刘伟淇,张家铭

(中国地质大学(武汉) 工程学院,湖北 武汉 430074)

0 引言

随着地理信息系统(geographic information system, GIS)技术的不断成熟,已广泛应用于地质资源调查、综合环境评价、地质灾害预测、城市规划和交通运输等多个领域。在地质灾害分析与预测中,基于GIS强大的分析和制图能力,配合相应的分析方法或多种方法耦合的分析模型可对研究区进行综合评价分区。目前常用的分析方法有:层次分析法、信息量法、熵值法、确定性系数法、人工神经网络法和支持向量机法等。其中信息量法最早是从地质找矿领域引入地质灾害评价领域[1],后期经专家学者的研究深化,使其不断发展完善。如殷坤龙等[2]阐述了信息量模型的原理;王佳佳等[3]基于GIS和信息量对三峡库区万州区的滑坡灾害进行易发性评价,结果表明易发性分区图与研究区实际情况比较一致。而后,有学者将不同的评价方法与信息量法进行耦合,得到加权信息量法,如姚静等[4]将层次分析法与信息量法相结合,对平山县地质灾害易发性进行评价,利用ROC曲线对该模型进行检验,证明该模型计算精度较高;杨盼盼等[5]将机器学习语言中的随机森林模型与信息量模型相结合,对临潼区滑坡易发性进行评价,结果表明该加权信息量模型比单个模型具有更高的成果率和预测率;杨强等[6]采用信息量法、确定性系数法、证据权法分别与逻辑回归组合对陇南白龙江流域中游及其岷江支流段开展滑坡灾害易发性区划研究,结果表明信息量与逻辑回归模型组合具有更高的预测精度和准确性。……