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ArcGIS在地质灾害易发性评价中的应用

2021-12-27于彦伟

科学与生活 2021年22期
关键词:易发增益精度

于彦伟

摘要:近年来,我国地质灾害频发,且出现较多地质灾害未发生在已掌握地质灾害隐患点的情况。为解决此问题,可对不同区域的地质灾害易发性进行分区,找出地质灾害高易發区、中易发区、低易发区及非易发区,然后针对不同区域进行不同级别、不同方法的管控策略,能够有效应对地质灾害的动态变化的问题。利用ArcGIS软件在地质灾害易发性评价中,能过起到较好的效果。

关键词:ArcGIS易发性评价信息增益率逻辑回归模型

在地质灾害易发性评价过程中,不同因子对地质灾害发生可能性的影响程度也是不同的。所以,选择不同的影响因子建立不同的地质灾害易发性评价模型,将对地质灾害易发性结果将产生影响。因此,在对地质灾害易发性评价前,必须先对不同影响因子进行选取,在模型建立中选取预测能力高的因子,并去掉预测能力低的影响因子,从而提高最终模型的准确性。

(1)信息增益率方法选取易发性评价因子

在地质灾害易发性评价选取影响因子的过程中,信息增益率法为应用较为广泛的一种方法,该方法能够较好的反映不同影响因子对地质灾害发生可能性的影响程度。信息增益率是基于信息熵而来。

在灾害易发性评价中,建立评价模型时,可选取了大约70%—80%的地质灾害数据作为训练集,而另外20%—30%的地质灾害数据作为验证集。将地质灾害矢量数据转化为栅格数据后,利用ArcGIS10.6再转化成点数据。将灾害数据转化为点后,赋值为1;同等数量的非灾害点,赋值为0。在ArcGIS10.6软件中提取灾害点和非灾害点的评价因子的标准化值作为自变量,然后将数据导入R-ArcGIS中,调用函数对数据进行逻辑回归分析,得到每个评价因子的回归系数及基本参数,运用公式(公式7)则可计算验证集的z值,计算出z值后,再利用公式(公式6)计算验证集灾害发生的概率,并在R-ArcGIS中调用ROC函数画出ROC曲线。ROC曲线称为受试者工作特征曲线,曲线下的面积称为AUC值,一般认为预测精度区间[0.5,0.7]精度一般,[0.7,0.8]精度较高,[0.8,1]精度极高。

采用上述方法计算整个区域的数据可以得到该区域的灾害概率分布情况,再根据自然断点法(Natural Break),将灾害概率分布情况重新分为4类,即地质灾害高易发区,中易发区、低易发区及非易发区。

参考文献

[1]地质灾害易发性区划的评价指标体系研究[J]. 王哲,李海峰.  山西建筑. 2015(23)

[2]连云港市地质灾害易发性分区评价研究[J]. 任金来,王玉喜,周润生,颜乾坤.  西部资源. 2019(02)

[3]层次分析法在永登县地质灾害易发性评价中的应用[J]. 鲁得方,董辉.  甘肃科技纵横. 2013(12)

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