[发明专利]一种基于随机森林的地质灾害多灾种综合风险评价方法

说明书

本发明提供一种基于随机森林的地质灾害多灾种综合风险评价方法，包括以下步骤：(1)地质灾害风险评价体系构建；(2)基于地质灾害详查点的样本选择与风险定级；(3)随机森林模型构建与样本训练；(4)模型精度评估与指标贡献度计算；(5)地质灾害风险评价结果。本发明从多灾种视角出发，选取地质灾害多灾种的共同影响因素，从危险性和易损性维度构建指标体系，避免了主观赋权和主观阈值划定，对多灾种综合的地质灾害风险评价具有良好适应性。评价结果更能反映区域实际的灾害风险水平。本发明提出的以点至面的灾害风险评展布价方法，能够有效识别地质灾害风险的主控因子，科学实现区域地质灾害风险分级与区划。

技术领域

本发明涉及地质灾害技术领域，具体是一种基于随机森林的地质灾害多灾种综合风险评价方法。

背景技术

地质灾害是自然灾害的重要种类之一,包括滑坡、泥石流、崩塌、地面塌陷、地面裂缝等。它们的发生直接导致基础设施的破坏、财产损失，甚至危及生命。近年来随着极端气候事件发生频率的提高、区域性强烈地震的影响、工程建设扰动强度的加剧，我国自然灾害，尤其是地质灾害的发生频率与危害明显增加。如2010年“8.17”甘肃舟曲特大泥石流灾害、2019年“8.20”四川汶川强降雨特大山洪泥石流等。未来一段时期，地质灾害将呈高发频发趋势，地质灾害防治工作面临的形式依然严峻。

地质灾害风险评价是对风险区遭受不同强度地质灾害的可能性及其可能造成的灾害损失进行定量分析和评价，是一项有力的防灾减灾非工程性措施，有利于对现在或未来地质灾害防治与管理提供科学依据，对减少人民生命财产损失和促进社会和谐发展具有重要意义。地质灾害风险评价一直是国内外学者和政府机构的关注的重点。我国的地质灾害风险评价研究起步较晚，兴起于20世纪80年代，20世纪90年代以来，随着研究的不断深入以及各种新技术(3S和计算机)的不断应用，地质灾害风险评价在理论与实践方面均取得了丰硕的成果。层次分析法、因子分析法、模糊综合评价法等是地质灾害风险评价的常用方法，但上述方法多基于评价指标阈值划分与权重赋值思想开展风险评价，主观性较强，不同人可能得出不同的结论，尤其是对多灾种综合风险评价的适应性差，且没有结果准确性的有效验证。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，众多机器学习的模型，决策树(DT)，支持向量机(SVM)，人工神经网络(ANN)等模型正被尝试应用于地质灾害风险评价，也取得了良好的评价效果。然而遗憾的是，上述方法忽视了灾害点调查数据在风险评价中的重要作用，也难以直接获取各项指标对于地质灾害风险的贡献度。本研究基于此，提出了一种结合地质灾害点详查数据和灾害危险性、易损性评价指标数据的地质灾害风险评估方法，能够实现区域地质灾害风险分区与验证，为由点到面的灾害风险映射提供了有利工具。

如图2所示，借助3S技术从危险性和易损性的视角构建区域灾害风险评价指标体系，划定指标阈值范围，进而确定指标权重，实现区域地质灾害风险的监测和评价已成为目前应用最为广泛的评价模式。比如目前应用比较广泛的层次分析法、因子分析法、模糊评价法等。这类评价模式主要通过搜集地形起伏度、坡度、降水、植被、断层、河流距离、人口密度、GDP密度等自然要素和社会经济指标，随后对各项评价指标进行主观的阈值的划分。进而采取一定的权重赋值方法(如层次分析法、熵权法、专家打分法、主成分分析法等)，根据综合得分分值，采用一定的分级方法(如自然间断点分级法、标准差分级法)对研究区进行灾害风险分区。

上述灾害风险评价方法主要采用阈值划分与权重赋值的思路，这对多灾种风险评价的适应性差。然而，每个灾种对应着不同的影响因子，每类影响因子对于地质灾害风险的作用程度也存在较大差异。因此，不同灾种的同一影响因子的阈值范围存在着不一致性，人为划定统一的阈值范围对于多灾种而言是不科学的。比如，就坡度这一指标而言，因缺乏统一的阈值划分标准，不同学者确定的坡度的划分标准主观性较强，划分结果差异甚大，由此可能导致评价结果的不准确性。此外上述评价指标权重赋值的方法存在过于主观的问题，这对对最终的评价结果也具有重要影响。