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基于区间直觉模糊集的小湾水库-澜沧江段库岸滑坡易发性评价研究

区间直觉模糊集；易发性评价；SBAS-InSAR；地质灾害；库岸滑坡

摘要：由于复杂的地质结构和水库运行的影响，区域性地质灾害频繁发生，因此评估水库岸坡的易发性对于确保水库的安全稳定运行至关重要。然而，现有针对复杂山区的易发性评估模型在处理影响因素的动态变化方面存在较大局限性，难以实现准确的滑坡易发性评估。区间直觉模糊集（IIFS）方法通过引入隶属度区间值，能够更灵活地表征影响因素的动态变化及其整体演变过程，从而提高模型的适应性和评估精度。因此，本研究利用 Sentinel-1 卫星 在2021 年 9 月至 2023 年 9 月期间获取的升降轨 SAR 数据，通过 时序 InSAR 分析 提取地表形变信息。此外，选取地形特征、气候条件和地质特性等关键影响因素，构建基于 IIFS 的评估矩阵。在此框架下，选取小湾水库—澜沧江河段的水库岸坡作为试验区进行滑坡易发性分析。研究结果表明：(1) 基于区间直觉模糊集理论的 IIFS 模型在滑坡易发性评估方面具有显著优势，其 ROC 值达到 0.903，优于 BP 神经网络模型的 0.862，且 IIFS 模型能够更准确地反映滑坡风险的多样性特征。(2) 在小湾水库—澜沧江河段，滑坡高易发区主要集中在上游段的左岸。由于地势低洼、地貌结构破碎、岩土层松散，以及水位上升和水库区周期性波动的影响，地质稳定性进一步降低，导致滑坡风险增加。此外，高程和降雨量是 IIFS 模型在极高易发区预测中的主要影响因素。(3) 与 BP 神经网络相比，IIFS 模型在高易发区识别方面表现更优，其预测结果与历史滑坡事件的分布高度一致。尤其是在地形复杂和数据不完整的情况下，IIFS 模型表现出更高的稳定性和鲁棒性，适用于复杂地质环境下的滑坡易发性评估。