确定性系数与地理探测器模型耦合的泥石流易发性评估方法研究∗——以安宁河流域为例

通过确定性系数与地理探测器模型耦合的方法研究耦合模型对泥石流灾害易发性评估的影响。基于遥感判识和野外考察确定安宁河流域内的 198 条泥石流沟作为评估样本,选取坡度、地面峰值加速度、地形起伏度、地层岩性、植被覆盖度、植被类型、地形湿度指数以及地貌演化指数作为评价因子,耦合确定性系数和地理探测器模型,分别计算各评价因子分级取值和因子权重,进行安宁河流域泥石流易发性等级分区。研究结果表明：(1)地理探测器方法定量分析安宁河流域内泥石流发育的主要贡献因子为地面峰值加速度、地形起伏度和坡度。(2)泥石流极高易发区和高易发区分别占流域总面积的 9.67% 和 12.02%,高易发区主要分布在安宁河流域两岸且呈条带状分布。 (3)利用 ROC 曲线对泥石流易发性评估精度进行验证,耦合模型的 AUC 值达到 0.824,相比单种模型 CF 模型的评估精度 0.786 提升了 4.8%,具有更高的准确率,评价效果更优。     

基于大数据挖掘的山区公路沿线滑坡易发性小区划

本文目的是基于滑坡灾害因子地理空间数据、历史滑坡大数据分析,构建山区公路沿线滑坡易发性精细化评价的逻辑回归模型。选取高程、坡度、坡向、坡位、微地貌、曲率、顺逆向坡、归一化植被指数、岩性、距水系距离、距断层距离、距道路距离、多年平均降雨13个因子作为滑坡易发性影响因子,以30 m精度栅格建立影响因子地理空间数据库。在研究区域441个历史滑坡数据的基础上,将地理空间分划分为滑坡区与非滑坡区,分别随机选取70%的滑坡区域与非滑坡区作为训练数据集,剩下的30%作为验证数据集。通过样本数据集的训练,建立逻辑回归分析模型。利用训练好的逻辑回归模型,对整个研究区滑坡易发性进行仿真预测。结果显示,滑坡极低、低、中、高、极高易发区面积分别占42.24%、18.42%、17.57%、16.37%、5.41%,高、极高易发区与历史滑坡位置吻合度高;训练数据集、验证数据集以及区域仿真的ROC曲线AUC值分别为0.89、0.83、0.87,评价模型具有较高的稳定性与可靠性;新近发生的3个典型滑坡均处于高或极高易发区,模型具有良好的预测功能。     

河西走廊泥石流灾害危险性评价及影响因子分析

河西走廊是丝绸之路经济带的黄金段和纽带,在国家"一带一路"战略中区位特殊,地位重要。以甘肃省地质灾害报告数据为基础,结合河西走廊地形地貌、水文、土壤和植被等情况,选取高程标准差、坡度、表层0~100 cm内的粘粒和砂粒含量、5-10月降雨量、河网密度和植被覆盖度等7个环境变量,利用Arc GIS技术建立了泥石流沟发育样点和环境变量空间分布图层,构建了河西走廊泥石流灾害危险性最大熵(Max Ent)分布模型,预测了河西走廊泥石流灾害危险性分布概率P,划分危险性等级,完成了河西走廊泥石流灾害危险性评价制图,并分析了各环境变量对P的贡献率和响应曲线。结果表明:P为0~0.95;其中,极高度危险区(0.5≤P≤0.95)面积约2.57万km~2,约占河西走廊总面积的9.92%;高度危险区(0.2≤P0.5)面积约4.11万km~2,约占河西走廊总面积的15.87%;中度危险区(0.09≤P0.2)约4.90万km~2,约占河西走廊总面积的18.92%;低度危险区(0≤P0.09)约14.32万km~2,约占河西走廊总面积的55.29%。     

警惕日趋加剧的地质灾害

我国是个多山的国家,山地、丘陵和高原占全国总面积的1／3,一般都存在着不同程度的地质灾害。2002年全国共发生滑坡、崩塌、泥石流、地面沉陷等突发性的地质灾害4．8万余起(重大地质灾害333起),其中滑坡数量最多约占84．3％,其次是崩塌和泥石流,分别占6．6％和6．0％。造成962人死亡,1797人受伤,直接经济损失近51亿元。     

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。     

基于有效降雨阈值的鄂西山区五峰集镇滑坡危险性评价∗

五峰集镇地质环境背景条件复杂，特别在汛期降雨影响下滑坡地质灾害频发，因此开展五峰集镇滑坡空间预测评价和降雨阈值研究，不仅对研究区滑坡的防灾减灾具有实际指导意义，同时对基于降雨阈值的滑坡危险性评价方法研究也具备较好的参考价值。本文以降雨型滑坡多发的五峰集镇为例，利用地理探测器法准确选取研究区评价因子，综合层次分析模型与 BP 神经网络模型计算全区易发性指数，得到基于斜坡单元的滑坡易发性分区；同时，统计每个滑坡点的降雨历时及有效降雨强度，分析研究区滑坡的致灾雨型，绘制诱发鄂西山区滑坡灾害发生的临界降雨 I‐D 阈值曲线，得到设计工况下的时间概率；综合易发性分区和时间概率得到基于有效降雨阈值的鄂西山区五峰集镇滑坡危险性分区图。研究结果表明：五峰集镇滑坡高和极高易发区占研究区总面积的 27.12%，主要分布于研究区大型河流两岸；五峰集镇滑坡发生 10%、50%、75%概率的阈值曲线分别为 I = 31.42 × D^{-0.786 94} 、I = 68.11 × D^{-0.786 94} 、I = 84.74 × D^{-0.786 94} ；五峰集镇滑坡高和极高危险区占研究区总面积的 19.33%，主要分布于研究区中部及东南部河流两岸。本文所构建的五峰集镇滑坡危险性评价体系，以及适用于鄂西山区的基于降雨阈值滑坡危险性评价方法，能够为山区地质灾害防控以及危险性评价研究的不断完善提供有益参考。     

陕西户-洋高速公路地质灾害危险性评估

对陕西户(县)-洋(县)高速公路沿线的地质灾害进行了考察研究；对崩塌、滑坡、泥石流、岩溶区塌陷等地质灾害的现状进行了分析论证；对未来各种地质灾害发生的危险性进行了评估预测。     

基于不同评价单元的滑坡易发性评价对比研究

为了探寻不同评价单元对滑坡易发性评价结果准确性的影响,分别将研究区划分为12949个斜坡单元和27017398个网格单元。选取高差、坡度、坡向、坡形、距断层距离、工程地质岩组、距河流距离和距公路距离8个评价因子,采用信息量模型对岷江上游滑坡进行易发性评价。对2413处滑坡灾害点在不同易发性等级中的分布情况进行数理统计和ROC曲线精度检验,结果表明:极高易发区和高等易发等级,网格单元灾害比例为76.92%,斜坡单元为78.82%,网格单元极高易发区灾害点比例比斜坡单元低10%;极高易发区斜坡单元灾害密度比高于网格单元,极低和低易发斜坡单元低于网格单元,斜坡单元的评价结果更为合理;采用ROC曲线对评价结果进行检验,斜坡单元AUC值高于网格单元,斜坡单元能以较小的研究区面积包含较多灾害数量,说明斜坡单元的评价结果比网格单元更为合理与准确。     

基于信息量与多模型耦合的碎屑岩区滑坡易发性分区评价

滑坡是一种典型的地质灾害,在我国南部湿热条件下,碎屑岩区滑坡的形成机制有别于其他地区。因此,碎屑岩区滑坡的识别及预警较为复杂,需有系统性及针对性。以碎屑岩区的广西来宾金秀瑶族自治县范围内的滑坡为研究对象,选取岩性、坡度、坡向、地形起伏度等10个致灾影响因子,通过信息量模型(I)与逻辑回归模型(LR)、随机森林(RF)、BP神经网络(BP)、卷积神经网络(CNN)等4种模型的耦合,以此构建出相应的易发性评价模型,同时对其精准性进行有效评价,进而在研究区范围内进行滑坡易发性分区。研究表明,信息量与BP神经网络耦合模型的ROC曲线AUC值最大(0.94),因此,可用此方法进行碎屑岩区的滑坡易发性分区。最后,通过评价可知,研究区的滑坡高易发区主要集中在路网和水系两侧。文中针对碎屑岩区的滑坡易发性分区进行了一次有效探索,可为当地防灾工作提供一定依据,也可为类似区域的滑坡防治提供一种思路。     

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。     

基于GIS结合模糊信息方法在灾害危险性区划中的应用——以大西安地区崩滑地质灾害为例

大西安地区的滑坡、崩塌主要分布在关中盆地黄土台塬边缘及高阶地前缘地带,这些灾害直接或间接地影响到了居民的生活或生产安全,开展滑坡、崩塌地质灾害易发性和危险性区划研究是城市发展的需要。根据大西安地区地质环境条件、自然地理条件、崩滑灾害的发育现状特征,结合降雨量及人类工程活动情况,选取地形地貌、地层岩性、地质灾害的发育现状作为影响该区地质灾害的主要因素,建立了大西安地区地质灾害易发性和危险性区划评价指标体系;运用模糊信息原理建立模糊信息综合评价模型,基于GIS系统对大西安地区的滑坡、崩塌地质灾害进行易发性和危险性进行了分区区划及其综合评定。评价结果表明,大西安地区滑坡和崩塌灾害高易发区面积为2 138.6 km2,占大西安地区总面积的13.85%;主要分布在大西安地区南部的周至县、户县、长安区,东南部的蓝田县和临潼区,以及蒲城县东部、北部,泾阳县的西南部。高危险区面积为258.2 km2,占全区总面积的1.7%;主要位于周至秦岭山前地带和蓝田白鹿塬边。该成果不仅可为大西安建设过程中的防灾减灾、规划设计、施工与运营提供依据,而且可充分挖掘大西安范围内高质量环境与土地资塬的开发潜力,避免和减少各类灾害的发生,最大限度地促进城市发展与环境协调具有重要意义。     

汶川地震扰动区小流域滑坡泥石流风险区划

地震扰动区小流域地质灾害(滑坡、崩塌、泥石流)风险区划研究主要涉及两方面的问题:1地震扰动区小流域滑坡泥石流与一般地区的滑坡泥石流有什么差异?2这种特定环境的滑坡泥石流风险区划与一般地区风险区划有什么不同?根据这两个关键命题讨论了汶川地震灾区都江堰白沙河小流域滑坡泥石流风险区划问题,认为在地震扰动区的一个独立地貌单元小流域中,滑坡泥石流比非地震区小流域的分布数量更多,范围更广,规模更大。尤其在后期降雨条件下发生频率更高,潜在危险性更高。所以在危险度区划阶段必须结合地震因子,评价与地震动因素的相关性,突出地震动的破坏作用。易损度区划阶段应该考虑承载体的抗震因子。风险区划模型与一般地区模型基本一致,而差别在危险度区划阶段结合了地震因素的影响。     

“4·14”玉树地震断裂带对震后地质灾害影响作用分析

玉树"4·14"地震发生后,地震造成山体松动、沟道堵塞,引发了许多滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害。地质灾害的空间分布受地形地貌、地层岩性和人类工程活动等因素的影响,然而对于地震引发的地质灾害,其空间分布则主要还是受发震断裂的控制。选取巴塘河-结古镇地质灾害集中发育区进行了研究,发现玉树地震断裂对地质灾害发育有以下影响作用:(1)地震断裂两侧地质灾害发育分布存在一定的差异,地震地质灾害的强发育区是在断层两侧2500 m范围内,而500 m范围内地质灾害最为发育。(2)玉树地震引发的地质灾害主要分布于7度以上烈度区。(3)玉树地震滑坡、崩塌的优势主滑方向为东北—西南,近似垂直于发震断层走向。     

汶川地震扰动区小流域地质灾害风险概率问题

汶川地震扰动区地质灾害的特点是滑坡崩塌极为发育,泥石流物源丰富,灾害发生频率高。以都江堰白沙河小流域为例,在完成小流域风险区划的基础上,采用Logistic回归统计模型分别对震后小流域中滑坡泥石流发生的临界降雨量及时间概率,不同等级风险区(高、较高、中等、较低,共4级风险区)滑坡泥石流发生的临界雨量及空间概率进行分析统计。研究表明当日降雨量是触发滑坡泥石流的时间条件,发生概率为0.7~0.9。大暴雨是触发高、较高风险区滑坡泥石流的空间条件,发生概率可达到0.9。发生风险损失的临界雨量为大暴雨。     

认识活断层灾害

崩塌、滑坡、泥石流,不断威胁人类的安全。面对这些地质灾害,人们通过对不良地质体的调查,圈定潜在灾害区,从而制定相应的防灾措施。但对地质灾害形成根源的深入研究,不可不考虑构造因素,尤其是活断层,它不仅是地震、地裂缝等重大灾害的罪魁祸首,也是控制崩塌、滑坡、泥石流等常见地质灾害分布的重要因素。     

GIS在云南鲁甸县地质灾害易发性分区中的应用

鲁甸县地质灾害类型众多，主要有滑坡、泥石流、崩塌、地裂缝等。通过量化地质灾害形成的指标，建立属性数据库，采用地理信息系统进行空间分析，以量化数据为依据，制作鲁甸县地质灾害易发性分区图。     

汶川地震灾后重建的岩土工程问题探讨

在对5.12汶川地震灾区大量次生地质灾害实地考察调查的基础上,总结了次生地质灾害发育分布的特点,探讨了灾后重建的岩土工程问题。此次地震引发的次生地质灾害主要有崩塌、滑坡、泥石流、堰塞湖等;次生地质灾害的发育分布与地震烈度相一致,与断裂带密切相关,并形成崩塌、滑坡→泥石流或崩塌、滑坡→堰塞湖→泥石流灾害链。灾后重建必须注重建设场地工程地质条件的研究、科学规划选址,合理避让地质灾害高风险地段;对重点高陡边坡灾害须进行必要的岩土工程加固,山区建筑地基基础设计应符合相关要求,要尽量减少对地质环境的扰动,预防工程诱发灾害。研究结果可为灾区岩土工程减灾防灾以及灾后重建提供参考。     

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。     

陕南秦巴山区地质灾害发育及空间分布规律

为进一步研究陕南秦巴山区地质灾害发育及空间分布规律,对区内地质灾害的数量、规模、物质组成等进行概率统计分析,结果显示:该区地质灾害以堆积层滑坡为主,岩质崩塌次之;滑坡规模以小型、浅层和等长式为主,崩塌以小型、等长式为主。地质灾害空间点密度呈"四高两低"分布,崩塌呈"三高四低"分布,泥石流呈"三高两低"分布。地质灾害、断裂、河流及道路的空间分布具有分形特征。滑坡(崩塌)面积与体积(长、宽)之间具有幂律相依性,面积与体积符合对数正态分布。结论为陕南秦巴山区移民搬迁安置选址提供技术支持。     

基于频率比模型和随机森林模型耦合的地质灾害易发性评价

目前利用机器学习进行易发性评价时,非地质灾害单元通常是在研究区范围内随机选取,会导致部分非地质灾害单元落在潜在地质灾害单元之上,造成模型评价结果偏差,所以非地质灾害单元的有效选取成为当前易发性评价的难点问题。以浙江省长兴县李家巷镇为研究区,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、岩组、距水系距离、距断层距离、归一化植被指数和土地利用这9个环境因子作为评价指标,利用频率比模型(frequency radio, FR)进行非地质灾害单元的选取,然后选用随机森林模型(random forest, RF)进行地质灾害易发性评价,并与未经有效筛选非地质灾害单元的RF模型结果进行对比分析。结果表明,与RF模型相比,FR-RF模型的特异性(Specificity)提升了9.51%,说明对非地质灾害单元的预测能力显著提升,同时敏感性(Recall)提升了13.71%,说明对地质灾害单元的预测性能也大幅提升,受试者工作特征曲线下的面积(area under curve, AUC)和准确率(Accuracy)分别提高了6%、11.66%,模型整体性能及预测能力得到改进;地质灾害极高和高易发区主要分布于存在碎屑岩和...