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.     

基于GIS与ANN模型的地震滑坡易发性区划

基于遥感数据、地理信息系统(GIS)技术和人工神经网络(ANN)模型,开展地震滑坡易发性区划研究.2010年4月14日玉树地震后,基于航片与卫星影像目视解译,并辅以野外调查的方法,在地震区圈定了2036处地震诱发滑坡.选择高程、坡度、坡向、斜坡曲率、坡位、与水系距离、地层岩性、与断裂距离、与公路距离、归一化植被指数(NDVI)、与同震地表破裂距离、地震动峰值加速度(PGA)共12个因子作为地震滑坡易发性评价因子.这些因子均是应用GIS技术与遥感影像处理技术,基于地形数据、地质数据、遥感数据得到.训练样本中的滑动样本有两组,一组是滑坡区整个单滑坡体的质心位置,另一组是滑坡滑源区滑前的坡体高程最高的位置.应用这12个影响因子,分别采用这两组评价样本,基于ANN模型建立地震滑坡易发性索引图,基于GIS工具建立地震滑坡易发性分级图.分别应用训练样本中滑坡分布的点数据去检验各自的结果正确率,正确率分别为81.53％与81.29％,表明ANN模型是一种高效科学的地震滑坡易发性区划模型.     

利用证据权法实现滑坡易发性区划

依托“5.12”特大地震的抗震救灾工作,以汶川地震12个极重灾县市为研究对象,在1:5万滑坡详细调查、编录和遥感影像解译的基础上,利用DEM数据,ETM影像及基础地质数据,使用证据权法完成了研究区滑坡易发性评价因子的提取与制图以及相关性统计分析,实现了1:5万的滑坡易发性区划。     

基于斜坡单元划分法的汝阳县地质灾害易发性区划

以斜坡单元作为评价单元,建立地质灾害易发性评价指标体系。利用综合评价模型叠加分析法,对汝阳县地质灾害易发性进行分区,结果表明此方法准确、实用,对指导地质灾害防治工作有很大的意义。     

基于GIS的白龙江流域甘肃段地质灾害易发性评价

在白龙江流域甘肃段主要城镇地质灾害详细调查的基础上,通过统计分析确定了影响区域地质灾害易发性的评价因子,利用层次分析法对各评价因子的权重进行了计算。采用地理信息系统进行空间分析,按照自然间距分类方法将地质灾害易发性结果栅格图分为高易发区、中易发区、低易发区、极低易发区4类,并绘制了区域地质灾害易发性分区图。该问题的研究对于地质灾害的防灾减灾具有一定的指导意义。     

香丽高速公路边坡地质灾害发育特征与易发性区划

针对香丽高速公路边坡地质灾害,在详细的道路工程勘察设计文件的基础上,结合现场踏勘调查,系统地研究了其边坡地质灾害的主要类型、发育特征和分布规律;提出高速公路等线性工程边坡灾害的基本地质条件、自然诱发因素、人类工程活动和灾害历史记录等完整信息评价指标。采用层次分析法、专家评分法与因素累积法相结合的研究方法,建立了线性工程边坡地质灾害易发性评价模型,并基于GIS平台完成了香丽高速公路边坡地质灾害的易发性区划。为指导香丽高速公路地质灾害的危险性评价及科学防治提供了重要依据,对类似山区道路等线性工程边坡地质灾害危险性评价研究与实践具有一定的示范作用和参考价值。     

独库高速公路克扎依—巩乃斯段雪崩易发性评价

独库高速公路克扎依—巩乃斯段以高山地貌为主,地形切割剧烈,为雪崩发育提供了有利的地形条件,对该区域进行雪崩易发性评价是独库高速公路安全建设及运行的重要前提。通过遥感解译和现场调查等手段获取149个雪崩点的因子数据,通过对因子进行相关性检测,筛选出10个评价因子,构成雪崩评价因子体系。在此基础上,运用K均值聚类法和随机法提取出非雪崩点和原始雪崩点构成样本集,通过机器学习中的多层感知器、支持向量机算法对研究区域开展雪崩易发性评价。研究结果表明,随机法和K均值聚类法提取出的样本集分别带入算法中训练,R-SVM、R-MLP、K-SVM、K-MLP四种模型的Kappa系数均大于0.6,4组模型对验证数据集的预测结果与实际值存在高度的一致性。经多层感知器训练的AUC值由0.762提高至0.983,经支持向量机训练的AUC值由0.724提高至0.951。基于本研究预测性能最佳的K-MLP模型分区显示该研究区雪崩发育对拟建线路影响较小,但对于隧道洞口可能会造成威胁。本研究可为独库高速公路建设、运营以及雪崩灾害防治工作提供理论支撑和方法参考。     

基于层次分析法和GIS的甘肃省武山县地质灾害易发性区划研究

武山县地质构造复杂,岩土体破碎,泥石流、滑坡、崩塌等地质灾害发育。以GIS平台的空间分析和栅格计算功能为基础,选取区内对地质环境影响较大的和易量化的因素作为评价因子,通过层次分析法确定各评价因子的权重,通过栅格化各评价因子形成叠加运算图层,结合计算分析结果和野外调查认识,形成最终的地质灾害易发性分区图,较之传统的评价和分区方法具有半定量评价与定性认识相结合的改进,在具体实践中具有较明显的优点。     

株洲市地质灾害易发区划与防治重点研究

介绍了株洲市的区域自然地理与地质环境，阐述了株洲市地质灾害发育特征的基础，通过对各类地质灾害形成条件及影响因素分析，选取了评价指标，运用综合危险性指数法进行易发程度综合评判。根据评判结果，将株洲市划分为地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和不发育区，并在此易发程度综合评判基础上划分防治重点区。采用综合危险性指数法进行易发程度综合评判对株洲市进行地质灾害易发区划分，划分结果比较符合株洲市区域地质灾害发育实际情况，为株洲市进行防灾减灾工作，合理制定发展规划提供科学依据。     

湖南省长沙市地质灾害易发区划与防治重点研究

长沙市是湖南省地质灾害的多发区之一。地质灾害不仅造成生命财产的巨大损失,而且对当地的投资环境乃至社会的持续发展都构成威胁。在介绍了长沙市的区域自然地理与地质环境,阐述了长沙市地质灾害发育特征的基础上,通过对各类地质灾害形成条件及影响因素分析,选取了评价指标,运用综合危险性指数法进行易发程度综合评判。根据评判结果,将长沙市划分为地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和不发育区。并在此易发程度综合评判基础上划分防治重点区。划分结果比较符合长沙市地质灾害发育实际情况,为长沙市进行防灾减灾工作,合理制定发展规划提供科学依据。     

湖南煤炭坝矿区岩溶塌陷的形成与易发性分区

根据矿区地质情况、地下水长期观测资料和各类岩土工程勘察资料,对煤炭坝矿区岩溶塌陷的成因及类型进行了研究,确定了岩溶塌陷易发性的评价指标,并对岩溶塌陷易发性进行了分区预测。结果显示:煤炭坝矿区岩溶塌陷形成的内因是茅口组灰岩岩溶发育,外因是岩溶水的大量开采和疏排;岩溶塌陷影响因素主要与岩溶发育条件、地下水条件、覆盖层条件、地形地貌和人工活动相关。经预测,煤炭坝小河、贺石桥、大成桥、洋泉湖几个地下水径流带处为极易塌区;欧家大冲、沩水、瓦寺冲、秧田冲、五亩冲水渠、白水塘、谢家祠堂几个地表水体分布处为易塌区;几个煤矿区为难塌区(或中等塌陷区);福泉山与谷塘坡为基本稳定与稳定区。勘察验证,预测结果符合实际。     

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。      

基于子流域特征的泥石流易发性评价

文章以云南省迪庆藏族自治州金沙江河谷金江镇—林当可为例,研究了基于子流域单元的泥石流易发性评价模型。首先,将研究区划分为1 570个子流域单元,其中70%(1 090个)用于模型建立,30%(480个)作为模型测试样本。然后,采用9种子流域单元特征因子（melton比率、流域平均径流侵蚀力指数、平均地形湿度指数、流域延伸率、流域平均高程、流域水系密度、流域平均植被覆盖度、流域平均坡度、流域高差率）的归一化值作为自变量,泥石流是否发育作为因变量,运用逻辑回归建立泥石流易发性评价模型,将易发性划分为5个等级。最后,通过独立的测试样本验证,易发性评价模型预测性能(AUC=0.821)良好;且随着易发性等级提高,泥石流绝对和相对发育比例逐级增加,模型满足合理性要求,适用于研究区的泥石流易发性评价。     

基于流域单元的地质灾害易发性评价——以西藏昌都市为例

作为在山地地区易发的自然灾种,地质灾害每年都给中国造成严重的经济损失。为揭示阐明典型高山峡谷区地质灾害易发性影响因素,文章以昌都市为研究区例,基于区内孕灾环境的差异,对其进行流域划分,同时选取海拔、坡度、地形起伏度等10个指标构建地质灾害易发性评价指标体系,基于随机森林模型对各流域地质灾害易发性空间分布进行研究。结果表明：（1）昌都市地质灾害类型主要以小型灾害为主,大型灾害分布相对较少但危害巨大,险情等级较高,同时,区域内地质灾害的空间分布具有沿河流与道路呈条带状分布的特征;（2）总体来看,各流域地质灾害的影响因素大致相同,但仍具有一定的差异性,金沙江流域受海拔与道路影响较为突出,澜沧江流域受居民点密度影响较为突出,而怒江流域受道路因素影响较为突出;（3）各流域地质灾害易发性空间分布存在差异,金沙江流域低易发面积占比最大,澜沧江与怒江流域均为中易发面积占比最大;三大流域均以高易发所占比最小,但在全流域内均有分布,且主要分布于人类活动较为强烈、岩性较软等区域。     

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。     

多因子组合的地质灾害易发性空间精度验证

地质灾害的发生是多种因素相互作用、制约和触发的结果。长期以来,研究人员通过统计历史地质灾害所在区域的地质、地形、水文等环境因素预测未来地质灾害可能发生的位置、时间（或频率）,即地质灾害易发性评价。地质灾害易发性评价前提工作是进行影响因子选取,而地质灾害发生的影响因子有数十种,是否叠加因子越多模型评价精度就越高？是否存在“最优因子数量”？这一简单而又关键的问题值得探讨。文章以四川省汶川县为例,选取11种广泛应用于地质灾害易发性评价的影响因子,按照4种排列组合模型,叠加3到11个因子信息量获得对应的地质灾害易发性指数分布图。运用成功率曲线确定线下面积值对各个结果进行预测精度评价。试验结果表明,按照初步设定的4种排列组合模型叠加因子数量到8个时,模型预测精度达到最大值;但在因子叠加过程中发现各个因子对于易发性的控制性与个人经验确定的控制性存在一定差异,按照实际因子控制性从大到小与从小到大排列组合后,叠加多个关键因子后模型预测精度才会达到峰值。研究成果表明,地质灾害易发性评价中叠加的因子数量越多,模型预测精度越高,叠加过程中如未加入关键因子,模型预测精度将不会达到峰值,说明地质灾害易发性评价不...     

川藏铁路雅安至昌都段风吹雪空间分异特征及易发性评价

川藏铁路大段区域位于青藏高原地区,冬季气候寒冷,降雪量大,在当前气候变化背景下面临严峻的风吹雪问题.本文先通过层次分析法构建了川藏铁路沿线风吹雪灾害区域易发性评价体系,然后以重点工段——毛垭草原明线段为例,针对工点开展风吹雪发生危险度和到达危险度评价,从面到点,层层递进地开展风险评价.结果显示铁路沿线风吹雪易发性指数高的区域主要分布在新都桥、理塘、贡觉等地,重点工段毛垭草原明线段存在风吹雪次危险.通过数值模拟对毛垭草原明线段开展风吹雪到达危险度评价,结果显示积雪严重区域主要在风速减弱区,集中在两侧坡面防护的坡脚处以及路堤和防护之间的“凹陷”地带即排水沟;在桥梁工段,气流减速区域主要出现在桥梁的背风侧.所提出的风吹雪区域易发性评价体系和针对到工点的风险评价方法可为川藏铁路后续明线工程的设计和施工提供一定参考.     

小秦岭矿区地质灾害发育特征与易发性分区

小秦岭矿区是河南省地质灾害较严重的地区之一。由于区内工程地质岩组、地貌部位、人类工程活动强度的不同,地质灾害发育的类型和程度各异,在分析各种地质灾害的影响因素的基础上,进行了地质灾害易发性进行分区,同时提出了建立完善的地质灾害防治体系、尽快开展小秦岭地区风险区划、加强管理、注重宣传等地质灾害防治措施和建议。     

编目图数据形式对区域崩塌易发性评价结果的影响

本文以北京市怀柔区为例,通过现场调查,对688处崩塌灾害分别以面数据和点数据的形式获取了两套编目图。根据现场调查和资料分析,选取岩性、地形、断裂和道路建设作为该区崩塌灾害的主控因素,采用频率比(FR)模型对崩塌灾害的易发性进行了评价。为了对评价结果的预测性进行检验,采用随机分割法,选取了415处崩塌用于频率比模型的计算,剩余的273处崩塌用于评价结果预测性的验证。预测曲线表明,基于崩塌面数据的评价结果比基于点数据的评价结果具有明显的优越性。根据基于面数据的频率比模型评价结果,可以将研究区的崩塌灾害易发性划分为5个等级:较低易发(占全区14%)、低易发(占全区20%)、中等易发(占全区27%)、高易发(占全区22%)和极高易发(占全区17%)。相关工作和结论可以为区域地质灾害易发性评价中编目图的编制提供参考,并为怀柔区区域国土利用和防灾减灾提供指导。     

山地环境地质灾害易发性县级区划研究以重庆城口县为例

本文以重庆市城口县作为研究区域, 基于地理空间数据库, 结合逻辑回归模型, 开展山地环境地质灾害易发性县级区划研究。在研究过程中选取坡度、坡向、剖面曲率、微地貌、坡位、距水系距离、岩性、距断层距离、距道路距离、高程、归一化植被指数(NDVI)、顺逆向坡、年平均降雨量等13个因子作为诱发地质灾害的影响因子, 应用GIS技术将各个因子专题图层栅格化, 建立地理空间数据库。采用逻辑回归模型, 在R软件中进行逻辑回归模型训练, 得到各个影响因子的回归系数。建立地灾等级评价图, 并将危险等级划分为极低、低、中、高、极高5种类型。对于研究结果运用受试者工作特征曲线(ROC曲线)进行合理性检验, 位于ROC曲线下的面积AUC值为0.901, 结果表明逻辑回归模型适用于重庆市城口县山地环境地质灾害易发性区划研究。