基于权重合成-TOPSIS法的重庆公路洪灾危险性评价研究

【目的】针对重庆市公路洪灾特点,对重庆市公路洪灾危险性进行评价研究。【方法】选取重庆市38个区、县城市年均降雨量、公路沿线人口密度、洪水重现期、淹没面积和淹没天数共5个致灾因子作为评价指标建立危险性评价指标体系,构建了基于熵权法和复相关系数法的权重合成模型,得到了各评价指标的合成权重,并运用TOPSIS法对致灾因子进行了评价。【结果】极高、高、中、低和微度危险5个危险区面积比重分别为22.53%,28.6%,7.24%,18.09%和23.54%。【结论】研究结果与公路洪灾实际情况一致,可为重庆市公路洪灾防灾减灾工程提供科学依据。     

基于GIS与AHP属性辨识模型的地质灾害危险性评价——以涪陵页岩气开采区为例

【目的】建立新的区域性地质灾害评价模型，对涪陵页岩气开采区的地质灾害危险性进行评价。【方法】根据涪陵页岩气开采区的地质、水文和气候特征，选取归一化植被指数(NDVI)、土地类型、坡度、坡高、年峰值周降雨量、年峰值日降雨量等6个主要因素作为评价指标。基于GIS平台，采用AHP属性辨识模型对研究区的地质灾害进行危险性评价。【结果】涪陵页岩气开采区的地质灾害危险性较高，极高危险区面积为1466 km2，高危险区面积为743.6 km2，两者分别占开采区总面积的9.6%和52.8%。通过开采区173个历史地质灾害点的验证表明，评价的地质灾害危险性区划与历史地质灾害点的空间分布一致，其中98个分布于极高危险区，56个分布于高危险区，分布于中危险区和低危险区的仅有19个。用受试者工作特征曲线法对上述评价结果进行精度评估，曲线下的面积百分比达82.8%，验证了评价模型的可行性。【结论】研究结果对涪陵页岩气开采区输气管线、道路和房建等的规划和防灾减灾具有重要指导意义。     

滇西高山峡谷区泥石流危险性评价——以怒江傈僳族自治州为例

滇西高山峡谷区特殊的地理环境特征,使其成为泥石流灾害的高发区.以怒江傈僳族自治州为研究区域,以历史灾害数据为基础,选取地理环境、地质、气候水文、地形和人类活动五个方面,包括地貌类型、土壤类型、植被类型、归一化差分植被指数、岩性、断裂带、河流分布、降雨量、坡度、坡向、土地利用类型以及公路分布12项评价指标,采用统计指标法和层次分析法相结合的方法对该区域的泥石流危险性进行分区和评价.结果显示:泥石流的危险性分区以中低危险区、中危险区和较高危险区为主,分别占总面积的30.96%、25.5%和20.57%,而低危险区和高危险区共占22.94%;不同样本泥石流分布密度与危险性分区具有较高的正相关性,直接印证了分区方法的合理性;评价方法受试者工作曲线下的面积(AUC)为0.756,表明方法具有可行性.     

汶川震区陕西省宁强县滑坡灾害危险性分析与评价

在分析汶川震区陕西省宁强县滑坡灾害特征和危险性影响因素的基础上,利用开发的县域滑坡灾害风险管理GIS系统,选取斜坡坡度、地层岩性、地震动峰值加速度等8个因素进行滑坡灾害危险性分析。根据研究区13 477个网格单元信息量计算结果,将宁强县滑坡灾害危险性分为极高、高、中、低和极低5个危险等级。研究得出极高危险和高危险区主要集中在勉阳深大断裂带及其次级断裂区,约占研究区总面积的16%,滑坡点密度为20.5/100 km2.中等危险区分布于境内工程地质岩性较为软弱的区域,约占研究区总面积的42%,滑坡灾害点密度为6.3/100 km2.低危险区和极低危险区位于区内人口稀少的高远山区,约占研究区总面积的42%,滑坡灾害点密度为0.64/k100 m2.     

基于GIS的公路边坡地质灾害危险性评价

针对丹巴县公路边坡地质灾害频发状况以及区域分布的特点,对丹巴公路边坡灾害进行了危险性分区研究。通过分析自然环境概况与公路地质灾害特征,选取坡度、岩土类型、降雨、河网密度、植被覆盖率和地震6个因素作为地质灾害危险性评价指标体系;采用影响因素叠加法构建危险性评价指数的数学模型,并运用云模型-层次分析法(CM-AHP法)计算各评价指标的权重;基于ENVI 5.2与ArcGIS 10.2软件计算生成《丹巴县公路边坡地质灾害危险指数图》,同时考虑公路工程特点,划分了II低危险区、III中度危险区、IV高危险区和V极高危险区4个等级16个灾害区,依据定量区划范围并结合定性分析的评价方法对丹巴县公路进行地质灾害危险性进行评价。研究结果表明,评价结果与公路边坡灾害实际情况吻合,可为四川省丹巴县公路边坡灾害的预防治理工作提供一种新的途径。     

应用CF和Logistic回归模型编制滑坡危险性区划图

根据地理信息系统(GIS),以滑坡发生确定性系数(CF)和Logistic回归模型编制贵州省滑坡灾害区划图,其主要步骤为:应用历史滑坡灾点面积和滑坡致灾单因子子集面积计算CF,由此确定主要的滑坡致灾因子;应用Logistic回归模型、地理信息系统(GIS)空间分析工具和统计软件SPSS寻求最合适的模型描述灾害是否发生(因变量)与致灾因子(自变量)之间的关系;计算研究区域内各单元的滑坡概率,划分危险性等级,绘制基于GIS的贵州省滑坡灾害区划图;最后,用历史灾害分布数据检验滑坡灾害区划图.研究结果表明:根据区划图,贵州省可分为4个区域,即低危险区、中等危险区、高危险区和极高危险区;对贵州省的危险性分区合理,结合CF与Logistic回归模型编制滑坡灾害区划图的方法有效.     

基于动力过程的单沟泥石流危险性评价方法

单沟泥石流危险性分区对泥石流滩地合理开发利用和灾害精细化管理具有重要意义。目前的泥石流危险性评价大多从孕灾环境入手,无法对泥石流危害范围进行危险性分区。在泥石流危害方式分析的基础上,提出了基于动力过程的单沟泥石流危险性评价方法。研究表明,泥石流的危害能力主要与泥深(H)和流速(V)密切相关,进而提出了以泥深(H)和动量(HV)为分区指标的单沟泥石流危险性评价方法。根据分区指标,将单沟泥石流的危险区划分为高、中、低3个等级;高危险区泥深H≥1.5 m或动量HV≥6 m²/s,低危险区泥深H<0.5 m且动量HV<1 m²/s,其他危险区均为中等危险区。最后,基于提出的评价方法对甘肃舟曲“8·7”特大泥石流进行了危险性分析,验证了方法的可行性和实用性。     

芦山“4·20”震后地质灾害危险性评价

 芦山“4·20”地震之后,滑坡、崩塌、泥石流等次生地质灾害频发,新增地质灾害点365 处,严重影响当地经济建设与灾后重建工作。在分析地质灾害孕灾环境条件的基础上,选取地层岩性、断裂带、坡度、相对高程、年平均降雨量、地震动峰值加速度、土地利用类型等7 个因子作为评价指标,建立基于灾害熵的地质灾害危险性评价方法,并将该方法应用于芦山县地质灾害危险性评价。结果表明,芦山县49.89%的区域处于中度和高度危险区,其中高危险区占总面积的29.99%,这些高危险区位于正河、玉溪河、灵关河流域,受地形、人类活动、地震影响,地质灾害破坏性极大,在后期建设与防灾减灾中应当给予高度关注。     

基于GIS的忠县滑坡危险评价研究

在综合分析忠县滑坡灾害影响因子的基础上,选取地表坡度、地表高程、地形起伏度、距道路远近、距河流远近、汇流累积量以及年均降雨量等7危险评价因子构建忠县滑坡危险评价体系;采用专家系统评分方法对各评价因子进行分级赋值,利用AHP法确定各评价因子权重值,在GIS软件平台上建立各评价因子专题图层;基于综合指数分析方法建立忠县滑坡灾害危险评价综合指数模型,并利用综合指数进行分区评价,最终将忠县滑坡灾害分为微危险、低危险、中危险、高危险4个危险等级区;研究结果表明:忠县滑坡灾害微危险区面积689.18 km2,占总面积的34.39%;低危险区面积643.91 km2,占32.14%;中危险与高危险区面积分别为366.13、334.54 km2,占总面积的17.02%与16.45%。评价结果与忠县滑坡灾害的实际情况项吻合,可用于指导滑坡灾害的防灾减灾工作。     

基于GIS的吉林省公路洪水灾害危险性评价

为研究吉林省公路洪水灾害危险性特点,在将吉林省公路地貌划分为平原区和山区的基础上,选取大于25 mm年降水日数、年降水量、地形坡度、区域河网密度和土地利用/覆被类型作为评价指标,分平原区和山区构建吉林省公路洪水灾害危险性综合评价模型,在GIS平台支持下对吉林省公路洪水灾害危险性进行了评价。结果表明,吉林省公路洪水灾害中、低危险区主要分布在吉林省西部和东部的延边朝鲜族自治州中部,较高和高危险区主要分布在吉林省的中部和南部,低、中、较高和高危险区占全省总面积的比例分别为19.91%、25.65%、28.96%和25.48%。     

基于超效率数据包络分析-信息量模型的沧源县地质灾害危险性评价

沧源县地处云南高原,该区域由于地质环境复杂多变,构造活动频繁,加之降雨等诱发因素的影响,成为了地质灾害多发区域,严重威胁人员生命与财产安全。为了综合评价研究区的地质灾害危险程度,选取高程、坡度、坡向、降雨量、断层距离、水系距离、道路距离、工程岩组8类评价因子,以研究区内192处地质灾害点作为样本,构建超效率DEA-信息量模型对研究区进行地质灾害危险性评价,划分低、中、高、极高四个危险性分区,引入ROC曲线验证评价精度。评价结果显示,沧源县高、极高危险性分区占研究区总面积的54.2%,区内共分布有地质灾害点166处,占灾害点总数的86.5%,灾害点比与面积比的比值随着危险性的提高逐级递增,通过ROC曲线计算得到的AUC值为0.755。上述数据表明,基于超效率DEA-信息量模型的地质灾害危险性评价结果比较符合实际,评价精度较高,能够满足对研究区进行地质灾害危险性评价的需要。     

基于GIS的山区镇域山洪灾害危险性分区及评价

通过对重庆市山洪灾害危险性影响因素进行分析,参考目前山洪灾害危险性分析所选取指标内容,并结合镇域山洪灾害的特点,构建山洪灾害危险性评价体系,应用GIS建立各评价指标的专题图层,利用专家系统评分法给每一危险指标分等赋值以及用层次分析法确定了各评价指标的权重,采用综合评价法得到地区危险性指数;以重庆市巴南区安澜镇为例,通过GIS空间多指标叠加分析得到安澜镇山洪灾害危险性分区图,将定性问题进行定量分析并对其进行评价。     

基于GIS的平昌县滑坡灾害危险性评价

滑坡是平昌县境内发育的主要灾害,结合平昌县滑坡灾害发育特征,选取地层、高程、高差、坡度、坡向、剖面曲率6个因子作为研究区滑坡灾害的危险性评价因子。基于GIS空间分析,利用贡献率权重模型确定各因子的自权重与互权重,根据多因子叠加的原理,建立研究区的危险度计算模型,最终将研究区内滑坡灾害危险性划分为3级:低危险区、中等危险区、高危险区。经过检验评价分区结果符合实际情况。     

基于孤石全生命周期的危险性评价

近年来,孤石滚落灾害越发受到关注,而对其危险性定量评价的相关研究较少。一方面,孤石具有数量多、规模大、形状不一的特点,对孤石群的稳定性判定是一个问题;另一方面,对孤石影响区域的危险性评价是难点。因此以广州市白云山原始森林公园为研究对象,对此区域开展孤石危险性评价。通过孤石稳定性定性定量综合判断+失稳孤石威胁范围精准划分的方法,考虑多评价因子对研究区危险性进行综合评价。利用熵权法计算各评价因子的权重,基于高精度数字高程模型(digital elevation model, DEM)、地理信息系统(geographic information system, GIS)软件和岩石崩落分析(rockfall analysis, RA)软件对研究区危险性等级进行划分,将白云山原始森林公园滚石危险范围划分为4个等级：极高危险区、高危险区、中危险区和低危险区。研究成果提出了一套可为其他区域孤石滚落灾害危险区划参考的系统性评价方法。     

基于多分类支持向量机模型的长白山崩塌灾害危险性评价

长白山保护开发区崩塌灾害频发,对保护区的人民生命财产造成了破坏,阻碍了区域经济发展,为了降低崩塌灾害给区域内人民生命财产造成的损失程度并提高开发区人们防灾减灾能力,进行有效的地质灾害危险性评价是防灾减灾的重要组成部分。但常见的二元分类崩塌灾害危险评价模型存在分类速度慢、分类误差大及样本类型单一等问题,因此,按照地质灾害规模等级规范对灾害点进行分类,运用基于灾害规模等级的多分类支持向量机构建危险性评价模型对研究区进行危险性评价,避免了传统危险性评价受主观权重影响的局限性。结果表明,极高和高危险性区主要集中在研究区的中东部区域,运用实际灾害点对危险性评价结果进行验证,评价结果与实际情况吻合,验证了模型的有效性,其可以为区域内地质灾害的防治和开发灾害监测预警技术平台及开发旅游提供参考。     

基于支持向量机模型的滑坡危险性评价

以长安区为研究区,在分析研究区地质环境条件以及滑坡发育特征的基础上,选取12类因子作为评价指标,通过Spearman对各因子之间的相关性进行分析;分别采用线性核函数(LN)、多项式核函数(PL)、径向基核函数(RBF)、Sigmoid核函数下的支持向量机模型对研究区地质灾害危险性进行评价,利用ArcGIS软件生成最终的危险性评价结果图,将评价结果图划分为四个危险等级,分别为极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区;不同核函数下的支持向量机模型经ROC曲线验证得到:RBF-SVM模型的预测精度最高,此核函数下的支持向量机模型更适应于该研究区滑坡灾害危险性评价中。研究结论可以为类似地质环境条件下区域地质灾害危险性评价模型的选取提供参考。     

基于GIS的信息量模型的白沙河流域滑坡危险性评价

以白沙河流域为例进行了滑坡地质灾害危险性评价。选取土地利用类型、岩性、高程、坡度和坡向5个评价因子,建立了基于GIS的信息量模型,解决了存在于评价过程中定性因素定量化处理不够客观的问题。用自然断点法将结果划分成20.0%的高危险区、31.0%的中危险区、26.4%的低危险区以及22.6%的极低危险区。经过验证得到实际滑坡危险性程度与评价结果基本相符,表明将GIS与信息量模型用于滑坡灾害危险性评价是可行的。     

基于斜坡单元与组合赋权法的东川区地质灾害危险性评价

针对单一评价方法在地质灾害危险性评价中的弊端,采用斜坡单元与组合赋权法相结合开展地质灾害危险性评价.借助ArcGIS平台,以水文分析法建立斜坡单元,选取坡度、坡向、距道路的距离、距河流的距离、距断层的距离、岩性、降水量、高程、土地利用类型9个评价因子,采用层次分析法和熵权法相结合的组合赋权法确定评价因子的综合权重,将东川区地质灾害危险性等级划分为极高危险区、高危险区、中危险区和低危险区.研究结果表明,斜坡单元能够较好地反映微观地貌特征;危险性分区结果与地质灾害点实际分布相吻合;研究区的中东部和北部地区是地质灾害分布密集区,地质环境脆弱,人类活动明显,危险性较高.     

基于ArcGIS的中国公路地质灾害危险性区划

中国公路地质灾害类型较多,不同区域的灾害危险性区别较大,给灾害防治带来一定困难。根据灾害影响因素和危险性评价指标,采用影响因素叠加法,基于ArcGIS 10.0软件,分别进行滑坡(崩塌)、泥石流等单灾种和公路地质灾害综合危险性评价与空间分析;以公路地质灾害综合危险度为指标,完成中国公路地质灾害危险性区划。研究结果表明:中国公路地质灾害综合危险度处于1.000~8.615范围内,公路地质灾害危险性区划结果与实际公路地质灾害分布状况基本一致;公路地质灾害的极重灾区为武夷山—台湾山区和川滇山地;以图件形式明确公路地质灾害危险性在中国的分异状况,并划分不同等级的危险区,可为三级公路地质灾害危险性区划提供基础。     

基于权重模型的滑坡灾害敏感性评价

在GIS环境下,基于主客观综合权重模型编制贵州省滑坡灾害敏感性区划图。选择历史滑坡分布、坡向、至水系距离、地形地貌、高程、岩性、至构造线距离和年平均降雨量作为引发滑坡的致灾因子,应用TFNW(梯形模糊数加权)方法计算二级指标的主观权重。根据历史滑坡的密度,以信息熵权理论计算一级指标的客观权重。最后,应用WLC(权重线性组合)方法,基于GIS平台编制贵州省滑坡灾害敏感性区划图。根据敏感性指标分布,将贵州省划分为4个区域：低危险区、中等危险区、高危险区和极高危险区。结合历史滑坡分布图对分区结果进行统计分析,结果表明滑坡敏感性预测区划图和实际的滑坡发育情况基本吻合,说明TFNW和信息熵理论是有效的滑坡致灾因子赋权方法。