多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价

郭广彬; 田婷; 周忠国; 王忠伟; 李涑

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多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价

3S技术应用 | 更新时间：2026-08-07

- 多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价
- 多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价
- 地理空间信息 2026年24卷第2期页码：64-67+73
- 作者机构：
  
  1. 云南省设计院集团勘察院有限公司
  2. 云南建投第一勘察设计有限公司
  3. 保山施勐高速公路投资开发有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： P642.22
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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郭广彬, 田婷, 周忠国, 等. 多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价[J]. 地理空间信息, 2026,24(2):64-67+73.

郭广彬, 田婷, 周忠国, et al. 多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价[J]. 2026, 24(2): 64-67+73.
郭广彬, 田婷, 周忠国, 等. 多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价[J]. 地理空间信息, 2026,24(2):64-67+73. DOI：

郭广彬, 田婷, 周忠国, et al. 多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价[J]. 2026, 24(2): 64-67+73. DOI：

摘要

针对在滑坡样本稀缺环境下的滑坡地质灾害易发性评价问题，旨在探索一种准确、稳定的机器学习算法。通过对沧源县的滑坡灾害进行分析，本研究选用了LightGBM、随机森林(RF)和支持向量机(SVM) 3种算法，并结合11个关键影响因子构建了滑坡易发性评价模型。研究发现，LightGBM模型在预测滑坡危险性区域方面表现最为突出，与实际滑坡点的一致性极高，尤其在滑坡高发的东部区域，其预测准确性得到了充分验证。通过ROC曲线评估，LightGBM模型的AUC值高达0.836，显著优于RF和SVM模型，证实了其在数据稀缺环境下的强大预测能力。此外，关键影响因子分析中揭示河流侵蚀、断层破裂带和人类工程活动对滑坡灾害易发性具有显著影响。因此，建议未来将LightGBM模型作为滑坡地质灾害易发性评价的首选方案，其分析结果可为滑坡灾害的预防和减灾工作提供技术支撑。其次，应关注河流沿岸地带、断层活动区以及人类工程活动频繁区域的边坡稳定性状况，切实采取有效的防护措施并加强监测工作，以确保天然边坡的稳固与安全，并最大限度地降低潜在的灾害风险。

Abstract

关键词

Keywords

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黄润秋.20世纪以来中国的大型滑坡及其发生机制[J].岩石力学与工程学报,2007(03).

黄发明,胡松雁,闫学涯,李明,王俊宇,李文彬,郭子正,范文彦.基于机器学习的滑坡易发性预测建模及其主控因子识别[J].地质科技通报,2022(02).

马啸,王念秦,李晓抗,严冬,李嘉琳.基于RF-FR模型的滑坡易发性评价——以略阳县为例[J].西北地质,2022(03).

张博,向旭,贾俊龙,张学洪,李春奇,彭君.基于LightGBM的天然气管道周围滑坡灾害预测方法[J].吉林大学学报(理学版),2023(02).

曾营,张迎宾,张钟远,柳静,朱辉.基于X-多层感知器耦合模型的滑坡易发性评价——以贵州省松桃自治县为例[J].山地学报,2023(02).

蔡子睿,阮一可,刘华娇.基于证据权法的滑坡敏感性评价——以海地为例[J].地理空间信息,2023(07).

林琴,郭永刚,吴升杰,臧烨祺,王国闻.基于梯度提升的优化集成机器学习算法对滑坡易发性评价：以雅鲁藏布江与尼洋河两岸为例[J].西北地质,2024(01).

武杨.斜坡单元支持下赣西山区典型乡镇地质灾害风险评价[J].地理空间信息,2024(10).

罗相涛.九寨沟漳扎地震区滑坡易发性对比分析[J].地理空间信息,2023(06).

谭彬,刘国栋,余安亮,林平.基于AHP-INF耦合模型的察雅县地质灾害易发性评价[J].地理空间信息,2023(11).

向喜琼.区域滑坡地质灾害危险性评价与风险管理[D].成都理工大学,2005(07).

Carsten F. Dormann,Jane Elith,Sven Bacher,Carsten Buchmann,Gudrun Carl,Gabriel Carré,Jaime R. García Marquéz,Bernd Gruber,Bruno Lafourcade,Pedro J. Leitão,Tamara Münkemüller,Colin McClean,Patrick E. Osborne,Björn Reineking,Boris Schröder,Andrew K. Skidmore,Damaris Zurell,Sven Lautenbach.Collinearity: a review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance[J].Ecography,2013.

Aril Aditian,Tetsuya Kubota,Yoshinori Shinohara.Comparison of GIS-based landslide susceptibility models using frequency ratio, logistic regression, and artificial neural network in a tertiary region of Ambon, Indonesia[J].Geomorphology,2018.

Chong Xu,Xiwei Xu,J. Bruce H. Shyu.Database and spatial distribution of landslides triggered by the Lushan, China Mw 6.6 earthquake of 20 April 2013[J].Geomorphology,2015.

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