多机器学习算法下沧源县滑坡地质灾害易发性评价OA

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。