探讨空间分辨率和模型训练测试集比例等因素对滑坡易发性预测不确定性的影响具有重要意义.拟以江西省宁都县的滑坡为例,首先计算各环境因子在不同空间分辨率(15,30,60,90和120m)下的频率比值;然后将滑坡和非滑坡样本按照9/1,8/2,7/3,6/4和5/5的比例划分出不同的模型训练和测试数据集,由此得到25种组合工况下的模型输入和输出变量;再将其导入支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)模型中开展滑坡易发性预测,最后利用预测精度和易发性指数特征来分析各工况下的易发性建模不确定性.结果表明:(1)15 m分辨率、9∶ 1训练测试集比例和RF模型工况下的易发性预测精度最高,各工况下重要的环境因子分别为高程、坡度和地形起伏度等;(2)随着分辨率的下降或训练测试集比例的减小,SVM和RF模型的预测精度均逐渐下降,易发性指数的均值变大且标准差减小;(3)所有工况下随着分辨率和训练测试集比例的减小,易发性预测精度均逐渐下降且其不确定性增大;(4)各工况下RF预测精度优于SVM,分辨率对RF模型的影响显著大于训练测试集比例,而在SVM中2种因素的影响相差不大.
边坡工程 滑坡易发性 不确定性分析 机器学习 环境因子 空间分辨率 训练测试集比例