基于LightGBM的南阳市西部地区山洪灾害风险评价

TV122; 山洪灾害是对人类影响较大的自然灾害之一,给国民经济和人民生命财产造成了巨大的损失.开展山洪灾害风险评价是防御山洪灾害的有效方式之一,准确评价山洪灾害风险可为山洪防治工作和决策部署提供有力的技术支撑.研究以南阳市西部地区为研究区域,基于415个历史山洪灾害点,选取高程、坡度、年平均降水量和年最大3 h降水量均值等12项风险指标,构建了轻量级梯度提升LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)山洪灾害风险评价模型.同时结合随机森林RF(Random Forest)和极端梯度提升XGBoost(Extreme Gradient Boosting)两...

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Published in中国农村水利水电 no. 8; pp. 135 - 156
Main Authors 范桂英, 汤军, 高贤君, 占杨英, 邓莉婷
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 长江大学地球科学学院,湖北 武汉 430100 15.08.2023
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ISSN1007-2284
DOI10.12396/znsd.230385

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Abstract TV122; 山洪灾害是对人类影响较大的自然灾害之一,给国民经济和人民生命财产造成了巨大的损失.开展山洪灾害风险评价是防御山洪灾害的有效方式之一,准确评价山洪灾害风险可为山洪防治工作和决策部署提供有力的技术支撑.研究以南阳市西部地区为研究区域,基于415个历史山洪灾害点,选取高程、坡度、年平均降水量和年最大3 h降水量均值等12项风险指标,构建了轻量级梯度提升LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)山洪灾害风险评价模型.同时结合随机森林RF(Random Forest)和极端梯度提升XGBoost(Extreme Gradient Boosting)两种方法,通过准确度、精度等5种主要评价指标对比分析各模型精度,最后采用性能最佳模型绘制研究区山洪灾害风险图,并在此基础上,生成多尺度山洪灾害风险评价图,借此对南阳市西部地区山洪灾害分布特征进行探究,分析山洪灾害成因.结果表明:①LightGBM模型性能最好,精度为91.57%.RF模型性能较差,精度为84.62%;②坡度、高程和年平均降水量是影响研究区山洪发生的主要风险指标;③研究区山洪灾害风险评价结果与实际山洪发育情况基本一致,极高风险区与高风险区的面积占总面积的21%,且主要分布于山脉附近、河流周边最低处以及农田生产潜力大的区域.LightGBM是山洪灾害风险评价的有效方法,可以给南阳市的山洪灾害防御管理规划工作提供指导作用.
AbstractList TV122; 山洪灾害是对人类影响较大的自然灾害之一,给国民经济和人民生命财产造成了巨大的损失.开展山洪灾害风险评价是防御山洪灾害的有效方式之一,准确评价山洪灾害风险可为山洪防治工作和决策部署提供有力的技术支撑.研究以南阳市西部地区为研究区域,基于415个历史山洪灾害点,选取高程、坡度、年平均降水量和年最大3 h降水量均值等12项风险指标,构建了轻量级梯度提升LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)山洪灾害风险评价模型.同时结合随机森林RF(Random Forest)和极端梯度提升XGBoost(Extreme Gradient Boosting)两种方法,通过准确度、精度等5种主要评价指标对比分析各模型精度,最后采用性能最佳模型绘制研究区山洪灾害风险图,并在此基础上,生成多尺度山洪灾害风险评价图,借此对南阳市西部地区山洪灾害分布特征进行探究,分析山洪灾害成因.结果表明:①LightGBM模型性能最好,精度为91.57%.RF模型性能较差,精度为84.62%;②坡度、高程和年平均降水量是影响研究区山洪发生的主要风险指标;③研究区山洪灾害风险评价结果与实际山洪发育情况基本一致,极高风险区与高风险区的面积占总面积的21%,且主要分布于山脉附近、河流周边最低处以及农田生产潜力大的区域.LightGBM是山洪灾害风险评价的有效方法,可以给南阳市的山洪灾害防御管理规划工作提供指导作用.
Author 高贤君
范桂英
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