基于快速聚类-信息量模型的汶川及周边两县滑坡易发性评价

P642.22; 滑坡灾害易发性评价研究对规划灾害区域、制定防灾策略等方面具有十分重要的意义.以滑坡灾害频发的汶川及周边两县(理县和茂县)为例,提出滑坡灾害易发性评价的快速聚类-信息量模型.选取坡度、高程、坡向、距构造的距离、距水系的距离、地层岩性和土地利用情况为对滑坡有重要影响的7个影响因子,并在二级因子的分类上,对上述前5个影响因子依据159处滑坡样本分别开展快速聚类分析,同时也给出了传统的等距分类法,以便与快速聚类方法形成对比,对后2个影响因子则以定性方法分类.根据上述二级分类方法的不同,以及滑坡样本是否考虑面积因素,将信息量模型细分为四类(模型a:快速聚类-数量模型、模型b:等距分类-数量模型、模型c:快速聚类-面积模型、模型d:等距分类-面积模型),分别计算各二级指标信息量,并通过ArcGIS空间叠加分析得到研究区域信息量分布,然后通过自然断点法将研究区滑坡易发性划分为五个等级.以易发性递增原则和线下面积(Area Under Curve,AUC)作为精度评价指标,结果表明:①快速聚类模型(模型a和模型c)整体效果优于等距分类模型(模型b和模型d);②相同分类方法下,面积模型(模型c与模型d)整体优于数量模型(模型a和模型b);③在上述两项优势的加持下,模型c相较于模型b,评价精度明显提升,其AUC值从80.46％提高到87.25％.