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。     

基于确定性系数分析方法的秭归县滑坡易发性评价

滑坡易发性研究对地质灾害的防治工作具有重要意义。以三峡库区秭归县为研究区域,选取坡度、高程、岩性、土地利用、距水系距离等滑坡因子,采用确定性系数方法分析了滑坡关于各影响因子的易发程度。在此基础上进行了滑坡易发性评价与制图,根据自然间距分类方法将评价结果分为极低、低、中、高和极高5个等级,它们依次占研究区域面积的8.80%,18.89%,25.62%,25.07%和21.62%。评价结果表明,极高和高易发区主要分布于长江干流与支流两岸,与实际分布情况吻合,研究结果对防灾减灾工作具有实用意义。     

基于信息量与多模型耦合的碎屑岩区滑坡易发性分区评价

滑坡是一种典型的地质灾害,在我国南部湿热条件下,碎屑岩区滑坡的形成机制有别于其他地区。因此,碎屑岩区滑坡的识别及预警较为复杂,需有系统性及针对性。以碎屑岩区的广西来宾金秀瑶族自治县范围内的滑坡为研究对象,选取岩性、坡度、坡向、地形起伏度等10个致灾影响因子,通过信息量模型(I)与逻辑回归模型(LR)、随机森林(RF)、BP神经网络(BP)、卷积神经网络(CNN)等4种模型的耦合,以此构建出相应的易发性评价模型,同时对其精准性进行有效评价,进而在研究区范围内进行滑坡易发性分区。研究表明,信息量与BP神经网络耦合模型的ROC曲线AUC值最大(0.94),因此,可用此方法进行碎屑岩区的滑坡易发性分区。最后,通过评价可知,研究区的滑坡高易发区主要集中在路网和水系两侧。文中针对碎屑岩区的滑坡易发性分区进行了一次有效探索,可为当地防灾工作提供一定依据,也可为类似区域的滑坡防治提供一种思路。     

考虑植被因素的林地浅表层滑坡易发性评价——以川东华蓥市山地为例

选取川东华蓥市东部山区林地作为浅表层滑坡研究区域，采用综合评价法和权重分析方法，构建林地浅表层滑坡易发性评价指标体系，分析研究区内林地浅表层滑坡的主要影响因素，并探讨浅表层滑坡易发性空间分布特征。结果表明：工程地质岩组、坡度、平面曲率、剖面曲率、土层厚度是浅表层滑坡发生的主要影响因子，除此之外，在林地中平均树龄、林分类型等植被因子也是重要的影响因子；通过历史滑坡点的验证得出评价模型的准确率达到92.37%,考虑植被因子的综合评价模型适用于林地浅表层滑坡易发性评价；在考虑植被因子的条件下，易发性评价结果显示高易发性及以上的区域的易发性指数大于6,面积为38.75 km~2,占研究区总面积的22.00%,其主要分布在研究区西侧与平原交界的山脉一带，与软弱岩组的空间分布一致。     

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。     

贵州省崩滑灾害影响因子易发区间评价

贵州省脆弱的地质环境和大量的人类工程活动使其成为地质灾害频发地区。基于GIS空间分析功能和确定系数法对贵州5 288个滑坡和2 614个崩塌以点为评价单元进行数据挖掘,选取工程岩组、矿山相对密度、公路、水系、高程、坡度、坡向七个影响因子作为评价指标,根据灾害点的分布规律和野外调查情况对因子重分级,分别将滑坡和崩塌在不同区间的敏感程度量化为CF值,得到影响因子的易发区间。研究结果表明:滑坡的易发高程为950～2 000 m、易发坡度为8°～25°,崩塌的易发高程为1 000～1 900 m、易发坡度为大于30°,崩塌在高程较高、坡度较陡的区域易发性大于滑坡;滑坡和崩塌的易发坡向为南向、西南向、西向,且在南向最为敏感;滑坡和崩塌的易发工程岩组为软硬相间岩类;水系对1 500 m范围内的滑坡影响较大,对1 250 m范围内的崩塌影响较大,影响程度随距离增大而减小;与公路距离小于750 m是滑坡的易发区,与公路距离小于1 000 m是崩塌的易发区;采矿活动对滑坡和崩塌均有影响。研究结果可为贵州开展防灾减灾工作提供数据支撑。     

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。     

米林震后地质灾害空间分布特征及易发性分析

2017年11月18日西藏米林发生M_S6.9级强震并引发严重的次生地质灾害。为研究其地质灾害的空间分布规律,利用遥感技术提取该区域的滑坡、崩塌等灾害信息。在此基础上,引入高程、坡度、坡向、地层岩性、水系和断层等六种地震触发的地质灾害影响因素,并利用层次分析法(AHP)确定各影响因素在地质灾害易发性评价中所占权重,得到了研究区地质灾害易发性空间分布图。结果表明,该研究区地质灾害总面积达到32.77 km~2,并以中小浅层滑坡和崩塌为主,且55.6%的地质灾害位于极易发区。     

基于频率比模型和随机森林模型耦合的地质灾害易发性评价

目前利用机器学习进行易发性评价时,非地质灾害单元通常是在研究区范围内随机选取,会导致部分非地质灾害单元落在潜在地质灾害单元之上,造成模型评价结果偏差,所以非地质灾害单元的有效选取成为当前易发性评价的难点问题。以浙江省长兴县李家巷镇为研究区,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、岩组、距水系距离、距断层距离、归一化植被指数和土地利用这9个环境因子作为评价指标,利用频率比模型(frequency radio, FR)进行非地质灾害单元的选取,然后选用随机森林模型(random forest, RF)进行地质灾害易发性评价,并与未经有效筛选非地质灾害单元的RF模型结果进行对比分析。结果表明,与RF模型相比,FR-RF模型的特异性(Specificity)提升了9.51%,说明对非地质灾害单元的预测能力显著提升,同时敏感性(Recall)提升了13.71%,说明对地质灾害单元的预测性能也大幅提升,受试者工作特征曲线下的面积(area under curve, AUC)和准确率(Accuracy)分别提高了6%、11.66%,模型整体性能及预测能力得到改进;地质灾害极高和高易发区主要分布于存在碎屑岩和...     

基于频率比与AHP模型的西藏东部地区滑坡易发性评价

滑坡是破坏性极强的自然灾害，因此，对我国高风险滑坡进行快速监测尤为必要。当前，遥感技术为滑坡监测提供了重要的支撑。文中通过选取数字高程数据(digital elevation model, DEM)及衍生数据(坡度、坡向)、断层、地层岩性、地震点等因子开展了西藏东部地区滑坡的评价与等级划分。文中通过对各因子进行归一化处理，运用频率比法和层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)对各评价因子进行分析，并获得各因子风险等级的权重系数，进而构建了一个滑坡易发性评价模型(landslide susceptibility assessment, LSA)。结论如下：1)LSA可以很好地表达滑坡空间分布情况；2)据实际滑坡点统计分析，可知西藏东部地区的滑坡主要分布在左贡县、墨脱县、察雅县、洛隆县和丁青县；3)西藏东部地区滑坡高易发区主要分布在道路沿线，中易发区主要分布在西藏东部地区的东北部和西南部，低易发区主要分布在唐古拉山山脉一带。     

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。     

基于加权信息量和迭代自组织聚类的地质灾害易发性评价

以三峡库区忠县-方斗山地区为研究对象,首先选取坡度、坡向、坡高、岩土体类型、坡体结构、构造、水的作用、人类工程活动等8个评价因子建立地质灾害易发性评价指标体系,并对因子状态进行分级;然后,采用层次分析法计算各指标因子的权重,应用加权信息量模型进行地质灾害易发性评价;再者,利用迭代自组织聚类模型对地质灾害易发性评价结果进...     

基于可拓学和熵权的中巴公路泥石流易发性评价

为了对中巴公路国内段沿线泥石流易发性等级进行评价,综合运用熵权法和可拓学理论,建立了基于可拓学理论的泥石流易发性等级评价模型。结合实地调查和遥感图像的解译结果,确定了10个泥石流易发性评价指标;利用熵权法计算得到了各评价指标的权重系数。然后根据可拓学理论确定了经典域、节域和关联函数,建立了泥石流易发性等级评价模型,并对研究区10条典型的泥石流沟进行了易发性等级评价。经计算,其泥石流易发性等级全部处于高易发以上。研究表明:采用基于可拓学理论的模型对泥石流易发性等级进行评价是合理的、可行的。     

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。     

基于模糊贴近度的岩溶塌陷易发性研究

在综合分析岩溶塌陷特点及其影响因素的基础上,参考大量实例及专家意见,结合模糊贴近度理论,建立了岩溶塌陷易发性评价模型.在模型的建立过程中,讨论了岩溶塌陷评价指标隶属度的计算,使用层次分析法确定了各评价指标的权重.以武山铜矿区上屋周地段岩溶塌陷评价为实例,利用模型分别对该地段目前和1994年的岩溶塌陷易发性进行了评价,并进行了对比,评价结果与实际情况基本一致.利用武山铜矿区多个已发生岩溶塌陷的地段对方法进行了验证,并对整个碳酸岩覆盖区域进行评价,均表明该评价模型效果良好.所提基于模糊贴近度的岩溶塌陷易发性评价模型原理直观,计算方法简单、快速、实用,为岩溶塌陷易发性评价提供了新的思路和方法.     

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。     

川西高山峡谷地区震后滑坡演化趋势研究

汶川地震引发的同震滑坡给川西高山峡谷地区人民带来了巨大威胁。震后在强降雨的影响下,新生滑坡及古滑坡活动加剧,分析震后滑坡的演化趋势,对重点地区及时开展监测预警显得尤为重要。以汶川县东北部为研究区,基于GIS平台选取岩性、距断层距离、PGA、高程、坡度、坡向、剖面曲率、地形起伏度、年最大24 h降雨等9个影响因子,利用滑坡频率密度、面积密度和数量密度,统计分析2009年、2011年、2015年、2021年4期滑坡时空演化特征;同时结合证据权重(WOE)、随机森林(RF)、证据权重-随机森林(WOE-RF)模型,开展研究区滑坡易发性演化趋势分析。结果表明：随时间推移,滑坡数量、面积和规模均大幅减小,已处于较低水平;滑坡时空演化以2015年为转折由南向北发展;经ROC验证,WOE-RF得到的滑坡易发性精度最高,且三种模型均显示滑坡极高易发区演化也呈远离震中的由南向北之势。研究结果为川西高山峡谷地区滑坡灾害早期识别与监测预警提供理论依据。     

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DEM的帽儿山地区土壤侵蚀定量分析

以ArcGIS9.0为分析平台,采用修正的通用土壤流失方程为评价模型,通过数字高程模型(DEM)、土地利用类型和土壤类型等空间数据与属性数据,获取基于栅格数据的土壤侵蚀量和侵蚀强度.借助于分布指数,通过空间叠加分析,从高程、坡度与坡向3个方面对研究区域的土壤侵蚀进行了定量化分析,揭示了土壤侵蚀在海拔、坡度、坡向上的空间分布特征.研究结果表明:微度和轻度侵蚀在整个研究区域占绝对大的比例,说明该区域水土保持总体上良好;就土壤侵蚀在坡向上的分布特征而言,中强度、强度和极强度侵蚀主要分布于半阳坡和阳坡区域;轻度和中度侵蚀在各高程等级上的分布占据一定的比例,土壤侵蚀强度与海拔不成直接的线性联系.     

基于信息量⁃Scoops3D联合模型的地质灾害易发性评价∗

贵渝管道沿线地势险峻、构造活跃、雨量集中,崩滑流等地质灾害十分发育,科学开展管道沿线地质灾害的易发性评估工作对确保其安全运行至关重要。本研究在查明管道沿线自然地质环境及地质灾害分布的基础上,结合管道沿线地形地质特征、管道展布与斜坡体的相互空间位置关系划分了 101 段适合管道工程特点的评价单元,基于信息量数理统计模型与 Scoops3D 物理力学模型对管道沿线地质灾害的易发性进行了评价。评价结果表明管道沿线地质灾害的高易发区主要集中在遵义及桐梓县附近,其中 7 段处于极高易发区,26 段处于高易发区,20 段处于中易发区,30 段处于低易发区,18 段处于极低易发区。通过 ROC 曲线分别求得信息量、Scoops3D 以及二者联合模型的 AUC 值分别为 0.796、0.683 和 0.803,结果表明信息量-Scoops3D 联合模型的评价准确性最高。