【摘 要】
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信息量模型是由信息论引出的一种统计预测方法,被广泛地应用于地质灾害危险性评价中。如何制定合适的因子分级方法,使单因子统计分析的优势最大化,是信息量模型构建中的关键问题。为此提出了一种对称分级方法,该方法基于正态分布相关的统计学知识,以标准差为间隔对因子进行预分级后,由外到内将对称的区间合并、划分为一级。基于对称分级方法,对坡度、地表曲率、地形湿度等指标与滑坡面积呈近似正态分布的因子进行了分级,并构
【机 构】
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中国地质大学(北京)信息工程学院,中国地质科学院地质力学研究所,新构造运动与地质灾害重点实验室,中国地质调查局发展研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“地震及地震滑坡危险性分析方法研究及算法研发”(编号:2018YFC1504601),“基于‘地质云’平台的深部找矿知识挖掘”(编号:2016YFC0600510),“基于地质云的地质灾害基础信息提取与大数据分析挖掘”(编号:2018YFC1505501),国家自然科学基金项目“考虑震源机制的设定地震滑坡危险性评价研究”(编号:41702343),中国地质调查局地质调查项目“渭
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信息量模型是由信息论引出的一种统计预测方法,被广泛地应用于地质灾害危险性评价中。如何制定合适的因子分级方法,使单因子统计分析的优势最大化,是信息量模型构建中的关键问题。为此提出了一种对称分级方法,该方法基于正态分布相关的统计学知识,以标准差为间隔对因子进行预分级后,由外到内将对称的区间合并、划分为一级。基于对称分级方法,对坡度、地表曲率、地形湿度等指标与滑坡面积呈近似正态分布的因子进行了分级,并构建了信息量模型,对汶川地区进行地震滑坡危险性评价。为验证对称法的合理性,选取5种标准分级方法(等间距分割
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