滑坡危险度评价对BCS负样本采样的敏感性

滑坡负样本在基于统计方法的滑坡危险度制图中具有重要作用,能够抑制统计方法对滑坡危险度的高估。缓冲区控制采样(Buffer controlled sampling,BCS)是一种广泛使用的负样本采样方法,其原理是认为滑坡点附近一定范围内的地理环境与滑坡点所在的地理环境相似,易发生滑坡,因而应当在灾害点一定缓冲区以外的区域采集负样本。目前缓冲区大小主要是根据专家对研究区的经验知识确定,具有主观性。缓冲区大小对基于统计方法的滑坡危险度制图的影响研究较少。因此,有必要分析缓冲区大小与滑坡危险度制图精度之间的关系,探究适宜的缓冲区大小。以陇南山区的油坊沟流域为研究区,基于BCS负样本采样方法,探究不同缓冲区大小对基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的滑坡危险度制图结果的影响。结果表明:缓冲区过小会导致与滑坡点地理环境相似的假的负样本的存在,从而导致滑坡危险度的低估;缓冲区过大会导致负样本在环境特征空间中太局限,负样本集的全局代表性差,从而导致滑坡危险度的高估。在本研究区基于SVM的滑坡危险度制图中,200~500m是使用BCS采集负样本的较理想的缓冲区大小。     

采样点数目对反距离加权插值结果的敏感性分析

为了研究采样点数目对反距离加权插值结果的影响,以面积为2.076×105km2的白俄罗斯为研究区域,采用数目逐渐变化的采样点作为实验数据,通过交叉验证方法,得到了采样点数目与插值精度之间的关系。结果表明:随着采样点数目减少,插值误差呈现先缓慢上升后迅速上升再缓慢上升的趋势。就本组数据而言,当采样点逐渐减少到约为总采样点数目的 70%左右,插值的质量会发生突变。计算采样点的密度,得出每100 km2采0.9～1.3个点(即每76～109 km2采集1个点)的情况下,插值精度变化不大。鉴于研究所得,在实际的生产生活中,可供大区域插值时,采样方案设计参考。     

采样点数目对反距离加权插值结果的敏感性分析

为了研究采样点数日对反距离加权插值结果的影响,以面积为2．076×10^5km。的自俄罗斯为研究区域,采用数目逐渐变化的采样点作为实验数据,通过交叉验证方法,得到了采样点数目与插值精度之间的关系。结果表明：随着采样点数日减少,插值误差呈现先缓慢上升后迅速上升再缓慢上升的趋势。就本组数据而言,当采样点逐渐减少到约为总采样点数目的70％左右,插值的质量会发生突变。计算采样点的密度,得出每100km。采0．9-1．3个点（即每76-109km2采集1个点）的情况下,捕值精度变化不大。鉴于研究所得,在实际的生产生活中．可供大区域插值时。采样方案设计参考。     

中国近地表气温直减率及其季节和类型差异

近地表气温直减率是推测近地表气温空间分布的重要参数。中国幅员辽阔,气候和地形地貌条件复杂,直接使用反映对流层平均状况的单一气温直减率(0.65℃/100 m)很难表征中国近地表气温直减率的季节和类型差异。本文利用中国839个国家气象站点2000-2013年的近地表气温数据,分别在国家尺度和综合自然区划尺度上使用多元回归分析方法计算各个季节的平均气温直减率(lr_meanT)、平均最低气温直减率(lr_minT)和平均最高气温直减率(lr_maxT),并借助空间插值算法对气温直减率的可靠性进行了验证,最后分析了其季节和类型的差异。结果表明：①在国家尺度上,3种气温直减率均小于0.65℃/100 m;lr_minT、lr_meanT和lr_maxT的季节差异分别为0.05、0.13和0.24℃/100 m,且一般有夏季最大、冬季最小的季节规律;春、夏、秋、冬季气温直减率的类型差异分别为0.12、0.05、0.11和0.26℃/100m,且有lr_minT>lr_meanT>lr_maxT的规律。②在综合自然区划尺度上,气温直减率大多低于0.65℃/100 m,且存在明显的地域差异;夏季气温直减率一般大于冬季气温直减率,季节差异大多超过0.10℃/100 m;气温直减率类型差异半数区域超过或等于0.10℃/100 m,在春、夏、秋季,半数左右的区域lr_maxT >lr_minT,在冬季,多数区域的lr_minT >lr_maxT,lr_meanT一般处于lr_maxT和lr_minT之间。     

基于SBAS技术的岷江流域潜在滑坡识别

小基线(Small Baseline Subsets,SBAS)技术可以获取微小的形变信息和长时间序列的缓慢地表形变场,在地表形变监测中具有较广的应用前景。本文以地形陡峭的岷江流域为研究区,基于小基线技术获取沿雷达视线方向的形变速率,将其转化为沿坡面方向的形变速率,利用核密度分析对潜在滑坡区域进行提取。研究发现,岷江流域的30处历史滑坡中,有18处位于提取的潜在滑坡区中,有11处位于发生形变的地区范围内,仅有1处位于发生形变的地区之外。这表明,SBAS技术可以较好地监测地势陡峭地区的地表形变,在潜在滑坡识别方面具有较高的可行性。     

一种基于地理环境相似度的滑坡负样本可信度度量方法

滑坡负样本在统计型滑坡危险度制图中具有重要作用,能抑制统计模型对滑坡危险度的高估。当前滑坡负样本采样方法采集的负样本可信度未知,在负样本采样过程中,极有可能将那些潜在滑坡点错选为负样本,这些假的负样本会降低负样本集的质量和训练样本集的质量,进而影响统计模型的精度。本文基于“地理环境越相似、地理特征越相似”的地理学常识,认为与正样本有着相似地理环境的点极有可能是未来发生滑坡的点;与正样本的地理环境越不相似的点,则越有可能是负样本。基于此假设提出一种基于地理环境相似度的负样本可信度度量方法,将该方法应用于滑坡灾害频发的陇南山区油房沟流域,对油房沟进行滑坡负样本可信度评价制图;使用油房沟流域的滑坡发生初始面来验证该方法的有效性。结果发现：滑坡发生初始面上所有栅格点的负样本可信度平均值为0.26,超过95%的栅格点的负样本可信度都小于0.5,说明本文提出的负样本可信度度量方法合理。