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山区公路沿线斜坡物理韧性随机森林评价模型——以四川省茂县为例

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[目的]建立山区公路沿线斜坡物理韧性随机森林评价模型,为山区斜坡抗灾工作提供科学参考.[方法]以四川省茂县为研究区,选取高程、坡度、坡向、坡位、微地貌、曲率、顺逆向坡、归一化植被指数、岩性、距水系距离、距断层距离、距道路距离、多年平均降雨13个斜坡物理韧性评价因子,结合公路沿线498个历史斜坡破坏点,构建斜坡物理韧性评价的地理空间信息数据库.将样本数据按照7∶3的比例分为训练数据和验证数据.采用随机森林方法对训练数据进行训练建模,将得到的模型分别对训练数据、验证数据和样本整体数据进行预测分析.采用混淆矩阵和ROC曲线对模型预测的准确度进行验证.[结果]评价因子中高程、距道路距离、距水系距离这3个评价因子的权重较大.该模型精度较高,混淆矩阵的精度为98.9％,训练数据集、验证数据集和整个研究区的ROC曲线下的面积(AUC)值分别为1.000,0.870和0.978.模型仿真到整个研究区中,将研究区的物理韧性划分为极低、低、中、高、极高5个等级.[结论]基于随机森林方法构建的山区公路沿线斜坡物理韧性评价模型具有较高的稳定性以及可靠性.
Random Forest Evaluation Model for Physical Toughness of Slopes Along Mountain Roads——Taking Maoxian County of Sichuan Province as an example

薛蒙蒙、文海家、林渝、孙德亮

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重庆大学土木工程学院,重庆400045

山地城镇建设新技术教育部重点实验室,重庆400045

库区环境地质灾害防治国家地方联合工程研究中心,重庆400045

重庆师范大学GIS应用研究重庆市高校重点实验室,重庆401331

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山区公路沿线斜坡 物理韧性 随机森林模型 地理空间数据

重庆市技术创新与应用示范一般项目(社会民生类)

cstc2018jscx-msybX0310

2020

水土保持通报
中国科学院水利部水土保持研究所 水利部水土保持监测中心

水土保持通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.658
ISSN：1000-288X
年,卷(期)：2020.40(4)
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