基于LA-GraphCAN的甘肃省泥石流易发性评价

郭玲; 薛晔; 孙鹏翔

doi:10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240324

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基于LA-GraphCAN的甘肃省泥石流易发性评价

更新时间：2026-11-05

- 基于LA-GraphCAN的甘肃省泥石流易发性评价
- Bulletin of Geological Science and Technology Vol. 45, Issue 1, Pages: 212-224(2026)
- 作者机构：
  
  太原理工大学经济与管理学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240324
  CLC： P642.23
- Published：2026
- 稿件说明：
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郭玲, 薛晔, 孙鹏翔. 基于LA-GraphCAN的甘肃省泥石流易发性评价[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2026, 45(1): 212-224.
DOI：

郭玲, 薛晔, 孙鹏翔. 基于LA-GraphCAN的甘肃省泥石流易发性评价[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2026, 45(1): 212-224. DOI： 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240324.

摘要

目前对泥石流灾害易发性相关研究尚未考虑泥石流灾害的地理位置关系以及空间依赖性。本研究构建了包含4 286个正样本点和5 912个负样本点的甘肃省泥石流数据集，提出了一种基于LA-GraphCAN(local augmentation graph convolutional and attention network)的泥石流易发性评价方法。首先，以样本点的经纬度投影坐标为基础，利用KNN(K-nearest neighbors)构建最近邻图，捕捉泥石流灾害点之间的复杂地理位置关系；其次，使用GCN(graph convolutional network)高效聚合局部邻域信息，提取关键地理和环境特征，不仅关注单个栅格所包含的信息，还深入探讨了相邻栅格之间空间结构的相互关系，从而使模型能够更精准地识别和理解样本中的局部空间特征。同时，引入GAT(graph attention network)添加动态注意力机制，细化特征表示；再次，验证所提方法的有效性，并从不同角度对比分析；最后，对甘肃省泥石流易发性进行评价。结果表明，考虑了泥石流灾害地理位置关系的LA-GraphCAN的ROC曲线下面积（AUC）、准确率、精确率、召回率以及F1分数分别为0.986 8

0.945 8

0.943 6

0.922 8和0.933 1，与主流机器学习模型CNN(convolutional neural networks)、Decision tree等相比最优。基于LA-GraphCAN评价的甘肃省泥石流极高易发区中历史泥石流灾害点数量为4 055个，占甘肃省历史泥石流总数的95%，与历史灾害分布基本一致。性能评估和甘肃省泥石流易发性评价结果均表明考虑泥石流灾害空间依赖性的LA-GraphCAN方法的评价结果更优，在泥石流易发性评价研究中有较好的适用性。

Abstract

关键词

Keywords

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