Performance comparison of post-earthquake disaster susceptibility assessment models based on GIS: a case study of the Lushan County in Ya’an City, China
Notice bibliographique
Résumé
To verify the rationality of different mathematical models for susceptibility assessment of post-earthquake disasters, taking the hazard statistics of Lushan County in Ya'an City, China as an example, this study preliminarily selected 12 evaluation factors closely related to geological disasters, such as elevation, slope, and aspect, as well as 159 actual disaster sites based on Geographic Information System (GIS). Traditional susceptibility assessment models-including the information value (I) model, certain factor (CF) model, informative-logistic regression (I-LR) model, and certain factor-logistic regression (CF-LR) model-were applied, alongside the machine learning-based random forest (RF) model, to evaluate the susceptibility of local disasters. Thirty disaster sites that were not included in the models were selected as test samples, and the rationality and accuracy of the four mathematical models were evaluated and tested using the frequency ratio method and Receiver Operating Characteristic (ROC) curve method, respectively. The results showed that all four traditional models indicated that the extremely high and high susceptibility areas of Lushan County are mainly concentrated in the low-altitude and valley areas in the south and central parts, while the low and extremely low susceptibility areas are distributed in the high mountainous and canyon areas in the north, which is basically consistent with the actual investigation. The AUC values for the four traditional models' evaluation accuracy, from high to low, are CF-LR (0.825), I-LR (0.822), I (0.816), and CF (0.815). The first two coupled models, which consider the weight coefficients of influencing factors, show slightly improved results compared to single models. However, the Random Forest model based on machine learning has an AUC value of 0.920 for evaluation accuracy, demonstrating the best performance. The research findings offer valuable insights for selecting regional susceptibility assessment models for post-earthquake disasters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».