基于I、SVM、I-SVM的滑坡灾害易发性评价模型研究

为研究信息量(I)模型和支持向量机(SVM)模型以及其耦合模型(I-SVM)3种模型在滑坡灾害易发性评价中的可靠性,以宜昌市五峰县采花乡栗子坪村及其周边部分区域为研究区,通过对评价因子进行相关性和重要性检验,筛选出相对高差、坡度、斜坡结构、工程地质岩组、距构造距离、距水系距离6个评价因子,建立滑坡灾害易发性评价指标体系,并利用曲线下面积(AUC-ROC)方法对模型预测精度进行检验。结果表明：3种评价模型的AUC值分别为0.809、0.866、0.930,I-SVM耦合模型相较于单一模型其预测精度分别提高了14.96%和7.39%,说明I-SVM耦合模型能够有效提高滑坡灾害易发性预测精度。     

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。     

基于信息量模型的达曲库区滑坡危险性分析

选取南水北调西线一期工程四川甘孜州达曲库区作为研究区域,根据库区内已有滑坡的形成原因,选择坡度、高程、地层、距水系距离和距断层距离等5个影响因素,利用基于G IS的信息量模型,实现了达曲库区滑坡灾害危险性区划。其中,高危险区面积4.02 km2,占0.90%;中危险区面积30.40 km2,占6.79%;低危险区面积126.46 km2,占28.23%;稳定区面积287.04 km2,占64.08%。经过与实际情况对比分析,区划结果可以作为达曲库区滑坡灾害治理的参考依据。     

基于GIS和信息量法的泥石流流域滑坡危险性评价

滑坡为泥石流提供重要的物质来源。分析泥石流流域内影响滑坡的各种因素,研究滑坡发生的条件与规律,能够为估计泥石流的发展趋势提供重要依据。选择四川省安县雎水镇4条泥石流沟作为研究区,利用GIS空间分析并结合信息量法,选取高程、坡度、坡向、植被覆盖类型、沟壑密度、地形湿度指数6个评价因子,进行滑坡危险性评价。评价结果显示:研究区滑坡易发生在高程小于1 000 m、坡度大于40°、沟壑密度5～7 km/km2、地形湿度指数为7.12～9.78、阴坡朝向和低植被覆盖的区域。中等危险度以上的区域包含79.39%的滑坡,并且随着危险度的增大,研究区单位面积上发生的滑坡面积也变大,其中,极高危险区内发生的滑坡面积占极高危险区面积的51.97%。     

基于AHP-信息量法的地质灾害危险性评价

四川省通江县是遭受地质灾害威胁较严重的地区,尤其是2011年9月17～18日,通江县发生了持续强降雨,据通江县气象局资料,两天降雨量达到362mm,造成大规模洪灾,并引发了大量的次生地质灾害。本文利用ARCGIS平台,选择年降雨量、海拔、坡度、坡高、植被覆盖率、河流侵蚀及人类工程影响七个影响因子,采用AHP-信息量模型对通江县进行地质灾害危险性评价。结果表明这种方法能合理可靠的评价地质灾害危险性,对通江县防灾减灾提供科学依据,并且对类似区域的危险性评价具有借鉴意义。     

提升应对能力 加强沟通协调

此次会议形式非常好，从以前的以会代训到现在的边会边训，非常具有实际意义，信息量知识量非常大，通过这样讲座使我们学到很多东西。福建省这几年发生了一些事情，一个是厦门PX项目，还有紫金矿业的事件，通过这些事件，使我们一直在思考怎么样可以做得更好。     

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.     

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。     

《中国粉体技术》征订启事

《中国粉体技术》是由中国颗粒学会、济南大学主办的粉体工程领域的专业技术期刊,国内统一刊号:CN37-1316/TU,国际连续出版物号:ISSN1008-5548。创刊多年来,以理论水平高、技术性强、信息量大,集学术、应用、信息和服务于一体的特点引起国内外粉体技术界的广泛关注,     

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...