独库高速公路克扎依-巩乃斯段雪崩易发性评价

作     者：程秋连 刘杰 杨治纬 张天意 王斌 CHENG Qiulian;LIU Jie;YANG Zhiwei;ZHANG Tianyi;WANG Bin

作者机构：新疆农业大学交通与物流工程学院新疆乌鲁木齐830052 新疆交通规划勘察设计研究院有限公司/科技研发中心新疆乌鲁木齐830006 

基　　金：交通运输行业重点科技项目(2022-ZD6-090) 新疆交通运输科技项目(2022-ZD-006) 新疆交投集团2021年度“揭榜挂帅”科技项目(ZKXFWCG2022060004) 新疆交通设计院科技研发项目(KY2022021501) 

出 版 物：《中国地质灾害与防治学报》 (The Chinese Journal of Geological Hazard and Control)

年 卷 期：2024年第35卷第1期

页      码：60-71页

摘      要：独库高速公路克扎依—巩乃斯段以高山地貌为主,地形切割剧烈,为雪崩发育提供了有利的地形条件,对该区域进行雪崩易发性评价是独库高速公路安全建设及运行的重要前提。通过遥感解译和现场调查等手段获取149个雪崩点的因子数据,通过对因子进行相关性检测,筛选出10个评价因子,构成雪崩评价因子体系。在此基础上,运用K均值聚类法和随机法提取出非雪崩点和原始雪崩点构成样本集,通过机器学习中的多层感知器、支持向量机算法对研究区域开展雪崩易发性评价。研究结果表明,随机法和K均值聚类法提取出的样本集分别带入算法中训练,R-SVM、R-MLP、K-SVM、K-MLP四种模型的Kappa系数均大于0.6,4组模型对验证数据集的预测结果与实际值存在高度的一致性。经多层感知器训练的AUC值由0.762提高至0.983,经支持向量机训练的AUC值由0.724提高至0.951。基于本研究预测性能最佳的K-MLP模型分区显示该研究区雪崩发育对拟建线路影响较小,但对于隧道洞口可能会造成威胁。本研究可为独库高速公路建设、运营以及雪崩灾害防治工作提供理论支撑和方法参考。

主 题 词：雪崩 易发性评价 支持向量机 多层感知器 ArcGIS 

学科分类：08[工学] 0837[0837] 

D　O　I：10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202302009

馆 藏 号：203126145...