煤田地质与勘探

作者：薛永安, 邹友峰, 张文志, 张明媚, 柳广春, 宋明伟,

关键词：地下采煤区, 沉陷灾害, 敏感性分区, 评价因子, 支持向量机, 预测模型, 地质灾害,

地下采煤区沉陷灾害发育重点区预测目前尚无固定程式，且敏感区预测结果存在不确定性较大的问题。以山西省太原市西山地区沉陷灾害为研究对象，分别以2012年和2014年核查编录的沉陷灾害数据为建模数据和验证数据，以高程、坡度、坡向、地势起伏度、地面曲率、地层岩组、地质构造为敏感性评价因子，综合运用GIS空间分析、统计分析和支持向量机(SVM)等方法，构建了4种核函数SVM沉陷灾害敏感性分区预测模型，分别从模型的评价因子权重、模型优选、敏感性分区预测结果、预测精度和模型适用性进行了分析。结果表明：多项式核函数SVM模型(PL-SVM)的训练精度(受试者特征曲线下面积AUC=0.854)与验证精度(AUC=0.755)均较高，模型预测能力良好，是4种模型中表现最好的模型，所划分敏感性分区结果合理，极高与高敏感区以较小面积分布较多沉陷灾害点，而低敏感区则以较大面积分布极少沉陷灾害点。PL-SVM模型预测的太原西山地区沉陷灾害发育极高、高、中和低敏感区的面积占比分别为：20.19%、17.43%、21.18%、41.20%，频率比值与敏感性等级之间呈良好的正相关，符合线性函数关系。PL-SVM模型敏感性评价结果可靠，适用性好，对地下采煤区沉陷灾害发育特征研究及灾害普查重点区预判具有参考意义。

来源：2022年第10期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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