发生泥石流的集合D构成的知识库，
Figure BDA0003684609940000062
为在所有类型指标的集合C中排除Ci后分类结果的变化率，posC为所有类型指标的集合C分类结果的变化率，n为指标类型总数，||为集合的基。
S4、根据筛选出独立的泥石流指标，计算指标信息值；
所述步骤S4中计算指标信息值的公式为：
Figure BDA0003684609940000063
其中，I为指标信息值，Nj为第j种类型的泥石流发生时的泥石流单元数，N为所有泥石流单元数，Sj为第j种类型的泥石流发生时的所占区域面积，S为研究区域总面积，j为一个类型指标下发生的第j种类型的泥石流，J为一个类型指标下发生的泥石流类型的总数。
S5、根据指标的一级权重系数和指标信息值，计算所有指标的加权信息量值；
在本实施例中，将指标的一级权重系数和指标信息值进行加权，得到对应指标的加权信息量值。
在本实施例中，通过ArcGIS空间分析平台，将所有指标图层重采样为30m×30m像元大小的栅格图层，将步骤S5的加权信息量值，赋予给每个评估指标的所有栅格像元。
在本实施例中，所有指标的加权信息量值和指标信息值，如表1：
表1
Figure BDA0003684609940000071
S6、根据所有指标的加权信息量值，对研究区域的各区域进行分区；
本实施例中，在ArcGIS空间分析平台上利用栅格计算器叠加所有指标的信息量图层，得到所有指标的加权信息量值，即总加权信息量值，总加权信息量值范围为[-1.180，1.159]，将该值按照自然断点法将研究区划分为1-极低易发区(19.812％)、2-低易发区(22.259％)、3-中易发区(24.894％)、4-较高易发区(22.710％)、5-高易发区(9.929％)。
S7、在分区中选取非泥石流点，基于随机森林模型，对泥石流易发性进行评估。
所述步骤S7包括以下分步骤：
S71、在分区选取非泥石流点，将泥石流点数据与非泥石流点组成数据集；
本实施例中，在从低风险区(1-极低易发区、2-低易发区)选取‘高概率’的非泥石流点，‘高概率’即发生泥石流概率最低。
本实施例中，设置泥石流点数据的标签为1，设置非泥石流点数据的标签为0。
S72、在数据集中，采用ArcGIS多值提取工具获取每个指标的加权信息量值；
所述加权信息量值由指标的一级权重系数和指标信息值加权得到；
S73、将研究区域划分为多个渔网单元；
S74、将多个渔网单元和加权信息量值输入到随机森林模型中，得到研究区泥石流易发性评估值。
本实施例中，将研究区以100m2大小划分为5981633个渔网单元，多值提取工具提取所有样本点对应评估指标图层加权信息量值，将划分的全部研究区单元输入到训练好的随机森林模型，得到研究区泥石流易发性指数为0～0.99，指数越大则表示风险越大，结合自然断点法将研究区划分为1-极低易发区(39.130％)、2-低易发区(11.036％)、3-中易发区(11.591％)、4-较高易发区(8.703％)、5-高易发区(29.642％)
在本实施例中，具体实现时，可将步骤S71的数据集中70％作为训练集，30％作为测试集，训练集去训练随机森林模型，通过测试集去对训练后的随机森林模型进行评估，在满足条件时，随机森林模型训练完成。
为了评本发明的评估效果，采用灾害比、ROC曲线、kappa系数三个指标对本发明、RSIV、RF三种方法效果对比：
不同方法的灾害比对比
三种方法的灾害密度均随着易发性等级由低到高逐步增加；RSIV、RF、本发明三种评估方法的高风险区灾害比分别为85.227％、86.364％、88.636％，本发明的高风险区域的灾害比例最大，相比其他评估方法，准确度分别提高了3.409％、2.272％。
不同方法的ROC曲线对比，如图2所示
ROC(eceiverperating characteristic)曲线作为一种衡量模型预测能力的指标，广泛应用在地质灾害易发性评估；ROC曲线横轴代表累计区间的面积比，三种方法的ROC曲线，RSIV、RF、本发明曲线下面积AUC大小分别为0.863、0.854、0.881，本发明较于其他两种方法AUC值分别提升1.8％、2.7％。
不同方法的kappa系数对比
根据kappa系数计算原理，首先分别统计RF、本发明两种方法在测试样本下的混淆矩阵，结合kappa系数公式，计算出两种方法的kappa系数分别为0.824、0.866，相比单一的随机森林评价模型，耦合后的本发明随机森林分类精度提升了4.24％。
从以上评估结果可以看出各项指标，本发明的评估方法提升了研究区区域泥石流预测精度，同时本发明提出的加权信息量能够有效的筛选‘高概率’非泥石流样本。如图3为本发明的区域泥石流易发性评价图。

Claims (7)

1.一种区域泥石流易发性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立研究区域的泥石流指标评估数据；
S2、根据研究区域的泥石流指标评估数据，筛选出独立的泥石流指标；
S3、根据筛选出独立的泥石流指标，计算指标的一级权重系数；
S4、根据筛选出独立的泥石流指标，计算指标信息值；
S5、根据指标的一级权重系数和指标信息值，计算所有指标的加权信息量值；
S6、根据所有指标的加权信息量值，对研究区域的各区域进行分区；
S7、在分区中选取非泥石流点，基于随机森林模型，对泥石流易发性进行评估。
2.根据权利要求1所述的区域泥石流易发性评估方法，其特征在于，所述步骤S1中指标的类型包括：高程、坡度、坡向、归一化植被数、降雨量、距道路距离、距水系距离和土地利用类型。
3.根据权利要求2所述的区域泥石流易发性评估方法，其特征在于，所述泥石流指标评估数据包括：分级灾害比数据、分级面积比数据和累计灾害频率数据；
分级灾害比的计算公式为：
Figure FDA0003684609930000011
其中，GDi为第i个类型的指标下的分级灾害比，Mi为第i个类型的指标下的泥石流单元数，
Figure FDA0003684609930000012
为第i个类型的指标下的研究区泥石流单元总数，n为指标类型总数；
所述分级面积比的计算公式为：
Figure FDA0003684609930000021
其中，GAi为第i个类型的指标下的分级面积比，Ni为第i个类型的指标下所占面积比，
Figure FDA0003684609930000022
为第i个类型的指标下的研究区域总面积，n为指标类型总数；
所述累计灾害频率的计算公式
Figure FDA0003684609930000023
其中，CDR为累计灾害频率，GDi为第i个类型的指标下的分级灾害比，n为指标类型总数。
4.根据权利要求1所述的区域泥石流易发性评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、根据研究区域的泥石流指标评估数据，计算指标数据间的相关系数；
S22、排除相关系数大于等于0.5的指标数据，得到独立的泥石流指标。
5.根据权利要求1所述的区域泥石流易发性评估方法，其特征在于，所述步骤S3中计算指标的一级权重系数的公式为：
Figure FDA0003684609930000024
其中，Wi为第i个类型的指标的一级权重系数，D为研究区域发生或未发生泥石流的集合，D＝{发生泥石流，未发生泥石流}，C为所有类型指标的集合，C＝{高程，坡度，坡向，归一化植被数，降雨量，距道路距离，距水系距离和土地利用类型}，Ci为第i个类型的指标，U为所有类型指标的集合C和研究区域发生或未发生泥石流的集合D构成的知识库，
Figure FDA0003684609930000025
为在所有类型指标的集合C中排除Ci后分类结果的变化率，posC为所有类型指标的集合C分类结果的变化率，n为指标类型总数，| |为集合的基。
6.根据权利要求1所述的区域泥石流易发性评估方法，其特征在于，所述步骤S4中计算指标信息值的公式为：
Figure FDA0003684609930000031
其中，I为指标信息值，Nj为第j种类型的泥石流发生时的泥石流单元数，N为所有泥石流单元数，Sj为第j种类型的泥石流发生时的所占区域面积，S为研究区域总面积，j为一个类型指标下发生的第j种类型的泥石流，J为一个类型指标下发生的泥石流类型的总数。
7.根据权利要求1所述的区域泥石流易发性评估方法，其特征在于，所述步骤S7包括以下分步骤：
S71、在分区选取非泥石流点，将泥石流点数据与非泥石流点组成数据集；
S72、在数据集中，采用ArcGIS多值提取工具获取每个指标的加权信息量值；
S73、将研究区域划分为多个渔网单元；
S74、将多个渔网单元和加权信息量值输入到随机森林模型中，得到研究区泥石流易发性评估值。
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