米林震后地质灾害空间分布特征及易发性分析

2017年11月18日西藏米林发生M_S6.9级强震并引发严重的次生地质灾害。为研究其地质灾害的空间分布规律,利用遥感技术提取该区域的滑坡、崩塌等灾害信息。在此基础上,引入高程、坡度、坡向、地层岩性、水系和断层等六种地震触发的地质灾害影响因素,并利用层次分析法(AHP)确定各影响因素在地质灾害易发性评价中所占权重,得到了研究区地质灾害易发性空间分布图。结果表明,该研究区地质灾害总面积达到32.77 km~2,并以中小浅层滑坡和崩塌为主,且55.6%的地质灾害位于极易发区。     

信息量模型在山地环境地质灾害危险性评价中的应用——以四川泸定县为例

以地处青藏高原和四川盆地过渡地带的泸定县为研究区域,选取坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断层距离、与水系距离和土地利用/覆被作为地质灾害的影响因子,利用GIS技术和信息量模型计算了研究区的地质灾害危险性,将获得的综合信息量图划分为:极高度、高度、中度、低度和极低度5级危险区。结果表明,地质灾害主要沿河谷地区呈条带状集中分布,并且具有与构造带、地震活动带展布相一致的特点,灾害点的分布与危险度分区具有很好的相关性,运用信息量法进行地质灾害危险性分区具有较好的客观性,能为区内的地质灾害防治提供参考依据。     

基于GIS的岩溶地区滑坡敏感性评价——以贵州织金县为例

滑坡是喀斯特山区主要的灾害类型。以贵州省织金县为研究区,结合遥感科学和地理信息系统,综合滑坡编目数据,分析织金县的滑坡发生机制,并基于信息论的滑坡信息量模型分析方法,选取主要滑坡因子,包括坡度、坡向、相对高差、地形湿度指数、土地利用/土地覆盖变化(LUCC)、地质地层和公路,在此基础上建立区域滑坡空间预测的信息量模型,利用GIS对单因子滑坡信息量进行计算,再求得各因子的综合信息量并进行风险分级。结果表明,织金县相对稳定区为2 779.0 km2,高风险区共有42处,中风险区共有36处,低风险区共有67处。滑坡与地形的相对高差明显相关,植被也是滑坡稳定性的重要影响因素,研究结果对区域的发展和规划都具有较好的参考意义。     

陕西省吴起县斜坡几何形态与地质灾害相关性研究

根据陕西省延安市吴起县地质灾害详细调查成果,对区内73处地质灾害隐患点的调查数据进行了统计分析。总结了吴起县滑坡、崩塌特征,探讨了吴起县斜坡坡型、坡度、坡高和坡向对滑坡、崩塌发生的控制作用,得出了斜坡几何形态与滑坡、崩塌的相关性规律。结果表明:吴起县地质灾害隐患点中,凸型和直线型坡更容易形成滑坡或崩塌,凹型和阶梯型坡相对稳定。当斜坡的坡度在30°~40°、坡高在40~70 m时,主要发育滑坡;当斜坡的坡度大于60°、坡高在30~50 m时,主要发育崩塌;且滑坡、崩塌的平均高度约为各自所处斜坡坡高的3/4。滑坡、崩塌灾害阳坡较阴坡发育,其坡向主要分布在90°~180°、240°~270°之间。分析结论为该县防灾减灾工作提供了一定的参考价值。     

模糊支持向量机在滑坡危险性评价中的应用

为了将模糊支持向量机应用于滑坡灾害危险性评价工作,并进行验证,进行了研究区滑坡现状的调查,评价指标的选取,隶属函数的确定和基于FSVM的滑坡灾害危险性评价.选取了高程指标、坡度指标、岩土体指标、地表湿度指标及植被覆盖指标等5个指标作为滑坡灾害危险性评价指标,最后以莆田市为例,结合Rs和GIS技术,进行了滑坡危险性评价的研究.评价结果与实地验证和莆田市国土局提供的地质灾害现状图基本吻合.     

基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价

选择芦山地震灾区为研究区,以滑坡灾害为研究对象,在GIS技术的支持下进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性、易损性和风险评价研究。首先,选择坡向、坡度、地层岩性、断裂带、河流冲刷作用、地震烈度和降水量7个影响因子建立了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价的指标体系,同时提取研究区的人口密度、经济密度、林地覆盖率、建筑覆盖率、道路密度和滑坡灾害影响区6个指标因子建立了滑坡灾害易损性评价的指标体系。然后,分别应用信息量模型和贡献权重迭加模型,进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价和易损性评价,进而开展了基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价,最后应用自然断点法进行了滑坡灾害风险度区划研究。研究结果表明:高风险区和较高风险区面积分别为102.43 km2和3529.65 km2,占全区总面积的0.24%和8.25%,其灾害分布密度分别为20.50个/100 km2和2.38个/100 km2(均大于芦山地震灾区的平均值,尤其是高风险区)。高风险区和较高风险区的分布主要与人类工程活动密切相关,是人类经济活动最为频繁的地区。与实地调研结果对比发现,研究结果基本符合芦山地震灾区的实际情况,可以为芦山地震灾区恢复重建、聚落搬迁和人口分布再调整提供参考。     

基于GIS的巴东县新城区滑坡灾害危险性区划

巴东县新城区是三峡库区滑坡灾害最为发育的地段之一。通过还原滑坡形成前的物质组成和历史环境,选取了影响滑坡发育的地层岩性、水位影响带等9项评价指标。完善了基于地形条件的不规则单元划分方法,对研究区进行了斜坡评价单元的划分,使得评价单元具有更明确的地质意义和更完善的地质结构。此外,将各影响因素图与斜坡评价单元分布图叠加得到计算单元,在计算单元信息量求解的基础上提出了斜坡评价单元信息量的计算方法,进行了基于斜坡评价单元的危险性区划,得到了巴东县新城区滑坡灾害危险性区划图。分析结果表明,水位影响带、居民区、公路分布区及顺向坡坡型与滑坡灾害发生的相关性最大。高危险区占城区面积的16.4%,主要分布在长江两岸临江地段。     

基于GIS技术的汶川8.0级地震诱发地质灾害危险性评价——以四川省安县为例

通过汶川8．0级地震后对绵阳市安县地震诱发地质灾害的应急调查和遥感解译，共获得地质灾害点187处。在此基础上，利用GIS技术对地震诱发地质灾害分布与发震断裂距离、坡度、岩性、水系等因素的关系进行统计分析。结果表明，地震诱发地质灾害在区域上沿断裂带呈带状分布和沿水系呈线状分布的特点；地震诱发的地质灾害与地形坡度有很大的关系，绝大部分的灾害点集中在15°-45°的范围内；地震诱发的地质灾害与地形有很好的对应关系，北部高山地区地质灾害数量明显高于南部平原区；滑坡多发生在千枚岩、泥页岩等软岩中且多为土质滑坡，而岩浆岩等硬岩中多发生崩塌。     

贵州省崩滑灾害影响因子易发区间评价

贵州省脆弱的地质环境和大量的人类工程活动使其成为地质灾害频发地区。基于GIS空间分析功能和确定系数法对贵州5 288个滑坡和2 614个崩塌以点为评价单元进行数据挖掘,选取工程岩组、矿山相对密度、公路、水系、高程、坡度、坡向七个影响因子作为评价指标,根据灾害点的分布规律和野外调查情况对因子重分级,分别将滑坡和崩塌在不同区间的敏感程度量化为CF值,得到影响因子的易发区间。研究结果表明:滑坡的易发高程为950～2 000 m、易发坡度为8°～25°,崩塌的易发高程为1 000～1 900 m、易发坡度为大于30°,崩塌在高程较高、坡度较陡的区域易发性大于滑坡;滑坡和崩塌的易发坡向为南向、西南向、西向,且在南向最为敏感;滑坡和崩塌的易发工程岩组为软硬相间岩类;水系对1 500 m范围内的滑坡影响较大,对1 250 m范围内的崩塌影响较大,影响程度随距离增大而减小;与公路距离小于750 m是滑坡的易发区,与公路距离小于1 000 m是崩塌的易发区;采矿活动对滑坡和崩塌均有影响。研究结果可为贵州开展防灾减灾工作提供数据支撑。     

基于加权信息量模型的藏东南地区滑坡易发性评价

藏东南地区位于青藏高原中东部,地形和地质构造都极为复杂,是我国地质灾害发育最为严重的地区之一。在区域地质灾害调查和相关因素分析的基础上,对藏东南地区滑坡发育特征进行了分析。滑坡影响因素相关性分析结果表明:研究区内滑坡多发育于较坚硬—较软弱层状砂板岩、粉砂岩、泥岩、页岩岩组,较硬层状砂岩、灰岩岩组,松散堆积物岩组内,以及地形坡度大于45°,高程2 500~4 000 m区域内;滑坡发育密度受断裂影响大,随着断裂密度的增大,其与河流、道路距离的减小而增大。根据上述分析结果,综合选取地层岩性、坡度、坡向、地面高程、断裂密度、河流和公路7个因素作为评价因子,采用基于GIS的加权信息量评价模型对研究区滑坡易发性进行评价,并将研究区划分为极高易发、高易发、中易发、低易发和不易发等五个等级,通过成功率曲线(AUC)方法检验,评价结果具有较高的准确性。其中,极高易发区主要沿嘉黎断裂、怒江断裂和澜沧江断裂等区域大型活动断裂带和主干河流两侧分布;高易发区主要分布在主干河流两侧极高易发区边界向两侧扩展的区域;中易发区主要位于大江、大河及深切峡谷的支流两岸,及断裂密度相对较大的区域;低易发区主要在水系发育程度较低、断裂密度较小的区域分布;不易发区主要分布在断裂不发育、人类工程活动微弱的高山地带以及地形相对平缓的区域。此评价结果对藏东南地区滑坡发育特征和重大滑坡灾害防治规划具有重要的指导作用。     

频率比与信息量模型在黄土沟壑区滑坡易发性评价中的应用与比较

本文以地处黄土沟壑区的皋兰县部分区域为研究对象,选取了高程、坡度、坡向、平面曲率、岩性、河流、水流强度指数和建筑物作为滑坡的评价因子,基于GIS的数据分析技术,利用频率比和信息量模型对其进行滑坡易发性评价,并对结果进行等级划分。最后,通过ROC曲线和密度法,对2种模型的评价结果进行精度检验和对比分析。结果表明:信息量模型的评价结果优于频率比模型的评价结果,其更适合于该区域滑坡易发性的定量评估;研究区滑坡的分布主要受控于高程和建筑设施;高、极高易发区域集中分布于低高程区域和距建筑物250m范围内。所得到的滑坡易发性分区结果可为该区域的滑坡灾害防治和土地规划利用提供参考依据。     

基于粗糙集与GIS的滑坡地质灾害风险评估——以广西梧州为例

针对梧州市地质环境条件、地质灾害发育情况,选取地貌类型、坡度、河水侧蚀、地层岩性、残坡积层厚度、断裂发育情况、年降雨量、道路工程活动和建筑工程活动9个因子作为滑坡地质灾害危险性评估指标;选取人口密度、土地资源、交通设施、房屋及其附属价值和抗灾能力5个因子作为承灾体易损性评估指标,通过地理信息系统空间分析技术和粗糙集理论,划分研究区评估单元,构建滑坡地质灾害危险性与承灾体易损性评估知识表达系统和决策表,实现决策表的优化和各指标权重的计算。给合地质灾害风险评估模型,将研究区滑坡地质灾害风险性分为极高风险、高风险、中风险和低风险区,其中,极高风险区约占研究区总面积的6.44%,主要沿傍山而建的城镇和切坡坡度、坡高较大的交通干线分布。研究结果表明,粗糙集与GIS的组合方法能合理可靠地评估滑坡地质灾害风险性,对类似地区的滑坡地质灾害风险评估具有借鉴意义。     

基于GIS的热带雨林地区滑坡敏感性分析——马来西亚金马伦高原个案研究

滑坡敏感性分析对灾害评价和预测具有重要的作用。以马来西亚金马伦高原为研究区,选择坡度、坡向、地表曲率、岩性、构造、土地覆盖、地貌类型、道路和排水系统等9个要素作为评价因子,探讨运用G IS和RS技术获取、管理滑坡灾害信息,和热带雨林地区湿热环境下滑坡灾害敏感性的分析方法。条件概率模型和逻辑回归模型分别应用于滑坡灾害敏感性分析与制图,通过比较滑坡敏感性的计算结果与历史滑坡信息,验证了两种方法的有效性,结果显示,条件概率模型和逻辑回归模型的预测精度分别为77.3%和83.6%,逻辑回归法具有较好的描述精度;滑坡敏感性分析中土地利用和土地覆盖、道路设施等因素具有较高权重,人类对雨林的垦殖和开发提升了该地区滑坡发生的敏感度。     

芦山地震公路地质灾害调查及评估

芦山7.0级地震诱发公路沿线大量地质灾害,通过调查掌握了350 km灾区公路沿线158处崩塌及滑坡灾害点数据,统计分析表明庐山地震区高陡边坡崩塌落石问题突出,陡坡硬岩段是地震崩塌灾害高发区。芦山地震地质灾害主要发生在白垩系-第三系巨厚层状砾岩,二叠系、泥盆系灰岩,以及澄江-晋宁期闪长岩、花岗岩边坡上。实测剖面统计表明边坡失稳区坡度在40°以上的占总数量的95.3%。根据震后崩塌对公路通行的危害程度,划分了严重、大、中、小四个危害等级,考虑崩塌灾害发生可能性、崩塌失稳形式及规模、坡高、坡面形态及坡度、公路位置及构造物形式,进行震后崩塌灾害危害评估。     

汶川8.0级地震触发地质灾害发育分布规律研究

汶川8.0级地震共触发地质灾害13 759处,灾区39个县(市、区)的地质灾害发育密度达14.02处/100 km2。该文采用以上数据,探讨了地震地质灾害的区域性分布规律,着重分析了地震地质灾害与地震烈度、地层岩性、地形坡度及海拔高程等影响因素的关系,得出以下认识:1研究区地震地质灾害主要分布于发震断裂两侧30 km范围内,在区域上表现出沿龙门山中央断裂呈"带状"分布、沿水系呈"线状"或"串状"分布的特征;2地震地质灾害发生的斜坡部位与微地貌形态有着密切的关系,地震地质灾害多沿山脊线或分水岭部位高位分布;3地震地质灾害的发育程度与地震烈度呈正相关关系,地质灾害的发育密度,随着地震烈度等级的降低而降低;4地震地质灾害主要发育在较软岩岩组和坚硬岩岩组内,在地震力作用下,软岩岩组内更容易引发滑坡灾害,崩塌多发育在坚硬岩组内;5在海拔1 000~1 500 m,斜坡坡度30°~50°区域范围内是地质灾害集中发育区,不同坡度范围内,地震地质灾害表现出不同的优势发育类型。     

2017年九寨沟地震地质灾害发育分布规律研究

2017年8月8日,四川阿坝州九寨沟县发生M_s7.0地震。通过现场详查及无人机影像,共获得九寨沟景区内地质灾害点167处。在此基础上,分析地震地质灾害类型;并利用GIS技术在地形地貌、地质、地震构造等方面对地质灾害的分布进行统计分析。研究发现:(1)灾害类型以崩塌、浅表层滑坡为主,其中崩塌最为发育,具有沿沟谷和道路两侧呈线状分布的特点。(2)地震地质灾害多集中在坡度为30°～60°、坡向S、高程2 400～2 600 m及高差200～250 m范围内,具有较为显著"放大效应"和"背坡面效应"。(3)地层岩性、坡体结构与地质灾害的发育类型有关,其中崩塌灾害主要发育于灰岩等硬岩地层及顺向、斜向坡;在距离发震断裂0～6 km范围内灾害分布最多,随距离增加而减少,具有"距离效应"。(4)灾害点的发育分布与地震烈度等级呈正相关关系;且地震灾害的发育分布受人类工程活动影响较大,随着与公路距离的增加而减少,在公路0～500 m距离内占比最大。     

黄土丘陵沟壑区坡度对居民区的影响分析

黄土丘陵沟壑区水土流失日益严重,黄土质地松软,易受构造活动扰动,黄土结构多孔且多垂直节理,地貌沟壑纵横,流水侵蚀剧烈,坡体稳定性较差,在强震等构造运动外力作用下容易发生崩塌、滑坡、泥石流等次生灾害,水土保持及防灾减灾任务十分艰巨。本文基于遥感解译和数学形态法研究了清水河县地形坡度与居民区的分布关系,总结出适宜人类生产生活的地区,为水土保持工作的进行提出指导。研究结果:(1)研究区北部以及东部的地形坡度相对较小,西部、中部和南部的地形坡度相对较大;研究区坡向分布较为平均。(2)67.2%的居民区斑块似圆度在1.250以下,90.4%的居民区斑块似圆度在1.500以下;居民区斑块的密集分布从数学形态学上反映出来呈条带状,居民区斑块的零散分布从数学形态学上反映出来呈近圆形。(3)67.97%的居民区位于坡度小于5°的地区, 31.87%的居民区位于坡度5°～15°的地区。坡度小于5°的地区是适宜人生产生活的,也是政府应该采取措施减缓水土流失的重点区域。     

基于TRMM降雨数据的四川省地质灾害降雨阈值分析

降雨与地震是引发地质灾害的两个主要原因,尤其在地震区,地震导致了大量的滑坡松散堆积物与不稳定斜坡,在后续降雨条件下极易产生新的地质灾害。另一方面,高精度降雨数据的缺乏一直是由降雨导致的地质灾害预测预报的瓶颈。因此,该文尝试应用业内评价较好,精度较高的TRMM降雨数据来获取地质灾害发生前期降雨量。应用2000-2012年间的3h分辨率的TRMM3B42数据,结合2000-2012年间四川发生的重大滑坡泥石流灾害,提取出每次地质气象灾害发生前30d,15d,3d和当天的降雨数据。在此基础上,结合收集来的历次地质气象灾害的临界降雨过程雨量和历时数据,应用主成分分析法,将五组数据划分为两大主成分,并进行分析;绘制四川省地质气象灾害的降雨强度—历时阈值曲线,并以汶川地震为分界点,比较分析了地震前后的阈值变化情况。结果表明,在四川地区,滑坡泥石流灾害的发生同时受到降雨和汶川地震的影响。以灾害发生前30d,前15d,前3d有效降雨量因子组成的前期降雨这一主成分在滑坡泥石流灾害中贡献率较高,其次是以当天降雨和临界降雨过程组成的短历时降雨;通过对比地震前后的阈值曲线变化发现地震后的阈值更低,表明强地震后坡面稳定性降低,引发地质灾害的降雨条件降低。     

滑坡灾害危险性评价信息图谱研究——以福建省莆田市为例

近年来,滑坡灾害频繁发生且极大地危害着人类的生产生活,因此,如何快速有效地进行滑坡灾害危险性分析与评价,进而为滑坡的预测、预报及风险管理服务是一个亟待解决的问题。以莆田市为例,通过将地学信息图谱应用到滑坡灾害危险性评价中,构建莆田市高程、岩性、坡度、坡向影响因子信息图谱,并在此基础上得出莆田市滑坡灾害危险性评价信息图谱,以一系列的图谱直观地反映了莆田市滑坡发生的机制及滑坡危险性空间分布情况,反演了莆田市滑坡发生的时空变化规律,为滑坡灾害预测提供了矢量化的图形信息。     

泸水县滑坡孕灾环境因素敏感性研究

滑坡灾害的发生对社会经济及人民生命财产造成了重大损失,开展孕灾环境敏感性研究具有重要的意义。以滑坡灾害频发区——泸水县为研究对象,选取高程、坡度、坡向、道路、河流、岩土体类型、断裂带及土地利用8个因子,采用确定性系数概率模型分析滑坡易发敏感性,并通过敏感性指数模型分析各个因子对滑坡灾害发生的影响程度,确定有利于滑坡发生的条件,绘制了泸水县区域内滑坡敏感性分区图。结果表明:中等及以上级别的敏感区域内发生的滑坡灾害数量占总数的92.36%,滑坡灾害与孕灾环境敏感性分析具有较好的吻合性;分析结果对泸水县滑坡防治有一定的借鉴作用。