基于邏輯回歸的四川青川縣區域滑坡災害預警模型

作者：方然可,劉艷輝,蘇永超,黃志全

摘要：四川省青川縣滑坡災害群發,點多面廣,區域滑坡災害預警是有效防災減災的重要手段,預警模型是成功預警的核心。由于研究區滑坡誘發機理復雜、調查監測大數據及分析方法不足等原因,傳統區域地質災害預警模型存在預警精度有限、精細化不足等問題。文章在青川縣地質災害調查監測和降水監測成果集成整理與數據清洗基礎上,構建了青川縣區域滑坡災害訓練樣本集,樣本集包括地質環境、降雨等27個輸入特征屬性和1個輸出特征屬性,涵蓋了青川縣近9年(2010—2018年)全部樣本,數量達1826個(其中,正樣本613個,負樣本1213個)。基于邏輯回歸算法,對樣本集進行5折交叉驗證學習訓練,采用貝葉斯優化算法進行模型優化,采用精確度、ROC曲線和AUC值等指標校驗模型準確度和模型泛化能力。其中,ROC曲線也稱為“受試者工作特征”曲線;AUC值表示ROC曲線下的面積。校驗結果顯示,基于邏輯回歸算法的模型訓練結果準確率和泛化能力均較好(準確率94.3%,AUC為0.980)。開展區域滑坡實際預警時,按訓練樣本特征屬性格式,輸入研究區各預警單元27個特征屬性,調用預先學習訓練好的模型,輸出滑坡災害發生概率,根據輸出概率分段確定滑坡災害預警等級。當輸出概率P≥40%且P<60%時,發布黃色預警;當輸出概率P≥60%且P<80%時,發布橙色預警;當輸出概率P≥80%時,發布紅色預警。

發文機構：華北水利水電大學 中國地質環境監測院（自然資源部地質災害技術指導中心） 洛陽理工學院

關鍵詞：滑坡災害預警模型邏輯回歸模型構建預警等級landslide hazardEarly warning modellogistic regressionmodel buildingwarning level

分類號： P642.22[天文地球—工程地質學]