评价单元对地质灾害易发性评价的影响

为了探究不同评价单元对地质灾害易发性评价结果准确性的影响,以宁夏西吉县地质灾害为研究对象,分别以网格单元和斜坡单元作为评价单元,选取灾害点密度、坡度、坡高、坡型、降雨、岩土体类型、人类工程活动和地震等8个评价指标,基于ArcGIS软件,运用综合评判模型对各分级量化的评价指标进行叠加计算,其中采用层次分析法确定各指标的权重值,并应用突变点法将研究区划分为非易发区、低易发区、中易发区和高易发区四个等级,最后通过Sridevi Jadi经验概率法和相对滑坡密度指数法对易发性评价结果进行精度检验。结果表明：基于斜坡单元的高、中易发区灾害点占比比基于网格单元的高5.2%,采用Sridevi Jadi经验概率法得到的基于斜坡单元和网格单元的地质灾害易发性预测结果精度分别为94.74%和90.08%,基于斜坡单元和网格单元的高、中易发区滑坡密度指数值分别为99.30%和98.79%。斜坡单元的预测精度更高,表明采用斜坡单元划分的地质灾害易发性评价结果更为合理准确。     

基于信息量模型的陕西省合阳县地质灾害易发性区划

在对合阳县地质灾害进行野外调查和资料收集的基础上,选用灾害点密度、坡型、坡高、坡度、岩土类型和人类工程活动6个因子建立该地区地质灾害易发性分区的评价指标体系,采用基于GIS的信息量模型进行合阳县地质灾害易发性区划,并针对不同分区提出相应的地质灾害防治措施.根据计算分析,最终将研究区划分为非易发区、低易发区、中易发区和高易发区4个区.其中高易发区占研究区总面积的20.16%,中易发区占总面积的4.47%,低易发区面积占总面积的3.98%,非易发区面积占总面积的71.39%.     

基于地理信息系统与斜坡单元的峨边县地质灾害易发性评价

斜坡单元依据山脊线和山谷线划分的单元,能够体现研究区的真实地质环境条件,作为评价单元在地质灾害易发性评价中具有重要意义。采用地理信息系统(geographic information system, GIS),运用水文分析工具提取峨边县斜坡单元,选取归一化植被指数、坡度、高程、地形起伏度、地层岩性、距水系的距离、距断层距离、距道路的距离8个因子,使用逻辑回归模型(logistic regression, LR),制得地质灾害易发性概率图,将其划分为非易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。结果表明：ROC(receiver operating characteristic curve)曲线的线下面积(area under curve, AUC)精度检验值为0.917,极高易发区和高易发区内地质灾害点数占总灾害点数的81.3%,说明对峨边县进行基于斜坡单元使用逻辑回归进行地质灾害的易发性评价具有可行性和较高精度。     

基于斜坡单元的滑坡易发性评价 ——以易贡地区为例

滑坡易发性评价对于滑坡的预测与管理具有重要意义.以往的滑坡易发性评价多基于像素信息进行评价,难以与地质环境相联系.选用以山脊线和山谷线所构成的斜坡单元为评价单元,选取坡度、地形起伏度、地层岩性、多年平均降雨量、河流距离和植被指数等6个指标作为评价因子,建立易发性评价模型,将研究区划分为不易发区、低易发区、中易发区和高易发区,利用研究区内已知滑坡进行验证.结果表明,有21处滑坡位于高易发区,9处位于中易发区,正确率达88%,与实际情况相符.此次评价结果具有较高可信度,为指导滑坡灾害防治工作提供了重要的信息和依据.     

遂宁城市地质灾害危险性评价

研究四川遂宁城市建设环境地质问题和有关灾害的地质环境背景,为该城市的经济与社会可持续发展、生态环境建设与保护提供环境地质依据。通过野外及室内资料收集、整理,调查和研究了遂宁市的环境地质背景,发现该市的地质灾害类型主要为滑坡和不稳定斜坡。通过地质灾害致灾因子(工程地质条件)分析,划分出地质灾害中等易发和不易发两类地区。通过对地质灾害易发程度和易损性的量化指标(地层岩性、斜坡结构类型、坡度、降雨、坡高、人类工程活动、斜坡变形破坏特征、死亡及受威胁人数、直接或潜在经济损失等)研究,对城市建设用地地质灾害的危险性进行了综合评价,其中涪江以西构造剥蚀侵蚀丘陵区及涪江以东构造剥蚀丘陵区为滑坡地质灾害中易发亚区,而涪江侵蚀堆积河谷平坝区为地质灾害低易发区。     

基于确定性系数模型与逻辑回归模型耦合的地质灾害易发性评价——以贵州省开阳县为例

贵州省开阳县地质条件复杂,区内地质灾害频发。以该县为研究区,选取高程、坡度、地形起伏度、坡向、工程岩组、斜坡结构、断层、水系、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等9个影响因子,基于GIS的栅格数据模型,分别采用确定性模型(certainty factor,CF)、Logistic回归模型以及两种模型耦合的方法进行地质灾害易发性评价,利用灾害点在各等级下的分布和成功率曲线(receiver operating characteristic,ROC)对三种模型的评价精度进行检验。结果表明:CF模型与Logistic回归模型评价结果总体上一致,但是耦合模型的评价分区结果更加合理,精度更高。因此,基于耦合模型的评价结果,将开阳县地质灾害易发性等级分为高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区。这为县级区域地质灾害易发性评价提供了理论指导和技术参考。     

基于斜坡单元鄂西山区典型集镇地质灾害风险评价

鄂西山区处于全省地质灾害高易发区,灾害频发,风险呈现加剧之势。以恩施州巴东县野三关集镇为研究区,通过以斜坡为单元地质灾害调(勘)查工作,归纳了孕灾地质条件,并构建了斜坡地质灾害风险评价体系：首先基于斜坡单元进行评价单元划分;然后采用层次分析法,选取斜坡坡度、斜坡高差、剖面曲率、工程地质岩组、地质构造、斜坡结构、水系密度、植被覆盖率等8个评价因子,对区内斜坡地质灾害易发性进行评价研究;综合考虑人类工程活动和降雨的诱发影响,进行不同降雨重现期工况下危险性区划;根据研究区人口、建筑、道路、土地等承灾体分布,分别进行人口和经济易损性评价;最后根据危险性和易损性评价结果,进行地质灾害风险评价,为野三关集镇发展规划、精细化“隐患点+风险区双控”体系建设提供了理论依据和实际指导。结果表明：随着降雨量的增加,高风险区和极高风险区的面积逐渐增加,主要集中分布在研究区东北片区,针对极高、高风险区地质灾害隐患点和有变形迹象的斜坡建议采取工程治理或专业监测措施,制定应急预案。     

永登县苦水镇潜在地质灾害时空分布特征及易发性与危险性分区评价

以永登县苦水镇为研究对象,充分利用已有资料和野外实地勘察对苦水镇地质灾害的类型、地质条件、发育特征、时空分布规律等进行系统分析。明确了滑坡和不稳定斜坡均为土质斜坡,主要沿东侧黄土丘陵区第一斜坡带成带状分布,具有明显的雨季效应。基于苦水镇地质背景条件,以斜坡作为基本评价单元,分别选取滑坡和不稳定斜坡各自的指标评价因子对其易发性进行分区和评价,进而以易发性分析结果对危险性进行分区评价。结果表明：苦水镇地质灾害易发性可划分为高、中、低及非易发4个分区,面积分别为0.16km2、0.01km2、0.03km2、1.37km2;地质灾害危险性可划分为高、中、低及极低危险4个分区,面积分别为0.118km2、0.035km2、0.031km2、1.386km2。易发性与危险性分区结果与野外实地调查情况相吻合,能够较好地反映区内地质灾害发育的总体特征,这对苦水镇地质危害的预测预警具有一定的指导意义,为甘肃省城镇地区滑坡地质灾害评价和防治提供借鉴。     

丹巴县滑坡易发性评价

在丹巴滑坡灾害调查的基础上,以丹巴县的滑坡灾害为研究对象,统计分析了影响滑坡灾害发生的影响因素,以工程地质岩组、坡向、地表起伏度、断裂构造、河流和坡度为6个基本判别因子,建立基于GIS的信息量模型对丹巴县进行滑坡灾害易发性评价,并将评价结果划分为3个等级:低易发区、中易发区、高易发区。结合野外调查成果,对评价结果的可信度进行检验分析,评价结果与实际滑坡灾害发生情况基本吻合,研究结果可为丹巴县减灾防灾提供依据。     

震后地质灾害易发性评价——以映秀震区为例

2008年汶川大地震诱发了数以万计的地质灾害,特别是在震中映秀附近,同震滑坡形成了大量松散物质堆积于沟道和山区斜坡上,为震后泥石流的发生提供了良好的物源条件,同时也有大量同震滑坡堆积体在震后发生复活。为了研究震后滑坡地质灾害发生的控制因素并进行易发性分析,对震中映秀附近2008年同震滑坡及2009年震后滑坡进行了遥感解译与野外调查复核。在此基础上,选取岩性、同震滑坡面密度、坡度、坡向、高程、相对高差、距河流距离和径流强度指数,8个因子作为震后滑坡地质灾害易发性评价的因子。利用确定性系数(certainty factor, CF)法和逻辑回归方法,定量评价了汶川震中区域震后地质灾害易发性,并对两个模型精度进行了比较。将研究区划分为193个小流域单元,将各评价因子进行分级,计算出各分级的CF值,并基于ArcGIS平台分别将CF值叠加得出各流域单元的CF值;利用SPSS计算各因子分级的标准化值,以得出各因子的回归系数,建立逻辑回归模型,最终对各个流域单元滑坡地质灾害的空间发生概率(即易发性)进行评价。根据结果将研究区域划分为5个区:高易发区、较高度易发区、中度易发区、较低度易发区以和低易发区。通过ROC(receiver operating characteristic curve)曲线检验CF法和逻辑回归评价方法的精度,AUC(area under curve)值分别为0.840和0.897,评价方法精度较高。     

昆明市呈贡县地质灾害防治区划

呈贡县地质灾害发育程度一般,但在全县范围内均有不同程度灾害发育分布。通过区内地质灾害的系统调查与分析,根据地质灾害易发分区依据、原则,采用定性与定量相结合的方法,对地质灾害进行了易发性分区。将全区划分为:中易发区、低易发区和非易发区,并分别进行了分析与评价;同时,根据呈贡县地质环境条件、地质灾害类型和人类工程活动强度等各种因素,将呈贡县地质灾害防治划分为重点防治区和一般防治区。     

基于粗糙集理论的滑坡易发性评价——以三峡库区秭归县境内为例

以滑坡灾害突出的三峡库区秭归县境内为研究区,利用粗糙集理论将20个初始评价因子进行属性约简至12个核心评价因子,并对其组成的决策表进行知识挖掘获得滑坡与评价因子之间的规则集合.利用知识规则集合对决策表进行分类,得到以斜坡单元为基础的滑坡易发性图.研究结果表明:滑坡易发区面积占研究区总面积的21.7％,主要分布在斜坡结构为顺向坡,地层岩性为软岩、软硬相间岩,以及靠近水系及公路开挖的区域.粗糙集方法的预测精度为87％,其预测能力较KNN算法和Logistic模型的优.粗糙集理论是一种行之有效的区域滑坡易发性评价方法.     

基于GIS与IIVM的桐城市地质灾害易发性评价

文章以安徽省桐城市为研究区,选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、与断裂带的距离、与水系的距离及与道路的距离为区域地质灾害易发性评价因子,运用层次分析(analytic hierarchy process, AHP)法对传统信息量模型(information value model, IVM)的评价结果进行加权分析,确定改进信息量模型(improved information value model, IIVM);结合地理信息系统(geographic information system, GIS)对桐城市地质灾害的易发性进行评价,将研究区划分为高易发区、中易发区、低易发区及不易发区4类,研究区主要为不易发区和低易发区,中、高易发区占比28.68%(主要位于研究区西北部);使用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线进行评估,IIVM评价结果的曲线下面积(area under the curve, AUC)值为0.807 7,高于传统IVM,说明IIVM具有更高的精度和有效性。评价结果与研究区地质灾害实际调查情况相符合,可为该区域地质灾害防治提供有效参考。     

基于信息量法的西丰县地质灾害易发性评价

地质灾害的发生不仅威胁着人类生命财产安全,也对经济发展与社会稳定产生重大影响.本文以辽宁省西丰县下辖的西丰镇、更刻乡等12个镇、6个乡为研究区,选取坡度、坡向、地形起伏度、岩性软硬程度、距河流远近、年平均降水量、土地利用类型和距道路远近等8个指标为评价因子,基于ArcGIS平台,结合信息量模型对西丰县进行地质灾害易发性评价,得到西丰县地质灾害高易发区、中易发区、低易发区划分图,并对地质灾害的发生的原因进行分析.结果表明:(1)高易发区主要分布在西丰县南部、东南部、东北部及河流两岸、道路沿线;中易发区和低易发区依次沿高易发区外围分布.(2)西丰县地质灾害的发育主要由坡度、岩性软硬程度影响因素控制,经降水因素诱发,受河流和道路建设所代表的人类活动的影响,并在坡向、地形起伏度、土地利用类型等多重因素的共同作用下,造成了西丰县地质灾害易发性分区的差异分布.     

大渡河流域地质灾害特征与分布规律

大渡河流域为中国地质灾害高易发区,目前发现地质灾害隐患点2212处,以滑坡和泥石流为主,其中滑坡801处,泥石流756处,崩塌301处,潜在不稳定斜坡354处.滑坡沿大渡河发育极不均匀,上游较发育,滑坡体主要为冰碛和崩坡积物,以蠕动变形为主;中游滑坡最为发育,多发生于昔格达组、碳质页岩夹板岩和煤层等地层中;下游最少,主...     

确定性系数法的海城市地质灾害易发性评价

海城市地貌类型多样,地质灾害多发.本文选取高程、坡度、坡向、地层岩性、年均降雨量、距河流距离、植被覆盖度和距断层距离8个影响因子进行地质灾害易发性评价,基于ArcGIS栅格统计功能,运用确定性系数模型对海城市地质灾害易发性进行评价.结果表明:海城市地质灾害可分为高、中、低和不易发区,高易发区主要分布在海城市东南部低山丘陵地区;中易发区集中分布在高易发区外围的析木镇、牌楼镇和岔沟镇;低易发区零星分散于海城市各镇;不易发区主要分布在北部地形平缓的平原区.海城市地质灾害的发生受高程和地层岩性影响因子主要控制,经降雨诱发,受河流附近人为活动影响,并在坡度、坡向、植被覆盖度和距断层距离等多种因素影响下,导致海城市地质灾害发育程度和分区的不同.     

基于模糊综合评判的绵阳市地质灾害易发性评价

 在综合分析研究区孕灾环境、致灾因子与地质灾害分布关系基础上,建立了绵阳市地质灾害易发性评价指标体系,并根据评价指标量化分级标准和方法,运用层次分析法确定各评价指标对地质灾害易发性贡献率。将层次分析法与模糊数学综合评判法结合,根据建立的隶属度函数构造模糊判断矩阵,对整个研究区的地质灾害易发程度进行二级模糊综合评判,得到了4个等级的地质灾害易发性分区。其中,地质灾害不易发区共为810个网格单元,面积约12960km²;地质灾害低易发区共为157个网格单元,面积约2512km²;地质灾害中易发区共为66个网格单元,面积约1056km²;地质灾害高易发区共为253个网格单元,面积约4048km²。根据易发性评价结果绘制了各易发性程度分区图件,并对各易发分区进行了分区评价。     

改进AHP和TOPSIS法在滑坡灾害易发性评价中的应用——以贵州毕节地区为例

滑坡易发性评价是一个涉及多种因素、多个目标的复杂问题,一些关键性指标数据不易采集,量化方面也存在尺度不一、标准不同的现象.本次研究采用改进的AHP法,建立滑坡灾害易发性评价矩阵;通过改进的TOPSIS法,引入卡方检验思想,研究了贵州毕节地区的滑坡灾害易发性,比较8个评价单元与最优方案(最易发等级)的贴近度,编制了该地滑坡灾害易发性等级图.研究结果显示,滑坡灾害极易发区包括毕节市(C毕节=0.110 8)、纳雍县(C纳雍=0.124 2);高易发区包括赫章县(C赫章=0.097 2)、黔西县(C黔西=0.077 6);中易发区包括织金县(C织金 =0.041 9)、大方县(C大方=0.034 4)和金沙县(C金沙 =0.055 7);低易发区为威宁县(C威宁=0.027 1).研究结果与历史灾害统计数据较为吻合;将AHP和TOPSIS法组合应用于滑坡灾害易发性评价属于新的尝试,与传统算法相比,该组合法计算更加简便,评价结果较为准确.     

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GIS的瓮安县地质灾害易发性和危险性分区评价

为了研究贵州省瓮安县各类地质灾害在空间上的发育分布规律,根据瓮安县地质环境和地质灾害野外调查资料,运用综合指数法,对区域内地质灾害易发性的影响因素进行量化。通过地理信息系统(GIS)空间分析软件,对其进行计算与叠加,并依据分区的标准,利用ArcGIS软件内置的自然间断点对地质灾害易发性指数图层进行插值处理,得到瓮安县地质灾害易发性分区图。将区域地质灾害的易发性和区域受威胁对象的易损性进行叠加计算,得到瓮安县地质灾害危险性分区图。根据分区结果可知:地质灾害高易发区占全县面积41.52%,地质灾害中易发区占全县面积38.62%,地质灾害低易发区占全县面积19.86%;地质灾害危险性划分为高危险区、中危险区和低危险区3个区,所占面积比例分别为41.00%、42.54%、16.46%。研究结果为该区地质灾害的预防和预警提供了依据,具有一定的工程实践意义。