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。     

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。     

基于AHP-LR熵组合模型的子长市地质灾害危险性评价

延安市子长市是地质灾害较为严重的地区,受地形地貌、地质环境条件、人类工程活动等诸多因素的影响,尤其是在强降雨气候下,区内崩塌、滑坡等地质灾害时有发生,严重威胁着人们的生命和财产安全。为了对研究区地质灾害危险性进行综合评价,建立了年均降雨量、道路距离、坡度、土地利用类型、岩土体类型等9个评价指标,利用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)与逻辑回归法(logistic regression, LR)的熵组合模型求得的各类评价因子权重值乘以对应因子层中的信息量值,在ArcGIS平台中对各类评价因子栅格图层进行了叠加分级处理并对评价结果采用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线进行精度检验。结果表明,基于AHP-LR熵组合模型下的危险性评价结果准确率达到0.897,明显高于单一赋权模型的精度。区内极高、高危险性分级主要集中于研究区中部,两类分区下的面积为352.49 km~2,约占全区总面积的15%。研究成果可为该区的防灾减灾工作提供一定参考,同时对同类地区的地质灾害危险性评价也具有一定借鉴意义。     

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技术的汶川地震诱发地质灾害危险性评价——以四川省北川县为例

在汶川地震诱发地质灾害应急调查的基础上,开展地震诱发地质灾害危险性评价。以北川县为例,应用GIS技术对5个主要评价指标进行提取和叠加分析,并结合降雨因子最终完成北川县灾后危险性评价图。评价结果表明:高危险区面积占52.6%,地质灾害点占95.9%;中危险区面积占25.1%,地质灾害点占3.7%;低危险区面积占22.3%,地质灾害点占0.4%。     

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。     

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GIS的嘉陵江北碚段岸坡地质灾害危险性评价研究

运用投影寻踪聚类评价方法和GIS空间叠置方法对重庆市北碚区嘉陵江段岸坡的地质灾害危险性进行了评价,研究发现:岸坡稳定性差的面积为18.98%,稳定性较差的面积为37.77%,两者之和占研究区总面积的56.75%;滑坡、泥石流多分布在向斜与背斜的过渡区域、河湾的凹岸和支流汇入处;基于加速遗传法的投影寻踪评价方法可以用于地质灾害研究,确定因子图层权重.     

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。