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。     

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。     

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。     

基于GBDT-LR和信息量模型耦合的滑坡易发性评价

[目的]探索准确、快速的滑坡易发性区划方法,为区域安全监测提供参考,为政府治理滑坡灾害提供科学依据。[方法]以安徽省池州市贵池区为研究区域,采用梯度提升决策树—逻辑回归(GBDT-LR)和信息量(I)模型耦合的方法,实现区域滑坡易发性评价。该方法通过对原样本地学习,组合产生新的模拟样本,从而增强易发性评价模型对滑坡的拟合能力;采用Borderline-Smote算法解决样本数据不对称的问题。选用r.slopeunits软件划分的斜坡单元作为最小评价单元,选取坡度、坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地形湿度指数(TWI)、地形起伏度、归一化植被指数(NDVI)、距断裂距离和距水系距离总计10个评价因子。分别从频率比、滑坡灾害点及隐患点密度、ROC曲线3个方面对构建的滑坡易发性模型进行评价。[结果]试验结果表明：耦合模型I-GBDT-LR分别比I,LR,I-LR模型的高易发区频率比所占比例提升约10%,13%,7%,高易发区滑坡灾害点及隐患点密度分别提升约9,11,7,ROC精度提升约10%,9%,5%。[结论]从检验指标综合来看,耦合模型的精度均高于单一模型,所提出耦合模型精度又高于I...     

基于GIS的城市滑坡灾害易发性评价——以湖北省宜昌市城区为例

[目的]对城市滑坡灾害进行易发性分区评价,为城市规划与防灾减灾工程提供理论依据。[方法]以湖北省宜昌市城区为研究区,通过GIS平台选取高程、坡度、地层岩性、归一化植被指数(NDVI)、与水系的距离和道路密度等6个评价因子,采用似然比方法分析评价因子和滑坡发育的关系,并以归一化似然比值将评价因子参数分类量化;以量化值作为Logistic回归模型的自变量,抽取样本数据建立滑坡易发性评价回归模型。[结果]评价因子结果显著,模型的整体准确率达到79.2%,ROC曲线下面积达0.871;极低易发区和低易发区占全区面积的61.59%,包含滑坡灾害的11.29%;高易发区和极高易发区虽仅占全区面积的17.88%,却发育了68.55%的滑坡灾害,结果与滑坡灾害分布特征相符合。[结论]对宜昌市城区的滑坡易发性进行了等级划分。采用GIS和Logistic回归相结合的滑坡易发性评价方法,结果准确可靠。     

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。     

道孚县城及周边地区地质灾害易发性区划与风险评估制图

以道孚县城及周边地区为研究区,采用基于GIS的定量分析配合定性分析修正的方法进行地质灾害易发性区划,其结果准确性较高,且可操作性和推广性较强。依据人员死亡、财产损失概率及地质灾害体稳定性等进行了定性、定量相结合的研究区高、中、低风险性分区,为区域地质灾害防治提供了数据参考,并为类似的风险评估制图提供了技术方法。本研究在风险评估制图时没有采取常规意义上的危险性区划,而是根据易发性和人员财产损失概率进行评价,是一种新的尝试。     

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.     

遵义市不同地质灾害易发区滑坡临界雨量研究

[目的]确定遵义市不同地质灾害易发区的滑坡临界雨量,建立阈值模型并对其进行检验评估,为该地区滑坡预测提供科学依据。[方法]利用遵义市2010—2016年59次滑坡事件对应的逐小时降雨资料,采用统计方法对不同地质灾害易发区的滑坡临界雨量的历时、降雨类型对比分析,建立阈值模型并对其进行检验评估。[结果]中锋型是主要的降雨类型;大于10和20mm/h强降雨基本来自滑坡发生当天,但中易区降雨历时均长于高易区的降雨历时。对于高易区来说,滑坡当日1h最大雨量与前期3d的有效雨量组合的阈值模型预报准确率最大,因此将滑坡当天1h最大雨量作为高易区滑坡发生的激发雨量。而对于中易区来说,滑坡当天3h最大雨量是其滑坡发生的激发雨量。[结论]不同等级地质灾害易发区其滑坡临界雨量不同。对已经确定的滑坡阈值模型需根据新增滑坡信息进行检验评估,如果预测模型对新增滑坡预测不准确,需调整其滑坡判别线,从而对阈值模型进行订正。     

梅州市地质灾害特征及防治规划

梅州市是典型的山区,是广东省崩塌、滑坡等地质灾害多发、频发、易发区.在对该市地质灾害进行系统调查的基础上,对地质灾害的特征和影响因素进行分析.研究表明,脆弱的地质环境是该地区地质灾害发育的基础,降雨是主要诱因,人类工程活动是造成地质灾害隐患的主要因素.针对梅州市的灾害分布情况及经济发展要求,对梅州市地质灾害进行全面规划,并进行了易发性分区;将梅州市分为地质灾害重点防治区、次要防治区和一般防治区;在把握预测性、前瞻性、动态性的原则上,将规划分为近期、中期和远期规划.最后,对该区地质灾害防治提出主要措施及建议:逐步建立地质灾害监测预报体系,提高防灾减灾能力;落实地质灾害防治责任制;工程措施与生物措施相结合的治理模式.     

天水市群发地质灾害特征与成灾机理

[目的]对甘肃省天水市2013年"7·25"群发性山洪地质灾害的成灾特征、分布规律及其成因进行分析,为黄土丘陵沟壑区降雨诱发地质灾害早期识别和减灾防灾提供科学依据。[方法]在全面实地调查的基础上,建立三维连续介质动态数值模型,对天水市典型滑坡运动特征进行求解。[结果]"7·25"山洪地质灾害具有普遍性,群发性明显,局地爆发性,隐蔽性强等5大显著特征;受强降雨和地震因素叠加效应的影响加剧了灾害的破坏程度;此次灾害大部分滑坡失稳的坡面几何形态多为直线型凹型面坡,滑坡失稳多发生在35°~45°坡度范围内,以40°坡居多,黄土坡面滑坡通常是窄条状、方量较小;典型滑坡体在斜坡运动过程中,平均速度、最大速度、总动能和总势能均是急剧增加,进入水平面后,各个动力参数急剧下降。侵蚀作用是滑坡运动中非常重要的不可忽视的一个重要的因素,它使得灾害体质量增加,同时依靠较高的速度(30m/s),具有更强的破坏性。[结论]天水市群发地质灾害形式依然严峻,降水是引发和加剧此次地质灾害的主要因素。     

四川省降雨诱发滑坡灾害的气象预警模型

[目的]分析四川省2008—2014年的滑坡灾害与前期降雨量间的关系,构建降雨诱发滑坡灾害气象预警模型,优化模型的权重参数,为四川省滑坡灾害预警工作提供有效参考。[方法]基于降雨信息资料,对四川省滑坡灾害的前期雨量进行统计分析,并采用逻辑回归分析分别计算和优化灾害的前期综合日降雨量间的权重关系和气象预警模型中地质环境背景值与降雨诱发灾害概率值的权重系数。[结果]滑坡灾害的当日降雨量、前一日降雨量和前两日降雨量对灾害的影响权重分别为0.587,0.220,0.189,气象预警模型的地质背景概率和综合雨量概率的权重参数分别为0.394,0.606。根据以上研究构建灾害气象预警模型,利用已有灾害点对其进行验证,证得模型的整体准确率为78.36%,进而通过2013年7月10日的群发滑坡灾害个例对模型进行检验,检验结果良好。[结论]该模型预警效果良好,精确度较高,能为相关部门提供的防灾减灾参考。     

福建省建瓯市地质灾害发育特征及形成机制

[目的]分析建瓯市地质灾害发育特征及成因,以便进一步做好建瓯市地质灾害防灾减灾工作。[方法]在区域地质灾害详细调查的基础上,分析建瓯市地质灾害的发育类型、规模、分布以及危害性等特征,总结区内地质灾害的发育规律。针对地质灾害的地形条件、地层岩性以及典型致灾土体的土工试验研究,结合对典型灾害点的讨论分析,确定建瓯市地质灾害的形成机制及土体抗剪强度特征。[结果](1)建瓯市地质灾害以小规模滑坡为主,数量众多,普遍表现为表层堆积土顺基岩面滑塌的发育特点;(2)区内地质灾害多发的原因是由于多期次构造运动导致岩体破碎,易构成不稳定结构面组合,加之表层风化土体抗剪强度较低,在人为切坡及强降雨条件诱发下,导致了斜坡的变形破坏。[结论]建瓯市地质环境条件较差,不合理的切坡易诱发滑坡。     

云南省贡山县“5·25”暴雨诱发地质灾害的特征与形成机制

[目的] 查明2020年5月25日云南省贡山县“5·25”强降雨诱发地质灾害的发育分布特征、形成机制及发展趋势，为该县地质灾害防灾减灾规划提供科学依据。[方法] 基于灾后应急排查一手资料，在系统收集区域地质及降雨资料的基础上，对其灾害过程开展了深入分析与研究。[结果] 贡山县“5·25”群发性地质灾害以滑坡和泥石流为主，规模多为小型，主要沿怒江两岸公路沿线分布，滑坡多以浅表层为主，泥石流多以土力类泥石流启动模式为主，地质灾害表现出典型的高位远程及链式灾害特征，滑坡或崩塌发生后进入沟道转化为泥石流的现象极为普遍。[结论] 贡山县地质灾害调查评价中需充分考虑高位地质灾害的排查，同时科学评估地质灾害引发的链式效应及其影响区范围；由于境内植被覆盖率较高，泥石流发生后会携带大量的漂木冲出，在沟道狭窄处或沟口桥涵处易形成堵塞，对泥石流的瞬时流量会起到放大作用而翻越沟道造成灾害。泥石流防治工程设计中要充分考虑堵塞系数取值的合理性。建议对贡山县城开展大比例尺地质灾害风险调查与评价，将评价结果与国土空间规划有机融合，从源头上对地质灾害风险进行管控，同时提高县城后山已有泥石流防治工程设防等级和标准。     

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。     

基于降雨强度-历时的安徽省黄山市滑坡分组阈值研究

[目的]对安徽省黄山市降雨型滑坡的降雨强度—历时阈值进行研究,拟为黄山市各区县精细化滑坡预警提供技术支持。[方法]以黄山市2004—2019年历史滑坡点及其对应的降雨数据为研究样本,基于经验性阈值Caine模型,通过比较滑坡前有效降雨量的方式确定诱发滑坡降雨历时,建立各区县降雨强度—历时(I-D)阈值曲线。考虑到I-D曲线在灾害预警中的实用性,以歙县滑坡点为例,将该县诱发滑坡的降雨事件按照气象预报的雨强标准分为小中雨组、大雨组和暴雨及以上组。根据雨强的分组情况建立歙县复合型降雨I-D阈值。[结果]黄山市降雨型滑坡多由中长历时降雨诱发,复合型I-D阈值更能体现各雨况对滑坡的诱发作用,此阈值可直接使用气象预报的降雨对滑坡进行预警。[结论]I-D阈值具有强烈的区域适用性,依据气象预报对降雨强度分组的滑坡复合型降雨阈值曲线,可使用气象预报的降雨数据进行区域滑坡预警。     

基于气象因子的金华市土壤墒情预测模型

利用金华2007—2008年土壤墒情资料和相关气象资料,分析了土壤湿度的基本变化规律,对土壤湿度与相关气象因子进行了灰色关联度分析,找出关键气象影响因子,建立了基于关键气象影响因子的土壤墒情预测模型并进行了试报和验证。结果表明：金华市冬季、春季土壤较为湿润、变化较为平稳,夏季、秋季土壤相对较干、变幅较大;5mm降水与蒸发的差为影响土壤相对湿度变化的首要因子;基于关键因子的土壤墒情预测模型试报2008年夏季的10cm、10—20cm、20—30cm土层相对湿度的平均误差分别为15．75％、6．89％、8．21％,该模型预测的土壤湿度状况基本能反映旱情发展的动态趋势。模型可为准确预测土壤墒情的变化状况,为农业生产合理用水和防灾减灾提供参考。     

降雨作用下黄土浅层滑坡的危险性分析

[目的]在不同的降雨条件下,对黄土浅层滑坡进行危险性分析,为评价黄土地区浅层滑坡提供有效手段。[方法]以甘肃省天水市为例,根据SHALSTAB模型,在ArcGIS中进行二次开发,编写不同降雨量时浅层滑坡危险性分析程序,计算不同降雨量下浅层黄土滑坡分布预测。[结果]随着降雨量的增加,浅层滑坡数量明显增多,所占面积比例从5mm/d的0.166%增加为320mm/d的3.624%,上升了20倍左右。[结论]当降雨量较小时,浅层滑坡分布于雨水集中汇积的区域,随着降雨的增加,浅层滑坡沿着黄土沟谷向上游延伸。通过和实际发生滑坡灾害进行对比分析,证明计算结果准确可信。