西南山区县域单元的地质灾害风险评价——以怒江流域泸水市为例

西南山区作为中国西部地区的高山峡谷区域,区内地质灾害十分发育,具有人口、房屋多集中于斜坡坡脚分布的特点,亟需寻找一套新的易损性评价方法,针对该区域进行有效合理的风险性评价。文中选取具有典型西部山区特征的泸水市,利用地质灾害基础数据,基于GIS平台和逻辑回归理论,对模型进行评估、多元共线性诊断、拟合度检验,建立地质灾害危险性评价模型,同时考虑承灾体可能遭受的破坏状态和类型,构建了不同类型承灾体的易损性指标分级赋值表,首次提出了针对西南山区人口、房屋等承灾体分布特征的易损性评价方法,综合评价地质灾害危险性、易损性及风险性。结果表明：泸水县城北部为地质灾害极高风险区和高风险区,县城及周边大部分区域为中风险区和低风险区,与野外调查评价结果基本一致。提出的风险评估方法能有效反应县域范围内地质灾害的风险现状。     

基于GIS的“8.8”九寨沟地震景区地质灾害风险评价

风险评价是防灾减灾的重要非工程手段,针对九寨沟景区在2017年8月8日M_s 7.0级地震后地质灾害加剧的问题,在GIS环境下进行地质灾害风险及治理工程效益评价研究。本文选取了构造因子、地形因子、地质因子及其它因子等9个指标建立危险性评价模型,易损性选取人口、道路、建筑物、旅游基础设施、景观、防治工程等6个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法进行地质灾害危险性和易损性评价。结果表明,研究区划分为极低风险区(41.36%)、低风险区(40.52%)、中度风险区(16.02%)、高风险区(1.84%)和极高风险区(0.27%),高-极高风险区总面积为13.79 km~2,其中村寨、诺日朗及熊猫海周边均为地质灾害极高风险区,建议设为重点防治区域;现有防治条件下高-极高风险区面积减少了26.73%,防治效益良好,该结果可以为景区恢复重建和区域规划提供参考。     

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。     

莱州湾地区海水入侵灾害风险评价

莱州湾地区是我国海水入侵灾害最严重的地区。结合自然灾害风险评价理论并根据莱州湾地区的实际情况,将海水入侵风险评价体系分为危险性评价、易损性评价和防灾减灾能力评价,并借助GIS空间分析方法,对危险性、易损性和防灾减灾能力评价结果进行了叠加分析,将莱州湾地区划分为低风险区、较低风险区、中等风险区、较高风险区和高风险区等5个海水入侵灾害风险区域。     

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。     

新疆铁路沿线主要气象灾害风险区划及减灾对策探讨

综合考虑致灾因子危险性、承灾体易损性和孕灾环境稳定性,基于GIS技术建立了新疆铁路沿线大风、沙尘、积雪和暴雨型洪水四个主要气象灾害的风险评估指标体系和评估模型,实现了铁路沿线主要气象灾害的风险区划及灾害风险分析。结果发现,铁路沿线各县市因自然条件不同,其潜在风险的类型和程度地域差异性显著。分别给出了4个主要气象灾害的高风险区、次高风险区、低风险区和次低风险区的范围,并探讨了相应的减灾对策。     

基于FLO-2D的泥石流灾害风险评价——以麦多沟泥石流为例

针对4种极端降雨工况下泥石流威胁范围和存在的潜在风险,以单个建筑物作为评价单元,对西藏察雅县城麦多泥石流灾害进行风险评价,包含泥石流危险性分区、易损性分析和风险评价3方面主要内容。文中阐述了整个精细化风险评价的流程：首先基于实地获取的无人机三维地质模型,利用FLO-2D软件模拟麦多沟在4种极端降雨工况下（10%、5%、2%、1%）泥石流暴发过程,对其潜在威胁区进行危险性分区;基于实地走访调查所得数据,进行影响范围内建筑物和人口的易损性分析;将危险性和易损性归一化处理,以单个建筑物作为评价单元,经过ArcGIS平台叠加运算,最终得到研究区建筑物风险和人口风险分区。评价结果可为当地地质灾害、风险管控工作提供科学参考依据,评价流程对今后泥石流灾害的精细化定量风险评价有一定的借鉴意义。     

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。     

陕西省延安市地质灾害气象预警信息系统研究——以“7.3”暴雨为例

基于降雨在黄土地质灾害发生过程中的关键作用,在集成地质、地理等基础数据,以及降雨等实时数据的基础上,设计并开发了延安市地质灾害气象预警系统。以Client/Server和Browser/Server模式建立系统的框架,利用信息量模型进行延安市地质灾害易发分区评价,设定三类降雨预警指标实现延安市地质灾害气象预警分级系统,应用系统的预警分析模块计算全区气象预警级别,并发布预警信息。经2013年"7.3"暴雨过程期间进行的汛期灾害调查结果验证分析,预警准确率达到94.3%,证明了系统的可靠性和准确性,该系统可作为合适的地市级地质灾害预警平台予以应用。     

河北省雷电灾害风险区划研究

河北省雷电灾害频发,造成重大损失,引发社会大量关注,2017年中国气象局发布了雷电灾害区划技术指南。雄安新区雷电灾害风险区划可以为新区发展规划提供参考。依据自然灾害分析原理,参照雷电灾害区划技术指南,选用致灾因子危险性和承灾体易损性为分析因子,利用2010-2016年河北省闪电定位网观测数据、地理信息数据及社会经济数据,选取地闪密度、地闪强度、土壤电导率、海拔高度以及地形起伏5个指标分析致灾因子的危险性,人口密度、GDP密度、防护能力以及城镇化率4个指标分析承灾体的易损性。通过计算雷电灾害风险指数,运用自然断点法,最终得到河北省雷电灾害风险区划。河北省雷电灾害高风险区分布于唐山市东南部、石家庄市、沧州市中东部、承德市东南部、张家口市西南部。雄安新区在进行雷电灾害防治时应重点关注容城县和雄县。该区划结果与河北省2015-2017年雷灾实际造成的经济损失状况大致相符。     

基于GIS的长白山地区地质灾害风险综合评估

以长白山地区为研究区,以该地区地质灾害分布数据,专题地图数据和统计数据作为数据源,基于区域灾害系统论的观点,结合地质灾害现状发育因素、地质环境条件因素、人类工程活动因素和社会经济发展因素,将地质灾害易发分区评价和自然灾害风险评估结合起来对长白山地区地质灾害风险进行了综合评估研究。采用100 m×100 m的栅格单元作为基本的评估单元,采用极差法对指标值进行标准化处理,采用层次分析法确定指标的权重,采用综合指数法计算地质灾害风险综合指数,并将其划分为一级风险区、二级风险区、三级风险区和四级风险区,得到了长白山地区地质灾害风险等级分布图。该等级分布图揭示了地质灾害风险在长白山地区的分布情况。结果表明:长白山地区地质灾害风险等级呈现出明显的空间差异性,整体上研究区东西两端较高,中部较低。长白山地区地质灾害风险水平主要以三级风险区为主,表明从整体上看,研究区大部分地区地质灾害风险水平相对较低。     

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。     

浙江省永嘉县滑坡灾害风险预警研究

永嘉县地处浙江省东南沿海,是该省突发性地质灾害预警预报系统研究及应用示范项目的四个示范县之一.首先对影响永嘉县滑坡灾害发育的主要因素进行了评价分析,提出了基于降雨的时空耦合滑坡灾害风险性预警预报研究的基本思路.基于MAPGIS二次开发系统,选取5个因素14种状态作为预测变量,运用信息-物元模型进行了滑坡灾害易发性空间预测.基于有效降雨量模型建立了区域滑坡灾害的宏观危险性预警预报模型.根据浙江省气象台提供的降雨实时信息,进行了基于降雨的台风期滑坡灾害危险性预警.同时基于人口密度和房屋建筑易损性指数对人口易损性和房屋建筑易损性以乡镇为单元进行了评价,与滑坡灾害危险性预警相结合进行了云娜台风期间永嘉县滑坡灾害风险预警预报,并以8个灾害点的实际分布情况验证了预警结果的准确性.将传统的滑坡灾害危险性预警延伸到滑坡灾害风险预警预报,为政府部门防灾减灾提供了重要依据,使防灾减灾工作的针对性大大增强.     

基于水功能区控制单元的流域突发性水污染事件风险评价区划及其应用

以水功能区控制单元为基础,结合子流域划分工作单元。采用压力-状态-响应(PSR)环境分析模型构建环境风险源危险性指标体系,进行流域环境风险源识别及其危险性等级评价。增加"环境风险源下游特征"指标以考虑风险源流经下游重要性不同的水功能区(工作单元)对其本身危险性等级的影响。结合指标数据、标准和权重,采用模糊综合评价法计算风险源的危险性(以及工作单元的脆弱性等级)。参考河流一维污染物衰减模型,建立工作单元危险性等级评价方法。工作单元危险性等级由两部分叠加构成,即本单元风险源的危险性等级和上游风险源通过河流对下游工作单元危险性的影响。结合工作单元的危险性和脆弱性等级,通过风险矩阵评价工作单元的风险等级。在此基础上,在同一水功能区控制单元,合并风险相同的工作单元,实现流域风险评价区划。将上述方法应用在滦河流域中上游。研究表明,滦河流域中上游共55个风险区,其中高风险区I有3个,较高风险区II有15个,较低风险区Ⅲ有14个,低风险区IV有23个,说明滦河流域中上游整体风险性偏低;并对不同等级风险区提出相应的管理方案。     

基于GIS技术的广东省洪涝灾害风险区划

洪涝灾害风险区划是洪灾评估与管理的重要内容.运用自然灾害风险评价的理论和方法,借助GIS 平台对广东省进行了洪涝灾害风险区划,以期对该省防灾减灾工作提供科学依据.通过分析洪灾形成的主要因子,选取自然致灾因子危险性、承载体社会经济易损性和抗灾指数3个指标,借助ArcGIS软件分析得到了广东省洪涝灾害危险性分区图、社会易损性分区图和工程防洪能力分区图;最后,按照风险评估理论将3个指标进行叠加后,形成了广东省以县为单元的洪涝灾害综合风险区划图.研究结果表明,最容易发生洪涝灾害的地区集中在河流汇聚的中部和珠江三角洲地区;易损性最高的地区集中在珠江三角洲和潮汕地区;抗灾能力最弱的地区集中在粤北经济较落后的地区;综合各种因素,珠江三角洲地区虽然处于高危险区上,但因其防洪能力较强,降低了受灾风险;而粤北山区因防洪能力较弱,处于高风险区.评价结果与广东省近几年的情况基本吻合.     

吉林电网的暴雨灾害风险等级区划与评估研究

开展暴雨灾害对电网安全的风险等级区划与评估,可以指导电网的规划设计、建设、运行,最大限度保证电网安全.从风险评估四要素出发,充分考虑各要素的空间差异和权重差异,构建了等级划分标准,开展了风险区划和分区评价.结果表明:暴雨洪涝对吉林电网危害最高的地区是长春部分地区、吉林市辖区和通化的集安地区;其次是长春大部、四平大部、吉林部分地区和延边州的珲春部分地区;风险最低的地区主要在白城部分地区、白山部分地区及延边大部.从风险区划各指标的分析来看,通化地区南部的高风险性是由致灾因子的高危险性起主要作用,而吉林省中部地区的高、中风险性是由其孕灾环境的高敏感性及承灾体的高易损性引起的.     

天山公路沿线地质灾害危险性模糊综合评判——以K576+800~K690+000段为例

主要运用模糊综合评判方法,对天山公路沿线地质灾害危险性进行分区评价。以天山地区国道217线(K576+800~K690+000段)公路沿线地质灾害为研究对象,通过对野外现场调查资料与已有地质资料的分析,建立了适合高寒山区实际地质环境条件的公路沿线崩塌、滑坡、泥石流等灾害的评价指标体系。利用层次分析法确定该评价指标体系中评价因子的权值,运用两级模糊综合评判法对研究区的地质灾害分区进行定量评价。根据最大隶属度原则得出每一区段的危险性评价结果,按地质灾害危险性等级对研究区进行区划。此评价结果可供今后该段公路沿线地质灾害防治参考。     

基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究——以武陵山片区为例

根据灾害系统理论,以连片特困区-武陵山片区干旱灾害为例,分别从孕灾环境敏感性、致灾因子的危险性和承载体的脆弱性3个方面,选取地形地貌、土壤类型、植被覆盖类型、水资源、降雨量、人口密度及耕地面积等指标为旱灾风险评估指标因子,利用熵权法确定各因子权重,建立武陵山片区干旱灾害风险评估模型,并进行风险区划,为武陵山片区区域防灾、减灾和区域扶贫措施的制定提供参考依据。研究结果表明:武陵山片区区域整体处于中、高风险区,空间分布呈东南-西北向条带状分布;东南区域处在干旱灾害高风险区,西北区域处在干旱灾害中等风险区,而东北区域处在相对较低的风险区。     

黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害风险区划

黄淮海地区为我国夏玉米主产区。夏玉米花期若遇连阴雨灾害将导致玉米减产,造成严重的经济损失。选取黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)1971-2011年7-8月的日降水量、日照时数等气象资料,及土地利用类型等数据,采用层次分析法和加权综合评价法,结合GIS空间技术,对黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害进行了风险区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米花期阴雨高危险性地区主要分布在黄淮海地区东南部,占总面积的9.7%;高暴露性区域集中分布在山东省、河北省中南部及河南省东部,占总面积的32.5%;高易损性地区主要分布在黄淮海地区南部,占总面积的5.1%;整体综合风险指数较高,中、高风险区主要分布在黄淮海地区北部、东部及南部,占总面积的57.3%。对区划结果进行了验证,结果表明:实际夏玉米花期阴雨灾害发生情况与分析结果吻合良好。     

基于模糊综合评判的汶川8.0级地震重灾区滑坡泥石流气候风险评估

用1971-2000年的30年逐日降水量资料,按旬统计汶川地震重灾县5-12月各旬的雨日、中雨日、大雨日、暴雨日的平均日数和气候概率,根据地震重灾区实际地质环境条件,降低强降雨强度条件,基于模糊综合评判法,按照最大隶属度原则对汶川特大地震重灾区的39个县进行地质灾害时空气候风险评估。结果表明:重灾区的地质灾害气候风险指数值存在两个高值期间,一个是5月中旬至7月上旬,另一个是8月下旬至9月下旬。而10月下旬至次年4月,重灾区降雨明显减少,绝大部分地区没有地质灾害气候风险;从地域分布来看,高风险区域主要集中在重灾区的西部和中部,风险等级为3～4级(风险较大或很大),东部地区风险等级为1～2级(中等风险或风险较小),但7月下旬高等级风险区位置集中在重灾区的南部和东部。