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%.     

基于地理信息系统和加权信息量的茂县地质灾害易发性评价

以茂县为研究区,选取坡度、起伏度和道路等8个因子构建评价指标体系,通过信息量法、确定系数法确定因子信息量值和权重,运用ArcGIS进行地质灾害易发性评价。结果显示,研究区高易发区面积345.62 km~2、较高易发区456.65 km~2、中易发区664.83 km~2、较低易发区943.71 km~2和低易发区1 488.34 km~2,分别占总面积的8.86%、11.71%、17.05%、24.20%和38.17%。对评价结果进行合理性检验和受试者特征曲线(receiver operate curve, ROC)的精度检验,检验结果表明评价具有合理性,且曲线下的面积(area under curve, AUC)值为0.882,即评价准确度较好。研究结果能为研究区的灾害防治和国土空间规划提供科学依据。     

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.     

基于GIS和加权信息量模型的富源县地质灾害易发性评价

富源县位于云南省东部,该区地形地貌复杂,地质环境脆弱,加之煤矿工程活动等诱发因素,导致地质灾害频发,危及人民生命财产和生产生活安全.构建科学合理的地质灾害评价体系对地质灾害防治工作具有重要意义.选取高程、坡度、工程地质岩组、地质构造、降雨量、水系、道路工程、煤矿工程活动8个指标,基于地理信息系统(geographic information system,GIS)和加权信息量模型对富源县进行地质灾害易发性分区评价.结果表明:煤矿工程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,将研究区划分为低易发区、较低易发区、中易发区、较高易发区和高易发区,面积(占比)分别为383.8 km2(19.54％)、449.77 km2(31.12％)、759.67 km2(23.53％)、1 004.99 km2(13.93％)和 630.97 km2(11.89％),其中地质灾害高易发区与采煤活动分布较一致,是灾害点较为集中的区域.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.     

基于GIS与加权信息量模型的汤口断裂南段地区地质灾害易发性评价

汤口断裂带沿线地质灾害频发,为研究该断裂对周边地区地质灾害的影响程度,以断裂带南段的地质灾害隐患点为研究对象,选取研究区内的坡度、工程地质岩组和断裂距离等7个指标建立评价体系,运用层次分析法和信息量模型法开展地质灾害易发性评价.计算结果显示,断裂构造的影响因子占比较大(信息量值为2.729),叠加层次分析法后的评价分区图进一步表明,地质灾害易发区主要集中在汤口断裂带附近.结合受试者工作特征(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线的精度结果对比,两方法耦合评价模型曲线下面积(area under curve,AUC)明显优于单一信息量模型,且与研究区地质灾害调查结果一致,说明汤口断裂对研究区地质灾害存在较大影响.     

基于GIS与信息量法的贵州省丹寨县地质灾害易发性评价

基于贵州省丹寨县最新开展的地质灾害详细调查数据,选取5类主要地质灾害影响因素,采用信息量法,在评价因子分析的基础上,通过GIS软件空间分析功能,对丹寨县开展了地质灾害易发性评价。评价结果显示,研究区可划分为极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区等4个区。     

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（41.43%）,其中极高和高易发区主要分布在开采活动强度较大的煤矿、铁矿和花岗岩矿矿山,即主要分布在仁和区、东区、盐边县和米易县.       

基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价

目前,滑坡易发性评价大多只采用单一模型进行研究,而单一模型存在缺陷,如只采用信息量模型则不能反映各因子对滑坡发生的权重。通过将两个模型进行耦合分析可以很好地发挥各模型的优点和弥补各模型的不足,从而达到模型优化的目的。针对滑坡易发性常用的信息量模型和逻辑回归模型,提出信息量-逻辑回归耦合模型。以江西省宁都地区为例,获取研究区共297个滑坡,提取高程、坡向、坡度、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、植被覆盖率、地表建筑物指数共10个因子建立评价指标体系,再分别采用上述3个模型开展易发性评价,最后采用预测率曲线(the prediction rate curve, ROC)评价各模型精度。结果表明:信息量模型、逻辑回归模型和信息量-逻辑回归耦合模型预测率曲线与坐标轴围成的面积(area under ROC, AUC)值分别为0.838、0.864和0.876,可见信息量-逻辑回归耦合模型的评价精度更高,建模更为合理。研究区内滑坡主要沿水系两侧分布,高程和岩性对滑坡的发生起主要作用。     

基于信息量法与加权信息量法的地质灾害易发性评价效果对比——以蕲春县北部地区为例

为对比应用信息量法与加权信息量法对地质灾害易发性评价效果,以蕲春县北部地区为例进行研究.对区内地质灾害影响因素分级和相关性分析,确定高程、坡度、坡向、岩土体类型、水系、居民区和公路共7个因子作为区内易发性评价因子.基于以上两种方法,利用ArcGIS平台,对研究区进行地质灾害易发性评价,将研究区分为高易发区、中易发区、低易发区和不易发区.最后通过ROC曲线验证及地质灾害相对百分比指标对比分析两种方法的评价效果,据此选择出较优的易发性评价结果.结果表明,两种方法的评价结果均有较好的准确性,但加权信息量法效果不如信息量法,通过对信息量值加权来达到改进效果并不适用于本次地质灾害易发性评价.因此,在选择加权信息量法进行易发性评价时需要对其评价效果进行对比验证.     

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6个方面选取地质灾害的诱发因子,采用信息量模型、信息量-层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和信息量-随机森林(random forest,RF)3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,接受者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线精度评估信息量-RF模型的曲线下的面积(area under curve,AUC)(0.991)高于信息量-AHP模型(0.931)和信息量模型(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的信息量法模型在地质灾害危险性区划中的应用

讨论了将信息量模型与 GIS系统结合 ,进行地质灾害危险性区划的方法。其基本思路是充分利用 GIS强大的空间图形和属性数据管理功能 ,实现对地质环境数据的分层次管理。在此基础上 ,利用信息量模型开发了基于 GIS的空间分析地质灾害危险性区划模块。最后 ,以长江三峡库区为典型实例 ,讨论了 GIS与信息量法模型结合及其在地质灾害危险性区划中的应用。     

国道G345镇安金钟至木王林场段公路建设地质灾害危险性评价

为研究地质灾害对国道G345山区路段工程建设的影响,为国道线路设计提供依据,选取地形地貌、岩土体类型、斜坡结构、降水量、河流冲刷程度、地质灾害发育现状6个影响因素,采用模糊综合评判法和信息量法对国道G345镇安金钟至木王林场段公路进行了地质灾害危险性评价,将研究区划分为地质灾害危险性大、中等和小3个区。结果表明:模糊综合评判模型和信息量模型评价结果均与研究区实际情况基本相符,危险性大区和危险性中等区主要分布在路基部分和隧道段。通过与实际情况比较分析,对于地质灾害严重区,模糊综合评判模型优于信息量模型; 对于地质灾害较严重区,信息量模型优于模糊综合评判模型。     

新平县地质灾害风险评估及架构

地质灾害风险评估是从国外引进的新理念和新方法.国内目前对此的理解和应用,经常有概念混淆之处,对其评价也有诸多困难.根据当今国际上通用的地质灾害风险评估理论,以新平为例,综述了国内外在这些难点上进行量化和评价的技术方法,架构了风险评估系统.     

信息量支持下SVM-GBDT模型的滑坡危险性评价

采用机器学习方法在长阳土家族自治县研究区进行滑坡危险性评价,能够为地质灾害防治工作提供科学合理的依据。通过历史滑坡点选取研究区12个评价指标(平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、坡度、植被覆盖度、工程岩组、距断裂带距离、距水系距离、降雨量、土地利用类型、距房屋距离和距道路距离)相关性分析后均被选用。计算因子信息量,联合支持向量机(support vector machine, SVM)和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型构建研究区的评价模型,将研究区危险性分为极高、高、中和低四个等级,生成危险性分区,并对评价模型进行评估。结果表明：极高危险区主要分布于研究区的西南部、中部和东部;I-SVM和I-GBDT模型预测的极高危险区、高危险区、中危险区和低危险区的分区占比分别为15.86%、21.29%、33.51%、28.68%和30.08%、7.41%、13.28%、49.22%, I-SVM和I-GBDT模型AUC(area under curve)值分别0.859、0.829。结果表明I-SVM模型的预测危险性分区结果更合理可靠。     

基于危险源理论的风险评价研究综述

介绍了危险源的基本概念、分类及其与事故之间的关系,对几种常用的风险评价方法进行了分析,综述了危险源风险评价指标体系构建的方法,提出了风险控制的一般措施。     

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(anal...     

基于I+LR方法及GIS平台的麻城市地质灾害建模

随着城镇化建设的推进,频发的山地地质灾害不仅制约了山区集镇的发展,还可能造成重大的人员伤亡和财产损失,因此进行地质灾害易发性研究对区域地质灾害的预测、防治工作具有重要意义。为提高山区集镇地质灾害易发性建模的精度及合理性,基于ArcGIS数字高程模型栅格数据,选取地形地貌、岩性、距断层距离、归一化植被指数（normalized difference vegetation index , NDVI）等11个因子,采用信息量(I)、信息量-逻辑回归(I+LR)耦合模型对麻城市滑坡、崩塌灾害进行地质灾害易发性建模,最终通过栅格最大值提取合成综合地质灾害易发性评价模型。通过对单一模型与耦合模型的结果进行ROC(receiver operating characteristic curve)检验和合理性验证,以期表明信息量-逻辑回归(I+LR)耦合模型较传统信息量(I)模型评价结果更加合理、精度更高,耦合模型能够较为准确地评价山区地质灾害易发性。     

沟谷泥石流灾害风险评价

泥石流风险评价是对泥石流灾害的预评估,在泥石流防灾减灾实践中具有重要的意义.为了进一步促进泥石流风险评价方法的应用,对以往的泥石流风险评价的研究成果进行总结,对沟谷泥石流风险性的评价体系,进行了系统的分析和概述.     

重庆市地质灾害风险评估系统

以GIS系列工具软件为基础平台,采用GIS技术支持的专门用于重庆市地质灾害评估的应用系统GHAIS、B/S结构,通过对重庆市空间数据的获取、存储、查询、空间分析,实施点、面或者区域内的灾害评估、易损性评估、破坏损失评估、防治工程效益评估等,以简单的数据输入和操作,获取所需要的地质灾害性评估结果(图形或数据),为有关部门的灾害预测预报以及选取有效而科学的防灾、减灾和救灾措施提供依据.