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基于聚类和随机森林耦合模型的崩滑灾害易发性评估

杜映锦 席传杰 胡卸文 吴建利 刘波 何坤

杜映锦, 席传杰, 胡卸文, 吴建利, 刘波, 何坤. 基于聚类和随机森林耦合模型的崩滑灾害易发性评估[J]. 西南交通大学学报, 2025, 60(2): 282-289. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20220864
引用本文: 杜映锦, 席传杰, 胡卸文, 吴建利, 刘波, 何坤. 基于聚类和随机森林耦合模型的崩滑灾害易发性评估[J]. 西南交通大学学报, 2025, 60(2): 282-289. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20220864
DU Yingjin, XI Chuanjie, HU Xiewen, WU Jianli, LIU Bo, HE Kun. Susceptibility Assessment of Collapses and Landslides Based on Cluster and Random Forest Coupled Model[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2025, 60(2): 282-289. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20220864
Citation: DU Yingjin, XI Chuanjie, HU Xiewen, WU Jianli, LIU Bo, HE Kun. Susceptibility Assessment of Collapses and Landslides Based on Cluster and Random Forest Coupled Model[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2025, 60(2): 282-289. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20220864

基于聚类和随机森林耦合模型的崩滑灾害易发性评估

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20220864
基金项目: 国家重点研发计划(2018YFC1505401)
详细信息
    作者简介:

    杜映锦(1979—),男,博士研究生,研究方向为地质灾害及防治工程,E-mail:dyj@swjtu.cn

    通讯作者:

    胡卸文(1963—),男,教授,博士,研究方向为工程地质、环境地质,E-mail:huxiewen@163.com

  • 中图分类号: X43

Susceptibility Assessment of Collapses and Landslides Based on Cluster and Random Forest Coupled Model

  • 摘要:

    灾害易发性评估通常是基于灾害空间分布特征进行概率建模,然而灾害本身存在空间异质性. 本文以汶马高速汶川至理县段沿线崩滑灾害为例,为解决灾害的空间异质性问题,利用K-means算法将研究区灾害威胁对象(人员、财产)及危险程度(损毁房屋面积、损毁道路长度)进行空间聚类并赋予研究区不同聚类属性;从水文、地质、地貌条件等方面综合选取坡度、高程、坡向、曲率、地表切割度、河型弯曲系数、距构造带距离、岸坡坡体结构和地层岩性9个因子,将样本划分为70%的训练数据、30%的测试数据,对比K-RF模型与传统RF模型在易发性评估中的性能,以期为高速公路的运营安全及灾害防治提供理论支撑. 结果表明:K-RF模型极高易发区共包含82.95%灾害点,相较于单一RF模型取得了更好的评价结果(AUC值提高5.4%);采用聚类的方法解决灾害空间异质性是可行的,但本文局限性在于未能从灾害本身反映灾害空间异质性,耦合模型结果本质上是易发性和易损性的综合反映.

     

  • 我国是一个多山多灾害的国家,频发的山地灾害往往会对高速公路及铁路的运营安全造成严重威胁. 近年来,区域性灾害易发性评估作为预测潜在地质灾害发生概率的方法之一,以其科学性和有效性吸引了国际地质工程学界诸多学者的关注[1]. 灾害易发性评估理论建立在一个基本假设之上,即过去控制灾害发育的环境因素在未来一定时间内仍然制约着灾害的发展[2],其评估方法主要分为定性和定量2种:定性方法依赖于专家知识对历史灾害的经验性总结,主观性较强;定量评估方法中,诸如人工神经网络(ANN)[3-4]、逻辑回归(LR)[5]、支持向量机(SVM)[6-7]等机器学习算法被广泛应用于灾害易发性评估中,取得了良好的效果. 例如,文海家等[8]运用LR和ANN结合地理信息系统(GIS)对汶川县地震灾害点危险性进行评估,结果表明LR模型精度优于ANN模型;Yao等[9]运用SVM和LR模型对香港降雨型灾害点进行评估,研究表明SVM模型要优于LR模型;许冲等[10]对比了不同核函数的SVM模型在玉树地震灾害点易发性评估中的效果. 近年来,如随机森林(RF)、自适应增强算法(AdaBoost)和梯度提升树(GBDT)等集成机器学习算法作为单一预测模型的优化算法,受到国内外学者的青睐[11-14].

    然而,以往的灾害易发性研究通常忽略灾害的空间异质性[15]. 空间异质性可以被解释为影响灾害的因素与灾害发生与否在空间上的非线性相关关系可能存在差异,反映在模型中即相同的模型及因子在不同地区的建模结果往往存在差异,表现为因子权重的变化. 灾害的空间异质性主要来源于灾害类型、形成机制、致灾风险等方面的差异,以滑坡为例,不同物质组成(如土质、岩质滑坡)、不同运动学特征(如牵引式、推移式)、不同滑面深度(如浅层、深层滑坡)的滑坡控制因素在空间分布理论上应有所差异,但受限于数据的可用性,目前鲜有研究在建模中考虑这一问题. 传统解决灾害异质性的办法是通过分析灾害的空间自相关性来建立局部模型[16],会降低模型效率. 此外,目前的评估模型大多极度依赖于数据库质量及完备性. 因此,在有限的数据条件下,从成因、类型、运动学等方面严格考虑灾害异质性并建立全局预测模型依旧比较困难.

    为解决这一问题,本文引入了灾害风险评估的理念,仅考虑人员、建筑受灾害威胁程度而避免纳入更为复杂的灾害成因、类型等条件,将研究区进行空间聚类,即从易损性的角度将研究区划分为具有不同聚类属性的单元,以此来表示相同区域灾害存在相似性,不同区域灾害存在空间异质性. 为避免模型过于复杂,本文以相对简单的K-means算法为例,提出聚类与随机森林的耦合算法(K-RF). 该算法首先将研究区划分为多个泰森多边形,随后考虑灾害威胁对象(人员、财产)及威胁程度(灾害等级),对灾害进行空间聚类并赋予研究区不同聚类属性,在此基础上利用随机森林模型进行易发性分析. 为探讨K-RF模型相较传统的RF模型在易发性评估中的性能,选取汶川至理县段高速公路沿线5 km范围内为研究区,该区域受2008年汶川地震的影响,山体的震裂效应显著,滑坡、崩塌等灾害对该高速公路养护和运营造成重大威胁. 本文从地形地貌、水文及地质条件等方面综合选取坡度、高程、坡向、曲率、地表切割度、河型弯曲系数、距构造带距离和地层岩性8个与斜坡稳定性相关的因子,分别采用K-RF模型和RF模型进行易发性分析并对比,其成果可为易发性建模即灾害防治提供参考.

    由于聚类算法众多,如K-means聚类、自组织映射(SOM)聚类、层次聚类算法等,而本文的核心是讨论如何将无监督聚类算法和有监督的机器学习算法进行耦合,以解决易发性建模当中存在的灾害空间异质性问题,而不局限于某种具体的聚类算法. 因此,仅选用较为成熟的K-means和RF算法为例来构建K-RF模型.

    K-means聚类算法是常用的聚类算法,其核心思路可以概括为一种基于欧式距离度量的数据簇划分方法.

    随机森林模型是目前最流行的机器学习算法之一,最早由Breiman[12]在2001年提出,其特点是以多个非相关的决策树构成基准决策单元,通过投票或平均的方法进行组合,最终形成强分类器.

    耦合模型建模流程如图1所示.

    图  1  K-RF建模流程
    Figure  1.  Flow chart of K-RF model

    研究区地处四川盆地西侧的丘陵区向青藏高原东缘的梯形过渡带,地形陡峻、峡谷纵横,整体上属构造侵蚀深切割的高山、高中山地貌类型. 区内多为高山峡谷,海拔高程在12004000 m,最低点位于汶川,海拔1100 m. 随高速公路向川西北高原区,岩性以千枚岩、板岩等变质岩为主,沿线露出的基岩主要为志留系茂县群(Smx1~5)的千枚岩夹灰岩、变质砂岩;泥盆系危关群(Dwg1 + Dwg2)的炭质千枚岩、黑灰色含碳千枚岩以及新都桥组(T3x)碳质、粉砂质板岩.

    本文使用的基础数据包括:1) 基于四川交通建设科技项目:2015A1-3《板裂千枚岩岩体结构特征及边坡灾害控制技术研究》现场调查及已有灾害编录数据,包括空间位置、灾害威胁对象等信息;2) 1∶20万比例尺的地质图,用于提取地层岩性及主要构造带;3) 下载自地理空间数据云GDEMDEM 30 M 分辨率数字高程数据,用于提取水文以及地形地貌数据.

    现场调查表明,汶马高速公路沿线边坡失稳模式以崩塌、倾倒变形和顺层滑移为主. 汶马高速公路沿线横向坡整体稳定性较好,变形破坏以危岩崩塌为主;斜向坡以崩塌、旋转滑移为主;顺向-同倾坡以溃屈变形破坏为主,顺向-陡倾坡则表现为倾倒变形,其中危岩体主要分布于横向坡和斜向坡. 所使用的数据中共包含217条记录,包含84处崩塌,98处滑坡,35处不稳定斜坡. 该项目重点调查了部分灾害并简化为源区顶点,其余为以点存储的历史编录数据,灾害点分布如图2所示.

    图  2  研究区位置及灾害编录
    Figure  2.  Location of study area and hazard inventories

    影响因子的选取对构建易发性评估模型至关重要. 由于灾害数据包括崩塌、滑坡及不稳定斜坡,涉及不同成因及类型的空间异质性,本文通过聚类从风险的角度考虑不同灾害差异,仅介绍与斜坡稳定性相关的影响因子. 参考文献[17-20],本文从地形地貌、水文及地质条件等方面综合选取5个连续型影响因子(坡度、高程、坡向、曲率、地表切割度)和3个离散型影响因子(距构造带距离、地层岩性、河型弯曲系数),如图3所示.

    图  3  影响因子
    Figure  3.  Influencing factors

    高程对灾害点发育的间接影响体现在 [18]:不同高程范围的区域地表水汇集程度不同;高程对地面植被类型及植被覆盖有一定的影响. 坡度影响斜坡几何分布特征的同时还制约着临空面的发育. 坡向不仅通过光照、风化、侵蚀等地表形态上的差异间接影响坡体的稳定[19]还可以反映主震构造的错断方向[20]. 曲率可以反映微地貌特征,在已有的研究中常被考虑为与滑坡易发性有关的因子[10,17]. 地表切割度是通过计算一定区域的平均海拔与最低海拔之差,从而反映地面切割深度. 其中,高程来自ASTER GDEM 30M 分辨率数字高程数据(DEM),其余几个地貌因子在GIS系统中通过DEM计算. 河流对岸坡的冲蚀和浸润影响着斜坡岩土体的稳定性,考虑到研究区横向尺度上较窄,选取河型弯曲系数代替距河流距离以反映河流对岸坡的冲蚀. 河型弯曲系数被定义为河流实际长度与直线长度之比,常被用于研究河型的转换和弯曲机理[21],可以反映出河流的弯曲形态,进而间接反映不同弯曲河段对岸坡的差异性冲蚀、掏蚀作用. 本文在GIS系统中将主河划分为不同河段,并测量各河段直线长度和实际长度,进而计算出各河段的河流弯曲系数.

    1) 首先,将研究区划分为多个泰森多边形,考虑灾害的威胁人员数量、威胁财产、损毁道路长度、损毁房屋面积、空间位置等因素(数据来源于灾害库包含的基础资料),利用K-means算法进行聚类生成聚类因子并和其他因子构成样本库;

    2) 对样本数据进行共线性检验后,选取70%的数据进行模型训练,30%的数据进行模型验证;

    3) 通过Sklearn模块建立RF模型,并通过网格搜索算法选出最优模型参数.

    本文选用准确率(Acc)、精准率(Pre)、召回率(R)和ROC (receiver operating characteristic)曲线对模型性能进行评估. ROC曲线是可以反映出特异性和敏感性的综合指标[22],其横轴为伪正类率(FPR),纵轴为真正类率(TPR),AUC为曲线下的面积,值越高,预测模型的精度越好. Acc同样反映模型的全局分类能力,但AUC是基于所有可能的截断值计算,而Acc是基于较优截断值进行计算. 召回率反映的是模型成功预测灾害点灾害的能力,即漏报率,而精确率反映模型的误报率.

    此外,在易发性评估中,影响因子之间的相互作用会降低模型的可解释性,故对所选的影响因子进行相关性检验是构建灾害预测模型的重要环节. 由于聚类因子仅反映不同区域灾害异质性,与其他因子不构成相关性,因此本研究选用方差膨胀因子(VIF)对其余9个影响因子进行多重共线性检验. 若 VIF>10.00或容差(TOL)<0.1时,表明各因子之间存在严重的多重共线性,当VIF≥5.00或TOL≤0.2时,则认为指标存在一定的共线性,反之则认为影响因子之间不存在共线性[23].

    检测结果如图4所示,9个常规因子中,最大VIF值为2.47,为地表切割度. 因此,所有影响因子之间均不存在多重共线性,均可代入灾害点预测模型进行研究区的灾害易发性评价.

    图  4  VIF检验结果
    Figure  4.  Results of VIF test

    模型的聚类结果如图5表1所示. 从图中可以看出,整个研究区被划分为4个区域,不同类别代表区域内的灾害存在差异.

    图  5  模型聚类结果
    Figure  5.  Model clustering results

    表1可以看出,类别1~4区域的差异主要体现在灾害威胁程度不同,可能与灾害规模、区域地形地质条件有关. 整体来看,类别1的区域威胁程度最高,主要分布在汶川附近,包含53处灾害,灾害平均威胁人员数量为95人,平均威胁财产为337.2万,平均损毁房屋面积为8.90 m2. 从威胁财产角度来看,类别2、3、4的威胁程度依次降低.

    表  1  聚类结果
    Table  1.  Clustering results
    类别 灾害数量/处 平均威
    胁人员
    数量/人
    平均威胁财产/万元 平均损
    毁房屋
    面积/m2
    平均损
    毁道路
    长度/m
    1 53 95 337.2 8.90 0
    2 65 50 164.6 1.80 0
    3 46 36 113.5 0.43 0
    4 53 59 80.4 1.38 10.2
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    K-RF模型最终纳入了9个因子(1个聚类因子、5个连续型因子、3个离散型因子),随后通过Sklearn模块建立RF模型,并通过网格搜索算法选出最优模型参数(决策树数量=485,最大特征数=8,最大树深度=7). K-RF模型的精度指标如表2所示,ROC曲线结果如图6所示. K-RF模型在测试集的AUC、Pre、Acc、R值分别为0.902、0.726、0.787和0.841,表明模型的预测能力较好.

    表  2  验证指标计算结果
    Table  2.  Calculation results of validation indicators
    模型 Pre Acc R AUC
    RF 0.681 0.730 0.746 0.848
    K-RF 0.726 0.787 0.841 0.902
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    图  6  ROC曲线对比
    Figure  6.  Comparison of ROC curves

    随后,本文将K-RF模型计算出的概率值导入GIS,制作易发性专题图层,并分别统计灾害点单元在各易发性等级中的比例,计算其频率比(灾害点占比/分级面积占比),统计结果如表3图7所示.

    表  3  易发性分级统计结果
    Table  3.  Statistical results of susceptibility levels
    模型 易发性等级 分区面积/km2 灾害点个数/个 研究区分级面积占比/% 灾害占比/% 频率比
    K-RF 极高 35.70 180 10.24 82.95 8.10
    80.37 28 23.05 12.90 0.56
    中等 40.27 4 11.55 1.84 0.16
    82.50 3 23.66 1.38 0.06
    极低 109.90 2 31.52 0.92 0.03
    RF 极高 31.50 156 9.03 71.89 7.96
    71.74 45 20.57 20.74 1.01
    中等 49.27 9 14.13 4.15 0.29
    90.30 5 25.90 2.30 0.09
    极低 105.90 2 30.37 0.92 0.03
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    图  7  易发性统计结果
    Figure  7.  Statistics results of susceptibility

    图8图9展示了K-RF模型和RF模型的易发性制图结果. 从整体来看,2种模型的易发性制图结果与灾害空间分布一致性较好,易发性制图结果表明,汶川—理县段沿河两岸为灾害发育的极高易发性区,且汶川区域附近极高易发性区面积较其他区域更大.

    图  8  K-RF模型易发性制图结果
    Figure  8.  Mapping results of susceptibility of K-RF model

    为了验证K-RF模型建模效果,选用单一RF模型进行对比. 其中,单一RF模型与K-RF模型的差异在于未纳入可以反映灾害异质性的聚类因子,其余与K-RF模型一致.

    图6表2当中对比可知:相较于单一RF模型,K-RF模型的AUC值提高了5.4%,Acc值提高了5.7%,精准率提高4.5%,召回率提高了9.5%. 结果表明K-RF模型取得了更好的预测性能.

    对比图89可以看出:2种模型均能有效地进行灾害易发性制图,灾害空间分布与易发性结果具有较好的一致性;K-RF模型极高易发性区包含82.95%的灾害点,RF模型极高易发性区包含71.89%的灾害点. 在比较灾害点数量的同时也应关注易发性分区的面积占比,极高易发性区间面积相对小但包含的灾害点相对多的结果无疑更加精确,这一点可以用频率比值来进行区分. 从表3中可以看出:K-RF模型的极高易发性区面积要高于RF模型,但频率比(8.10)同样高于RF模型(7.96),表明K-RF模型得到的极高易发区的准确性更高.

    图  9  RF模型易发性制图结果
    Figure  9.  Mapping results of susceptibility of RF model

    相较于RF模型,K-RF模型提高易发性预测性能的根本原因是纳入了一个可以反映灾害异质性的空间因子. 从概念上讲,该因子是从承灾体易损性角度反映灾害之间在空间上的差异,因此,K-RF模型结果在本质上综合反映了灾害的易发性和易损性.

    本文的工作表明,通过聚类的方法解决灾害空间异质性是可行的. 然而,本文的局限性在于未能从灾害本身(如成因、类型、破坏机制)反映灾害空间异质性,同时基础数据受限(部分灾害编录数据仅以点的形式保存)可能会对模型精度造成干扰. 未来的工作可以从地质角度出发,通过更详实、全面的基础数据,建立反映不同空间异质性来源(如灾害类型、成因、规模等细分)的易发性评价模型. 本文提出了相应的建模方法,但并不局限于所使用的模型.

    本文提出一种解决有限样本条件下考虑灾害空间异质性建模思路,并通过建立K-RF模型与RF模型对比表明该思路的可行性.

    1) 2种算法均能有效地评估灾害易发性,易发性制图结果与灾害空间分布表现出良好的一致性,表明制图结果是合理的. 其中汶川—理县段沿河两岸为灾害发育的极高易发性区,且汶川区域极高易发性区面积较其他区域更大.

    2) 与RF模型相比,精度指标和统计指标均表明K-RF模型性能较RF模型有所改善,其AUC值提高5.4%;极高易发性区间包含的灾害点占比为82.95%,频率比为8.10,均高于RF模型(71.89%,7.96).

    3) 利用聚类方法从灾害易损性的角度出发解决灾害异质性是可行的,本文提出了相应的建模方法,但并不局限于所使用的模型.

  • 图 1  K-RF建模流程

    Figure 1.  Flow chart of K-RF model

    图 2  研究区位置及灾害编录

    Figure 2.  Location of study area and hazard inventories

    图 3  影响因子

    Figure 3.  Influencing factors

    图 4  VIF检验结果

    Figure 4.  Results of VIF test

    图 5  模型聚类结果

    Figure 5.  Model clustering results

    图 6  ROC曲线对比

    Figure 6.  Comparison of ROC curves

    图 7  易发性统计结果

    Figure 7.  Statistics results of susceptibility

    图 8  K-RF模型易发性制图结果

    Figure 8.  Mapping results of susceptibility of K-RF model

    图 9  RF模型易发性制图结果

    Figure 9.  Mapping results of susceptibility of RF model

    表  1  聚类结果

    Table  1.   Clustering results

    类别 灾害数量/处 平均威
    胁人员
    数量/人
    平均威胁财产/万元 平均损
    毁房屋
    面积/m2
    平均损
    毁道路
    长度/m
    1 53 95 337.2 8.90 0
    2 65 50 164.6 1.80 0
    3 46 36 113.5 0.43 0
    4 53 59 80.4 1.38 10.2
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    表  2  验证指标计算结果

    Table  2.   Calculation results of validation indicators

    模型 Pre Acc R AUC
    RF 0.681 0.730 0.746 0.848
    K-RF 0.726 0.787 0.841 0.902
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    表  3  易发性分级统计结果

    Table  3.   Statistical results of susceptibility levels

    模型 易发性等级 分区面积/km2 灾害点个数/个 研究区分级面积占比/% 灾害占比/% 频率比
    K-RF 极高 35.70 180 10.24 82.95 8.10
    80.37 28 23.05 12.90 0.56
    中等 40.27 4 11.55 1.84 0.16
    82.50 3 23.66 1.38 0.06
    极低 109.90 2 31.52 0.92 0.03
    RF 极高 31.50 156 9.03 71.89 7.96
    71.74 45 20.57 20.74 1.01
    中等 49.27 9 14.13 4.15 0.29
    90.30 5 25.90 2.30 0.09
    极低 105.90 2 30.37 0.92 0.03
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-12-13
  • 修回日期:  2023-09-01
  • 网络出版日期:  2024-07-09
  • 刊出日期:  2023-09-25

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