融合地理探测器和随机森林的地质灾害易发性评价——以山西省乡宁县为例

摘要

为了全面评价山西省乡宁县地质灾害的易发性，文章利用研究区内144个以地面塌陷和滑坡为主的地质灾害隐患点及地层岩性、地质断层等多源数据，分别构建信息量模型、随机森林加权信息量(Information-Random Forest, I-RF)模型、地理探测器和随机森林加权信息量(GeoDetector-Information-Random Forest, GD-I-RF)模型，开展地质灾害易发性评价。结果表明：研究区内地质灾害沿道路、建筑用地和断层分布特征明显，高易发区主要分布于人类工程活跃的区域和断层附近；信息量模型、GD-I-RF模型和I-RF模型的曲线下面积值分别为0.818、0.842和0.863,加权后的信息量模型评价效果更好；相较于信息量模型和I-RF模型，GD-I-RF模型易发区更接近实际灾害隐患点的空间分布，且可以利用较少的评价因子降低评价过程的计算量，同时提高了评价精度。

关键词

地质灾害 / 易发性评价 / 地理探测器 / 随机森林 / 信息量

基金资助

山东省高校科技计划项目(J16LH05); 山东省自然科学基金项目(ZR2016DQ06)