基于随机森林权重的滑坡危险性评价以东江流域为例

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1、基于随机森林权重的滑坡危险性评价:以东江流域为例aa*任秀文环境保护部华南环境科学研宄所中山大学地理科学与规划学院水资源与环境研宄中心华南理工大学土木与交通学院广东省华南地区水安全调控工程技术研_^+心对滑坡潜在区域进行危险性评价是滑坡防治管理的一种有效手段。在评价过程中,指标权重关乎评价结果是否合理。基于随机森林(RF)算法提出一种客观赋权方法,选取8个指标变量构建随机森林权重(RFW)的滑坡危险性评价模型,并对东江流域进行评估,结果表明:增加RF分类树的数0可一定程度降低模型的训练和测试误差;RFW可根据RF分类过程产生的Gini指数减少值计算,其屮高程(DEM)与坡度(SL)

2、被识别为最重要的两个指标,而土壤可蚀性指数(SEF)和岩石抗剪能力(SRC)被识别为最不重耍的2个指标;评估结果表明危险区域主要位于东江流域的东南部、丙部及东北部山区,验证精度高达76.81%,分别高于嫡权和CRITIC权的44.93%和42.03%;当去掉RFW中最重要和最不重要的2个指标并分别生成危险图,验证精度分别为75.36%和36.23%,进一步验证基于RF生成的权重科学合理。基于RF算法提出的客观赋权方法应用效果良好,可应用于滑坡危险性评价领域,也可为和关领域权重计算提供新思路。关键词:滑坡;权重;危险性评估;随机森林;东江流域;据统计,仅2015年上半年全国共发生地质

3、灾害5238起,其屮滑坡3798起,所占比高达到72.5%XU。随着经济快速发展,滑坡对高密度承灾体地区造成的损失愈来愈大。如何科学有效地评估潸在的滑坡危险性(可能发生的概率大小),对防灾和减灾工作具有重大现实意义[2-4]。滑坡危险性评价涉及诸如降雨、地形地貌、地质、植被等自然因素,是区域众多自然属性的综合评价,其0的是为了精确掌握滑坡灾害危险性的空间格局及其内在规律。目前,评价滑坡危险性的方法有很多,如加权线性组合法[5-6]、未确知测度理论m、模糊综合评价M、集对分析法lil等。上述方法在使用过程中,确定一组合适的指标权重是一个关键问题。目前确定权重的方法主要括客观赋权法、主

4、观赋权法和主客观结合的综合赋权法。主观赋权法是决策者直接给出偏好信息的方法,可反映决策者的主观判断或直觉,常用方法包括层次分析法[10]、Delphi法[11]、最小平方法[12]以及特征向量法mi等;客观赋权法是根据指标的数据分布或排列特性推求,反映了系统各指标的客观信息对决策的贡献度,常用的方法包括最大离差法[14]、类间标准差法[15]、CRITIC法和熵值法iill等;综合赋权法是在推求客观权重后再根据一定关系式综合主观权重而得出,既能反映指标数据的客观信息,也能一定程度上反映决策者的主观意愿m。但是,滑坡的发生往往是众多因素综合作用的结果,其发生往往不以人的主观意志为转移

5、。主观赋权法和综合赋权法均涉及到主观因素,因此从理论上说,客观赋权法更适合滑坡危险性评价。然而,目前的客观赋权法往往依靠完备的数学理论和方法,仅从客观数据山发而非考虑指标木身差异,容易受数据波动干扰,可能导致计算结果与实际情况相去甚远u虹。因此,提出一种更合理的客观赋权方法显得尤为必要。随机森林(randomforest,RE)是由BreimanT*2001年提出的一种基丁•统计学习理论的组合分类智能算法,其主要利用Bootstrap重抽样方法从原始数据中抽取多个样木,并对每个Bootstrap样木进行分类树构建,然后对所有分类树的预测进行组合并通过投票方式得出最终结果m。叩具有许

6、多功能和优点,如拥有极强的数据挖掘能力且不容易出现过拟,对异常值和噪声具有很好容忍度,可获取变量重要性等,甚至被誉为当前最好的算法之一[21]。鉴于KF可获取变量的重要度,不少学者把该功能应用在洪灾风险评估位边、企业管理优化[23]、祌经科学预测研究位11、食物优选g等领域以分析指标重要度和识別驱动因素,均取得良好效果。RF能识别、量化指标变量的重要性,理论上说可为指标权重计算提供新手段,但相关研宂却鲜见报道。鉴于此,本文的研宄目标如下:1)基于随机森林算法提出一种新的客观赋权方法;2)应用新赋权方法计算的权重构建东江流域的滑坡危险性评价模型,并进一步分析证明新赋权方法合理可行。本

7、研究可为东江流域滑坡灾害预测与防治工作提供科学的参考依据,也可以为指标权重计算提供一种新思路。1研宄区域及数据1.1研宄区域东江流域属于珠江三大水系之一,位于珠江三角洲的东北端(113°52’一115"52'E,22°38’一25°14’N),流域总面积为35636km。如图1所示,东江流域主要由广州、深圳、东莞、惠州、河源、赣州等部分的行政区组成。流域年均气温为21°C,年均降雨量为1500~2400隱,但全年降雨量时间分配不均,其中4一9月份占全年降雨量的80%以

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