层次分析法在泥石流危险度评价中的应用——以北京市密云县为例

泥石流是山区常见的一种自然灾害,其危险度评价对实现区域防灾减灾具有重要意义。在深入分析密云县泥石流灾害的基础上,采用基于系统理论的层次分析法,从影响泥石流危险度的泥石流历史活动情况和潜在形成条件中选取10个指标作为背景参数进行定量化研究,建立了密云县泥石流危险度评价模型。所建立的模型中,历史活动情况所占权重为0．414,潜在形成条件所占权重为0．586。利用该模型对当地泥石流沟道进行危险度评价,其结果与实际情况具有较好的一致性。研究表明,运用层次分析法进行密云县泥石流危险度评价是实用的和有效的,进一步工作应放在评价方法的可靠性研究上,从而为使用者提供更为准确的评价结果。     

白龙江流域泥石流危险性评价

泥石流是暴发在山区小流域内的特殊地质灾害,泥石流危险度评价是泥石流灾害风险预测、评价和防治的前提。本文以流域单元为评价单元,选取沟床比降、泥石流规模和堵江程度3个因子,构建危险性评价模型,提出流域尺度的危险性评价方法。以甘肃省陇南地区白龙江流域为研究区,应用GIS技术,利用数字高程模型(DEM)数据,建立以水文响应单元为基本评价单元,应用危险度模型计算研究区泥石流危险度,划分危险度等级,编制泥石流危险性评价结果图。结果表明:处于中度危险以上的泥石流沟数量占78%,其中,极高度危险的泥石流沟占25.3%。评价结果与实际灾情吻合,可为白龙江流域防灾减灾提供参考依据。     

应用GIS和神经网络方法进行泥石流危险度评价的研究——以云南省为例

应用了GIS和神经网络方法,根据云南省31年的降水数据和DEM数据,以该省典型的区域为样本训练神经网络,以县、市行政区域为评价单元,对云南省泥石流的危险度进行了评价。结果表明,所采用的网络能够很好地收敛,用训练好的网络对全省125个县市的样本进行测试,结果表明网络能较好的对样本做出评价,而且评价结果与其他方法进行评价的结果较一致,达到了设计网络所预期的目的。     

区域泥石流危险度评价的影响因子识别

区域泥石流危险度评价是环境保护和减灾的重要内容.针对泥石流危险度评价的多因素影响问题,通过全面收集有代表性的泥石流样本资料,应用免疫进化算法,建立了区域泥石流危险度评价的投影寻踪聚类模型.研究结果表明,该模型依据样本自身的数据特性寻求最优的投影方向,并通过投影方向计算反映评价样本综合特征信息的投影特征指标.该模型不但可以确定各评价指标的权重,避免权重人为的任意性,还能在区域泥石流不同危险度级别划分的基础上,以平均贡献率的大小揭示不同影响因子对评价结果的影响,从而可清楚地筛选出其中的关键影响因子.此研究从定量的角度进一步深化了对泥石流危险度评价影响因子的认识.     

基于“成因—结果”指标的甘肃各县区生态脆弱性定量评价

以甘肃省14个市(州)的81个县(市、区)为评价单元,建立了生态脆弱性定量评价指标体系,并依据确定的各指标权重值,计算了各县(市、区)的生态脆弱度,其中:强度脆弱县8个,高度脆弱县17个,中度脆弱县31个,轻度脆弱县22个,微度脆弱县3个。该研究对甘肃省社会经济可持续发展具有重要意义。     

云南昆明东川区泥石流危险性评价

根据泥石流危险度评价的五个层次：即泥石流灾害野外调查、泥石流暴发成因分析、危险度评价模型、灾害评价与减灾。根据泥石流的发生学原理,10个自然因子分别用于代表能量、物质和激发条件,以用于自然危险度评价,在评价时采用了权重模型和方根模型,野外泥石流调查资料用于模型检验,结果表明权重模型能更好进行自然危险度区划;4个社会经济发展水平代表性因子用于经济状况评价。二者复合后得到该区域综合危险度评价。根据综合危险度评价结果最重度危险区面积为133.7 km^2,79.0%的泥石流沟该区内;重度危险区面积580.6 km^2,19.8%的泥石流沟位于该区内;中度危险区面积723.9km^2,有1.2%的泥石流沟位于区内;安全区面积119.0 km^2,该区内无泥石流沟,表明分区结果符合实际泥石流分布。根据分区结果提出了该区内泥石流减灾方案。     

虎峪沟泥石流特征及其危险度评价

虎峪沟位于山西省太原市西山地区,该区泥石流的发生直接威胁着太原市城西一带居民的生命财产安全。为进一步查清该区泥石流的危害程度,以虎峪沟潜在泥石流为研究对象,在其流域地质坏境调查的基础上,对西山地区构造活动、河流下切形成的复杂地形地貌、自然风化及人类工程活动堆积的松散堆积物物源、不均衡降雨等各种作用相伴生的地质过程进行了研究,并进一步采用危险度评价分析方法对虎峪沟泥石流进行了分析。结果表明,虎峪沟泥石流的危险度Rd为0.768,属高度危险的泥石流沟,若爆发仍将对下游造成威胁。     

四川省泥石流危险度区划

四川省是泥石流灾害极其严重的地区之一,泥石流分布广,数量多,无法用直接指标进行危险度区划,但仅靠间接指标进行区划,区划结果的准确性又难以验证。泥石流危险度区划的模糊信息模型,采用了信息论中信息量概念和模糊数学中模糊评判的方法,是一种直接指标与间接指标相结合的区划方法,区划结果可以得到有效的验证。四川省泥石流危险度区划就是利用川西地区详尽的泥石流资料建立的模糊信息应用模型作出的。     

泥石流堆积扇危险度分区定量评价研究

应用数学统计方法探讨了泥石流堆积扇危险度分区评价方法，根据专家综合调查，确定了5个主导因子参与泥石流危险度评价，应用德菲尔分析方法计算了各因子的权重，由此建立了泥石流堆积扇危险度评价模型，该方法以云南省漾濞县雪山河泥石流堆积扇为试点进行了检验，显示了其较高的可靠性，该评价方法可为政府制度减灾规划提供科学依据。     

输电线路工程选线中的泥石流危险性评价

输电线路工程建设中泥石流灾害会对杆塔等建筑物安全构成严重威胁。采用灰色关联度法,以云南蒋家沟某泥石流沟为参考序列,对青海省化隆县境内输电线路工程沿线7条典型泥石流沟进行危险性评价,得出其灰色关联度均为0.6左右,危险度为中,与实地调查结果相符。采用灰色关联度法对泥石流危险性进行量化评价可为输电线路选线与泥石流灾害防治提供参考。     

金沙江流域输沙特性分析

金沙江是长江上游河流泥沙的主要来源。通过对金沙江流域主要控制水站径流泥沙资料的统计分析，论述了金沙江河流泥沙的来源和沿程分配、输沙量的年内分配和年际变化、径流量和输沙量的关系，以及泥沙形成的原因。为研究金沙江流域的水土流失和泥沙输移规律，合理地开发和利用其水土资源提供了科学依据。     

泥石流对重大水电工程的影响评估--以金沙江下游白鹤滩电站库区黑水河泥石流为例

泥石流是金沙江下游主要山地灾害之一,它对重大水电工程施工和运行期间的工程安全可能构成一定程度的威胁和危害。通过评估该区泥石流对重大水电工程的影响,指出泥石流对水电工程的影响主要表现在对施工道路、水电工程附属设施及移民安置、库区泥沙、坝区工程设施等4个方面。以金沙江下游白鹤滩电站库区黑水河泥石流为例,具体分析了泥石流对水电工程的影响。结果表明,黑水河泥石流可能堵塞主河,其堵塞回水和溃决洪水对白鹤滩电站建设的施工道路、临时设施有一定危害。此外,泥石流会将大量的泥砂带入库区,从而减少电站的有效库容。     

基于空间计量模型的云南农村贫困格局及其影响因素诊断

农村减贫一直是政府和学术界关注的焦点。为客观揭示区域农村贫困影响因素,促进区域性宏观减贫政策的有效制定与实施,进一步提高减贫成效。该文以农村贫困典型区域的云南省为研究对象,结合区域贫困空间关联性,运用空间计量经济模型分析方法与GIS空间分析技术,分析探讨了全省129个县(区、市)2010-2015年间县域农村贫困格局、主要影响因素及空间影响效应,并分区域提出了减贫政策建议。结果表明:1)云南省县域农村贫困空间上表现出"中心-外围-边角"的低、中、高贫困分布格局,贫困程度较高的区域主要集中在滇西北、滇东北、滇西南及滇南地区,主要涉及金沙江、澜沧江、怒江及红河等流域地带。2)空间滞后模型(spatial lag model, SLM)回归结果显示,地形起伏度、到所在市政府的交通距离、农村15岁及以上文盲率、每千人医疗机构床位数、农村65岁及以上老年人比例5个因子是造成近年来云南省县域农村贫困的显著影响因素,5个因子的回归系数分别为0.005、0.044、0.380、-1.257和-2.132。3)农村贫困存在区域差异性,云南省区域扶贫开发需针对区域贫困程度和主要致贫因素精准施策,并强化相邻县域之间合力攻坚,巩固减贫成效。该文重点关注的空间效应是区域农村贫困研究的重要内容,可以为制定科学、合理的区域性减贫政策提供参考。     

基于SMOTE和多粒度级联森林的泥石流易发性评价

准确的泥石流易发性评价结果对山区泥石流灾害防治具有重要意义。该研究将合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE）和多粒度级联森林（multi-Grained Cascade Forest,gcForest）运用于泥石流易发性评价,以提高泥石流易发性评价精度。以泥石流多发地东川区为例,在解译泥石流点的基础上,以流域单元为评价单元,基于地质、地形和降水等多源数据,初步选取了15个泥石流孕灾因子,并对初选因子进行贡献率分析和多重共线性检验,筛选出共13个因子构建孕灾因子体系;然后采用SMOTE技术对泥石流与非泥石流样本比例不平衡问题进行处理,构建训练数据集;最后构建gcForest模型对研究区泥石流易发性进行定量分析,计算出各个流域单元的泥石流易发性指数,使用自然断点法将其划分为极低易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区5个等级,并与BP神经网络（Back Propagation neural network,BPNN）和随机森林（Random Forest,RF）模型的预测性能进行对比。结果表明,泥石流极低和低易发区主要集中于研究区东部和西部,极高和高易发区主要集中分布于研究区小江河谷两岸和金沙江南岸,该地区地质环境脆弱,危险性较高;结合流域单元建立的山区泥石流易发性评价模型具有很好的准确性和稳定性,其中多粒度级联森林（gcForest）的受试者工作特征曲线（Receiver-Operating Characteristic,ROC）下面积AUC（Area Under Curve）值和准确度（Accuracy,ACC）分别达到91.76%和81.25%,均高于BP神经网络和RF模型的AUC值和ACC值,表明该模型是一种高性能的泥石流易发性评价方法。利用该方法能更精准地对泥石流进行易发性评价,可为山区泥石流防灾减灾提供科学依据。     

基于GIS的三江并流区泥石流危险性评价

三江并流区位于怒江、澜沧江、金沙江三江并流地带,是中国泥石流灾害频发地区。在分析泥石流灾害特征的基础上,选取坡度、岩性、断裂、植被和人类工程活动作为三江并流区泥石流危险性评价指标。基于ArcGIS平台建立了泥石流危险性评价数据库、图形数据库和属性数据库,通过对各评价因子归一、分级和赋权处理,建立了泥石流危险性评价模型,对三江并流区泥石流危险性进行了评价,得到危险性区划图。研究结果与实际灾情吻合,可为确定减灾目标,优化防灾措施,制定减灾决策等提供重要依据。     

矩形流域地貌信息熵的探讨

本文对矩形流域的斯特拉勒积分值S、信息熵值H及河谷纵剖面形态指标N进行了对比研究,把N作为矩形流域地貌发育阶段的指标。同时还利用滇西北三江(金沙江、澜沧江和怒江)流域的资料,对以上各指标进行了验证;得出在侵蚀循环中所处发育阶段的信息和侵蚀流域稳定性的信息。     

改变滇东北生态环境关键在森林植被的恢复

滇东北是著名的泥石流暴发区,长期的水土流失、泥石流灾害是自然与人为活动作用的结果,由于生态环境的强烈恶化、环境恶化与泥石流发育互相促进,使得滇东北地区形成光山秃岭,砂石化在不断推进,城镇、交通、农业生产受到危害,河流、空气受到污染,大量泥沙进入金沙江。滇东北的生态环境建设的内容之一就是要进行泥石流治理或恢复生物工程,才能改变该地区生态环境。有一个良性环境、扩大环境容量才能发展经济、恢复生态、顺应自然,才能使该地区的人民乐于工作和学习。     

珠江上游喀斯特地区土地石漠化现状遥感分析

 以2002年前后的Landsat7ETM+遥感影像为主要数据源,采用人机交互解译的方法,对珠江上游喀斯特地区土地石漠化强度现状进行遥感解译,解译精度高达87%。对遥感解译分析和研究的结果表明:整个珠江上游的土地石漠化已十分严重,石漠化、半石漠化土地面积3万9900 km2,占总面积的16.4%;石漠化、半石漠化比率大于15%的石漠化县有52个,其中贵州省土地石漠化最严重,石漠化、半石漠化比率高达21.9%,有23个石漠化县(区),广西和云南相对较轻,石漠化、半石漠化比率分别为14.7%和14.4%,分别有21和8个石漠化县。珠江上游19个市(州)中就有12个市(州)的石漠化、半石漠化面积超过1000km2,集中分布于贵州黔南州—广西河池市、贵州黔西南州—云南曲靖市和云南文山州—广西百色市3个石漠化条带上。     

四川省汶川县下庄沟“8·20”泥石流成因分析及堵江范围预测

[目的] 探究四川省汶川县下庄沟2019年"8·20"泥石流成因、形成过程及堵江特征，为该区域泥石流灾害防治预警提供科学参考。[方法] 结合野外调查与遥感影像对泥石流物源供给条件及泥石流形成、侵蚀搬运与堵江过程进行了分析，并采用FLO-2D模型开展不同降雨强度下的泥石流堵江范围分析。[结果] 震后泥石流流域部分崩滑体物源持续补给沟道物源，致使沟道物源不断累积，短历时强降雨形成径流不断侵蚀沟道物源，形成沟道启动型泥石流。下庄沟"8·20"泥石流大量碎屑物质搬运出沟口后形成顺河长度达280 m，横河最大宽度110 m的堰塞体，堵江模式为堰塞坝全堵。堵江范围分析结果显示：5年一遇降雨频率下物源滞留在沟道中，无堵江现象；20年一遇降雨频率下，泥石流基本堵断杂谷脑河，极易形成堵江现象；在50年一遇降雨频率下，泥石流完全堵断杂谷脑河，形成堰塞湖。[结论] 下庄沟与杂谷脑河垂直交汇，且沟口建有水电站的引水坝，极易形成堰塞坝堵江现象。在汛期降雨强度较大时仍可能会暴发泥石流造成堵江，今后的泥石流防治还需加强防洪预警等减灾措施。     

基于区域临界雨量的广东省泥石流灾害易发区预测

暴雨是广东省大部分泥石流的激发条件和主要动力,采用区域临界雨量用于广东省泥石流灾害易发区的空间预测,在已有广东省地质灾害预测分区研究成果的基础上,通过将原有1798个网格单元转换为以县市区为基本单元的97个研究单元,判别出37个县市区满足泥石流发生的孕灾环境.借鉴单沟泥石流发生概率判别所用的暴雨强度指标,以及广东地区可能发生泥石流的雨量界限值,建立了用于广东省泥石流灾害发生区域空间预测的区域临界雨量判别公式.基于此,结合满足泥石流孕灾环境的37个县市区,预测出广东省泥石流易发区共23个县市区,占总数的23.7%.其余14个和60个县市区分别为非泥石流易发区和无泥石流危险区,分别占总数的14.4%和61.9%.据此,绘制了广东省泥石流灾害易发区预测图.1975-2003年问61次泥石流灾害事件的发生地点检验了本预测结果具有约70%的可靠性.