崩岗是中国南方红壤丘陵区最为严重的侵蚀形式之一,基于GIS开展江西省崩岗发育风险评估,对该地区崩岗侵蚀防治具有重要的科学意义。以江西省为研究区,应用灰色关联度分析法和皮尔逊相关性分析法,计算10个影响因子的重要性和相关性矩阵...崩岗是中国南方红壤丘陵区最为严重的侵蚀形式之一,基于GIS开展江西省崩岗发育风险评估,对该地区崩岗侵蚀防治具有重要的科学意义。以江西省为研究区,应用灰色关联度分析法和皮尔逊相关性分析法,计算10个影响因子的重要性和相关性矩阵进行影响因子筛选,利用信息量、加权信息量和频率比3种模型开展江西省崩岗发育风险评估,采用自然断点分级法划分风险等级。结果表明:1)气温、海拔和土地利用类型是江西省崩岗发育的重要影响因子。2)信息量模型、加权信息量模型和频率比模型的受试者工作特征曲线下方面积(Area under curve,AUC值)分别为0.860、0.852和0.833,3种模型评估精度均良好,都适用于江西省崩岗发育风险评估。3)江西省崩岗发育风险等级分布具有显著的空间异质性,呈现由北往南逐渐递增的趋势,极高风险区主要集中分布在江西省南部,高风险区主要分布在江西省南部和中部,这与江西省崩岗实际分布情况基本一致。研究结果可为江西省崩岗侵蚀防治提供参考。展开更多
文摘崩岗是中国南方红壤丘陵区最为严重的侵蚀形式之一,基于GIS开展江西省崩岗发育风险评估,对该地区崩岗侵蚀防治具有重要的科学意义。以江西省为研究区,应用灰色关联度分析法和皮尔逊相关性分析法,计算10个影响因子的重要性和相关性矩阵进行影响因子筛选,利用信息量、加权信息量和频率比3种模型开展江西省崩岗发育风险评估,采用自然断点分级法划分风险等级。结果表明:1)气温、海拔和土地利用类型是江西省崩岗发育的重要影响因子。2)信息量模型、加权信息量模型和频率比模型的受试者工作特征曲线下方面积(Area under curve,AUC值)分别为0.860、0.852和0.833,3种模型评估精度均良好,都适用于江西省崩岗发育风险评估。3)江西省崩岗发育风险等级分布具有显著的空间异质性,呈现由北往南逐渐递增的趋势,极高风险区主要集中分布在江西省南部,高风险区主要分布在江西省南部和中部,这与江西省崩岗实际分布情况基本一致。研究结果可为江西省崩岗侵蚀防治提供参考。
