基于显式统计原理的地质灾害区域预警方法初步研究

区域预警是提高防灾减灾意识、有效减轻地质灾害造成损失的重要手段。地质灾害显式统计预警理论考虑了地质环境变化与降雨参数等多因素的耦合作用,克服了传统单一临界雨量判据方法的局限。笔者应用地质灾害显式统计预警的基本原理,以中国的东南区为例开展应用研究。选取岩土体类型、地形起伏等12个基础地质环境因素.通过确定性系数模型(CF)综合分析了地质灾害分布与地质环境基础因素的关系.选取地质灾害"潜势度"作为地质环境优劣的指标,并进行了定量计算。选取当日雨量和一个降雨过程的前期累计雨量作为降雨激发因素的指标.采用多元回归的统计分析方法,分析了地质环境因素、降雨激发因素的耦合作用与地质灾害发育情况之间的关系.建立了显式统计的地质灾害预警预报模型。以2006年5月18日台风"珍珠"登陆期间的实况预警情况对模型进行了应用校验。验证了显式统计预警原理及模型方法的可行性和实用性。     

基于高分影像的松嫩低平原地区生态环境问题解析——以黑龙江省肇源县为例

基于高分辨率卫星影像数据，利用遥感、GIS技术获取黑龙江省肇源县内自然资源与生态地质环境各因子分布现状数据，其中：耕地2 541.75 km²、林地161.88 km²、草地349.00 km²、河流128.05 km²、湖泊215.80 km²、沼泽109.17 km²、其他水域84.65 km²、建设用地191.25 km²、未利用地329.94 km²；湿地1 334.54 km²、荒漠化土地775.47 km²。利用地类覆盖率、人均占有量以及景观指数（破碎度指数、平均斑块分形指数、分形维数、多样性指数、均匀度指数）量化分析后，得出两类生态地质环境因子中湿地资源尤其是自然湿地受人类活动干扰程度较大、荒漠化土地受人类活动干扰程度较小的结论。并选取老山村等典型地区进行了多期次遥感动态监测及野外核查，揭示了松嫩低平原典型地区目前存在的湿地退化、土地荒漠化等生态地质环境问题。     

江苏省突发地质灾害气象风险预警模型优化与应用

本文紧抓影响滑坡、崩塌地质灾害的主要影响因素——地质环境条件和人类工程活动特征,通过调整易发度判别因子及其权重,建立基于有效降雨量和预报雨量的临界降雨量判据,实现江苏省突发地质灾害气象风险预警模型的优化。2013年汛期实践结果表明,效果良好,预警精度有较大程度提高。     

基于斜坡单元的地质灾害气象预警系统建设初探

针对区域地质灾害气象预警,选择合适的预警单元不仅能够提高预报预警的精度,而且有利于正确采取地质灾害应急响应措施。文章以浙江省地质灾害气象预警系统建设为例,提出了一种针对东南沿海小型浅层滑坡的特点,采用斜坡单元构建地质灾害气象预报预警概率模型的方法。该方法以斜坡单元为预警单元,以地质灾害潜势度为基底概率,以地质灾害触发条件与降雨的耦合作用形成的联合概率作为增量概率,构建浙江省地质灾害气象预警系统,不仅清晰地反映地质环境因子与地质灾害形成的物理关系,而且预警警示对象明确,契合应急响应工作实际,使地质灾害防治工作从面到点合理过渡,对提高地质灾害预报预警准确性和科学防范具有一定的示范意义。     

基于易发性分区的区域滑坡降雨预警阈值确定——以云南龙陵县为例

滑坡所处不同易发等级的区域,降雨预警阈值差别较大。为提高滑坡降雨预警的针对性和准确率,文章以野外地质调查和滑坡易发条件分析为基础,结合信息量模型和层次分析法开展滑坡易发性评价,再通过滑坡发生概率与前期累计降雨量的相关性分析,分区进行滑坡降雨预警阈值模型研究。结果表明：坡度、高程、距断层距离、工程地质岩组、水系是龙陵县滑坡的主要孕灾地质条件;龙陵县滑坡非易发区面积为14.33 km²,低易发区面积为1 053.87 km²,中易发区面积为1 471.65 km²,高易发区面积为254.73 km²;确定单日和前3日为降雨预警时间,分区分时细化了降雨预警阈值模型;对比降雨预警阈值模型应用于龙陵县滑坡监测预警中的前后,预警信息减少了70条,预警准确率提高了14.4%,并实现了镇安镇户帕村施家寨组滑坡的有效预警。文章为区域滑坡降雨预警阈值确定提供了一种较好的参考方法。     

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。     

安徽省地质灾害气象预报预警模型研究

通过对基于地质环境信息平台的地质灾害气象预报预警模型构建进行了探讨。拟在先期已具备的地质灾害预警分区、地质灾害易发分区基础上,以地质灾害"易发度"、预报降雨量、有效降雨量为因子,采用logistic回归模型确定各个评价单元的预警等级,经插值计算、图斑合并,实现地质灾害气象风险预警。     

中国地质灾害气象预警模型研究

地质灾害气象预警是指对气象因素(主要为降雨)引发的地质灾害发生可能性大小的预测预报。中国大陆的地质灾害气象预警工作始于2003年, 逐步形成了国家级、省级、市县级的分级运行业务模式, 预警模型及可靠性问题是这项工作的核心科学技术问题和研究难点。考虑到各级地质灾害气象预警的时空尺度与预警时效, 形成了两代预警模型并行运算、相互校验与补充的运行模式。第一代隐式统计预警模型, 也称为临界降雨判据法, 基于不同地质环境区域引发地质灾害的临界雨量不同, 分区建立临界降雨判据, 该模型2003年起在预警业务中使用, 因其只涉及一个或一类参数, 使用广泛, 近年来又在模型参数、判据修正等方面不断完善。但单一的临界雨量指标很难准确反映地质环境的变化以及地质灾害的成生规律, 且预警区划、判据更新与准确性提高等也限制了其进一步发展。第二代显式统计预警模型, 耦合了地质环境变化与降雨参数等多因素建立预警判据, 地质环境指标在模型中显式表达, 在模型原理、空间精度、升级能力等方面表现了其优越性, 显著提高了预警精细度和准确度, 2008年开始在国家级预警业务使用, 并逐步向省级推广。两代预警模型均是基于统计方法建立, 一定程度上均受到统计样本的选择、地质环境条件的精细程度、实况降雨数据的精确匹配等因素控制和影响。多年来, 两代预警模型在中国地质灾害气象预警业务中成功运行并不断升级完善, 为中国大陆的地质灾害防灾减灾工作做出了重要贡献。     

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%)。     

基于可拓理论的泥石流灾害预警预报系统开发:以北京市为例

泥石流是北京山区主要的地质灾害,北京市于2003年启动了地质灾害气象预警预报工作,但近几年的预报效果并不理想。为进一步提高泥石流灾害预警预报的准确性,选取地形、地层岩性、地质构造和植被作为基础因子,以北京市地质灾害易发分区为响应因子,以降雨作为诱发因子,根据各因子与泥石流灾害的相关性分析,采用层次分析法(AHP)计算各因子的权重系数,提出了基于可拓理论的泥石流预警预报模型,并通过G IS系统和IDL开发平台实现准确预报。利用20组历史上北京地区发生的泥石流雨量资料对建立的预警预报模型进行验证,结果表明模型预报结果与实际情况基本吻合。研究成果对于提高北京市泥石流灾害预警预报水平,减少人民生命和财产损失具有重要的意义。     

河南省嵩县地质灾害风险评价

基于ArcGIS环境下,通过选取河南省嵩县区域高程、地貌、工程岩组、植被覆盖度、距构造距离、距水系距离、坡度、坡向等8个因子建立危险性评价模型,易损性选取建筑物、人员和交通等3个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法对河南省嵩县区域进行地质灾害易发性、危险性和易损性评价。研究结果表明,嵩县区域划分为低风险区面积为965.34 km²,占嵩县区域面积32%;中风险区面积为1 114.65 km²,占嵩县区域面积的37%;高风险区面积为826.23 km²,占嵩县区域面积的27%;极高风险区面积为102.68 km²,占嵩县区域面积的3%。研究成果可应用于嵩县防灾减灾及地质灾害风险管控等方面。     

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...     

河南省汛期地质灾害气象预警技术研究

为了提高地质灾害防治能力,河南省开展了汛期地质灾害气象预警技术研究,研究从区域预警的角度,依据全面性、时效性、适用性、可替换性等原则选取了预警评价因子,采用了单元内地质条件具有一致性的斜坡单元作为预警评价单元,采用统计学的方法来研究全省地质灾害影响因素潜势度,分析地质灾害与降雨的关系,建立地质灾害与降雨关系模型,从而建设汛期地质灾害气象预警系统。     

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...     

关于地质灾害与地质环境关系的探讨

本文主要介绍了地质灾害与地质环境的分布关系,并得出地质环境对地质灾害易发程度的影响等级,为地质灾害易发区划或预警区划因子权重的确定提供参考。     

基于确定性系数模型的地质灾害多因子权重计算方法

地质灾害影响因子权重的确定是区域地质灾害评价和预警模型研究的关键。本文采用确定性系数模型(CF)实现复杂多因子数据的同区间量化,基于CF值直接代表着各因子对地质灾害的贡献这一物理基础,提出了一种基于CF的多因子叠加确定权重法。该方法通过三步完成权重计算:(1)基于CF的地质灾害各影响因子量化,使得各影响因子取值均介于0~1;(2)所有影响因子逐级叠加计算,计算所有因子的相对贡献值;除某计算因子外,其他所有影响因子的逐级叠加计算,得到除某计算因子外的其他所有因子的相对贡献值;(3)通过相减的方法,得到某计算因子的相对贡献值。同样方法分别得到所有因子的相对贡献值,最后归一化处理分别得到所有因子的权重。最后,以区域显式统计预警模型中潜势度计算为例,分区计算确定了地质灾害各影响因子的权重,并以潜势度计算结果进行效果检验,验证了基于CF的多因子叠加确定权重法的有效性和实用性。     

北京市门头沟区泥石流灾害分布及临界雨量研究

泥石流的发生受各种因素共同影响,确定泥石流临界雨量是突发地质灾害预警预报工作的一项重要内容,探索新方法用于泥石流临界雨量计算也是目前突发地质灾害预警预报工作的需求。本文分析了门头沟区泥石流灾害分布特征和影响因素,在前期研究基础上,以灾害频率与降雨频率分析方法计算了不同时间段泥石流临界雨量阈值,结果显示:门头沟区特殊的地质条件构成了泥石流形成的物源与地形基础,降雨是泥石流的激发因素,根据泥石流发生时的历史雨量监测数据,计算得出的临界雨量值均小于历史雨量监测数据。本研究推荐的门头沟区泥石流不同时间段临界雨量阈值可用于北京市泥石流灾害预警预报工作,研究结果可为北京市泥石流灾害预警预报工作提供科技支撑。     

基于机器学习的滑坡崩塌地质灾害气象风险预警研究

在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高。基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法。利用信息量法,分析气象因素影响程度。选取坐标点、降雨量、易发生等级,将其作为机器学习人工神经网络的输入节点,判断是否发生崩塌、滑坡灾害;针对地质灾害区域,根据影响程度计算气象引发因子指数,结合滑坡、崩塌灾害潜势度G和承灾体脆弱性M,确定气象风险预警指数R,划分预警级别,完成滑坡、崩塌灾害气象风险预警。实验结果表明,设计方法有效降低了三级预报和四级预警空报率,提升了预警精细化程度。     

枝柳（枝江—柳州）铁路线张家界段线域地质灾害评估

通过全面的野外调查和历史资料统计分析,统计了枝柳线张家界工务段沿线的地质原生灾害、次生灾害和衍生灾害的数量,并研究了各种灾害的分布规律。针对既有线铁路的特征,选取了地质灾害的发育因子、基础因子和诱发因子作为评价指标,并且基于区域地质灾害评价预警的递进分析理论与方法（AMFP）,对原有方法进行了改进和拓展,形成了既有线铁路的地质灾害＂四度＂法评估方法。由此,分别计算了枝柳线张家界工务段地质灾害的发育度、潜势度、危险度和危害度（简称＂四度＂）,且据此进行了综合分区,为既有线铁路的地质灾害监测和管理提供科学依据。     

地震地质灾害空间预警评估定量化方法研究初探

建立“发育度”、“潜势度”、“危险度”、“危害度”等概念来描述地震地质灾害各影响因子、要素及可能的灾害危害程度,进而建立构成地震地质灾害层次分析的概念体系及地震地质灾害空间预警评估模型,将定性评估转化为定量评估进行初步研究。