基于AHP-CF模型的地质灾害易发性评价——以泰顺县仕阳镇为例

东南沿海地区常年受台风暴雨袭扰,地质灾害频发。以泰顺县仕阳镇为研究区,综合考虑台风暴雨型地质灾害成灾机理,从地形条件、地质条件、人类工程活动3个方面,选取坡度、坡向、坡形、地形起伏度、断层、工程地质岩组、松散层厚度、土地开发强度和公路切坡9个影响因子,基于ArcGIS斜坡单元数据模型,耦合确定性系数(CF)与层次分析模型(AHP)对乡镇尺度的小面域进行地质灾害易发性评价。根据耦合模型的评价结果,将仕阳镇地质灾害易发性等级分为极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区4个级别,并利用地质灾害点在各易发等级下的分布和成功率曲线对耦合模型的评价精度进行检验。经检验,认为耦合模型的评价分区结果合理,评价精度为84.6%。     

基于GIS的淳安县滑坡易发性定量评价

以浙江省面积最大且滑坡灾害最为发育的淳安县为研究域,基于指标因素状态分级和相关性分析结果,选取坡度、水系、交通道路等因素,以全县488处滑坡灾害点为样本数据,依据各因素状态下滑坡发生的频率曲线和信息量曲线的突变点为等级划分的临界值来确定指标因素状态,并在此基础上建立滑坡易发性评价指标体系,结合GIS技术和信息量模型对淳安县滑坡进行了易发性分区.结果表明:研究区可分为低易发区(-4.4≤I＜-2.8)、较低易发区(-2.8≤I＜-2.0)、中等易发区(-2.0≤I＜-0.8)、较高易发区(-0.8≤I＜0.8)和高易发区(0.8≤I≤3.4)5个等级;滑坡灾害点主要分布在水系和公路附近;人类工程活动是造成研究区滑坡数量剧增、危害趋于严重的最主要原因;研究区易发性评价精度高达82.21％,说明结合GIS技术和信息量模型不仅能提高滑坡易发性评价的速度,还能保证评价结果的精度.     

海岛地区地质灾害易发性评价模型构建研究 ——以岱山县衢山镇为例

以岱山县衢山镇为研究区,以斜坡单元为评价单元,在重点分析地质环境条件与地质灾害相关性的基础上,筛选影响地质灾害易发性的主要参评因子,构建评价模型,并完成指标因子的分析与量化,并借助层次分析法和综合危险指数法确定易发性的综合评分,进而划定易发程度等级和修编易发程度分区.评价模型的构建过程可为海岛地区地质灾害易发性评价提供...     

基于加权信息量法的涞水县地质灾害易发性评价

对涞水县全域开展地质灾害易发性评价研究,选取9个评价因子分别为高程、坡度、坡向、构造、水系、地形起伏度、地貌、岩性和植被覆盖度,引入加权信息量模型,根据模型中计算公式得出相应的加权信息量值,对涞水县内地质灾害易发性进行评估,本结果将研究区域划分成三个级别,依次为低易发区、中易发区及高易发区.引入ROC曲线及AUC指标,...     

基于随机森林模型的乌江高陡岸坡滑坡地质灾害易发性评价

重庆乌江河谷地区地形陡峻,滑坡地质灾害沿河谷地带多发,开展乌江高陡岸坡滑坡地质灾害易发性评价对减少地质灾害风险与线路工程规划具有重要意义。选取乌江龙溪-石朝门段高陡岸坡为研究区,提取高程、坡度、斜坡结构、斜坡形态、冲沟、岩组分类、地质构造和道路评价指标因子信息,采用随机森林模型对研究区滑坡地质灾害易发性进行了评价与精度分析,并研究了各评价指标因子的贡献程度。结果表明:斜坡物质和斜坡结构是影响研究区滑坡地质灾害发育的主要因素;通过混淆矩阵和ROC曲线对随机森林模型的预测精度进行评估,结果显示随机森林模型在高陡岸坡滑坡地质灾害易发性评价中的预测精度较高,是一种滑坡地质灾害易发性评价的可靠方法。     

基于SHALSTAB模型的地质灾害易发性动态评价

为解决东部沿海地区台风暴雨型地质灾害易发性问题,基于浙江飞云江流域地质灾害调查成果,利用频率比及信息量模型选取相对高差、坡向、坡形、工程地质岩组、断层、地表覆盖类型、稳定性(SHALSTAB模型)7个背景因子,采用层次分析法确定各因子权重,考虑无降雨和百年一遇极端降雨两种工况,运用综合指数法对浙江飞云江流域进行地质灾害易发性评价。结果表明:该模型是致灾土体分布区定量模型和基岩区统计模型的结合,符合该区域成灾规律。考虑极端降雨因素后,易发等级逐次增加,高易发区面积增加84%,中易发区面积增加42.8%,可实现地质灾害易发性在不同工况下的动态评价。     

基于GIS的贵州省赫章县滑坡易发性区划研究

以赫章县高位排查成果资料为依据,以滑坡地质灾害隐患点为研究对象,选取其合适的评价指标与权重计算各单元格易发性综合危险性指数,利用MAPGIS空间分析功能生成赫章县滑坡地质灾害隐患易发程度分区图,其易发区分为:滑坡地质灾害高易发,中易发区及低易发区,面积分别占全县面积的22.27%、49.01%及28.72%,并细分为6个亚区。分区结果与赫章县实际调查滑坡灾害点分布情况基本一致,表明此评价方法的可靠及实用性,其可结合研究区实际地质环境情况为赫章县政府部门防灾减灾及滑坡灾害点预测预报提供一定依据。     

基于ArcGIS信息量模型的神农溪流域地质灾害易发性区划

针对三峡库区神农溪流域地质灾害发育,本文首先在深入分析流域地质灾害发育特征的基础上,编制了神农溪流域地质灾害分布图;然后基于信息量模型,确定了影响神农溪流域地质灾害发育各个因子及其信息量值,并结合实际条件对负信息量值进行了修正,同时利用ArcGIS的叠加分析完成了神农溪流域地质灾害易发性分区图;最后辅以专家打分模型对该分区图进行了修正。结果表明信息量模型的预测结果与实际调查情况基本吻合,该研究结果对提高区域地质灾害风险评价和预测精度具有重要的理论和实际意义。     

基于信息量模型的厦门市崩塌和滑坡地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是地质灾害危险性评价与风险性评价的基础,是地质灾害调查研究的重点内容,其结果可以有效地指导地方政府的防灾减灾工作。厦门市地质灾害的类型主要为崩塌和滑坡,根据其发育特征,选取地形坡度、地面高程、地质构造、工程地质岩组、年平均降雨量、土地利用与人类活动、道路7大影响因素作为研究区崩塌和滑坡地质灾害易发性评价的评价因子,采用信息量法并结合GIS技术对厦门市崩塌和滑坡地质灾害的易发性进行评价。结果表明:评价结果与实际情况相吻合,可为厦门市地质灾害的防治提供依据。     

基于ROC曲线与确定性系数法集成模型的三峡库区奉节县滑坡易发性评价

滑坡易发性评价是区域滑坡灾害风险评估和防控的基础。以滑坡灾害高易发区三峡库区奉节县为研究区,首先初步选取坡度、坡向、高程、剖面曲率、断裂带距离、岩土体类型、水系距离、降雨量、道路距离和植被覆盖度10项基本指标,构建滑坡易发性初始评价指标体系,并采用频率比法对各评价指标进行分级;然后,采用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve受试者工作特征曲线)法定量分析各评价指标对滑坡易发性建模精度的影响程度,确定对研究区滑坡易发性建模影响的关键评价指标体系;最后,分别应用确定性系数法和逻辑回归模型对研究区滑坡易发性进行建模与分区,并对比分析两种模型评价结果的精度。结果表明:确定性系数法的成功率和预测率为82.1%和82.0%,其值高于逻辑回归模型的80.5%和79.5%;确定性系数法中92.24%的滑坡分布在高易发区和较高易发区,其值高于逻辑回归模型的80.65%,表明集成ROC曲线法与确定性系数法的区域滑坡易发性评价方法具有可靠性和精确性,可为完善滑坡灾害易发性评价理论和技术方法提供新的思路。     

层次分析法在新疆民丰县地质灾害空间预测中的应用

通过野外调查分析了新疆民丰县地质灾害发育规律,运用层次分析法(AHP)建立地质灾害易发性评价结构模型及判断矩阵,用以确定影响地质灾害易发程度的各因素权重,建立区域地质灾害易发性评价的数学模型,并得出基于GIS平台的区域地质灾害易发性预测分区图.通过对比野外调查灾害隐患点分布情况,证明该方法比较合理,预测结果与实际地质灾害发育区的拟合率大于80%.     

基于GIS的层次分析法在宁夏地质灾害易发性评价的应用

宁夏地区地质环境较差,崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地裂缝等地质灾害频发,不稳定斜坡大量存在,地质灾害已经成为阻滞宁夏地区经济发展的重要因素。通过资料收集、遥感解译、野外调查等一系列工作,调查宁夏灾害点的种类、数量以及分布位置,并采用层次分析法,分析确定出地质灾害发生的影响因子,建立层次模型,计算各个影响因子的权重,在GIS平台下,对各个因子进行分析并进行归一化处理,将各个评价因子与其权重进行叠加计算,最终得出宁夏地区地质灾害易发性分区结果。结果表明:高易发区占地面积约6.89%,总面积约为4575km2,主要分布于宁夏南部;地质灾害中易发区,约占整个宁夏地区的40.86%,总面积约为27131km2;地质灾害低易发区,约占整个宁夏地区的52.25%,总面积约为34694km2。     

基于改进层次分析法的英山县地质灾害易发性评价

英山县是鄂东地区具有地质灾害多发、易发及强降雨期间群发等特征的重灾县之一。为评价英山县地质灾害的易发性,在县域1∶5万地质灾害详查的基础上,选取灾害点密度、地面平均坡度等13个主要因子,采用改进的层次分析法对英山县地质灾害的易发性进行了评价与区划。结果表明:英山县地质灾害高易发区面积约为269.63km~2,占县域总面积的18.61%,主要分布在地形较陡区、大别山旅游路线两侧;地质灾害中易发区面积约为465.56km~2,占县域总面积的32.13%,主要分布在东西河两岸;地质灾害低易发区面积约为713.81km~2,占县域总面积的42.26%,主要分布在地势平缓地区。该评价结果与野外调查和定性分析的结果基本一致,可为县域防灾减灾工作提供参考依据。     

柳州三都地区岩溶塌陷易发性评价

柳州三都镇近年持续发生岩溶塌陷,现已形成1处塌陷群和4处塌陷坑,制约了三都镇的城镇发展。在获取三都地区地质背景条件资料的基础上,对该地区岩溶塌陷易发性影响因素进行了分析,并据此选择基岩、覆盖层、自然条件下地下水活动、人类工程活动、岩溶塌陷现状作为评价因素类,在这5类评价因素类下选定岩溶发育程度、土层厚度、土洞密度、地下水水位年变幅、地下水渗流强度、抽水强度、地面附加荷载、塌陷坑密度8项子因素作为评价因子,采用模糊综合评价方法对该地区岩溶塌陷易发性进行了评价与分区,其中利用AHP方法进行因子权重计算,利用GIS空间分析平台进行空间叠加分析和评价结果输出。评价结果表明:研究区可分为岩溶塌陷高易发区、中等易发区和不易发区,面积分别为1.18km~2、2.56km~2、0.26km~2,各区分布与实际情况基本相符,具有较高的可信度。     

综合危险性指数法在泰山区地质灾害易发区划分中的应用

地质灾害易发区划分是进行地质灾害防治的基础工作。针对泰安市泰山区地质灾害分布特点,进行区内地质环境特征和危险性分析以及综合危险性指数(含潜在地质灾害强度指数和现状地质灾害强度指数)计算,对区内地质灾害易发程度进行定量评价,将泰山区划分成地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和不易发区等4个等级,为今后开展地质灾害防治提供依据。     

基于GIS与信息量法的北流市地质灾害易发性评价

广西北流市地质灾害多发频发,急需开展地质灾害易发性评价工作。基于Arc GIS分析筛选后选取了坡度、坡向、岩性、地貌、水系、道路、构造、工程切坡强度、最大24 h降雨均值为评价因子。运用信息量模型进行了易发性区划,将北流市划分为极高、高、中、低、极低易发区,分别占研究区面积的27. 75%、21. 83%、29. 38%、14. 44%、6. 58%。从评价成果知,地质灾害主要集中发生在坡度为0～23°;坡向为西北、北、西南和南;地层岩性为岩浆岩类;地貌类型为低山丘陵和丘陵盆地;工程切坡强烈且未加以防护区域;水系、道路和地质构造发育等特征区域。通过受试者工作特征曲线的线下面积进行检验,结果为73. 6%,说明分区结果合理,能够为北流市地质灾害的防灾减灾工作提供一定的科学依据。     

北京地区突发性地质灾害易发区划及危险度评价

本文在认真分析北京地区地质环境的主要特征及地质灾害发育现状基础上,对泥石流、采空塌陷以及崩滑塌等突发性灾害的发育特征、分布规律及其主要影响因素进行了深入地分析、研究和探讨.采用袭扰系数法,对区内突发性地质灾害的易发程度进行了综合评价预测,圈定出突发性地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和不易发区.采用模糊综合评判模型,对影响地质灾害演变趋势的降雨条件、人类工程活动、地震活动以及区域岩组结构等因素进行了综合评判,并依据突发性地质灾害的易发区划结果及其主要影响因素的综合评判结果,对其演变的危险程度进行了评价,将北京地区划分出突发性地质灾害高风险区、中风险区以及低风险区.这对政府相关部门制定减灾防灾、资源开发、环境整治、经济建设和社会发展等规划具有一定的参考作用.     

歙县地质灾害的分布特征及易发区划分

歙县是安徽省地质灾害多发的山区县，本文根据调查资料，概括歙县地质灾害的发育状况及分布特征，综合分析影响的地质灾害形成发育的地质条件及人类经济活动等因素，结合现状地质灾害发育情况，判定地质灾害易发程度，将全县划分为地质灾害高易发区、中等易发区、低易发区和不易发区四个区，从而明确地质灾害防治工作的重点区域、重点地段和重要隐患点，使地质灾害的减灾防灾工作的有所侧重，有的放矢，使有限的投入资金发挥出最大的减灾效益。     

两种斜坡单元划分方法对滑坡灾害易发性评价的对比研究

斜坡单元的划分方法会影响大比例尺滑坡灾害易发性评价的效果,目前斜坡单元划分方法尚不统一且用于滑坡灾害易发性评价的使用效果不明确。从斜坡单元形态、面积大小、数量以及滑坡灾害易发性评价精度方面,对比分析了水文分析法和曲率分水岭法用于1:10 000尺度区域斜坡单元提取和滑坡灾害易发性评价的效果,并以湖北省咸丰县高乐山镇为研究区,研究发现曲率分水岭法能划分出形状分布更均匀、更接近历史滑坡面积大小的单元,且能得到评价精度更高的滑坡灾害易发性分区结果。     

基于GIS的地质灾害易发程度分区方法

在总结湖南省资兴市滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害分布特征的基础上,基于GIS分别采用专家经验的综合危险性指数法和层次分析的综合危险性指数法对研究区地质灾害易发程度进行了分析评价,结果表明采用层次分析法与专家经验法分区结果大体上一致,但也存在一定的差异。层次分析法提高了评价因子灾害点密度的权值比重,更充分地考虑了历史现状对地质灾害易发程度的影响。层次分析法除了将易发区划分为低、中、高易发区外,还指出了极高易发区。专家经验—综合易发指数法对于权重的确定完全是人为的,误差偏大,而层次分析法确定权重是定性与定量的结合,结果更为可靠。