基于gis的滑坡预测模型的预测率及其作用

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1、第26卷第2期岩石力学与工程学报Vol.26No.22007年2月ChineseJournalofRockMechanicsandEngineeringFeb.，2007基于GIS的滑坡预测模型的预测率及其作用122喻根，B.H.P.Maathuis，C.J.vanWesten(1.合肥工业大学资源与环境工程学院，安徽合肥230009；2.荷兰国际地理信息科学与地球观测学院，荷兰恩斯赫得7500AA)摘要：滑坡预测模型的选择直接影响到滑坡预测的准确性，是滑坡预测的关键所在。该研究利用意大利Alpag

2、o地区的滑坡数据和其他相关地理空间数据，以模糊伽马模型、模糊代数积模型、模糊代数和模型以及模糊最小模型等4个定量滑坡预测模型为例，探讨滑坡预测模型的预测率在对比、评价和选择不同模型方面的作用。滑坡预测模型的预测率是，模型预测结果图的各个级别类型中，未用于建模的滑坡面积百分比的累积分布函数。在地理信息系统中，利用已知的滑坡分布数据和模型的预测结果图，可以计算滑坡预测模型的预测率。研究结果表明，滑坡模型的预测率是滑坡预测模型自身特性的度量，在输入图层和滑坡类型确定的条件下，滑坡预测模型的预测率可作为对比

3、、评价和选择不同模型的定量指标，可以用来确定最合适的预测模型。关键字：边坡工程；地理信息系统；滑坡；预测模型；预测率中图分类号：P642.22文献标识码：A文章编号：1000–6915(2007)02–0285–07PREDICTIONRATEOFGIS-BASEDMODELSFORPREDICTINGLANDSLIDESANDITSAPPLICATIONS122YUGen，B.H.P.Maathuis，C.J.vanWesten(1.SchoolofResourcesandEnvironmenta

4、lEngineering，HefeiUniversityofTechnology，Hefei，Anhui230009，China；2.InternationalInstituteforGeo-informationScienceandEarthObservation，Enschede7500AA，Netherlands)Abstract：Selectionofmodelsforpredictinglandslidesdirectlyinfluencestheaccuracyoflandslidepr

5、edictionandisthekeyfactorinlandslideprediction.Byusingthegeo-spatialdataaboutlandslidesandrelatedresultingfactorsinAlpago，Italy，therolesandapplicationsofpredictionrateofmodelsforpredictinglandslidesarediscussed.Fourmodelsareusedasexamplesincludingfuzzy

6、gammamodel(FGM)，fuzzyalgebraicproductmodel(FAPM)，fuzzyalgebraicsummodel(FASM)andfuzzyminimummodel(FMM).Predictionrateisthecumulativedistributionfunctionoftheareapercentageofthelandslidesnotusedtoconstructamodelwithrespecttotheclassesinthepredictionmapg

7、enerated.Byusingthegeographicinformationsystem(GIS)，thepredictionrateofamodelcanbecalculatedwiththepredictionmapgeneratedbythemodelandthelandslidedistributiondatanotusedtoconstructthemodel.Basedonthecalculatedpredictionrates，thepredictionabilitiesofthe

8、fourmodelsarecomparedandevaluated.Theresultsshowthatthepredictionrateofamodelforpredictinglandslidesisanindicatorofthemodelcharacteristics；andthatundertheconditionofdefinedinputlayersandspecifiedlandslides，thepredictionratesofdifferentm