【摘 要】
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近年来,由于极端气象事件和强烈地震频发,我国地质灾害呈现多发态势。其中,滑坡当属我国最主要最常见的地质灾害之一。本文选定湖南省衡阳市为研究区,基于区域地质环境背景,分析了衡阳市的滑坡灾害空间分异特征,利用GIS技术和集成学习算法,从构建评价体系以及选取样本等角度思考,采用信息量法模型（IV）、信息量法与随机森林算法耦合模型（IV-RF）、信息量法与梯度提升树算法耦合模型（IV-GBDT）对衡阳市进
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近年来,由于极端气象事件和强烈地震频发,我国地质灾害呈现多发态势。其中,滑坡当属我国最主要最常见的地质灾害之一。本文选定湖南省衡阳市为研究区,基于区域地质环境背景,分析了衡阳市的滑坡灾害空间分异特征,利用GIS技术和集成学习算法,从构建评价体系以及选取样本等角度思考,采用信息量法模型（IV）、信息量法与随机森林算法耦合模型（IV-RF）、信息量法与梯度提升树算法耦合模型（IV-GBDT）对衡阳市进行滑坡灾害易发程度评价与分区。（1）以搜集整理的衡阳市地质资料和卫星影像数据为基础,分析了研究区内滑坡的发育规模及形成条件,探究了滑坡灾害的空间分异特征。（2）提出结合斯皮尔曼等级相关系数和地理探测器工具两步筛选评价因子的方法,先后剔除多项冗余因子和次要因子,以此建立衡阳市滑坡地质灾害评价指标体系。（3）借助ArcGIS软件提取研究区栅格数据,对最终选定的10项评价因子进行关联分析及信息量计算,在信息量模型易发性分区的基础上,基于Python语言构建IV-RF和IV-GBDT耦合模型,取两者之长,探讨集成学习算法在滑坡易发性评价中的准确度及适用性。（4）以信息量模型作为对照组,采用分类精度和ROC曲线下的AUC值验证两种耦合模型,结果显示IV-RF模型约有85.72%的灾害点落在高易发区与较高易发区,且IV-RF模型的AUC值最高,为0.814,表明IV-RF耦合模型预测性能更优,进一步利用最优评价模型对衡阳地区滑坡易发性进行乡镇区划制图。
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