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。     

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。     

陕西公路边坡灾害危险性分区研究

针对陕西公路边坡灾害频发且存在区域分异的状况,对陕西公路边坡灾害进行了危险性分区研究。结合公路边坡地质与水毁灾害类型特点,分析了致灾因素,选取了危险性评价指标体系;采用云模型-AHP法和因素叠加法,计算了评价指标权重并构建了危险性评价数值计算模型;基于Arc GIS10.0软件计算生成了《陕西公路边坡灾害危险度图》,灾害危险度范围[1.4,8.375],并以危险度为指标,划分了极高[7,8.375]、高[6,7)、中[4.5,6)、低[3,4.5)、轻微[1.4,3)5种危险等级15个灾害区,其中:极高危险区为大巴山北坡地区,途径国道有G108、G210、G316,分区结果与公路边坡灾害实际相符。     

基于信息量模型的达曲库区滑坡危险性分析

选取南水北调西线一期工程四川甘孜州达曲库区作为研究区域,根据库区内已有滑坡的形成原因,选择坡度、高程、地层、距水系距离和距断层距离等5个影响因素,利用基于G IS的信息量模型,实现了达曲库区滑坡灾害危险性区划。其中,高危险区面积4.02 km2,占0.90%;中危险区面积30.40 km2,占6.79%;低危险区面积126.46 km2,占28.23%;稳定区面积287.04 km2,占64.08%。经过与实际情况对比分析,区划结果可以作为达曲库区滑坡灾害治理的参考依据。     

“4·25”尼泊尔M_s8.1地震西藏重灾区次生地质灾害空间分布规律与危险性分区

以地质灾害调查数据为基础,基于大量的野外考察、多源遥感影像解译,获取了899处次生地质灾害点。选取地形、地质、地震、气象水文和人类活动等5类共9项指标,利用GIS技术对地质灾害和各因子的空间分布规律进行了统计分析,并基于K-prototypes聚类分析和最大似然分类法对灾区次生灾害的危险性进行分区和评价。结果表明:灾区地质灾害因类型而异,呈间断性集中分布;灾害危险性以中、高和极高危险为主,分别占总面积的35.10%、21.67%和24.38%,而极低和低危险区共占18.85%;灾害点的空间分布与灾害的危险性等级具有良好的正相关性,直接验证了危险性分区的结果。     

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。     

都江堰市地质灾害危险性及潜在影响评估

地质灾害的发生具有不确定性,其结果却会造成严重的人员伤亡和财产损失。因此,掌握地质灾害危险性空间分布情况,以及潜在的影响,对于地方政府的减灾防灾工作,具有指导意义。研究以都江堰市为例,选取坡度、岩性软硬程度、离构造线距离、植被覆盖度、年均降雨量5个危险性评估指标,综合应用层次分析法和信息量法,计算都江堰市地质灾害危险性,并以此将都江堰市划分为高、中、低、无危险区,统计危险区内土地利用和人口情况。结果表明:1都江堰市高、中危险区主要分布于成都平原向龙门山地过渡地带,呈北东方向,贯穿都江堰市的中部和西南部;2高、中、低危险区面积依次为172.28 km2、241.44 km2、104.40km2,分别占总面积的15.68%、21.97%、9.50%;3都江堰市内林地所受地质灾害潜在影响最为严重,高、中危险区内共有325.31 km2的林地受影响,危险区内总计有234 227人受地质灾害潜在影响。     

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。     

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。     

四川凉山州安宁河流域泥石流危险性评价

在对凉山州安宁河流域5个县市的泥石流灾害进行野外调查和资料收集的基础上,进行了以乡镇为单元的小区域泥石流危险性评价。评价结果表明:在研究区129个乡镇中,31个乡镇处于泥石流极高危险区,60个乡镇处于泥石流高度危险区,34个乡镇处于泥石流中度危险区,4个乡处于泥石流低度危险区;其中喜德县泥石流危险性最大,德昌县和西昌市次之,然后是冕宁县和会理县。     

基于GIS的深圳市滑坡危险性区划研究

深圳市在快速城市化过程中形成了大量人工边坡,这些边坡在强降雨及人为活动干扰下具有发生崩塌和滑坡的潜在危险性,给当地人民群众生命财产安全带来较大威胁。基于深圳市斜坡调查结果,选择地层岩性、地质构造、地形、植被、水文、人类活动5个因子37个变量,构建了深圳市滑坡危险性区划评价指标体系。基于信息量模型,利用GIS空间分析工具,完成了深圳市滑坡危险性区划工作,并利用野外调查第一手资料对危险性区划进行了验证。结果表明,深圳市滑坡危险区面积为12.7 km2,占评价总面积的0.67%;较危险区面积为676.9 km2,占评价总面积的35.8%;较稳定区面积为1 040.5 km2,占评价总面积的55%;稳定区面积为160.1 km2,占评价总面积的8.5%。     

区域滑坡和泥石流灾害两种危险性评价方法的比较分析

着重比选确定性模型(CF)和逻辑回归模型(LR)的组合评价模型(CFLR组合模型)与国际地质灾害减灾联合会的评价模型(ICG模型),应用于我国大尺度区域滑坡和泥石流灾害危险性评价结果的合理性和准确性。评价指标均为7个:坡度、岩性、地质年代、距断层距离、月降雨量变差系数、年平均≥50 mm暴雨日数和地震动峰值加速度。评价单元为1km×1km栅格。评价区域为中国和广东省。合理性检验结果表明,虽然ICG模型应用于中国滑坡和泥石流灾害危险度评价基本合理,但CFLR组合模型对中国滑坡和泥石流灾害危险度的评价结果更为合理。准确性检验结果表明,无论从中国范围还是广东省范围来看,CFLR组合模型评价结果的准确性均高于ICG模型。由此可见,适用于欧洲地质灾害危险性评价的ICG模型,在中国滑坡和泥石流灾害危险性评价应用中并没有优势。CFLR组合模型则可以较为准确地对中国滑坡和泥石流灾害危险性进行评价,可推荐为中国区域滑坡和泥石流灾害危险性评价的方法之一。     

基于BP神经网络的湖北省山洪灾害危险性评价

湖北省是山洪灾害多发地,每年因山洪灾害造成的损失十分严重,山洪灾害危险性评价对于防灾减灾具有重要意义。构建了湖北省山洪灾害危险性评价指标体系,根据山洪灾害危险性与历史山洪灾害的相关性,采用RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络对小样本调查数据进行拟合、扩展,形成可靠的数据集,使用扩展数据集对BP(Back Propagation)神经网络进行训练,建立山洪灾害危险性评价模型,通过建立的评价模型分析了湖北省山洪灾害危险性的分布特征。研究结果表明,湖北省山洪灾害危险性最高的区域分布在西南部的建始县、巴东县、鹤峰县和中部的钟祥市、孝感市,总面积为1.47万km2;湖北省中等危险区分布在全省各地,面积达到12.48万km2;湖北省低危险区主要分布在西北部的房县、东部的黄陂区、嘉鱼县、黄冈市市辖区,总面积0.84万km2。     

崩塌灾害危险性评价云模型及其应用

为综合考量评价过程中的模糊性和随机性,基于层次分析法与云模型理论建立了崩塌灾害危险性的云模型评价方法。在崩塌形成机制分析的基础上,选定了6个评价因子,分别为危岩体特征、坡高、坡度、年均降雨量、地震动峰值加速度、人类活动影响距,进而采用层次分析方法确定各因子权重,依据单因素分级标准计算各评价指标隶属于不同评价级别的云模型数字特征后,由正向高斯云算法和因子权重值计算综合确定度,根据最大确定度得到崩塌灾害危险性级别,最后通过工程实例探讨了该方法的可行性与有效性。研究表明,采用云模型进行崩塌灾害危险性评价具有可行性,实例验证结果与赤平投影分析法一致,不仅可以考虑评价过程中的随机性和模糊性,而且能根据综合确定度判断同一危险性级别内不同危岩体的危险程度。     

福建省茶叶气象灾害致灾危险性区划与评估

为了摸清福建复杂地形下茶叶单灾种及多灾种综合致灾风险,利用福建省1972—2014年气象数据和农业统计资料,构建致灾因子危险性区划指标体系,基于AHP-EWM方法和加权综合法量化计算各指标权重和灾害风险指数,开展茶叶单灾种及多灾种综合致灾危险性区划,评估福建省茶叶气象灾害致灾危险性。结果表明:福建茶树萌芽至展叶期寒冻害的致灾危险性最大,其次是越冬期冻害和采摘期连阴雨,而夏季高温和夏秋旱对茶树致灾的影响相对较小。福建大部茶区的气象灾害综合致灾危险性呈轻度至中度,轻度危险区主要分布在福建沿海地区及南部内陆县市的部分地带;中度危险区主要分布在除沿海地区和鹫峰山区、戴云山区、武夷山区、玳瑁山区和博平岭的高海拔地域以外的地域;重度以上危险区主要分布在鹫峰山区、戴云山区、武夷山区、玳瑁山区和博平岭山区的高海拔区域,其中1 000 m以上高海拔地区有严重气象灾害危险性。建议在轻度至中度气象灾害危险区增加茶叶种植面积,重度灾害危险区必须通过优化茶叶种植结构,种植耐寒的中小叶种及晚生的春茶品种,以避开气象灾害威胁,同时加强茶叶气象灾害的监测预警和防御,通过"避"和"防"的措施减轻茶叶气象灾害风险;而对于高海拔地区(1 000 m以上)有严重气象灾害的危险性区域,种植风险高,不适宜种植茶叶。     

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。     

公路泥石流灾害危险性分区研究

为公路泥石流灾害的防治与管理提供宏观层面的参考,针对中国公路泥石流灾害进行了危险性分区研究。从地形地貌、水源条件、物源条件及植被条件4方面分析了致灾因素,结合致灾因素影响程度,选取了相应评价指标并分级与评分;采用致灾因素叠加法建立了灾害危险性评价模型;利用Arc GIS10.0软件计算绘制了各评价指标分级图件、《中国公路泥石流灾害危险度图》,并以危险度为分区指标,编制了《中国公路泥石流灾害危险性分区图》,将全国划分为极严重危险、严重危险、中等危险、低危险4个等级区,危险性分区结果与公路泥石流灾害实际分布特征相符合。     

广州市主城区地面塌陷灾害危险性评价研究

人类工程活动诱发地面塌陷是城市地质灾害的主要类型之一。广州市主城区地面塌陷灾害频发且损失特别严重。本文采用信息量数学模型与GIS技术结合对其地面塌陷灾害进行危险性评价;选取了断裂构造、地壳稳定性、第四系覆盖层厚度、基岩岩性、地下水动力条件、地表人类活动强度和地下活动强度等7个指标中的21个变量构建了危险性评价指标体系;应用ArcGIS9.0软件参与了数据的采集、管理、分析和评价结果表达等过程,将广州市地面塌陷灾害危险性分为极不稳定级、不稳定级、次不稳定级、基本稳定级和稳定级等五个等级,极不稳定级主要分布在主城区西北角,次不稳定级分布面积最广。     

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。     

沿河村落山洪灾害危险区等级的定量划分研究

山洪灾害危险区等级的定量划分是沿河村落山洪灾害分析与评估的重要内容,并能为山洪灾害的预警与防治提供科学依据。本文针对甘泉县洛河沿岸村落,根据不同设计频率下的暴雨特征值进行产汇流计算,给出了20%、5%、1%等3个频率下的设计洪水;利用HEC-RAS计算了不同设计洪峰流量下的水面线,通过对比分析沿河村落的居民宅基高程与3种频率洪峰水位,评价了其防洪能力,进而将危险区等级划分为极高危险区(5年一遇)、高危险区(5~20年一遇)、危险区(20~100年一遇)和不危险区(100年一遇)。结果显示,分析评价的56个沿河村落中,极高危险区、高危险区和危险区分别约占3.6%、16.1%和10.7%,且大多分布于干支流交汇口处,而防洪能力较高的不危险区主要位于支流的上游地区。山洪灾害的防治应着重治理干支流交汇口处的区域;根据防洪能力定量划分山洪灾害的危险等级,能够为沿河村落山洪灾害的风险评估及防治提供依据。