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。     

基于确定性系数概率模型的降雨型滑坡孕灾环境因子敏感性分析——以四川省低山丘陵区为例

分析降雨型滑坡孕灾环境因子的敏感性,有利于提高对该类型滑坡的预测精度。以四川省低山丘陵区为例,通过高分辨率遥感影像解译和野外实地调查等方法,建立滑坡编目数据库,并在此基础上,选取高程、坡度、地形起伏度、岩土类型、道路、河流和断裂构造共7个因子作为降雨诱发滑坡的孕灾环境因子,基于GIS空间分析技术,应用确定性系数概率模型,对这7个因子的敏感性进行研究。研究结果表明:四川省低山丘陵区降雨型滑坡多发育在:①高程在400~1 000 m的范围内,特别是600~800 m的区域;②坡度为15°~30°的区域;③砂岩、砾岩和页岩等岩石类型中。应用滑坡敏感性指数分析发现,岩土类型、高程和坡度对研究区内降雨型滑坡的分布起到控制作用。     

基于遥感与GIS的滑坡灾害风险区域评估方法——以江西省广昌县为例

滑坡是我国南方丘陵地带常见的地质灾害之一,了解和分析滑坡的孕灾环境和致灾因子对灾害的预警以及灾后救助具有重要的意义。结合对ALOS遥感影像的分析,采用多因子聚合方法,并运用地理信息系统空间分析方法,建立了基于遥感的滑坡风险评估模型。以江西省广昌县为例,运用该模型提取出滑坡风险区域并将其划分等级,评价结果与野外调查情况基本相符。     

基于GIS的广西洪涝灾害孕灾环境敏感性评估

以灾害学理论为基础,GIS、RS为技术支持,利用1:5万基础地理信息数据、TM遥感影像数据,建立广西洪涝灾害孕灾环境敏感性评估指标体系;采用加权综合评价法计算洪涝灾害孕灾环境敏感性指数;运用自然断点法将广西洪涝孕灾环境敏感性划分为低敏感区、次低敏感区、中敏感区、次高敏感区、高敏感区等5个区域;用广西历史洪涝灾害频率分布数据进行对比验证。结果表明,敏感区划结果与洪涝灾害频率区划结果基本吻合。     

基于BP神经网络和VSM的台风灾害经济损失评估

统计了对广东省造成直接经济损失的台风数据,包括致灾因子、孕灾环境和承灾体等评估因子,对数据进行无量纲化、归一化处理,作为验证模型的数据集。建立BP神经网络和空间向量模型(VSM)相结合的综合评估模型,利用BP神经网络进行初步预测,基于VSM对预测结果进行修正,从而构建台风灾害经济损失评估模型。将收集的历史台风经济损失数据分为训练和测试集,对模型进行训练和检验。经验证,采用BP神经网络和VSM相结合的台风灾害经济损失评估模型能够有效降低训练数据不足对评估结果的影响,平均误差率由30%降低到14%。     

洪涝灾害危险性评估方法研究

为改进洪涝灾害危险性评估方法精度,利用洪涝灾害前期土壤湿度和未来24 h降雨预测数据作为致灾因子,结合河湖网络、地形和土地利用类型等孕灾因子,基于层次分析方法确定指标权重,研究了洪涝灾害评估方法中致灾因子评估指标的作用,以2013年8月中旬松花江流域洪涝灾害为例,利用土壤湿度和前3 d降雨量数据两种不同因子危险性评估方法结果比较,以及风云气象卫星洪涝灾害监测结果对危险性评估结果的验证,表明了利用洪涝灾害前期土壤湿度和未来24 h降雨预测数据作为致灾因子得到的危险性评估结果与实际灾情吻合效果较好,验证了方法的有效性。     

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。     

基于组合赋权法的云南典型山区风雹灾风险评价

以区域灾害系统理论为依据,从风雹致灾因子、乡镇孕灾环境、承灾体3方面选定9个指标开展对云南典型山区——彝良县的风雹灾风险评价。应用县域灾情统计资料、地形等自然数据、人口等社会经济数据,基于目标层、准则层、指标层构建多层次风险评价模型。采用耦合层次分析法和熵权法的组合赋权法确定各指标综合权重,定量分析风雹致灾因子危险性、乡镇孕灾环境暴露性、承灾体易损性的高低分布;据此得出风雹灾综合风险指数,并利用ArcGIS10.2软件绘制风险区划图。彝良县风雹灾风险分布较为分散。高风险区域面积占全县2/3,主要集中于中部地区,全县风雹灾总体风险程度高。     

基于云模型的暴雨洪涝灾害风险分区评价

在自然灾害系统论及自然灾害风险评估理论基础上,利用宣城市17个水文站1970~2013年逐日降水资料,结合各县区社会经济数据、宣城市DEM数据和土地利用数据等,选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个因素及其下13个具体指标作为评价指标,构建了基于云模型的宣城市暴雨洪涝灾害风险评价模型,借助ArcGIS空间分析技术绘制了宣城市暴雨洪涝灾害风险综合指数图。暴雨风险较高的区域主要分布在宣城南部地区,包括泾县、旌德县、宁国市、宣州区和广德县南部地区,且暴雨洪涝灾害风险从南到北逐渐递减,暴雨洪涝灾害高风险区集中在山区、河网及人口密集区。     

岩溶区燃气管道灾害系统多因素耦合作用机理研究

基于灾害系统理论，从“孕灾环境-灾害因子-承灾体-灾情”系统性视角出发，结合系统动力学模型，探讨岩溶区燃气管道灾害系统各子系统内部以及子系统间的耦合关系，考虑多因素间的差异化传导路径，深度剖析灾害演化过程中多因素耦合的作用机理和影响规律。研究表明：(1)孕灾环境活跃性与人员、管道、环境不安全状态以及管理漏洞密切相关；灾害因子风险性受到火灾和爆炸危害的概率、强度、范围、持续时间共同作用；承灾体脆弱性受到社会-经济-自然承灾体三者耦合影响；灾情严重性包含人员伤亡程度、经济损失程度及环境破坏程度三个维度。(2)岩溶区燃气管道灾害的孕育和演化是四个子系统共同作用的结果，子系统两两之间以及三者之间的耦合作用表征灾害不同阶段，而四个子系统间的耦合作用是对整个灾害过程的描述。     

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。     

基于GIS/AHP集成的洪水灾害综合风险评价——以淮河流域为例

根据影响洪水灾害风险的致灾因子危险性、孕灾环境稳定性与承灾体易损性,以淮河流域为示范研究区,以县为行政单元,综合考虑降雨、径流量、河流、地形、人口、经济等指标,基于GIS与AHP集成方法得到了淮河流域洪水灾害危险性评价图和淮河流域洪水灾害脆弱性评价图,并采用"加"模型计算公式得到了洪水灾害综合风险评价图,进行了相应的结果分析。     

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。     

基于GIS的广西农业暴雨洪涝灾害风险评估

以自然灾害风险评估理论和方法为指导,遥感本底数据、气象数据、基础地理信息数据、社会经济数据为基础数据,构建广西农业暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,采用层次分析及加权综合法建立农业暴雨洪涝灾害风险评估模型;借助GIS技术,计算广西农业暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力及综合风险指数,并对广西农业暴雨洪涝灾害进行风险区划,采用相关分析法将广西农业暴雨洪涝灾害风险结果与广西历史暴雨洪涝灾情数据进行对比验证,研究结果表明,农业暴雨洪涝风险分布结果与洪涝灾情损失的空间分布基本吻合,南部沿海的风险性最强,西部风险性最小。     

农作物干旱灾害实时风险监测研究——以2014年河南干旱为例

灾害实时风险监测对抗灾减灾工作具有重要的作用。以干旱灾害风险的业务化监测为出发点,从造成农作物干旱灾害的致灾因子危险性、承灾体脆弱性和孕灾环境稳定性3方面入手,采用相关系数法和熵权法确定干旱灾害实时风险监测的指标体系和权重,基于风险加权求和、幂权乘积模型对农作物干旱灾害风险进行了实时监测研究。以2014年河南干旱为例,结果表明,灾害风险的变化是致灾因子和承灾体及孕灾环境三者的叠合效应。整体上,2014年河南干旱农作物风险表现为7月份风险最高,8月份次之,9月份最低,与统计的灾情数据趋势一致;在空间上,中部地区较高,南北相对较轻,符合灾情数据的空间分布。研究结果表明基于本研究思路构建的指标体系和风险评估方法能很好地展现河南农作物干旱灾害风险的时空变化规律,在未来农业干旱风险的实时监测业务上具有一定的推广和参考价值。     

川藏铁路雅砻江深切峡谷区滑坡早期识别研究

川藏铁路自东向西横穿雅砻江段高山峡谷区,沿线滑坡地质灾害频发,且具有强隐蔽性、高突发性、强链状性、强破坏性等特点,严重威胁川藏铁路的建设和运营安全。为了实现对深切峡谷区重大滑坡地质灾害早发现早防范,采用孕灾环境条件分析、高精度遥感、InSAR监测技术、无人机航拍等"星-空-地"识别技术,对深切河谷滑坡进行早期识别。获取深切峡谷区滑坡包括孕灾环境、斜坡空间几何结构、斜坡灾变演化特征等指标,构建深切峡谷区滑坡早期识别方法及指标体系,并运用该识别方法对典型滑坡甲西滑坡进行识别验证。以期为深切峡谷区滑坡地质灾害早期识别和防灾减灾等工作提供参考。     

基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失，地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据，分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面，构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验，结果显示该模型较为合理；对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估，结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区；再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估；两者结果均与灾情实况分布大体一致，总体效果较好。     

基于XGBoost模型的降雨诱发阶跃型滑坡位移预测

滑坡位移预测一直是滑坡研究的热点之一。近年来,随着计算机科学的发展,越来越多的人工智能技术模型被用于滑坡位移的预测。相较于常用的如LSTM神经网络等机器学习模型,集成算法中的XGBoost模型在滑坡位移预测领域尚不多见。由于其在滑坡位移预测中具有预测精度更高、运行速度更快等优点,目前在学术界已成为研究的热点领域。文中以泉州市安溪县尧山村滑坡地灾点监测数据为例,运用Python搭建XGBoost模型,并通过最大信息系数的比较来选定与位移高度相关的特征,输入至模型中对滑坡位移进行预测。结果表明,XGBoost模型因其在目标函数中引入正则项来控制模型过拟合、模型数据集划分采用前向验证方式等优点,相较于大多数机器学习模型,能更加准确地预测降雨诱发阶跃型滑坡位移。该模型对此类滑坡的位移预测及早期监测预警具有重要参考意义。     

基于RS与GIS的毕节地区滑坡灾害危险性评价

基于遥感和地理信息系统技术,用空间主成分分析法构建评价指标体系,并用层次分析法确定评价指标权重,以滑坡危害最重的贵州省毕节地区为研究区,选取地层岩性、降水量、土地利用、坡度等9个滑坡孕险因子作为评价指标,对该研究区进行了滑坡灾害危险性评价。通过与研究区的历史滑坡灾害记录结果进行比较发现,评价结果与实际状况较为吻合,说明该方法能较有效地用于对区域滑坡灾害危险性的评价。     

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。