基于GIS与改进层次分析法的奉节县滑坡易发性区划

【目的】对三峡库区典型县域重庆市奉节县进行滑坡易发性区划，为该县防灾减灾与城市规划工作提供理论依据。【方法】选取地形地貌、地质条件、环境条件、人类工程活动及诱发因素共5个方面影响下的16个因子作为滑坡易发性影响因子，结合研究区1 520个历史滑坡数据，构建地理空间数据库；在地理空间数据库中进一步利用改进后的层次分析法确定各影响因子权重，构建滑坡易发性模型，进行全域滑坡易发性仿真分析，并将结果划分为低、较低、中、较高、高共5种易发性等级。【结果】较高 高易发区历史滑坡数占滑坡总数的80.29%；区域仿真的受试者工作特征曲线的曲线下面积为0.764；90%新近滑坡点分布于滑坡易发性高 较高区域。【结论】基于改进后的层次分析法构建的滑坡易发性区划模型具有一定的准确性与预测能力。     

1976年龙陵地震诱发滑坡的影响因子敏感性分析

基于前人的研究和龙陵地震滑坡的调查资料,选取了地层岩性、断裂、地震烈度、震中距、地形坡度、坡向、高程、水系等8个因子作为1976年龙陵地震诱发滑坡的影响因子。利用GIS强大的空间分析能力,结合滑坡确定性系数(CF)的方法,对1976年龙陵地震诱发滑坡的诸影响因子进行敏感性分析,确定了该区域内各因子最利于地震滑坡发育的数值区间,为进一步区域地震滑坡稳定性评价奠定基础。     

1976年龙陵地震诱发滑坡的影响因子敏感性分析

基于前人的研究和龙陵地震滑坡的调查资料,选取了地层岩性、断裂、地震烈度、震中距、地形坡度、坡向、高程、水系等8个因子作为1976年龙陵地震诱发滑坡的影响因子。利用GIS强大的空间分析能力,结合滑坡确定性系数(CF)的方法,对1976年龙陵地震诱发滑坡的诸影响因子进行敏感性分析,确定了该区域内各因子最利于地震滑坡发育的数值区间,为进一步区域地震滑坡稳定性评价奠定基础。     

基于优势分析法的泥石流影响因子相对重要性分析——以白龙江流域为例

将白龙江流域划分为1 412个流域单元,以单一子流域为单元,基于前人研究结果与逐步回归法筛选出主沟高差、主沟坡度、距断层距离、滑坡点密度、10 min降雨量、松散堆积物指标、土地利用等7个因子作为白龙江流域泥石流的影响因子,以此建立了对白龙江流域泥石流灾害与影响因子之间的Logistic回归模型.采用优势分析方法计算得出白龙江流域主沟高差、主沟坡度、距断层距离、滑坡点密度、10 min降雨量、松散堆积物指标、土地利用的相对权重分别为22%,20%,17%,14%,11%,8%,7%,得到了白龙江流域泥石流灾害影响因子的作用强度排序,说明白龙江流域地形因子和地质构造因子对泥石流的发生和空间分布起主控作用.基于优势分析相对重要性结果,以及利用泥石流危险性综合指数所得到的研究区泥石流易发性区划图,结果与实际勘察相一致,间接验证了此方法的可靠性.     

考虑最优影响因素组合的滑坡易发性评价——以水城区为例

当前滑坡易发性研究较少考虑不同影响因素组合对模型预测精度的影响。为此,提出了一种考虑最优影响因素组合的滑坡易发性评价模型。以贵州省六盘水市水城区为研究区域,基于该区域滑坡发育的工程地质条件和外界诱发因素,筛选坡度、坡向、曲率、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、地层岩性、距断层距离、距水系距离、年平均降雨量、距道路距离和土地利用共10个环境因子作为该区域的滑坡影响因素,然后结合交叉验证和随机森林算法建立考虑最优因素组合的滑坡易发性评价模型;最后,将所提模型的预测准确率与传统诱发因素组合的模型进行对比分析。结果表明：考虑影响因素组合的模型曲线下面积(area under curve, AUC)为0.780,具有较好的预测能力;所提模型预测精度优于传统诱发因素组合模型。     

基于主成分回归模型的泸州市物流需求影响分析

物流需求影响因素分析是物流问题研究中的一个重要内容,对合理预测区域物流需求、做出科学决策、提升区域物流竞争力及推动区域经济发展等方面意义重大。以泸州市为研究对象,基于灰色关联分析和相关系数分析,构建排序指标模型进行物流需求量化指标优选。同时,通过分析泸州市各经济指标,构建物流需求影响因素指标体系。以优选出的物流需求量化指标与物流需求影响因子,构建主成分回归模型。最后,结合相关统计数据进行主成分回归模型精度检验及结果分析,探究各影响因素对泸州市物流需求的边际效应,并对其物流业发展提出合理化建议。     

滑坡灾害危险性评价的3种统计方法比较——以深圳市为例

采用Logistic回归模型、广义加法模型(GAM)和分类与回归树(CART)3种统计方法, 对深圳市的研究区域进行了滑坡灾害的危险性评价;利用Kappa值和ROC曲线,结合危险性评价结果图对3种方法的效果进行了比较,并分析了3 种方法在选取主控因子以及确定因子影响程度等方面各自具有的特点。在研究区域的条件下,GAM 的效果优于Logistic回归模型和CART,Logistic回归模型和CART的效果大致相当。Logistic回归模型和CART可自主选择主控因子,通过GAM 可定量研究因子的影响程度以及变化趋势。     

汶川大地震次生地质灾害空间分布特征分析——以都汶公路（映秀至汶川段）为例

以都汶公路（映秀至汶川段）为例，基于遥感影像，获取了汶川大地震诱发的滑坡和崩塌等次生灾害信息，借助GIS，分析了滑坡和崩塌与地形条件、地层岩性、地震烈度和距主断层距离4个影响因子的关系，获得了滑坡和崩塌两种次生灾害的空间分布特征。     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

基于卷积神经网络模型的区域滑坡敏感性评价——以川藏铁路沿线为例

在遥感解译、野外调查及前人研究的基础上,基于共线性诊断与极端随机数算法对13个影响因子的相关性和重要性进行评估,运用一维卷积神经网络构建川藏铁路沿线滑坡敏感性评价模型,使用受试者工作特征（ROC)曲线进行精度验证.结果表明,影响该区滑坡发育的主控因子为距河流距离、道路与断层的距离以及岩性,敏感性极低、低、中、高、极高的面积分别占总面积的66.30%、10.98%、7.55%、6.91%和8.26%.敏感性高的区域主要分布在河流、道路两侧和断层发育的区域;全线滑坡敏感性高低呈分段式分布,在山南-朗县段、波密-理塘段最为严重;一维卷积神经网络的ROC曲线下覆盖的面积为0.958,能有效地进行该区域的滑坡敏感性评价.     

基于图幅调查的六盘山镇滑坡易发性研究

调查研究区域孕灾地质环境背景,是分析地质灾害时空分布规律与成灾模式,完成地质灾害易发性区划评价,提出地质灾害综合防治对策建议的重要依据。基于实地调查和GIS技术,分析了六盘山镇幅内工程地质岩组、坡度、坡向、地形起伏度、断裂构造、河流与公路7个因素与滑坡分布的关系,应用滑坡点分布频数这一指标来衡量每个因素中各个级别对滑坡的影响程度;然后运用层次分析法来确定触发滑坡控制参数的权重大小。在GIS环境下对这些参数进行综合分析,通过分析结果将研究区按易发程度分为高易发区,占12.43%;中易发区,占20.14%;低易发区,占42.98%;非易发区,占24.46%。此外,结果还表明：(1)大的地貌单元和格局较明显地控制着滑坡的分布,不同地貌单元内的滑坡类型、发育程度和分布特征等都有差异性,滑坡一般沿地貌边界带密集分布发育,尤其是沿断裂呈线状展布;(2)工程地质岩组对滑坡的影响作用最大,尤其在软弱的泥岩岩组易滑地层区域内,在不同工程地质岩组区间内滑坡面积的多寡与滑坡分布密度相关性不大;(3)区域地质构造不仅控制着区域地层的展布,也控制着区域滑坡的发育,不同断裂也凸显出一定的差异性。     

基于云模型的地震区公路震害风险评估

采用主成分分析与专家调查相结合的方法进行因子辨识,筛选出对公路沿线区域地震风险有显著影响的峰值加速度、植被覆盖率、地层岩性和地表坡度作为评价因子.引入云模型理论,改进传统层次分析法的不足,提出了基于云模型层次分析法的地震区公路震害评估赋权方法.运用地理信息系统技术平台,研究了各风险因子的标度分值,建立了地震区公路震害风险评估模型并进行了实例分析.结果表明:实例工程震害风险指数在1.00~6.96之间,其中大部分区域震害风险指数处于5以下,路线起点南及东南为高峰值加速度、硬岩、大边坡坡度区域,震害风险指数接近7,风险评估计算结果与实际相符.     

基于长短时记忆与多影响因子的滑坡位移动态预测

针对传统滑坡位移预测模型存在对历史数据遗忘的问题,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的滑坡位移动态预测模型。首先,将滑坡累计位移分解为趋势项位移与波动项位移,利用多项式拟合预测趋势项位移;然后,通过灰色关联度筛选外界诱发因子并运用LSTM模型预测波动项位移;最后,叠加周期项位移与波动项位移,得到累计位移。以新滩滑坡为例,并与RNN模型以及传统静态神经网络模型BP、ELM进行对比分析,采用平均百分比误差（MAPE）,均方根误差（RMSE）,拟合优度（R2）分别对其进行评价。应用结果表明：相比于传统静态模型,LSTM与RNN均适用于滑坡位移动态预测;对比结果显示,LSTM模型具有较好的预测精度,MAPE与RMSE值分别为1.026%、0.327 mm,拟合优度R2为0.978。     

基于GIS的地震滑坡危险性的模糊综合评价研究

地震滑坡的形成机制复杂,影响因素众多,但各个因素对滑坡稳定性的影响却不一样。以往的研究中,对影响因素权重的确定主观因素有很大的影响。在前人研究的基础上,利用层次分析法对地震滑坡各影响因素的权重进行确定,较好地克服了主观因素的影响,在此基础上利用模糊数学的方法对研究区域的地震滑坡危险性进行评定,编制了地震滑坡危险性评价图。     

基于GIS的地震滑坡危险性的模糊综合评价研究

地震滑坡的形成机制复杂,影响因素众多,但各个因素对滑坡稳定性的影响却不一样。以往的研究中,对影响因素权重的确定主观因素有很大的影响。在前人研究的基础上,利用层次分析法对地震滑坡各影响因素的权重进行确定,较好地克服了主观因素的影响,在此基础上利用模糊数学的方法对研究区域的地震滑坡危险性进行评定,编制了地震滑坡危险性评价图。     

基于动态权重-云模型的大型渡槽安全综合评价

针对传统渡槽安全评价方法忽略了评价指标权重的动态变化，不能实时反映危险因子对渡槽实际运行状态的影响等缺陷，提出了一种基于动态权重-云模型的渡槽安全综合评价方法，引入动态权重模型为评价指标动态赋权，并利用云模型获取评价指标隶属度。将该方法应用于南水北调中线干线工程M河渡槽安全评价并与静态权重模型评价结果进行了对比，结果表明，动态权重-云模型实现了评价指标层权重计算结果随工程运行状态的实时变化，同时对危险因子的识别敏感性更高，提高了评价方法对复杂运行环境下渡槽安全综合评价的适用性和准确性。     

甘肃陇南泻流坡滑坡-碎屑流变形特征与成因机制

泻流坡滑坡位于武都区白龙江右岸滑坡聚集区,属典型滑坡-碎屑流灾害,2020年8—10月高位滑源区发生持续变形破坏,严重威胁坡脚居民生命财产安全。通过详细的地质调查,综合运用位移监测、无人机航拍等手段,详细阐述了滑坡发育特征及变形破坏过程,并对其成因机制进行了分析。滑源区特殊的地形地貌、"碎石土+千枚岩"的二元结构、逆冲断裂的影响是滑坡形成的控制因素,多次地震为滑坡变形提供了结构基础,降雨入渗造成滑带软化、滑体自重增大等导致滑坡变形破坏。变形区主要为滑源区左侧中下部和右侧次级滑坡,经历两次加速变形过程,位移监测曲线呈阶跃型,属蠕滑-拉裂型推移式滑坡。滑坡处于蠕滑状态,亟须开展综合工程治理。     

坠落式危岩剧动式崩落与激振效应

针对坠落式危岩,考虑自重和裂隙水压力影响因素作用下,建立危岩崩落激振效应物理模型。联合断裂力学和波动理论从能量角度量化危岩体之间的相互作用,获取崩塌体崩落瞬间的启程速度计算式,根据危岩崩落激振波在岩体内的传播机理,构建了激振波作用下岩体介质质点位移速度计算方法。通过实例分析,建立的坠落式危岩剧动式崩落与激振效应分析结论和实际情况基本一致,对进一步实施危岩破坏及演化机制研究提供了科学依据。     

基于背景差分的运动目标检测方法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.通过对一组连续视频进行处理,从中得到不含运动目标的背景图像.再利用背景差分的方法提取出运动目标.在确定比较阈值的过程中,一改以往通过实验不断调整的做法,提出了动态阈值的概念,从而增强了检测效果,提高了算法的可实施性.融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测.实验结果表明,通过背景差分与高斯模型相结合的方法,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化,为准确地检测出运动目标提供了必要的基础.