改进的WCF模型：西安周至滑坡易发性评价与空间区划

本文主要探讨了在滑坡灾害易发性评价中的一个创新方法，即加权确定性系数模型（Weighted Certainty Factor，WCF）。传统的评价方法存在局限性，即仅考虑一级指标的权重或二级指标在不同等级下的权重，而忽略了各评价因子在不同分级状态下的综合权重，这可能导致评估结果的适用性不足。 WCF模型的提出旨在解决这个问题，它巧妙地结合了随机森林模型（Random Forest，RF）和确定性系数模型（Certainty Factor，CF）。随机森林模型在计算一级指标（如地质环境、人类活动等因素）的权重时发挥作用，而确定性系数模型则负责处理二级指标（如滑坡的分级状态）的权重分配。通过这种耦合，WCF模型能够更全面地考虑各个因子的综合影响，从而得到更加精确和适应性强的滑坡灾害易发性评估。 以陕西省西安市周至县为例，研究者对研究区的地质环境、人类活动、滑坡分布特性及其形成条件进行了深入分析，选择了14类与滑坡发生密切相关的指示因子。借助地理信息系统（GIS）的空间分析功能，他们分别应用CF、RF和WCF模型对研究区域内的滑坡灾害易发性进行了空间分区，每种模型的评价结果都通过Kappa系数进行了对比验证，以评估其精度和一致性。 研究结果显示，高程、地貌类型和与断层的距离是影响滑坡灾害的主要因素，它们在WCF模型中的权重分别为0.27、0.12和0.11。与传统的CF和RF模型相比，WCF模型的区划结果显示出更高的准确性和适应性，特别是在复杂多变的地理环境中，WCF模型的优势更为明显。 总结来说，本文的贡献在于提供了一个改进的滑坡易发性评价框架，它不仅考虑了单一指标的权重，还兼顾了各因子在不同状态下的权重，从而为滑坡灾害风险评估提供了更为科学和实用的方法。这对于防灾减灾决策制定以及自然资源管理具有重要的实践价值。