基于频率比与集成学习的滑坡易发性评价——以金沙江上游巴塘—德格河段为例

金沙江上游巴塘—德格河段地处青藏高原东部,该区地质、地形、地貌极其复杂,滑坡灾害最为发育,开展区域滑坡易发性评价对防灾减灾工作有着重要的意义。本文以金沙江上游巴塘—德格河段为研究区,在滑坡编录与野外实际调查的基础上,通过对滑坡分布规律和影响因素分析,选取高程、坡度、坡向、曲率、地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、地层岩性、断层、水系和道路等11个影响因子,构建了滑坡易发性评价指标体系。利用皮尔森系数去除高相关性影响因子,运用频率比方法定量分析各个因子与滑坡发育的关系。通过频率比模型选取非滑坡样本,采用集成学习算法模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区及极低易发区5个等级。由滑坡易发性分区图和ROC曲线表明,高和极高易发区主要沿金沙江沿岸和沟谷分布,随机森林模型的成功率曲线下面积AUC=0.84,历史滑坡灾害位于高-极高易发区的灾害数占总滑坡数的84.8%,梯度提升树模型的成功率曲线下面积AUC=0.79,历史滑坡灾害位于高-极高易发区灾害数占总滑坡数的79.3%。由AUC值和历史灾害的分布可知,随机森林模型比梯度提升树模型在本研究区滑坡易发性评价中有着更好的评价精度和更高的预测能力。     

基于GIS和信息量模型的陇川县滑坡易发性评价

云南省陇川县地质环境脆弱,易发生滑坡灾害,对其开展滑坡易发性评价对指导陇川县的滑坡地质灾害防治具有重大意义。根据陇川县地理环境、地质环境、人类活动等条件,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、归一化植被指数、水系距离、断层距离、地层岩性和道路距离等10个评价因子,利用信息量模型和ArcGIS软件进行滑坡易发性评价。结果表明,滑坡高易发区主要位于研究区北部、东南部和西南部;中易发区主要位于中部、东部和西部部分地区;低易发区主要位于陇把镇、城子镇大部分地区和户撒阿昌族乡的西北部;不易发区主要位于清平乡中部、城子镇中部部分地区、以及章凤镇大部分地区。在中易发区和高易发区包含83.56%的滑坡灾害点,且滑坡面积随着易发性等级的增加也随之增大。滑坡中、高易发区内发生的滑坡面积分别占研究区滑坡面积的22.79%和58.13%,分析结果与实际灾害分布特征相吻合,可为研究区及类似区域的滑坡地质灾害防灾减灾工作提供参考意见。     

基于GIS的白龙江流域甘肃段滑坡易发性评价

在甘肃省白龙江流域地质灾害资料收集及现场调查的基础上, 统计分析了该区滑坡发育与地层岩性、坡度、坡向、高程、断裂、植被等因素之间的关系, 建立了白龙江流域滑坡易发性评价指标体系。采用基于GIS的层次分析法评价模型, 完成了滑坡易发性分区评价, 将研究区滑坡按易发程度划分为高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区, 其中, 高易发区占研究区总面积的13.59%, 主要分布在断裂带、白龙江两侧以及软弱岩土体分布的区域; 中易发区占27.85%;主要分布在白龙江支流以及主要道路两侧的一定范围内; 低易发区占33.09%, 主要分布在海拔相对较高、植被覆盖度较高、基本上无断裂带通过的区域; 其余区域为极低易发区, 占25.46%。对比分析显示评价结果与实际滑坡发育情况吻合, 可以较好地反映区内滑坡灾害发育的总体特征。      

逻辑回归和信息量模型在山区滑坡易发性评价中适宜性的分析

以万山区为例,在区域滑坡孕灾条件的基础上,筛选工程地质岩组、斜坡结构、平均坡度、地貌、距构造距离及距河流距离共6个易发条件因子,选取逻辑回归模型和信息量模型对山区滑坡进行易发性评价。结果显示逻辑回归模型中中高易发区面积占比分别为1578%和1970%,82%的地质灾害点落在该区域内;信息量模型中中高易发区面积占比为1241%、2519%,包含了区域88%的滑坡灾害点。最后通过实际发生的灾害点在各易发区的分布情况进行检验,逻辑回归模型中灾害点落在高易发区的比例远小于信息量模型,且高易发等级中灾害点实际发生的比值较小,说明针对山区区域滑坡地质灾害易发性评价结果预测上,信息量模型的评价结果更为客观准确。     

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。     

基于证据权法的巴东县城滑坡灾害易发性评价

巴东县城由于其特殊的地理位置和特有的地质条件,使之成为滑坡灾害多发地带,严重威胁着巴东县城的发展,因此,有必要对巴东县城进行滑坡易发性评价研究。首先,基于GIS平台分别提取影响滑坡发生发育的各指标因子(地层岩性、地形地貌、地质构造、水文地质条件等),并划分证据层;其次,采用证据权法分别计算各证据层的权重及后验概率;然后将单元各证据层后验概率进行叠加,生成滑坡易发性分区图;最后,使用自然断点法将研究区按滑坡易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区与极低易发区5类,极高易发区与高易发区面积之和约占研究区总面积的33%,其中86%的已有滑坡发生在极高易发区和高易发区,利用成功率曲线检验表明区划效果较好。     

基于GIS和层次分析法的沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价

滑坡是沙溪流域主要地质灾害类型之一,开展滑坡灾害易发性评价可为区域地质灾害防治提供数据基础和决策依据。通过沙溪流域生态地质调查,分析了滑坡灾害分布规律和影响因素之间的关系,选取岩性建造、地貌、坡度、坡向、降雨量、距河流距离和距断层距离7项指标,利用层次分析法及地理信息系统空间分析技术,开展沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价。结果显示: 沙溪流域滑坡易发性影响因子依次为岩性建造、多年年均降水量、地形地貌、坡度、距河流距离、距断层距离和坡向; 沙溪流域滑坡灾害易发性与坡度、岩性建造、年均降水量表现出明显正相关,即坡度越大、岩性建造性质越软弱、越易风化,年均降水量越多,越易引发滑坡灾害; 滑坡灾害易发性与断裂构造、河流距离与滑坡灾害易发性呈负相关,即距离越近越容易诱发地质灾害; 流域整体以低易发区和极低易发区为主,高易发区主要分布在沙溪流域中南部、东部及东北部地区。这为沙溪流域地质灾害防治提供了基础数据和决策依据。     

基于斜坡单元与信息量法结合的宝塔区黄土滑坡易发性评价

滑坡易发性评价对滑坡灾害的防治与管理具有重要意义。为了评价延安宝塔区黄土滑坡易发性,以斜坡为基本评价单元,选取斜坡坡度、坡高、坡向、坡形、斜坡结构类型、植被和人类工程活动7个指标作为评价因子,在Arc GIS平台下,利用信息量模型对研究区的黄土滑坡进行易发性分区评价。评价结果表明,宝塔区滑坡高易发区面积1092.39km~2,占全区面积的30.81%,主要分布于宝塔区的中部及北部地区,低易发区集中于宝塔区南部汾川河流域。以斜坡作为评价单元提高了与实际地形地貌的吻合度。应用信息量模型进行滑坡易发性评价具有较高的预测精度,已有滑坡点落在很高易发区和高易发区中的比例为95.7%,较真实地反映了客观实际。     

河北省顺平县地质灾害发育特征及易发性评价

河北省顺平县位于太行山东麓,主要发育有崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝等四种类型地质灾害。基于该县地质灾害发育特征,采用GIS技术和信息量数学评价模型,选取坡度、起伏度、坡向、工程地质岩组、归一化植被指数（NDVI）、与河流的距离6个评价因子,对顺平县地质灾害进行易发性评价。评价结果显示:高易发区面积约为125 km2,占全县总面积的17.5%,分散分布于西北部的中低山和丘陵地区,密集发育崩塌灾害,少量发育滑坡、泥石流灾害;中易发区面积约为200 km2,占全县总面积的28.0%,成片分布于西北部的中低山和丘陵地区,少量发育崩塌、滑坡、泥石流灾害;低易发区面积约为389 km2,占全县总面积的54.5%,主要分布于东南部的平原地区及西北部丘陵地区内的宽阔沟谷,沿古河道发育地裂缝灾害,个别地区发育崩塌、滑坡灾害。      

基于GIS与确定性系数分析方法的汶川地震滑坡易发性评价

汶川Ms 80级大地震诱发了数以万计的滑坡灾害。在大约48678 km2的滑坡影响区域内,作者采用震后遥感影像解译并结合野外调查的方法,共解译出48007处滑坡。应用GIS技术,建立了汶川地震诱发滑坡灾害及相关地形、地质空间数据库。采用地震滑坡确定性系数分析方法,分析了地震滑坡关于地震烈度、岩性、坡度、断层、高程、坡向、河流与公路等8个因素的易发程度。基于GIS栅格分析方法,分别对16种不同影响因子组合类型进行地震滑坡易发性评价。最后,应用AUC（Area Under Curve,评价曲线下面积）方法得到最佳因子组合及其对应的评价结果,使用自然分类法则方法将研究区按滑坡易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区与极低易发区5类,极高易发区与高易发区面积之和约1169046km2,占研究区总面积的2402%,其中发育滑坡面积为52484 km2,占滑坡总面积的7373%。结果表明了极高与高易发区与实际滑坡之间有着良好的一致性,方法的评价结果成功率（AUC值）达到82107%。     

基于GIS的哀牢山戛洒镇小流域滑坡易发性评价

根据研究区的基本情况,选择坡度、坡向、地层岩性、距断层距离、降雨、土地利用等6个评价因子,采用滑坡灾害易发性评价的GIS与AHP耦合模型进行戛洒镇滑坡灾害易发性评价,并将滑坡灾害分为极高、高、中、低和极低易发区5个区域进行了滑坡灾害易发性评价结果分析,以期为后期的小流域滑坡风险评估研究服务。     

基于信息量-层次分析耦合模型的泗水县地质灾害易发性评价

以泗水县为研究区,选取区域地貌、地质构造、地层岩性及人类工程活动等9个评价因子,基于GIS数据分析功能,运用信息量法及层次分析法确定各评价因子信息量及权重,进行地质灾害易发性评价。研究表明：区域地貌低山区,坡度28°～65°,坡向西和西北,较坚硬的中厚层状碎屑岩、页岩、砂岩夹灰岩岩组,降雨量700～730 mm及地震加速度0.10 g的区域内信息量最大;各评价因子权重从大到小依次为区域地貌(0.21)、降水(0.16)、坡度(0.14)、地层岩性及人类工程活动(0.10)、坡向(0.09)、地质构造及地震(0.07)、水系(0.06);研究区高易发区面积为294.26 km²,面积占比26.30%,灾害点数量占比84.62%,中易发区面积为66.28 km²,面积占比5.92%,灾害点数量占比15.38%,低易发区面积为758.42 km²,面积占比67.78%。对易发性评价过程的合理性进行检验,3个构造矩阵的随机一致性比率CR分别为0.000、0.013、0.020,均小于0.1,表明易发性研究结果具有合理性,能够为研...     

基于GIS和信息量模型的安徽池州地质灾害易发性评价

以安徽省池州市为研究区,选取坡度、坡向、工程地质岩组、断裂、道路、河流、降雨量、土地利用类型8个影响因子进行地质灾害易发性评价。基于全市345个地质灾害点(崩塌和滑坡)样本数据,采用信息量模型对研究区各影响因子的信息量进行计算,依据灾害点密度将区域灾害易发性划分为5个等级:低易发区、较低易发区、中易发区、较高易发区和高易发区。结果表明:安徽省池州市地质灾害高易发区和较高易发区主要分布在坡度较大的山区河谷两侧,反映人类工程活动破坏、流水冲刷作用和地形地貌因素是影响该区地质灾害的主要因素。其中,高易发区和较高易发区面积为1 801.47 km~2,分别占全区总面积的7.89%和13.88%,高易发区和较高易发区内的灾害点分别占所有灾害点的48.7%和21.5%,其中高易发区的灾积比为6.17,明显高于其他易发等级。对地质灾害易发性的方法与技术的研究,旨在为该区的灾害防治和经济建设提供技术参考。     

基于C5.0决策树-快速聚类模型的万州区库岸段乡镇滑坡易发性区划

以乡镇为评价单元开展区域滑坡易发性评价对用地规划、防灾减灾等方面具有重要意义。以万州区临江段的23个乡镇单元作为研究对象,首先选取地表高程、坡度、坡向、岩性、构造、土地利用类型、地形湿度指数、水系、道路9个指标因子,通过C5.0决策树算法计算该区域发生滑坡的概率,再利用快速聚类算法进行易发性结果分级;基于ArcGIS平台得到各乡镇单元的滑坡易发性分区,结果表明:C5.0决策树-快速聚类模型的易发性评价精度最高,AUC值达到0.950,优于人工神经网络-快速聚类模型的0.826和贝叶斯-快速聚类模型的0.772。利用C5.0决策树-快速聚类模型的计算结果,综合考虑极高(高)易发区面积大小及其占乡镇面积比大小,完成各乡镇单元的滑坡易发性区划。在所有23个乡镇中,滑坡易发性等级高的包括大周镇、万州城区、溪口乡、新田镇等乡镇。通过对比各乡镇滑坡面积占研究区滑坡总面积的比重,发现两者结论基本一致,预测结果可为全区滑坡防灾减灾提供科学依据。     

优化神经网络下阿富汗东北高原寒旱区滑坡危险性评价

阿富汗东北部是典型的高原寒旱地区,滑坡灾害发育,除受地形地貌、地质构造、人类活动等因素影响外,还由积雪覆盖、冰雪消融等方面控制;为研究高原寒旱地区滑坡危险性,在遥感解译基础数据上,考虑高原寒旱地区积雪覆盖和冰川活动对滑坡发育的影响,引入积雪覆盖度和消融水当量两个评价指标,基于证据权-全连接神经网络模型建立滑坡易发性评价模型,以度日模型、SCS-CN模型建立滑坡危险性评价体系,并根据混淆矩阵对评价模型进行检验;危险性评价结果表明极高危险性区域占全区10.46%,分布灾害面积占比82.71%,主要分布在努尔斯坦省东部库纳尔-奇特拉尔河段、巴达赫尚省除瓦罕走廊段的中东部高山区和帕尔万省赫尔曼德河段;高危险性区域占全区14.83%,分布灾害面积占比12.11%,主要分布在巴达赫尚省东部区域、努尔斯坦省和帕尔万省西部.检验结果及统计结果均表明结合证据权法取负样本对神经网络精度提升显著;研究成果为阿富汗滑坡灾害早期预警与工程防治提供科学依据.     

基于深度学习的CZ铁路康定—理塘段滑坡易发性评价

CZ铁路康定至理塘段地处青藏高原东部边缘,区域内地形地貌多变、地质构造复杂,滑坡灾害极其发育,严重威胁着CZ铁路康定至理塘段的规划建设和未来安全运行。因此,选取高程、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、地表切割度、地形湿度指数、归一化植被指数、岩性、距断层距离、距河流距离、距道路距离共计12个影响因子构建滑坡空间数据库,采用深度学习的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(13.76%)、高易发区(14.00%)、中易发区(15.86%)、低易发区(18.17%)、极低易发区(38.21%)5个等级,并与人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型进行对比。结果表明,CNN模型的评价精度AUC(0.87)大于ANN(0.84)模型,且极高易发区的频率比值高于ANN模型,CNN模型在本研究区有着更高的预测能力;极高和高易发区主要分布在水系较为发育的地区,沿着雅砻江和其他河流两侧2 km范围内呈带状分布。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区滑坡灾害发育的分布现状,能够为该区的CZ铁路建设和未来安全运行过程中的防灾减灾工作提供科学的依据。     

基于证据权模型的川西鲜水河断裂带滑坡易发性评价

鲜水河断裂带是发育于青藏高原东缘的一条大型左旋走滑断裂带,该区新构造活动强烈且历史强震频发,一系列大型-巨型滑坡沿断裂带密集分布。在资料收集的基础上,对鲜水河断裂带两侧10 km区域内进行遥感解译和野外地质调查,建立数据库并对滑坡主要影响因素进行分析。在滑坡区域发育分布规律分析的基础上,选取地形坡度、地形坡向、地面高程、平面曲率、地形湿度指数、活动断裂、工程地质岩组、年降雨量、河流、道路、植被覆盖指数等11个因素作为滑坡易发性评价因子,在ArcGIS软件平台上,采用证据权模型开展了滑坡易发性评价。根据成功率曲线对评价结果的检验,滑坡易发性评价结果具有较好的精度,并将研究区的滑坡易发程度划分为极高易发、高易发、中等易发、低易发和不易发5个级别。滑坡的易发性受鲜水河断裂带影响显著,极高易发区和高易发区主要分布在东谷到道孚县沿鲜水河断裂带两侧,以及康定县城和磨西镇附近;中等易发区主要分布在鲜水河支流两岸及省道沿线;滑坡低易发区和不易发区主要分布在人类工程活动少的高山地带以及地形相对平缓的区域。滑坡易发性评价结果很好地反映了鲜水河断裂带区域内滑坡发育分布现状,为该区重大工程规划建设和防灾减灾提供参考依据。     

基于斜坡单元的滑坡易发性评价——以遵义市汇川区山盆区域为例

贵州省遵义市汇川区是地质灾害相对频发的地区,以遵义市汇川区山盆区域为研究区,以斜坡单元为评价单元,提取地形坡度、地表粗糙指数、斜坡类型、工程岩组、地表起伏度、人类工程活动强度等6项因子,采用层次分析法对研究区滑坡地质灾害易发性进行评价,绘制基于斜坡单元的研究区易发性评价分级图,评价结果认为：滑坡高易发斜坡单元和较高易发斜坡单元主要在长岗-高桥向斜两翼,其中高易发斜坡单元共计60处,面积约为4.1 km²,占研究区面积的8.2%;较高易发斜坡单元共计115处,面积约为7.4 km²,占研究区面积的14.8%,多数滑坡高易发斜坡单元和较高易发斜坡单位发育小田湾～丛坝村～蔡家坝村一带;滑坡中易发斜坡单元主要分布在研究区北部和南部,中易发斜坡单元共计400处,面积约为19.6 km²,占研究区面积的39.2%;滑坡较低易发斜坡单元和低易发斜坡单元主要分布在研究区东部和西部,共计550处,面积约为18.9 km²,占研究区面积的37.8%,评价方法与结果可为贵州省小区域滑坡地质灾害易发性评价和防治提供参考。     

基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价

区域滑坡易发性评价是国土规划和滑坡中长期防治的重要依据。为进一步提高滑坡易发性评价的准确性,以恩施市龙凤镇为研究区,运用地理信息系统GIS技术,获取了包括工程岩组、坡度、地质构造等在内的13个初始评价因子,利用基于遗传约简算法的粗糙集理论对初始评价因子进行属性约简,去掉冗余属性后获得最小约简,即8个核评价因子:工程岩组、高程、地形曲率、道路、水系、坡度、坡向、径流强度指数,并以此作为BP神经网络的输入层,构建RS-BPNN预测模型,获得滑坡易发性指数LSI及滑坡易发性等级分区图。其中高易发区面积占总面积的12.82%,该区包含的滑坡面积占总滑坡面积的78.11%,通过ROC曲线测试,模型预测精度为90.9%。结果表明,RS-BPNN模型预测性能良好,进一步提高了滑坡易发性评价的精度和准确性,有较高的工程实用价值。      

基于斜坡单元的山区城镇滑坡灾害易发性评价：以康定为例

山区地质灾害易发性评价对城镇地质灾害风险管理具有重要意义。本文以康定市为例,以斜坡单元为最小评价单元,选取高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距道路距离、距断裂距离、距水系距离和斜坡结构等9个滑坡影响因子,根据各因子滑坡面积比曲线与证据权值曲线的突变点,划分滑坡影响因子二级状态,并对各影响因子进行相关性分析,剔除相关性较高的距道路距离因子,在此基础上,采用证据权模型进行滑坡易发性评价。对已有治理工程的斜坡单元,本文尝试利用折减系数法对其易发性进行进一步评价。结合现场调查,将研究区滑坡易发性程度划分为：极高易发、高易发、中等易发、低易发。评价结果表明,自然工况下极高易发区主要位于康定市炉城镇以及研究区北侧二道桥村一带,高易发区主要位于雅拉河、折多河与瓦斯沟河谷两侧,对治理工程所在的斜坡单元进行折减后,极高易发区面积由11.21%降至8.42%,滑坡比率由4.03降低至2.3,研究结果符合实际情况,模型精度达77.8%。评价结果较好地反映了康定市区的滑坡易发性分布情况,可为城镇精细化评价提供一定的参考依据。