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Evaluación de la Susceptibilidad a Peligros Geológicos Basada en el Método de Ponderación Combinada: Un Estudio de Caso de la Ciudad de Xi"an, China

Autores: Li, Peng; Sun, Wei; Li, Chang-Rao; Nan, Ning; Su, Sheng-Rui

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Evaluación de la Susceptibilidad a Peligros Geológicos Basada en el Método de Ponderación Combinada: Un Estudio de Caso de la Ciudad de Xi"an, China


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Complejo
Peligros geológicos
Método de ponderación combinada
Evaluación de susceptibilidad
Puntos de peligro
Prevención de desastres

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 13

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Xi"an, China, tiene un entorno geológico complejo, con peligros geológicos que obstaculizan seriamente el desarrollo urbano y la seguridad. Este estudio analizó las condiciones que conducen a la formación de desastres y seleccionó 12 factores de evaluación (por ejemplo, pendiente y dirección de la pendiente) utilizando la correlación de Spearman. Además, también introdujo un método de ponderación combinado innovador, integrando pesos subjetivos del método de análisis jerárquico y pesos objetivos del método de entropía, así como un modelo de valor informativo para la evaluación de susceptibilidad. Los principales resultados son los siguientes: (1) Hay 787 puntos de peligro: deslizamientos/colapsos se concentran en áreas de loess y en las estribaciones de Qinling, mientras que el hundimiento/grietas se concentran en llanuras. (2) El método de ponderación combinado superó eficazmente las limitaciones de los métodos individuales. (3) La validación utilizando la densidad de peligros y curvas ROC mostró que el modelo de valor informativo de ponderación combinada logró la mayor precisión (AUC = 0.872). (4) El modelo se aplicó para clasificar la susceptibilidad a desastres de Xi"an en zonas de alta (12.31%), media (18.68%), baja (7.88%) y no susceptible (61.14%). Los resultados son consistentes con la distribución real de desastres, proporcionando así una base científica para la prevención de desastres.

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