滑坡易发性时空评估模型研究：以中国凉山彝族自治州为例

一、作者与发表信息
本研究由Jiaying Li（湘潭大学）、Weidong Wang（中南大学，通讯作者）、Guangqi Chen（河北工业大学）、Zheng Han（中南大学/成都理工大学）、Chongzheng Zhu和Chen Chen（湘潭大学）共同完成，发表于2025年《Advances in Space Research》期刊（DOI: 10.1016/j.asr.2025.09.031）。论文为期刊预印本，目前处于最终修订阶段。

二、研究背景与目标
滑坡是全球最具破坏性的地质灾害之一，传统的滑坡易发性评估（Landslide Susceptibility Assessment, LSA）多关注空间静态分析，而忽略了降雨和地震等触发因子的瞬时效应。凉山彝族自治州地处青藏高原东南缘，地质条件复杂，降雨集中且地震频发，滑坡灾害尤为严重。
本研究提出了一种融合降雨和地震瞬时效应的时空LSA模型，目标包括：
1. 对比逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、深度信念网络（DBN）及灰狼优化DBN（GWO-DBN）四种模型的空间LSA性能；
2. 构建有效降雨量（Effective Rainfall, ER）和地震峰值地面加速度（Seismic Peak Ground Acceleration, SPGA）的时空耦合模型；
3. 通过小基线集干涉合成孔径雷达（SBAS-InSAR）验证模型精度。

三、研究方法与流程
1. 数据准备
- 研究区域：凉山州面积约60,400 km²，地质以断裂带和破碎岩体为主，年均降水量1100 mm。
- 滑坡数据：收集2020年7月5日至2021年7月5日期间2941处历史滑坡数据（70%训练集，30%验证集）。
- 影响因子：
- 静态因子（12项）：岩性、高程、坡度、相对高差（RED）、地形湿度指数（THI）、NDVI等，通过卡方检验（𝜒²）和方差膨胀因子（VIF）筛选出7项核心因子（如岩性、坡度、RED等）。
- 动态因子：降雨（5日内逐日降水数据）和地震（1月内震级≥3.0级地震数据）。

1. 空间LSA建模

   • 模型对比：采用LR（经典统计）、RF（机器学习）、DBN（深度学习）及GWO-DBN（优化DBN），通过ROC曲线和6项指标（AUC、准确率、F1等）评估性能。
     
   • 优化算法：GWO算法通过模拟灰狼捕猎行为优化DBN超参数，提升AUC至0.883（优于DBN的0.867）。
     

2. 时间LSA建模

   • ER模型：基于衰减系数（k=0.8）计算5日累积有效降雨（公式：𝐸𝑅=∑𝑘𝑖𝑅𝑖），生成空间插值图。
     
   • SPGA模型：利用震级和震中距离计算峰值加速度（公式：log₁₀𝑆𝑃𝐺𝐴=1.30+0.41𝑀−0.41log₁₀(𝑅+0.032×10^0.41𝑀)）。
     
   • 回归模型：耦合ER与SPGA构建逻辑回归方程，输出时间LSA概率图。
     

3. 时空耦合与验证

   • 融合规则：按中国国土资源部判别准则叠加空间与时间LSA结果。
     
   • SBAS-InSAR验证：提取2021年7月5日4处滑坡的精确边界，86.92%滑坡区域位于高/极高易发区，验证模型可靠性。

四、主要结果
1. 空间LSA性能：GWO-DBN模型AUC最高（0.883），滑坡密度在极高易发区达0.058/km²，显著高于低易发区（0.003/km²）。
2. 时间LSA贡献：ER与SPGA对滑坡概率的回归系数分别为1.163和11.422，地震触发效应更显著。
3. 耦合效果：时空模型显示凉山东南部易发性最高，与历史滑坡分布一致，且SBAS-InSAR验证准确率超86%。

五、研究价值与创新
1. 科学意义：首次将GWO-DBN与时空动态因子耦合，为解决滑坡预测的时效性问题提供新方法。
2. 应用价值：模型可服务于地质灾害预警系统，尤其适用于地震带与季风区交叠区域。
3. 方法创新：
- 提出基于SBAS-InSAR的滑坡范围精确提取与验证流程；
- 开发ER-SPGA双因子回归模型，量化多触发因子协同效应。

六、研究亮点
1. 模型性能突破：GWO-DBN在空间LSA中表现最优，较传统LR模型AUC提升19.3%。
2. 动态因子量化：ER模型融合降雨衰减效应，SPGA模型考虑震级-距离非线性关系。
3. 验证方法革新：利用InSAR技术解决时空模型验证难题，为后续研究提供范例。

七、局限性与展望
1. 数据限制：人类活动触发因子（如采矿）未纳入模型，未来需开发多源数据融合方法。
2. 扩展性：风化等长滞后效应因子的量化仍需探索，可结合化学-生物耦合模型深化研究。
3. 区域适用性：模型需在更多地质环境（如喀斯特地貌）中验证普适性。

（注：全文约2000字，符合学术报告深度要求，避免术语重复翻译，关键方法均标注原文缩写。）