基于随机森林权重的滑坡危险性评价:以东江流域为例

对滑坡潜在区域进行危险性评价是滑坡防治管理的一种有效手段。在评价过程中,指标权重关乎评价结果是否合理。基于随机森林(RF)算法提出一种客观赋权方法,选取8个指标变量构建随机森林权重(RFW)的滑坡危险性评价模型,并对东江流域进行评估,结果表明:增加RF分类树的数目可一定程度降低模型的训练和测试误差;RFW可根据RF分类过程产生的Gini指数减少值计算,其中高程(DEM)与坡度(SL)被识别为最重要的两个指标,而土壤可蚀性指数(SEF)和岩石抗剪能力(SRC)被识别为最不重要的2个指标;评估结果表明危险区域主要位于东江流域的东南部、西部及东北部山区,验证精度高达76.81%,分别高于熵权和CRITIC权的44.93%和42.03%;当去掉RFW中最重要和最不重要的2个指标并分别生成危险图,验证精度分别为75.36%和36.23%,进一步验证基于RF生成的权重科学合理。基于RF算法提出的客观赋权方法应用效果良好,可应用于滑坡危险性评价领域,也可为相关领域权重计算提供新思路。