基于WOE-CatBoost耦合模型的滑坡灾害易发性评价

刘娟, 王宇栋, 李晓丽, 林静

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地质灾害与环境保护 ›› 2025, Vol. 36 ›› Issue (01) : 6-14.

基于WOE-CatBoost耦合模型的滑坡灾害易发性评价

  • 刘娟, 王宇栋, 李晓丽, 林静
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摘要

宣威市地形地貌复杂,岩质较弱,易发生滑坡。本文以宣威市为例,选取地形地貌、气候水文和地质构造等12个指标,采用证据权模型(WOE),得到各指标分级状态的证据权重;再通过WOE模型与CatBoost算法耦合,得到研究区滑坡灾害易发性评价指数;最后选取SHAP对滑坡影响因子进行全局和局部解释。研究结果显示:(1)采用WOE和WOE-CatBoost耦合模型AUC值分别0.845 5和0.984 6,滑坡极高易发区的滑坡密度分别为0.181 0个/km2和0.297 0个/km2;(2)高程、地层岩性、NDVI和降雨是影响滑坡发生的主要因素。得到结论WOE-CatBoost模型可以用于滑坡易发性的预测,且滑坡极高、高易发区主要分布于研究区的东南部和东北部,低易发区主要分布在研究区的中部和西南部。

关键词

滑坡灾害 / 机器学习 / SHAP / 易发性 / 预测精度 / WOE

中图分类号

P642.22

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刘娟, 王宇栋, 李晓丽, 林静. 基于WOE-CatBoost耦合模型的滑坡灾害易发性评价. 地质灾害与环境保护. 2025, 36(01): 6-14

基金

云南省科技厅基础研究计划项目(202401CF070138)

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