为探究流域内物源的空间分布状态对泥石流易发性的影响,采用数学统计原理最近邻指数对物源的空间聚类进行量化,并基于2243条小流域为评价单元,以纵比降、面积-高程积分、地形湿度指数、地震峰值加速度、岩性坚硬度为孕灾指标,物源的聚...为探究流域内物源的空间分布状态对泥石流易发性的影响,采用数学统计原理最近邻指数对物源的空间聚类进行量化,并基于2243条小流域为评价单元,以纵比降、面积-高程积分、地形湿度指数、地震峰值加速度、岩性坚硬度为孕灾指标,物源的聚集度指标、连通性指数、物源储量等物源指标为核心,依托LightGBM模型探究金沙江上游石鼓-岗托河段的泥石流易发性。研究过程分别计算物源因子的指标体系与不包含物源因子的指标体系。两种结果均表明:较高、高易发区主要集中在奔子栏-巴塘河段。通过ROC(receiver operating characteristic curve)曲线分析可得,加入物源特征指标后得出AUC(area under the curve)值与不含物源特征的AUC值相比提升了6%,表明在加入物源指标后,模型呈现出良好表现,预测精度较高;也证明了物源特征指标对于泥石流发生概率的关联性很大。展开更多
文摘为探究流域内物源的空间分布状态对泥石流易发性的影响,采用数学统计原理最近邻指数对物源的空间聚类进行量化,并基于2243条小流域为评价单元,以纵比降、面积-高程积分、地形湿度指数、地震峰值加速度、岩性坚硬度为孕灾指标,物源的聚集度指标、连通性指数、物源储量等物源指标为核心,依托LightGBM模型探究金沙江上游石鼓-岗托河段的泥石流易发性。研究过程分别计算物源因子的指标体系与不包含物源因子的指标体系。两种结果均表明:较高、高易发区主要集中在奔子栏-巴塘河段。通过ROC(receiver operating characteristic curve)曲线分析可得,加入物源特征指标后得出AUC(area under the curve)值与不含物源特征的AUC值相比提升了6%,表明在加入物源指标后,模型呈现出良好表现,预测精度较高;也证明了物源特征指标对于泥石流发生概率的关联性很大。
