基于GIS的沐川县滑坡危险度区划

基于GIS技术及统计方法,对沐川县滑坡进行了区划研究.从与滑坡发育相关的因子中提取了5个本底因子:地层、坡度、坡形、高差和坡向,以此反演计算了研究区环境本底因子对滑坡的贡献和本底因子的权重.采用贡献率权重叠加法对研究区进行危险度区划,其中高危险度区114.7km2,中危险度区229.9km2,低危险度区100.9km2.经与野外调查结果对比检验,区划可靠性达到90%以上.     

贡献权重叠加法的滑坡危险度区划研究

介绍的贡献权重叠加的滑坡危险度区划方法,是基于GIS技术将环境本底因子对滑坡发育的贡献作用进行量化统计后,通过贡献率与权重的转换,分别计算这些因子的自权重和互权重,再与每一个因子叠加。该方法的特点是评价模型简单,选取的因子指标可以直接从数值图件和野外调查中获得,定量化效果明显。     

滇西北永胜-宾川地区滑坡发育的影响因子分析及其动力成因与意义探讨

云南永胜、宾川一带新构造运动活跃,巨型、大型滑坡现象显著。为了分析区内滑坡的发育分布规律、动力成因及其与地质地貌的关系,在以目视解译为主获得615个滑坡点的基础上,进一步选取8个滑坡影响因子,包括断层、水系、岩性、NDVI、坡度、坡向、地形起伏度和高程,利用级联BP神经网络模型进行了计算分析,发现该区影响因子指数高的区域具有明显的聚集性,并据此划分出4个高指数区。经过进一步讨论分析认为,研究区的滑坡主要由地震滑坡、冲蚀型滑坡和崩积加载型滑坡3类构成,尤以地震滑坡为主,即活动断裂是研究区滑坡最主要的影响因素。结合对该区典型古地震滑坡的地表调查结果,进一步证明了该区的程海-宾川断裂带第四纪期间的长期强烈活动对永胜、宾川地区的滑坡发育起着重要控制作用,同时也表明模型结果具有良好的可信度。     

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。     

基于多层感知器模型的区域滑坡敏感性评价研究——以四川低山丘陵区为例

以四川省低山丘陵区为研究区,基于滑坡编目数据,在深入分析研究区滑坡孕灾环境的基础上,选取坡度、地形起伏度、岩土类型和断裂构造等八类孕灾环境因子。通过融合确定性系数和多层感知器,提出CF-MLP模型,并对研究区滑坡的敏感性进行评价,计算得到的滑坡敏感性指数在ROC曲线中的线下面积为0.84,说明该模型预测结果对滑坡具有较好的识别作用;基于模型预测结果对研究区进行敏感性区划,共分为高敏感性、中敏感性和低敏感性三个区域,与历史滑坡的分布现状相一致。实践证明,CF-MLP模型在一定程度上解决了滑坡孕灾环境因子数据的合理量化问题,提高了多层感知器网络的收敛效果,有利于建立更为准确的滑坡敏感性分析模型。     

重庆库区松散土体滑坡危险性分区及评价

通过对重庆库区松散土体滑坡灾害危险性影响因素的分析,构建了滑坡危险性分区评价方法,即运用灰色聚类理论和关联度法遴选8个危险性因子,并用层次分析方法量化其权重系数以及用专家系统评分法给每一危险因子赋值.以重庆市万州区吴家湾滑坡为例用等面积网格法,通过GIS系统空间多因子叠加获取其危险性指数并绘制其危险性等值线图,根据危险性指数进行其危险性分区并对其进行评价.     

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。     

证据权法在滑坡易发性分区中的应用——以贵州桐梓河流域为例

应用证据权法对研究区进行滑坡易发性分区。主要数据源有:历史滑坡灾害点编录数据、地质图、地形图、数字高程模型。首先对数据源进行处理,生成地层岩性、离断层距离、高程、坡度、坡向、离道路距离、离河流距离7个证据图层。应用Arc GIS平台,将各证据图层与滑坡灾害点图层进行叠加分析,利用累积权重法对连续数据进行分级,然后求取对连续数据及分类数据因子等级对滑坡灾害贡献的权重值,然后对各证据图层两两进行条件独立性检验,选择4组证据图层组合,参与最终易发性指数计算,得到4幅易发性结果图。应用成功率曲线法对计算结果进行验证,表明由因子组合1得出的计算结果,为最优的因子组合。根据易发性指数将研究区分为高易发性、中等易发性、低易发性三类,并将分区图与历史灾害点进行叠加分析,结果表明评价结果与灾害点分布较为吻合,说明证据权法应用与滑坡灾害易发性分区的可行性。     

气候变化背景下中巴公路沿线流域潜在滑坡危险区评价及预测研究

为探究气候变化背景下中巴公路沿线流域潜在滑坡灾害发生的规律与变化,基于斜坡单元利用频率比模型计算各影响因子的贡献程度,绘制研究区滑坡危险区分级图,并使用CMIP6最新公布的SSP126、SSP245、SSP585情景下预估的气候数据,预测了流域未来20年间潜在滑坡危险区变化趋势。结果表明：(1)查明KKH沿线流域分布着750处滑坡。(2)历史滑坡危险区处于高、极高危险区共发育滑坡648个,数量占比为86.40%。(3)CMIP6公布的不同情景下随着辐射强迫值的增加,降水与温度有不同程度的增加,潜在滑坡高、极高危险区面积也随之增加。(4)全球气候变化背景下,降水与温度对研究区滑坡危险区影响较大,预测滑坡高、极高危险区主要分布在Sost-Pasu、Chalt-Duair段,部分分布在Oytak-Khunjerab段。     

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。