江苏南京地质灾害风险评价

地质灾害风险评价是地质灾害风险管控的支撑与依据,对于科学防治地质灾害具有重要意义。以江苏南京为研究区,选取历史灾害点密度等影响因子开展易发性评价,以降雨量作为诱发因素开展危险性评价,结合承灾体易损性,分析划定地质灾害高、中、低三类风险区。结果表明：高风险区主要集中在沿江的老山、幕府山、紫金山、栖霞山以及青龙山等部分人员聚居的山前坡麓一带,面积51.3 km²,占比0.8%;中风险区主要集中在低山丘陵中人员较集中的区域,面积371.9 km²,占比5.6%;低风险区分布较广,位于其余低山丘陵岗地,面积1 740.1 km²,占比26.4%。研究成果可有效支撑当地地质灾害防灾减灾以及国土空间规划应用。     

基于GIS和证据权模型的山阳县地质灾害易发性评价

地质灾害易发性涉及因素众多,评价结果取决于不同模型和参量权重赋值为当前研究热点。以陕西省山阳县为研究区域,在收集整理区域地质环境条件、地质灾害分布资料、相关性分析等基础上,最终选取坡度、坡向、坡型、工程地质岩组、距断层距离、距河流距离、距道路距离等8个影响因子,采用证据权模型对8个影响因子进行分析,使用GIS空间分析功能对研究区开展地质灾害易发性评价。结果显示,山阳县地质灾害易发等级可划分为高易发、中易发、低易发和非易发4个等级,面积分别为262.2 km²、436.7 km²、1141.6 km²、1694.5 km²,占山阳县总面积的7.48%、12.35%、32.29%、47.94%。进一步采用ROC曲线方法检验评价等级结果的可靠性,得到AUC为0.824 2(精度达82.42%)。     

基于AHP和GIS的舟曲地质灾害易发性评价

舟曲县是中国罕见的滑坡、泥石流地质灾害高发区,其防灾减灾工作具有一定的挑战性。依托舟曲县1∶50 000地质灾害风险调查工作,深入分析孕灾地质条件,选取地质灾害频率比、地质灾害面积模数比、地质灾害体积模数比、坡度、坡度变化率、坡形、切割深度、沟壑密度、岩土体类型、地质构造、植被指数11个评价因子,建立AHP评价模型,确定各因子权重,运用GIS平台综合评价舟曲县地质灾害易发性。结果显示：舟曲县地质灾害极高易发区和高易发区的面积分别为68.98 km²、390.9 km²,分别占县域总面积的2.29%和12.97%,主要分布在人员财产集中的白龙江流域、石门沟流域、拱坝河流域中下游和博峪河流域舟曲段中部区域;中易发区、低易发区对应的面积分别为1 166.21 km²和1 387.76 km²。研究成果为舟曲县城镇整体规划和地质灾害防治提供决策参考。     

基于信息量法的湖北省秭归县滑坡易发性评价

本文以湖北省秭归县为研究区,选取高程、水系距离、道路距离、岩土体类型、坡向、坡度、土地覆盖类型、年降雨量等8个评价因子开展滑坡易发性评价工作,依据ArcGIS软件数据分析工具完成各评价因子相关性分析。对评价因子相关性值|r|>0.1的高程、坡向因子剔除,计算各因子信息量值。利用信息量模型进行滑坡易发性评价,将研究区划分为四个区域：(1)极高易发区,面积140.0864 km²,占研究区总面积6.18%,主要分布在长江及支流沿岸;(2)高易发区,面积1002.445 km²,占研究区总面积44.23%,主要呈带状分布在极高易发区两侧,部分位于两河口镇、磨坪乡周边区域;(3)中易发区,面积833.8711 km²,占研究区总面积36.79%,呈带状分布在极高易发区两侧,零散分布;(4)低易发区,面积290.2564 km²,占研究区总面积12.80%,多分布在高山人稀区域。本文研究结果能够较好地反映研究区滑坡灾害分布规律,可为秭归县防灾减灾工作提供依据。     

罗平县崩滑易发性评价模型对比研究

准确的地质灾害易发性分区评价结果,可为建立地质灾害监测预警系统及处理机制提供参考。依据崩滑地质灾害形成条件选取10个评价因子构建评价指标体系,基于共线性诊断和相关性分析检验评价因子以保证其相互独立。分别采用信息量模型(ICM)、归一化频率比模型(NFR)以及与逻辑回归(LR)耦合的信息量–逻辑回归(ICM-LR)耦合模型和归一化频率比–逻辑回归(NFR-LR)耦合模型对罗平县崩滑地质灾害进行易发性评价,并将评价模型结果划分为低、中、高和极高4个等级。采用ROC曲线对评价结果进行精度检验,其AUC值分别为0.820、0.796、0.882和0.840。得出ICM-LR模型的精度最高,且极高易发区主要分布在砂岩、碳酸盐岩组区域和水系延展区域。其低、中、高和极高的面积(分级比)分别为771.1 km²(25.55%)、836.6 km²(27.73%)、864.36 km²(28.64%)和545.94 km²(18.08%)。易发性分区结果与研究区崩滑地质灾害分布情况相符合,可为快速建立评价指标体系和区...     

基于GIS技术的地质灾害风险评价 ——以北川县开坪乡为例

地质灾害防治的一条有效途径就是进行地质灾害区划与风险研究,进一步圈定地质灾害高风险区域,可节约防治成本并达到风险评价的效果。北川县开坪乡地质地貌复杂,发育各类地质灾害,本文在地质灾害详细调查的基础上,拟对区内地质灾害进行风险性评价,以单个滑坡的体积、面积、高差、河流距离、岩性、变形迹象等因子作为分析单元,实现大比例尺范围内滑坡危险性区划;制作出区域内的地质灾害危险性图件与易发性图件;根据遥感影像解译,原有资料查询以及实际考察,制作开坪乡研究区域斜坡类型分布图;结合单个滑坡危险性及易损性,区域危险性及易损性,综合制作开坪乡区域风险性图件,完成对研究区进行有效地地质灾害风险区划。     

基于斜坡单元与随机森林模型的元阳县崩滑地质灾害易发性评价

针对基于栅格单元与定性定量方法模型在地质灾害易发性评价中存在模型预测精度低且使用较为频繁的不足与弊端,采用斜坡单元与机器学习方法之一的随机森林模型相结合开展元阳县崩滑地质灾害易发性评价。在ArcGIS中,利用曲率分水岭法划分出7 851个斜坡单元。经过大量统计研究与地质环境条件分析,选取工程地质岩组、地貌类型、高程、坡度、坡向、曲率、起伏度、河流距离、断层距离等9个因子作为评价指标,并通过SPSS软件,将9个评价指标与灾点发育特征的关系进行数据分析,得出各评价指标权重。在SPSS中,采用随机森林模型,建立易发性评价模型,将元阳县崩滑地质灾害易发性划分为低、中、高、极高4类,所占面积分别为410.06 km²、470.21 km²、550.02 km²和776.87 km²,分别占元阳县面积的18.58%、21.30%、24.92%和35.20%。经与详查结果对比,评价结果与实际高度吻合。利用ROC曲线得出区划结果精度AUC值为92.7%,区划结果相当好。研究显示,元阳县中部和西南两个部分地质灾害集中...     

陕西省宝鸡市渭滨区地质灾害风险评价

在渭滨区地质灾害详细调查的基础上,通过统计分析确定了各类地质灾害危险性和易损性的主要影响因素,采用模型方法和定性评价方法分别进行了地质灾害的危险性评价和易损性评价,在此基础上进行了地质灾害风险评价。渭滨区地质灾害类型主要为滑坡、崩塌、泥石流3种,共发育地质灾害隐患点123个,其中有16个点直接威胁人民的生命和财产。分别统计了渭滨区各乡镇地质灾害的多少和危害程度,总结了区域内地质灾害的分布特征,分析了地质灾害的形成条件,建立了地质灾害风险评价的指标体系,确定了地质灾害危险性、易损性和风险的判别标准,进行了地质灾害风险性评价与区划。共划分为极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和极低风险区5个等级。     

澜沧江流域重大水电工程扰动灾害风险评价

地质灾害风险性评价对当地防灾减灾具有指导意义。本文以澜沧江重大水电工程扰动灾害为例,在遥感解译与野外实际调查的基础上,选取高程、坡度、坡向、植被归一化指数、距库区距离、工程地质岩组、断裂带密度、年均降雨量、地震峰值加速度9个因素,并基于加权信息量模型进行危险性评价,然后以人口密度、水电站、道路、土地覆盖类型和GDP为承灾体进行易损性评价,最后将危险性和易损性进行信息融合,构建地质灾害风险性矩阵,完成地质灾害风险性评价。评价结果表明:极高和高风险区主要分布在乌弄龙及其上游水电站附近,以及下游库区两岸人类活动相对密集区域,中风险区主要分布在乌弄龙上游库区两岸以及乌弄龙—托巴水电站全域,在下游零散分布;低风险区主要分布在中游高山峡谷段。本次研究较为准确地评估了地质灾害风险性,可为澜沧江流域扰动地质灾害风险规划提供科学依据和技术指导。     

藏东察雅县城地质灾害风险评价及源头管控对策建议

以藏东察雅县城为研究区,选取高程、坡度、坡形、坡向、斜坡结构、地层、距断层距离共7个评价指标,运用证据权重法,构建了地质灾害易发性评价模型。以4种降雨频率（10%、5%、2%、1%）下的年最大日降雨量作为动态诱发因子,建筑、人口和交通设施作为承灾体,评价地质灾害的动态风险性。结果表明,研究区斜坡以中、低风险为主,围绕县城场镇两侧的斜坡出现少量高风险和极高风险区。随着降雨频率的降低,区内高风险区、极高风险区面积最大增长5.34%和0.07%;低风险区、中风险区面积最大变化幅度分别为28.33%和23.32%。基于风险评价结果,提出考虑不同降雨频率的地质灾害风险源头管控方法,具体为：针对10%、5%、2%和1%不同降雨频率下的极高风险区,建议分别采取工程治理、工程治理/专业监测、专业监测、专业监测/群专结合的管控手段;针对1%降雨频率下的高风险与中风险区,建议采取群专结合与群测群防。该风险管控体系考虑了不同降雨频率下斜坡的动态风险,可提高山区城镇地质灾害风险的管控精细化水平。     

基于加权信息量模型的湖南省麻阳县地质灾害危险性评价与区划

以麻阳县1：5万地质灾害详细调查数据为基础，选择地质灾害点密度、地形地貌、岩土体结构类型、地质构造、降雨、植被、人类工程活动、受威胁人数和潜在经济损失等9个因素作为评价指标，采用层次分析法对不同指标的重要性进行排序与赋权.最后基于加权信息量模型进行麻阳县地质灾害危险性评估及分区评价.研究结果表明：麻阳县主要处于地质灾害低-中等危险区，其中低、中危险区面积分别为984.44 km²和414.08 km²，极低危险区和高危险区分别为81.11 km²和86.57 km².     

基于多源遥感数据的区域地质灾害风险评价——以贵州省纳雍鬃岭煤矿区为例

近年来,时序InSAR技术在地表变形监测方面应用广泛,传统地质灾害风险评价存在时效性较差、动态更新滞后等问题。本文基于信息量-AHP模型与SBAS-InSAR时序技术,首先以覆盖研究区高分影像与2019—2021年SLC级Sentinel-1A C波段雷达数据提取研究区灾害点与变形点,然后选取相对高差、坡度、坡向、NDVI、降雨、距断层距离、距采空区距离、地表形变等8个地质灾害影响因子估算研究区地灾危险性指数;选取GDP、POP、道路、林地、耕地以及工矿用地因子,选用AHP层次分析法赋权计算各个因子易损性指数,最后结合危险性指数、易损性指数构建区域地质灾害区风险评价体系并采取危险性、易损性、二维矩阵表方式对其开展地质灾害风险评价。结果表明:本次基于信息量-AHP模型与SBAS-InSAR技术构建的区域地质灾害风险评价体系较为合理,评价结果具有一定的时效性和合理性。此外,评价结果在矿区生产建设、防灾减灾等有关方面具有重要的现实意义。     

辽宁省海城市地质灾害危险性评价与区划

根据海城市地质环境背景和地质灾害发育特征,选取地形、地貌、岩性、地质构造、年降水量和工程活动作为评价因子,采用基于GIS的层次分析模糊评判法对该市进行地质灾害危险性分区.结果显示,地质灾害低风险区分布最广,其次依次为中风险区、高风险区和极高风险区.     

小流域地震地质灾害危险性评价

本文以北川县杨家沟为小流域地震地质灾害危险性评价的典型实例,根据地震地质灾害特征,选取坡度、坡向、地层岩性、距断裂带距离、斜坡结构、高程和坡形7个评价因子,在各评价因子对地震地质灾害影响程度分析基础上,采用层次分析法确定评价因子的权重,并在GIS平台下对各评价因子进行综合分析处理,得到小流域地震地质灾害危险性评价图。研究表明,杨家沟地震地质灾害最大影响因子为距断裂带距离,其次为斜坡结构、坡度、地层岩性、高程、坡形及坡向;地震地质灾害危险性评价预测表明,杨家沟流域内高危险区面积8.98 km~2,占流域面积的40.43%。对比杨家沟实际地震地质灾害分布情况,占面积70.74%或占总数66.38%的地震地质灾害位于高危险区内,表明危险性评价成果可信度较高。研究成果对小流域地震地质灾害危险性评价方法研究具有一定的意义。     

长吉图经济区地质灾害易发性区划研究

利用地质灾害综合危险性指数法对长吉图经济区崩塌、滑坡、泥石流等环境地质灾害的易发性进行分区. 研究区内诱发地质灾害最主要的因素是降水, 其次为地形地貌. 和龙市、龙井市、延吉市、珲春市、安图县部分地区、汪清县嘎呀河上游沿岸以及长白山天池周边等地为崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害高易发区, 约占研究区总面积的22. 31%, 共有地质灾害点726处, 平均密度为4. 52个/100 km²; 蛟河市、永吉县、敦化市、汪清县等低山丘陵地区为崩塌、滑坡、泥石流地质灾害中易发区, 约占研究区总面积48. 10%, 共有地质灾害点671处, 平均密度为1. 94个/100 km²; 伊通县、吉林市、长春市、德惠县、农安县一带为崩塌、滑坡、泥石流地质灾害低易发区, 约占研究区总面积29. 59%, 共有地质灾害点157处, 平均密度为0. 74个/100 km².     

黑龙江省讷河市土壤质量与绿色产地适宜性评价

基于东北黑土地1∶250 000土地质量地球化学调查数据,按照《土地质量地球化学评价规范》和《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》,对讷河市土壤养分、土壤环境质量、土壤综合质量及绿色产地适宜性进行评价. 结果显示讷河市土地肥沃,环境清洁,适合于发展绿色农业：1）土壤养分单指标N、P、K、有机质、CaO、MgO、Fe₂O₃、S、B、Zn、Mn、Cu、Mo、Co、Ge、V共16项中,除Cu、Zn为较缺乏和Ge、B缺乏外,其他指标均为丰富和较丰富;土壤养分综合等级以较丰富和中等为主,分布面积分别为3 666.74 km²和2 574.11 km²,占全区面积的56.94%和39.97%. 2）土壤环境质量以一等（无风险）为主,一等区面积6 435.78 km²,占全区面积的99.94%;二等（风险可控）区面积仅4 km²,占0.06%. 3）全区土壤质量综合等级以优质为主,优质土壤面积3 806.06 km²,占全区面积的59.11%;良好级土壤面积2 574.11 km²,占39.97%;中等级土壤面积59.61 km²,占0.92%;没有四等（差等）和五等（劣等）土壤. 4）符合一级绿色食品产地的土壤面积为6 461.5 km²,占全区面积的97.5%;符合二级绿色食品产地的土壤面积为38.1 km²,占全区面积的0.58%;不符合绿色食品产地的土壤面积为65.6 km²,占全区面积的0.99%.     

基于AHP的海峡沿岸地区生态地质环境质量评价——以马六甲海峡北岸马来西亚西南沿海地区为例

生态地质环境质量显示一个区域地质作用与生态空间分布的整体情况。为了给马六甲海峡北岸马来西亚西南沿海地区的生态保护修复及“一带一路”投资建设提供依据,将地理信息系统技术与层次分析法相结合,以马来西亚基础地质、地质灾害遥感地质专题应用及编图项目成果数据集为基础数据,构建了该区的生态地质环境质量评价指标体系并进行综合评价。通过分析结果将研究区的生态地质环境质量划分为优等、良好、中等、较差4个等级,其中:优等区和良好区面积较大,分别为2 753.31 km²和2 960.33 km²,占研究区总面积的34.19%和36.76%,主要分布在北部平原地区及沿海地区;中等区和较差区面积分别为1 702.72 km²和618.57 km²,占研究区总面积的21.37%和7.68%,主要分布在雪兰莪州中部、森美兰州南部及马六甲州北部地区。从评价结果上看,该地区总体上生态地质环境质量较好,优等区和良好区总和占研究区总面积的70.00%以上,中等区和较差区主要受地层构造和生态条件的限制,需要针对具体问题进行环境保护及生态...     

青海化隆县地质灾害易发性区划

通过青海化隆县1:5万地质灾害详细调查工作,基本查清了该县境内的地质灾害类型、规模、危害程度及时空展布规律,并进行了地质灾害易发程度分区和风险性评价。(1)县境内共发育地质灾害点438处,其中滑坡243处,不稳定斜坡92处,泥石流沟90条,崩塌13处,其展布主要受控于地形地貌和气候条件。(2)利用GIS信息量模型区划评价了县境内的地质灾害高易发区和高风险区,认为化隆县境内地质灾害高易发区面积占县境总面积的49.1%;中易发区面积占33.5%。;低易发区面积占17.4%。(3)地质灾害高风险区面积占总面积的44.3%;中风险区面积占37.4%;低风险区面积占18.3%。评价区划成果将为当地政府有效开展地质灾害群测群防工作提供基础数据。     

遥感技术在贡嘎山保护区生态要素动态解译中的应用

利用CRITIC法与层次分析法对贡嘎山自然保护区的生态地质环境评价因子权重进行了确定,提取了自然保护区生态地质环境综合评价指数(EVI),选用自然断点分级法划分了生态地质环境状况等级,包括微度脆弱区、轻度脆弱区、中度脆弱区、重度脆弱区、极度脆弱区五级。通过2001年和2021年的评价结果表明：贡嘎山自然保护区整体生态地质环境状况等级以中度脆弱和轻度脆弱为主,2001年研究区的轻度脆弱区和中度脆弱区面积共3058.60 km²,占比76.71%,重度脆弱区面积732.11 km²,占比18.36%,微度脆弱区和极度脆弱区面积和占比较小。2021年研究区的轻度脆弱区和中度脆弱区面积共3059.11 km²,占比76.72%,重度脆弱区面积739.28 km²,占比118.53%,微度脆弱区面积和占比较之略有增加,极度脆弱区面积和占比较之下降。评价结果可为贡嘎山自然保护区生态保护和环境管理规划提供参考。     

1956—2017年河西内流区冰川资源时空变化特征

基于修订后的河西内流区第一、 第二次冰川编目数据及2016—2017年Landsat OLI遥感影像, 对河西内流区1956—2017年冰川时空变化特征进行分析。结果表明： ①河西内流区现有冰川1 769条, 面积976.59 km², 冰储量约49.82 km³。冰川面积以介于0.1 ~ 10 km²的冰川为主, 数量以<0.5 km²的冰川为主。祁连山是该区域冰川集中分布区, 其冰川数量、 面积和冰储量分别占该区域冰川相应总量的98.47%、 97.52%和97.53%。②疏勒河流域（5Y44）冰川数量、 面积及冰储量最多（最大）, 冰川平均面积为0.81 km², 石羊河流域（5Y41）最少（最小）。从四级流域来看, 宁掌等流域（5Y445）冰川最为发育, 冰川数量、 面积及储量均最大, 宰尔莫合流域（5Y446）冰川平均面积最大（1.80 km²）, 夹道沟-潘家河流域（5Y422）最小, 仅有0.05 km²。③近60年河西内流区冰川数量减少556条, 面积减少417.85 km², 冰储量损失20.16 km³。面积介于0.1 ~ 0.5 km²之间的冰川数量与面积减少最多（457条和 -117.49 km²）, 海拔4 400 ~ 5 400 m区间是冰川面积集中退缩的区域（98.55%）, 北朝向冰川面积减少最多（-219.92 km²）且冰川退缩速率最快（-3.61 km²·a^-1）。④1956—2017年河西内流区各流域冰川面积均呈退缩态势, 区内冰川变化呈自西向东逐渐加快的趋势, 但有3条冰川在1986—2017年出现不同程度的前进, 气温升高是该区域冰川退缩的主要原因。