林芝市公路地质灾害易发性区划及气象预报模型

[目的]对西藏自治区林芝市公路地质灾害易发性区划及气象预报模型进行研究,为实施该市境内公路沿线地质灾害气象预报提供理论依据。[方法]首先,选取了林芝市公路沿线15 km缓冲区内的断层密度、土壤类型、坡度、沟谷密度、年降水量、土地利用、裸岩率和距河流的距离8个地质灾害易发性区划因子,通过信息量及逻辑回归方法确定各区划因子的系数,得到了地质灾害易发性区划模型;再进一步依据地质灾害发生当日、前1日、前2日和前3日的日降水数据,使用逻辑回归方法建立了地质灾害气象预报模型。[结果]林芝市公路沿线15 km缓冲区内的大部分地区地质灾害易发性概率小于0.4,且离道路越近,地质灾害易发性概率越大。将该预报模型用于历史地质灾害点数据进行检验,发现该模型的预报准确率为85.71%,漏报率为14.29%。[结论]受地形地貌、降水资料等影响,该模型预报结果可能与实际情况存在一定的偏差,但能反映基本趋势。     

兰州市地质灾害易发性区划研究

兰州市是我国地质灾害最严重的地区之一，做好兰州市地质灾害易发性分级区划可为科学防治地质灾害提供数据支撑。随着信息技术的发展，地质灾害模型与GIS技术相结合的研究方法被广泛运用于地质灾害易发性区划研究。从地形地貌、地质结构、土地利用、水文降水等方面，选取坡度、海拔、土地利用类型、距河流距离、距地质断层距离等12个影响因子，采用信息量法和确定性系数法确定每个影响因子的得分值和权重值，采用加权综合评价法结合ArcGIS软件进行兰州市地质灾害易发性区划研究，并分析不同影响因子对兰州市地质灾害易发性的影响。结果表明：兰州市地质灾害极高易发区、高易发区、易发区3个分区总面积占兰州市总面积的50.70%,地质灾害对兰州市的影响较大；地质灾害极高易发区呈带状分布，主要分布于研究区南、北部河谷Ⅳ级阶地前缘及各沟谷台地前缘、黄土丘陵沟壑区。     

基于GIS的甘肃省灵台县地质灾害易发性区划研究

通过对甘肃省灵台县地质灾害详细调查数据综合分析,采用袭扰系数法生成初步地质灾害易发性区划图,并利用地理信息系统软件MAPGIS 6.7空间分析功能将地质灾害的各个影响因素图叠加到初步地质灾害易发性区划分级图中,绘制出该县的地质灾害易发性分区图.首先将灵台县地质灾害分布图进行了500 m×500 m网格剖分,其次对每个网格内地质灾害的个数、体积密度、面积密度采取不同的原则将每个网格的灾害易发性程度分为四级,生成初步的地质灾害易发性等值线图.然后对该县的地形地貌图、地层岩性图、降雨量分布图、地形坡度图、植被覆盖图分别采取相应标准,分为四级,采取专家打分的方法确定其权重.最后叠加各个图件,从而生成了灵台县地质灾害易发性分区图,这为政府部门采取有效的措施进行统筹规划减灾防灾以及灾害治理提供了可靠的依据.     

勐腊县地质灾害发育特征及防治建议

受地形、地貌、构造、岩性、降雨、人类活动等因素影响,勐腊县滑坡、不稳定斜坡、泥石流等地质灾害发育。在2011年地质灾害规划调查的基础上,对勐腊县地质灾害分布、发育、易发性等进行了分析,并根据易发性分析结果划定了灾害防治区划,提出了各分区地质灾害的防治建议。     

空间分析在铜川市耀州区地质灾害易发性分区中的应用

为了进行铜川市耀州区地质灾害易发区的区划,选取了铜川市耀州区具有代表性的4个乡镇,确定了影响耀州区地质灾害易发性的主要因子,即岩土体类型、地形地貌、年降雨量和人类工程活动强度,并用分形分维理论验证了其可靠性.将灰色关联分析得到的各影响因子与易发性的关联度作为MAPGIS空间分析功能的评价权重,最后通过多图层叠加得到耀州区地质灾害易发性的分区图,所得结果与实际情况基本吻合.     

基于加权信息量的地质灾害易发性评价——以四川省泸定县为例

[目的]对四川省泸定县进行地质灾害易发性评价,为该区地质灾害预防预测提供依据。[方法]借助谷歌影像解译,获取崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害隐患点279处。选取地形地貌、岩性构造、气象水文、土壤与土地利用(LULC)4个方面构建评价指标体系。运用确定性系数法确定因子权重,并结合信息量法构成加权信息量模型。通过ArcGIS空间分析平台,开展灾害易发性评价。[结果]研究区极高和高易发区分别占总研究区面积的13.54%,26.49%。地质灾害点共225处落在极高易发区和高易发区内,占总样本灾害点的80.65%。通过受试者工作特征曲线(ROC)的线下面积(AUC)进行检验,其值为0.793,评价模型精度良好。[结论]对四川省泸定县的地质灾害易发性进行了等级划分,采用的加权信息量方法的易发性评价结果可信。     

某拟建高速公路地质灾害易发性评价

高原山地地区地质灾害多发频发,对重大建设项目安全危害极大,开展拟建高速公路区域地质灾害易发性评价研究,对后期线路选址及地质灾害防治具有重要的理论和实际意义。在分析现状地质灾害特征的基础上,从气象水文、地形地貌、岩土类型及构造、人类工程活动4个方面选取对地质灾害发育贡献程度较大的因子,基于GIS技术,结合层次分析法（AHP）和信息量法对拟建施甸至链子桥段高速公路进行地质灾害易发性评价,并将评价结果划分为高易发区、中易发区和低易发区。通过研究区已有地质灾害编目对评价结果进行验证,结果表明,AHP_信息量模型在拟建工程地质灾害易发性评价中可操作性强,评价结果可靠性高。     

基于GIS的泾川县地质灾害易发性评价

基于GIS平台,选取地貌、坡度、岩性、降雨、植被5个地质灾害影响因子并结合野外调查资料,采用指数加权分析方法对甘肃省泾川县进行地质灾害易发性分区。按照地质灾害的易发性分级,将研究区的地质灾害易发性划为4类,其中高易发区面积为364.90 km2,中易发区为392.99 km2,低易发区为200.01km2,不易发区为506.18 km2,分区结果表明,泾川县地质灾害总体表现出群发性、突发性和周期性等特点。     

层次分析法在通海县地质灾害易发性分区中的应用

对通海县地质环境条件、地质灾害分布、人类工程活动等进行分析,采用层次分析法,选取多个地质灾害发育影响因子,确定各因子所占权重及评价标准,并进行综合评分,运用数理统计方法及GIS空间分析进行地质灾害易发性初步分区,结合实际调查成果对初步分区结果进行修正,得出了通海县地质灾害易发性分区结果。     

梅州市地质灾害易发性评价方法研究

以环境因素控制论为理论基础,利用MapGIS软件,以岩土性质、地质构造、地形地貌、地下水特征、地表水活动、地表植被、气候气象和人类活动8项指标作为评价指标,采用权的最小平方法确定了各指标的权重,利用因子叠加法对梅州市地质灾害易发性进行了综合评价,得到了梅州市地质灾害易发性分区图。分区图反映了梅州市地质灾害的易发情况,对地质灾害防治具有一定的指导意义。     

基于贡献率模型的崩塌易发性评价——以广州市白云区为例

[目的] 根据地质灾害野外普查空间数据库,分析花岗岩风化残积土发育地区崩塌形成机理和破坏模式,探究不同环境孕灾因子对崩塌发育的贡献率,评估崩塌灾害空间易发性与分布规律,为中国东南沿海地质灾害多发区的灾害防治工作提供科学支持。[方法] 在分析广州市白云区花岗岩风化残积土崩塌发育特征的基础上,选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、距地表水体距离、降雨量、地层岩性、土地利用类型共8个与崩塌灾害发育密切关联的致灾因子构建崩塌灾害易发性评价指标体系,叠加研究区内404个历史崩塌数据,依据贡献率模型计算统计各指标因子崩塌灾害敏感性和空间分布特征。采用各二级指标因子贡献率的修正样本差确定因子权重。[结果] ①研究区内坡度、高程和地形起伏度对崩塌易发性贡献程度较高,坡向、地层岩性、降雨量在崩塌灾害易发性评价中贡献程度较低。②极高易发区主要集中在丘陵西麓,崩塌易发性由山地线范围外层边缘向中心逐级降低。③崩塌极高易发区和高易发区崩塌比率占总崩塌比率超过85%,模型易发性评价成功率和预测率分别达到91.3%和92.6%。[结论] 斜坡地形地貌因子对崩塌发育影响较显著,基于贡献率的崩塌灾害易发性评价模型能够客观量化指标因子权重,模型预测评价结果精度较高,易发性区划符合实际崩塌发育空间分布特征。     

基于GIS的延河流域滑坡崩塌地质灾害空间分布及其引发因素分析

[目的]以更符合滑坡崩塌发生发展规律的延河流域为例,进行地质灾害空间分布及引发因素分析研究,为防灾减灾提供依据。[方法]依据区县地质灾害详细调查资料,建立GIS地质灾害数据库,包含地理数据、基础地质数据、地质灾害点数据和栅格数据。统计分析坡度、坡高、坡型、河谷发育期等引发因素;选取坡度、坡型、植被、河谷地貌、地层、降雨量、道路距离、居民点8因素,采用加权信息量法进行地质灾害易发性分区阐述地质灾害空间分布。[结果]坡高50~100m,坡度30°~45°易形成滑坡;老年河谷灾害点密度为壮年期的2倍,幼年期的3倍;凸型和直线型斜坡更容易产生滑坡和崩塌灾害,阶梯型和凹陷型斜坡稳定程度明显增高。延河流域滑塌高易发面积1 664.96km2,灾害点密度0.29处/km2;中易发3 102.02km2,密度0.10处/km2;低易发3 888.99km2,密度0.04处/km2。[结论]以流域为单位进行地质灾害研究,引发因素、空间分布规律更为明显,指导防灾减灾更加实用。     

南方崩岗侵蚀风险评估构想

[目的]探讨南方崩岗侵蚀风险评估构架,为崩岗防治规划及分期治理提供科学依据。[方法]通过引入风险评估的理念和方法,结合崩岗发育研究进展,参照生态环境、地质灾害等风险评估流程。[结果]界定了崩岗侵蚀风险内涵,拟定了崩岗侵蚀风险评估方法,构建了崩岗侵蚀风险评估指标体系,并提出了崩岗侵蚀风险评估程序。[结论]风险评估为崩岗侵蚀乃至土壤侵蚀研究领域提供了一种新的理念和方法。     

基于趋势面分析法的地质灾害危险性评价系统

针对地质灾害危险性定量评价存在的问题,以山西省绛县地质灾害危险性评价为例,依据研究区地质灾害特点,在地理信息系统基础上尝试运用趋势面分析法对地质灾害危险性评价进行了研究。结果表明,用该方法得出的结果与研究区地质灾害实际情况相符合。说明运用趋势面分析法对地质灾害危险性评价是可行的,可为解决地质灾害危险性区划提供新的理论方法。     

斜坡单元划分在彭阳县地质灾害危险性区划中的应用

斜坡单元是滑坡、崩塌等地质灾害发育的基本单元,能够综合体现各种控制与影响因素的作用,适用于地质灾害危险性区划。阐述了斜坡单元划分的基本原理,基于ArcGIS,采用斜坡单元作为评价单元,对彭阳县地质灾害进行了危险性区划,分区结果具有较好的准确性和预测性。斜坡单元划分方法可为地质灾害危险性区划提供参考,具有现实的防灾减灾意义。     

基于聚类和最大似然法的汶川灾区泥石流滑坡易发性评价

选择坡度、相对高差、地表径流深和地震烈度4个震后地质灾害的主控因素作为评价影响因子,采用聚类分析和最大似然法评价汶川极重灾区(四川省部分)震后地质灾害的易发性.结果表明:聚类分析和最大似然法这种非监督分类的方法适用于没有足够训练数据的情况,可以快速对一个大区域的地质灾害易发性进行评估;从得到的易发性评价图中可知,在大块的高易发区内存在一些小的极低易发区,这些区域可以作为安全的居民点使用,在极高易发区和高易发区以及高易发区与极低易发区分界线附近,地质灾害点分布比较密集.     

基于GIS与AHP耦合的汶川震后次生地质灾害风险评估

根据研究区的基本情况,选择坡度、坡向、地层岩性、距断层距离、植被覆盖指数、距河流距离、距主干道距离共7个评价因子,采用次生地质灾害风险性评价的GIS与AHP耦合模型进行汶川震后次生地质灾害风险评估,并分地质灾害极高度和高度风险区、地质灾害中度风险区、地质灾害低度和极低度风险区3个区域进行了次生地质灾害风险性评价结果分析,以期为灾后经济建设和生态建设服务。     

新安县地质灾害易发性分区及防治措施研究

新安县地处豫西低山丘陵区,区域内地质灾害较发育且危险性逐年增加。经调查分析,新安县有滑坡、崩塌、不稳定斜坡、泥石流和地面塌陷等地质灾害点共128处。通过综合分析新安县地质灾害发育特征、地形地质特征、植被特征、地质灾害诱发因素等,选择坡度、坡高、坡形、岩土体结构、地质灾害点密度、植被指数、降水、工程活动等8个因素建立地质灾害易发性评价指标体系;通过计算地质灾害易发性综合指数将新安县分为地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和非易发区共4个等级,分析了各分区特征并针对分区情况提出防治建议,可为该地区地质灾害精细化评价和防灾减灾提供科学依据。     

河南夏玉米产量灾损的风险区划

利用河南省96个县1971-2010年的夏玉米实际产量资料,从产量灾损率角度,分析该区夏玉米灾损风险评估指标的分布规律,包括历年平均减产率、减产率变异系数、不同减产率风险概率和灾损减产风险指数,构建夏玉米产量灾损风险评估模型,对河南省夏玉米产量灾损进行风险区划.结果表明,各灾损风险评估指标在河南省夏玉米区分布具有明显的地域性和连片性,根据综合风险指数将河南省夏玉米区划分为高、中、低3类风险区,低风险区分布在豫北、豫东、豫中的华北平原地区和南阳盆地;中风险区分布在豫西北部丘陵地区和豫南雨养夏玉米区;高风险区包括新蔡、上蔡、平舆、沈丘和渑池等县区,此区夏玉米减产综合风险最高,抗灾性较弱.研究结果可对指导河南夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据.     

四川省兴文县地质灾害特征及影响因素分析

四川省兴文县地质灾害发育频繁,在对全县地质灾害发育、分布特征调查基础上,对地质灾害的影响因素进行分析,得出较长时间的降雨和境内矿产开发是兴文县地质灾害的主要诱发因素,从而为兴文县地质灾害防治与区划提供了科学依据和参考。