基于GIS与AHP模型的白龙江流域泥石流危险性评价

以白龙江流域甘肃省境内部分为研究区,在收集资料和野外勘查的基础上,选取海拔、坡度、滑坡密度、地层岩性、距断层距离、地震动峰值加速度、平均10 min降雨量、距水系距离、归一化植被指数(NDVI)、土地利用类型作为泥石流危险性评价因子,对研究区内外动力环境因子进行了分析。在此基础上,基于GIS技术和AHP模型建立了研究区泥石流危险性评价模型。评价结果表明,研究区内泥石流空间分布密度大、空间异质性明显,危险性呈现从西北至东南等级递增的趋势,并据此进行了泥石流危险性分区。     

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。     

可拓层次分析法在河北省元氏县佃户营泥石流危险性评价中的应用

在深入分析河北省元氏县佃户营泥石流灾害的基础上,采用可拓层次分析法(EAHP),选取12个指标作为评价泥石流危险性的因子,建立了佃户营泥石流危险性评价模型。利用该模型对佃户营泥石流沟进行危险性评价,其结果与实际情况具有较好的一致性。研究表明,运用可拓层次分析法(EAHP)进行泥石流危险性评价实用且有效。     

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。     

基于两种方法的攀西泥石流易发性评价对比分析

泥石流易发性评价是泥石流灾害危险性评价和易损性评价的基础工作,为泥石流灾害预防预测提供依据。利用贡献权重叠加模型(CWS)和基于确定性系数(CF)的确定权重模型,采用多因子评价模型,进行了四川省攀西地区泥石流易发性评价,并结合实际泥石流点,采用频率比对评价结果进行精度检验。结果表明:两种方法得到的易发性分区结果整体分布具有较高的相似性,攀西地区泥石流高、极高易发区主要分布于中部、南部、东部的断层分布地区及雅砻江、金沙江及其支流两岸。基于确定性系数的确定权重模型的评价精度高于贡献权重模型,两种模型的评价结果中高易发区及以上级别分别占实际泥石流点总个数的87.5%,58.22%,频率比分别为6.02,3.71。基于确定性系数确定权重模型的评价结果具有更高的精确性,该方法能有效进行攀西泥石流易发性评价。     

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。     

四川省雅安市泥石流灾害危险性评价

[目的]对四川省雅安市泥石流灾害危险性进行评价,为科学合理地预测和应对该区泥石流的发生提供科学依据。[方法]首先构建危险性评价指标体系,选取3类8个评价因子并进行量化分级,再用层次分析法(AHP)给指标赋权重,最后用危险性评价模型叠置分析评价因子,进行雅安市危险度区划,将雅安市范围的泥石流危险性级别分为轻度(Ⅰ)、中度(Ⅱ)、较高(Ⅲ)、高度(Ⅳ)。[结果]宝兴县的Ⅳ区域占比(8.8%)最小,整体泥石流危险性最低。天全县危险性相对偏低。雨城区、芦山县、名山区的Ⅳ级都占比约20.0%,整体泥石流危险性居中;荥经县和汉源县整体泥石流危险性偏高,Ⅳ级占比约45.0%;石棉县的泥石流危险性最高,Ⅳ级区域占比高达57.4%,Ⅲ级区域占比高达24.4%。[结论]加强预防高度危险区的泥石流灾害能力,警惕较高危险区泥石流潜在危险性。采用合理有效的措施(灾害监测,气象预报,植树种草)将雅安市泥石流危险性尽可能降低。     

单沟泥石流灾害危险性评价研究

对以往的泥石流危险性评价方法进行了总结,介绍了模糊数学、灰色理论和GIS技术在泥石流危险性评价中的应用。最后,通过对单沟泥石流危险性评价的研究,提出了改进后的评价模型,在该模型中可以充分体现降雨作为激发因子的作用。     

多分类支持向量机在泥石流危险性区划中的应用

以凉山州安宁河流域129个乡镇的泥石流危险性区划资料为依据,随机选取总样本数的2/3和1/2作为训练样本,建立不同数量训练样本下安宁河流域泥石流危险性区划的多分类SVM模型,进行以乡镇为单元的区域泥石流危险性评价研究。评价结果表明,SVM模型的预测精度随着训练样本数量的增加而提高;2个SVM模型对测试样本的预测准确率均高于相应的BP神经网络模型,对训练样本的回判准确率高于或接近于BP神经网络模型。因此,支持向量机方法是一种比神经网络方法具有更优精度和更强泛化性能的新机器学习方法,在泥石流危险性评价实践中具有十分广阔的应用前景和推广应用价值。     

基于流域单元的岷江上游泥石流危险性评价

泥石流的形成需要具备高陡的地形、充足的水源以及丰富而松散的固体物源三个基本条件,当山区小流域具备上述条件时,都有发生泥石流的可能。选取岷江上游区域作为研究区,以数字高程模型（DEM）作为基础数据,运用均值变点法和河网密度法结合遥感影像,实现研究区内小流域划分;针对影响泥石流形成的三个基本条件,以小流域作为评价单元,选取地层岩性、断裂密度、平均坡度、形状系数、沟道比降、24 h最大降雨量等六个评价指标,应用主成分分析法计算各因子的权重,实现岷江上游地区的泥石流危险性评价。分析结果表明,评价的结果能较好的反映出岷江上游的泥石流灾害分布情况,为该区泥石流灾害的防治提供了参考和依据。     

四川省石棉县县城泥石流灾害风险评估

四川省石棉县县城及周边地区泥石流灾害频发,通过石棉县泥石流地质灾害调查资料,以一级分水岭为分界线,采用单沟泥石流风险评估方法对县城及周边地区34条泥石流沟分析,确定了泥石流地质灾害危险性和易损性的主要影响因素,逐一对研究区内的34条泥石流沟分析其危险性、易损性和风险性评价。然后采用由点至面的方法得到了泥石流风险性分布图,进而确定了各风险区的分布范围。结果表明:石棉县城及周边地区泥石流以轻度危险为主,中度危险次之;泥石流承载体为高易损性,泥石流的风险性以中度风险为主,并有一定的分布特征。研究果可为该县汛期地质灾害预警预报及今后治理次序提供参考依据。     

基于粗糙集理论的泥石流易发性综合评判模型

泥石流灾害易发性判断是泥石流灾害性评价的重要组成部分,快捷、准确的评判对人类工程活动有着重要的指导意义。众所周知,流域中,形貌、地质、水文三大条件对泥石流灾害起决定性作用,是泥石流易发性的主要影响因素。这里基于对泥石流灾害的机理认识,将泥石流易发性分为高易发、中易发、低易发、不易发4个等级,在充分考虑泥石流灾害易发性影响因素贡献的基础上,给出各因素等级的确定标准,运用粗糙集理论获取各级评价指标的相对重要度,再依据专家经验确定主观权重,结合相对重要度和主观权重确定各因素的综合权重,进而利用模糊数学中多级模糊评判的理论和方法,建立了一种新的泥石流易发性多级模糊综合评判模型,并以陕西省凤县5条泥石流沟为例进行模型验证,结果表明这5条泥石流沟易发性从低到高的排序为:吴家沟泥石流沟、三台山泥石流沟、后沟泥石流沟、银铜梁泥石流沟、寺沟泥石流沟,结果与实际吻合良好。     

新疆西昆仑地区泥石流灾害分析与评价

[目的]评价研究区泥石流的危险性,找出适合新疆西昆仑地区泥石流灾害研究的技术和方法。[方法]以新疆西昆仑山脉西段马尔洋地区为研究对象,在充分收集、研究前人资料和有效利用其他信息源的基础上,通过对研究区ETM+影像数据的研究,对研究区泥石流灾害点进行了判读。结合DEM数据,对该区地形地貌进行了研究。[结果]选取了合适的泥石流灾害危险性评价指标体系。一般危险区、中度危险区、高度危险区、极度危险区,面积分别为:31.69,40.70,38.31,25.83km2,所占比例分别为:23.21%,29.81%,28.06%,19.92%。[结论]研究区泥石流灾害极度危险区和高度危险区占总面积的47.98%,主要分布在研究区的中部和西北部区域,为泥石流灾害高度危险性易发区。     

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。     

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。     

基于组合赋权法的中巴公路奥依塔克至布伦口段泥石流危险性评价

[目的]研究泥石流危险性,为泥石流多发地区危险性评价指标权重的确定提供一种有效的方法。[方法]针对单一赋权法确定权重的缺陷,分别采用层次分析法和熵值法确定中巴公路泥石流危险性评价指标的主观和客观权重,再用组合赋权法确定指标的综合权重。以中巴公路沿线重点单沟泥石流为例,选取爆发规模、爆发频率、主沟长度、流域切割密度、流域面积、流域相对高差、主沟纵坡、24h最大降雨量、松散堆积物厚度、泥沙补给段长度比10个指标作为评价因子。获取泥石流现场调查数据后,依据上述方法对该区域泥石流的危险性进行评价,并将计算结果与集对分析方法和现场调查结果进行了对比分析。[结果]属于中度危险的沟谷只有5条,占25%,说明该地区大部分泥石流危险性偏高。[结论]评价结果与现场调查结果吻合,证明了该方法的可行性。     

大渡河泸定—得妥段泥石流风险评价

通过遥感解译和实地调查分析大渡河泸定-得妥段内的17条泥石流沟发育背景环境和空间分布特征,获取泥石流沟危险度评价的因子参数,并结合泥石流沟易损性评价结果完成了泥石流沟的风险评价。建议将此风险评价结果应用于指导当地土地规划及其他经济建设的决策中,从而达到防灾减灾的目的,也为生活在泥石流危险区的居民提供有关灾害风险信息,以作避险搬迁和灾害防治的依据。     

汶川地震灾区泥石流危险性评估——以都江堰—汶川公路为例

公路泥石流危险性评估是震区道路交通防灾减灾和重建规划的重要基础性技术工作之一.选取都江堰—汶川公路沿线28条泥石流沟为研究对象,运用遥感和GIS技术进行数据处理与综合分析,采用灰色关联分析法进行评价因子遴选和权重确定,进行各条泥石流沟危险度计算,完成震区都江堰—汶川公路沿线泥石流危险性评估.结果表明:1)都江堰—汶川公路沿线28条泥石流沟大部分处于高度危险以上、占总数的78.57％,极高危险区占总数的25％;2)饵沟、牛圈沟、磨子沟危险性最大,其次是高店子沟、马埝坪沟和一碗水沟;3)基于灰色关联分析法的多因素评价方法,能较好地确定评价因子及其权重、并计算出泥石流危险度,具有一定实用性.研究结果可为灾区防灾减灾管理、灾后恢复重建和道路交通选线设计提供必要的依据和参考.     

泥石流作用下路基易损性模型试验研究

[目的]采用模型试验研究泥石流对路基的冲淤作用规律,为泥石流作用下路基易损性的研究提供一定依据。[方法]以中巴公路K1561泥石流沟谷为研究原型,应用相似试验原理建立模型。根据原型沟谷设置试验条件,得到原型沟谷模型试验数据;然后又采用控制变量法进行6个因素共25组模型试验,以研究不同因素在泥石流作用下对公路路基的冲淤作用规律。[结果]原型沟谷模型试验数据与现场调查结果相吻合;流通区坡度、路基与泥石流出山口之间的距离、一次泥石流冲出物最大方量、泥石流重度和泥石流爆发频率5个因素对易损性的影响较为明显,泥石流主沟道与路基之间的夹角对路基易损性的影响不明显。[结论]5个因素对路基易损性有重要影响,可作为泥石流易损性评价中的重要评价指标。