斜坡单元支持下基于信息量模型的地灾危险性评价

信息量模型能够有效评价地质灾害危险性,为了探寻模型运用过程中评价单元计量单位的最优选择,选取高程、坡度、坡向、坡形、水系距离、断层距离和人类工程活动7个评价因子,运用ArcGIS软件对已知地质灾害隐患点和各评价因子做空间分析,计算评价单元两种不同的总信息量值,利用统计学常用的自然断点法对总的信息量进行分级划定,得到地质灾害危险性分区图.研究表明,以面积作为计量单位在极高危险区的灾害点密度为0.782个/km~2,高于以个数作为计量单位的评价结果.通过这两种计量方法的结果比较,能为更好地利用信息量模型评价地质灾害危险性提供实验依据.     

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。     

基于连续因子和非连续因子的山区崩滑流易发性研究

以祁连山东段北坡为研究区,基于区内390个崩滑流点,选择坡度、坡向、水流强度指数、道路、土地利用、断层等评价因子,结合因子剔除方法,应用改进频率比(连续因子计算)和证据权法(非连续因子计算)进行易发性评价,并用密度法和ROC曲线验证评价结果精度.结果表明,评价因子的筛选对易发性结果极为重要;不同因子组合下两种方法的易发性结果曲线下面积值均高于0.80;极低-低易发等级面积约占80%,高-极高易发等级面积约占6.5%,高-极高易发等级中崩滑流灾害点数量均超过64%,亟需加强区内地质灾害潜在风险转移研究.     

渝西典型丘陵区地质灾害易发性评价

重庆西部的丘陵区属于地质灾害发育密度较高的区域,掌握其地质灾害的易发性分布规律对于推动当地灾害预警体系建设至关重要.在分析渝西典型丘陵区孕灾地质环境条件的基础上,选取高程、地形起伏度、斜坡坡度、地灾点密度、距道路距离、距水系距离、工程地质岩组作为评价因子,采用信息量法和层次分析法构建地质灾害易发性评价指标体系和评价模型,并对渝西典型丘陵区的地质灾害易发性进行分区评价,同时对地质灾害易发性分区评价结果的精度和合理性进行了验证.结果表明：地质灾害高易发区主要分布于研究区的深丘区,其面积占研究区总面积的13.86%;地质灾害中易发区和低易发区在研究区的深丘区和中丘区中均有分布;研究区的浅丘平坝区以非易发区为主;经验证可知,本研究对研究区地质灾害易发性分区的评价结果与研究区地灾点的实际分布情况吻合度较高,说明本研究结果的精度较高,可作为当地灾害风险管控的依据.     

GIS支持下CF与信息量耦合模型的攀枝花市矿山地质灾害易发性评价

攀枝花市矿产资源丰富,采矿历史悠久,开采活动强度大,地质结构复杂,生态环境脆弱,矿山地质灾害频发.基于2019年的三江（怒江,澜沧江,金沙江）北段矿产开发环境遥感监测调查资料,在分析矿山地质灾害发育规律与影响因素关系的基础上,选取坡度、工程地质岩组、距断层的距离、降水量、植被覆盖度、距河流的距离以及距开采活动面的距离7个评价因子,借助ArcGIS软件平台,采用确定性系数（Certainty Factor,CF）模型、信息量模型以及CF与信息量耦合模型开展攀枝花市矿山地质灾害易发性评价研究.结果表明,工程地质岩组、植被覆盖度、距开采活动面的距离是影响矿山地质灾害分布的控制因子;经过ROC(Receiver Operating Characteristic Curve, ROC)曲线检验,CF与信息量耦合模型的AUC(Area Under the Curve, AUC)值高达0.909,表明耦合模型比单一模型的评价精度高,其精度为耦合模型>信息量模型>确定性系数模型;耦合模型的易发性分区为极高易发区（5.24%）、高易发区（11.67%）、中易发区（41.66%）和低易发区（4...     

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。     

基于信息量-随机森林模型的地震带地质灾害易发性评价：以松潘-较场地震带为例

地震会引起地表振动及破坏,同时加大滑坡、崩塌、泥石流等次生灾害的发生概率,对位于地震带区域城市进行地质灾害易发性预测,是地质灾害防治的有效措施。为了探究地震带区域地质发育程度对地质灾害的影响,以松潘-较场典型地震带的平武县为例,从地形地貌特征、地层地质条件、气象水文、地震带发育特征、土壤植被、人类工程活动影响六个方面选取地质灾害的诱发因子,采用信息量模型、信息量-AHP和信息量-随机森林(RF)三种评价模型对平武县地质灾害进行易发性评价,结果表明信息量-RF模型的对比分析结果优于其他两种模型,ROC曲线精度评估信息量-RF模型的AUC值(0.991)高于信息量模型(0.931)和信息量-AHP模型(0.920),说明基于信息量耦合随机森林的综合易发性评价模型更适用于地震带地区的地质灾害易发性评价,具有良好的预测精度。     

基于GIS和加权信息量模型的富源县地质灾害易发性评价

构建科学合理的地质灾害评价体系是地质灾害防治的基础,对区域防灾减灾工作具有重要指导意义。选取高程、坡度、工程地质岩组、距离构造的距离、年平均降雨量、距离水系的距离、距离主干道路的距离、煤矿工程活动共8个指标,通过GIS平台使用加权信息量模型对富源县进行地质灾害易发性评价。结果表明：采煤活动与工程地质岩组是富源县地质灾害发育的重要影响因子,区内地质灾害低易发区、较低易发区、中易发区、较高易发区、高易发区面积(占比)分别为383.8km₂⁽19.54%)、449.77km₂⁽31.12%)、759.67km₂⁽23.53%)、1004.99km₂⁽13.93%)和630.97km₂⁽11.89%),其中地质灾害高易发区与采煤活动区分布较一致,是灾点较为集中的区域。通过ROC曲线验证,正确率为77.95%,表明区划较为合理,可以为富源县地质灾害防治提供参考。     

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。     

基于信息量模型的盘州市地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是区域灾害防治的前期工作。构建一个符合区域地质环境的灾害评价体系对评价结果的准确性和区域适用性起决定性作用。在对区域地质灾害调查分析后,选取降雨、坡度、岩性等8个影响因素,利用信息量模型对盘州市进行地质灾害易发性评价。结果显示:盘州市地质灾害主要分布在河流沿岸、靠近道路和断层相对集中的区域;易发性高和较高区域呈带状分布,占盘州市国土面积的38.62%;随易发程度的升高,各区域分布的灾害点数量增多,灾积比也逐渐增大,说明评价结果与研究区地质灾害分布的实际情况相符,分区划分合理。研究成果可为盘州市灾害防治提供参考。     

评价单元对地质灾害易发性评价的影响

西吉县地处宁夏回族自治区南部山区,地质环境条件复杂,地质灾害数量多、规模大,严重制约当地的经济发展。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CF-AHP法的风险斜坡识别方法研究

针对地质灾害隐患识别水平还不够高,灾害发生在“台账外”的问题,风险斜坡识别已成为新时代区域地质灾害调查的主要目标。本文基于贵州省最新地质灾害样本数据库,通过加权确定系数法（CF）分析滑坡及崩塌的影响因子的敏感性,划分出4个危险性值域。结合专家经验,各因子影响权重排序依次为人类工程活动、斜坡结构、坡度、地下水特征、坡形、坡高。再利用层次分析法（AHP）获得7项影响因子的权重大小,形成了快速有效的斜坡危险性打分体系。利用历史典型点进行验证与修正并结合新增地质灾害案例,9处典型历史灾害点原始斜坡危险性与灾害的规模及灾情大小呈线性关系,满足斜坡演变趋势,4处典型风险斜坡中滑坡范围线均位于风险范围线内,变形破坏特征与指标敏感性和权重较为一致,判别结果与实际情况基本相符。通过此方法,最终完成了全省88个县域内78622个斜坡单元的风险斜坡识别,共计查出风险斜坡18196处,将其及时纳入管控对象并提出防治建议,最大限度避免突发性地质灾害发生而造成人民生命财产损失。     

基于信息量模型的地质灾害危险性评价研究 ——以重庆市涪陵区为例 (三峡地区资源环境生态研究)

以地形坡度、地层岩性、到地质断层距离、到地面水体距离、土地利用类型和到交通干线距离为评价因子,应用信息量模型,对重庆市涪陵区进行地质灾害危险性评价。将涪陵区地质灾害危险性划分为极重度危险、重度危险、中度危险、轻度危险和无危险5个等级,涪陵区地质灾害危险区主要分布在长江和乌江沿岸带、黄草山和武陵山两山生态控制区以及境内人口密集的城镇建设区,中度以上危险区域主要分布在北部沿江新妙镇、石沱镇、珍溪镇;西南坪上的北部高山区;沿乌江江南城区和白涛片区以及武陵山的南部地区等,这些沿江、沿河区域由于复杂的地质构造、地形特征以及不良的人为活动,其地质灾害的危险性明显高于地势平坦地区。     

灰色聚类法在矿山地质灾害危险性分区评价中的应用

在灰色聚类分析中,把太原市西山矿区环境质量看作是一个灰色系统研究对象,运用灰色聚类法对矿区进行地质灾害危险性评价．为定量评估研究区地质灾害危险性,把整个太原市西山矿区进行单元划分,将全区划分为70个有效单元．经过筛选确定了地层岩性、断裂构造密度、地震强度、地面坡度、相对高差、矿层开采条件、多年平均降水量、植被覆盖率、矿层开采状况、灾害分布密度和规模大小十一个评估因子．由于原始数据样木中的各个输入数据值大小和单位都不同,为了避免评价结果受到数据样本数据绝对值大小和单位的影响,木文采用平均标准化方法,在应用数据样本之前进行数据的预处理,消除量纲的影响．根据危险性评估的分类标准,确定了灰类白化函数．由公式计算出了评价因子的权重值．根据太原西山矿区不同地质单元的地质要素实测值（聚类白化函数）,计算出不同隶属关系的灰类的白化函数fj^k,然后计算出各加权聚类系数,即得不同隶属关系的聚类行向量,按照最大隶属关系确定该地质单元的地质灾害危险性级别．文中以第26单元为例详细说明了灰色聚类法．按照该法依次求出其它单元所属地质灾害聚类类别,从而判断出各单元所属的危险性等级．根据评价结果,结合地形和岩性条件,按地质灾害危险性程度将太原市西山矿区划分为三个区．木文用灰色聚类法两种方法对太原市西山矿区进行地质灾害危险性评价．所得结果与模糊综合评判结果、太原市西山矿区实际情况基木吻合．     

基于Landsat-8 OLI的岷县十里铺幅植被覆盖度多年变化与地质灾害时空分布关系

以岷县十里铺标准图幅为研究区,基于Landsat-8 OLI(operational land imager)遥感影像数据分析了从1990～2018 年期间的植被覆盖度多年动态变化特征以及发展趋势。将多年植被覆盖度与相近年份的地质灾害点进行空间叠加对比,分析了植被覆盖度与地质灾害发生的时空对应关系,结合植被的水文效应以及力学效应探讨了植被的抑灾及致灾作用机理。结果表明：研究区内植被先后经历了急剧退化～逐渐恢复～略微退化的发展趋势,历年发生的地质灾害点主要分布于裸地和低植被覆盖度区域。地质灾害点分布密度总体随植被覆盖度的增加而减少,呈近似负相关关系。植被并不是决定地质灾害发育的关键因素,植被的水文效应和力学效应具有抑灾和致灾作用。在研判地质灾害发生概率时应综合考虑植被覆盖度、大气降水强度、历时产渗流等特征。