山地城市滑坡灾害空间分布特征及影响因素分析

发布时间：2021-04-26 22:33

　　针对山地城市滑坡灾害影响区域的不确定性,选择重庆市中心城区典型滑坡作为研究对象,利用最邻近指数、空间热点探测与核密度估计方法分析了历史滑坡灾害点的空间分布特征;并选择高程、坡度、坡向、地貌类型、土壤类型、土壤侵蚀、降雨、水系、地表覆盖、归一化植被指数（NDVI）、人口密度和道路等12个影响因素建立滑坡因子数据库,利用神经网络模型分析滑坡灾害空间分布特征的驱动因素,并定量计算各影响因子的贡献权重。利用受试者工作特征曲线（ROC）对模型进行准确性评估。最邻近指数结果表明研究区历史滑坡灾害点呈聚集型分布特征,空间热点探测与核密度估计均显示渝中区、沙坪坝区和巴南区北部是滑坡聚集程度最大的地区;在所有的影响因子中,人口密度、地貌类型和降雨对研究区滑坡灾害的空间分布影响最大,而坡向和道路影响最低。ROC曲线下面积AUC值达到0.917,表明该神经网络模型能准确反映出该地区滑坡影响因子的影响程度。 

【文章来源】：重庆大学学报. 2020,43(08)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 研究区概况及滑坡影响因子
    1.1 研究区概况
    1.2 滑坡影响因子
2 研究方法
    2.1 空间分布特征分析方法
        2.1.1 最邻近指数分析
        2.1.2 空间热点探测
        2.1.3 核密度估计
    2.2 滑坡影响因子分析方法
    2.3 模型准确度检验
3 结果与分析
    3.1 滑坡灾害空间分布特征
    3.2 滑坡灾害影响因子
4 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]陆地表层人类活动强度——概念、方法及应用（英文）[J]. 徐勇,徐小任,汤青.  Journal of Geographical Sciences. 2016(09)
[2]Development and application of traffic accident density estimation models using kernel density estimation[J]. Seiji Hashimoto,Syuji Yoshiki,Ryoko Saeki,Yasuhiro Mimura,Ryosuke Ando,Shutaro Nanba.  Journal of Traffic and Transportation Engineering（English Edition）. 2016(03)



本文编号：3162242