【摘 要】
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文章以安徽省明光市为研究区,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数(topo-graphic wetness index,TWI)、河网密度、公路缓冲区、断裂缓冲区、水系缓冲区和岩性特征为地下水潜力分析(groundwater potential analysis,GWPA)评价因子;基于现场调查数据,运用多重共线性分析方法优化评价因子,利用训练数据集构建证据权(weights-of-evidence,WoE)模型;在ArcGIS软件中通过空间叠加方法完成对研究区GWPA,将研究区内地下水
【机 构】
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合肥工业大学 资源与环境工程学院,安徽 合肥 230009
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文章以安徽省明光市为研究区,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数(topo-graphic wetness index,TWI)、河网密度、公路缓冲区、断裂缓冲区、水系缓冲区和岩性特征为地下水潜力分析(groundwater potential analysis,GWPA)评价因子;基于现场调查数据,运用多重共线性分析方法优化评价因子,利用训练数据集构建证据权(weights-of-evidence,WoE)模型;在ArcGIS软件中通过空间叠加方法完成对研究区GWPA,将研究区内地下水潜力分为低、中、较高、高4类.结果表明:该方法具有较好的精度,方法简单易操作;研究区中、高潜力区占比分别为34.76％、22.98％,模型的接受者工作特征(receiver operating char-acteristic,ROC)曲线下面积值为0.7835;评价结果与验证数据集特征相符合,可为区域水资源管理提供参考.
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