基于GIS的广西北流市地质灾害易发性分区评价

以北流市为例,利用地质环境要素对地质灾害易发性进行评价,并通过MapGIS软件实现可视化。选取了地质灾害发育密度、地貌类型、自然斜坡坡度、工程地质岩组、残坡积土层厚度、人类活动强度、多年平均降雨量7个影响地质灾害易发性的地质环境因素,建立了地质灾害易发性评价指标体系和评价方法,并对研究区进行了评价,依据预测分区指标计算,研究区地质灾害高易发区总面积为1185. 37 km~2,占全市总面积的49%;地质灾害中易发区总面积为1027. 76 km~2,占全市总面积的41%地质灾害低易发区总面积为243. 50 km~2,占全市总面积的10%。     

模糊层次分析法对岩溶塌陷易发程度的评估——以广西来宾市吉利村为例

岩溶塌陷是我国主要的地质灾害,其易发程度的评估预测对减少社会损失有重要意义。以岩溶地貌发育的广西来宾市吉利村为研究实例,应用模糊层次分析法,结合研究区地质状况,引入G1S和遥感技术,对研究区的岩溶塌陷易发程度进行评估。首先确定岩溶塌陷评估因子及其权重值;其次划分塌陷等级,将其分为极易发区、易发区、一般区、较稳定区和稳定区;最后对研究区进行评估预测,对评估结果处理后得出研究区岩溶塌陷易发程度分区图。     

灵宝市地质灾害易发性分区评价

根据灵宝市地质灾害调查成果,作者基于地质灾害现状,采用定性分析结合定量分析方法,对灵宝市各类地质灾害进行评价,将灵宝市地质灾害易发性划分为4个区,即高易发区、中易发区、低易发区和不易发区,为灵宝地区地质灾害防治规划提供依据。     

基于GIS与AHP法的岩溶塌陷易损性评价及其在城市建设规划中的意义

文章以桂林规划中心城区为例,利用地质环境要素通过层次分析法(AHP)对岩溶塌陷易损性进行评价,并通过MapGIS软件实现可视化。选取了人口密度、城市规划用地用途及道路用途3个影响岩溶塌陷易损性的地质环境因素,建立了岩溶塌陷易损性评价指标体系和评价方法,并对研究区进行了评价,依据预测分区指标计算,研究区岩溶塌陷易损分区结果为高易损区的面积约174.27 km^2;中易损区的面积约41.10 km^2;低易损区的面积约243.45 km^2;非易损区面积约421.18 km^2。     

云南省勐海县地质灾害易发性区划

在云南省勐海县地质灾害详细调查的基础上,选取了对地质灾害发育起主导作用的9个因素作为易发区划分的评判因子,采用单元面积评价法对勐海县地质灾害易发性进行了区划,将研究区划分为高、中、低和不易发区等四个大区,为勐海县地质灾害防灾减灾工作提供技术支持。     

高滩地区岩溶地面塌陷地质灾害易发程度评价

岩溶地面塌陷地质灾害的形成与灰岩区的地质环境条件密切相：关，地质结构、水文地质条件对松散盖层中土洞的形成、规模、形态等起着的重要作用。通过对高滩地区隐伏灰岩区地质结构、覆盖层岩性组成、性状及岩溶发育程度的进行分析研究，以地质环境条件这个相对不变因素为依据，采用综合指数法对该区岩溶地面塌陷地质灾害易发程度进行预测评价。     

基于IOE-IV耦合模型的地质灾害易发性评价——以陕西省城固县为例

地质灾害易发性评价是地质灾害排查、风险性调查评价及预警预报工作的基础，其成果可以作为建设工程是否进行地质灾害危险性评估工作的依据。因此，进行区域地质灾害易发性评价研究显得尤为重要。本文以城固县为研究区，以气象水文类、地形地貌类、基础地质类、植被覆盖类共4类12种诱发因素为评价指标。分别采用K-means算法、FCM算法、层次聚类算法、DBSCAN密度算法对区内126处地质灾害样本数据进行分析提纯，剔除13处样本噪声点。利用提纯后的113处样本点建立IOE-IV耦合模型，并对城固县地质灾害易发性进行分区评价，评价结果表明：（1）地质灾害极高—高易发区、中易发区、极低—低易发区的占比分别为92.04%、4.42%与3.54%，预测结果较合理准确；（2）地质灾害发育主要受高程、水系的控制，在高程412～500 m、距水系小于500 m范围内主要为极高—高易发区，地质灾害呈线状发育。研究成果可以为地质灾害易发性评价样本优化、模型选择提供一定的理论依据。     

基于专家-层次分析法的地质灾害风险性评价——以广西富川瑶族自治县为例

本文利用专家-层次分析法对地质灾害风险性进行评价,以广西贺州市富川瑶族自治县地质灾害风险调查评价为依托,通过资料分析和现场调研,根据各类地质灾害构建其风险性评价指标体系,采用专家-层次分析法对地质灾害风险性进行研究,研究结果表明:将富川瑶族自治县地质灾害风险分区分为高、中、低3种类型,富川瑶族自治县面积为1572.5 km²,其中地质灾害高风险区(I)的面积约为166.37 km²,约占研究区面积的10.58%;地质灾害中风险区(II)的面积为167.37 km²,约占研究区面积的10.64%;地质灾害低风险区(III)的面积约为1238.76 km²,约占研究区面积的78.78%。借助GIS平台实现可视化,评价结果对广西地区地质灾害的防治具有指导意义。     

珠三角地区岩溶塌陷形成机理及易发性评价——以肇庆为例

岩溶塌陷是珠三角西部城市肇庆市的第四系覆盖区主要地质灾害之一。分析了肇庆地区地质环境背景,根据已发岩溶塌陷形成原因归纳总结出该地区三种岩溶塌陷机理模式。同时,对可溶岩地区剖分成7092个网格作为评价单元,选取地层岩性、岩溶发育程度、地下水活动、覆盖层条件和地质构造作为评价因子,采用综合指数法对肇庆地区进行岩溶塌陷易发性评价,以期为肇庆地区岩溶塌陷防治提供决策依据。     

基于ArcGIS的修文县滑坡灾害易发性评价

通过野外调查修文县滑坡,用信息量法和层次分析法进行易发性评价。信息量法中,依据不同区域总信息量大小,来反映不同区域滑坡易发性程度。层次分析法中,先确定每个单因子各等级的得分,再确定不同层次各个因子的权重关系,之后通过加权叠加得到评价分区结果。对两种评价方法在原理和评价结果上的区别进行对比。叠加两方法的分区图,形成滑坡地质灾害易发性综合评价。综合区划中研究区被分为极低易发区、低易发区、中易发区、高易发区、极高易发区。     

输电线路高分辨率遥感影像地质灾害解译识别技术

现代遥感技术在地质灾害调查、地质灾害危险评价、灾情评估和地质灾害治理方面可节约大量的人力和经济成本。以鹏深线和济腾线杆塔所在区域输电线路遥感影像为研究对象,在获取高清遥感影像基础上,开展遥感影像地质灾害调查和识别技术以及风险等级评估方法研究。研究表明:(1)工作区域内按地质灾害易发程度分为高易发区、中易发区、低易发区3类,鹏深甲乙线的146个杆塔中,62个杆塔处于高易发区,22个杆塔处于中易发区,66个杆塔处于低易发区,济腾甲乙线的92个杆塔中,62个杆塔处于高易发区,30个杆塔处于低易发区;(2)工作区域按风险等级分为高风险区、中风险区、低风险区3类,处于高风险区的滑坡15处、边坡9处,处于中风险区的滑坡4处、边坡0处,处于低风险区的滑坡2处。与现场踏勘结果进行对比,验证了分析结果的正确性和有效性。     

某新建国际机场岩溶塌陷易发性预测评价研究

岩溶塌陷是某新建国际机场建设面临的最主要工程地质问题,开展岩溶塌陷易发性预测评价研究十分必要.选取3个条件层的15个因子构建岩溶塌陷预测模糊层次评价模型,确定各因子的权重,刻画各因子对岩溶地面塌陷产生的影响程度及各因子的组合效应;采用模糊数学和MapGIS方法,对含有不同权重的各因子进行空间迭置分析计算,确定工程区岩溶地面塌陷的易发性分区.预测评价结果客观可靠.     

基于信息量与神经网络模型的滑坡易发性评价

针对神经网络模型进行滑坡易发性评价时,传统的随机选取非滑坡单元存在准确性不高的缺点,提出信息量与神经网络结合的易发性评价模型。以江西省上犹县为研究区,首先,基于上犹县滑坡编录与实际调查,选取坡度、高程、坡向、平面曲率、剖面曲率,植被指数(NDVI)、湿度指数(TWI)、距水系距离、距道路距离、土地利用等10个环境因子,其次利用信息量模型对上犹县进行易发性分区,得到上犹县易发性分区图。然后,从信息量模型得出的易发性分区中的低易发区选取非滑坡单元,与滑坡编录中的历史滑坡点组成测试集与训练集,输入神经网络中训练模型,再将上犹县所有栅格输入,预测上犹县栅格的滑坡概率。最后利用自然断点法在上犹县栅格滑坡概率进行分类,得到基于信息量与人工神经网络结合的上犹县易发性分区图。由易发性结果表明:单独的信息量模型的成功率曲线下面积AUC=0.7364,历史灾害点位于高易发区与较高易发区的灾害数占总灾害数的55.6%;基于信息量与神经网络模型的AUC=0.7874;历史灾害点位于高易发区与较高易发区的灾害数占总灾害数的85.8%。信息量–神经网络的评价模型比单独的信息量模型的评价精度提高了5.1%;高易发区与较高易发区所涵盖的灾害数占比高30.2%。信息量–神经网络模型有更好的评价精度,并且证明了在信息量模型中的极低易发区选取非滑坡点具有可行性。     

基于GBDT模型的广东阳春市地质灾害易发性评价研究

本研究旨在利用梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）模型,对广东省阳春市滑坡易发性进行评价。通过收集大量地质、地形、气象等相关数据,提取了坡度、坡向、工程岩组等11个地质灾害易发性评价指标,构建了全面的滑坡易发性评价指标体系,并采用GBDT模型进行训练和预测。受试者曲线（Receiver Operator Characteristic,ROC曲线）和AUC值（Area Under Curve,AUC）被用于评估模型的准确性,研究结果表明,模型的AUC值达到了0.9414,说明GBDT模型在阳春市滑坡易发性评价中表现出较高的准确性和可靠性。易发性分区统计结果显示,整个阳春市中,高易发区占4.98%,中易发区占8.42%,低易发区占16.39%,非易发区占70.22%。本文研究方法可为开展区域地质灾害易发性评价提供参考。     

应用模糊综合评判法划分地质灾害易发区

采用模糊综合评判法,以MapGIS为工作平台,利用1∶100 000数字地形地质图,对陕西省重灾区勉县进行了地质灾害易发区划分,共将调查区划分为高、中、低和非易发4级9区,结果表明该方法划分的地质灾害易发区较为客观地反映了实际情况。     

基于GIS和信息量的滑坡灾害易发性评价——以三峡库区万州区为例

 以滑坡灾害发育较多的三峡库区万州区为研究区,基于指标因素状态分级和因素相关性分析结果,选取坡度、坡向、坡体结构、地层岩性、地质构造、水的作用以及土地利用7项影响因素,以全区700多个滑坡灾害点为样本数据,依据各因素状态下发生的滑坡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因素状态,并在此基础上建立易发性评价指标体系。基于GIS的栅格数据模型,应用信息量理论开展研究区易发性评价,研究结果表明：易发性高和较高的区域主要分布在土地利用总体规划中的建设用地、侏罗系中统上沙溪庙组第二、三段(J2s2,J2s3)、库水变动带和河网影响带以及万州城区。统计结果表明,处在高易发和较高易发区面积为1 210 km2,其中高易发区和较高易发区分别占研究区总面积的9.71%和25.9%,研究区易发性评价精度高达87%。本文完整的论述了县域滑坡灾害易发性评价的理论方法和技术路线,并以三峡库区万州区为例开展滑坡灾害易发性评价、结果分析以及预测精度评价等,为该区域滑坡灾害防治规划与预测预报提供技术支持,为全国范围内县域滑坡灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。     

基于信息量法的重庆云阳县(三峡库区)地质灾害易发性评价

云阳县地处重庆市东部,属三峡库区,构造上位于川东弧形构造带东北段,褶皱形态以宽平的屉形向斜和狭窄的高背斜相间排列,组成隔挡式构造。区内地貌以中-高山峡谷地貌为主,第四纪以来一直处于间歇性抬升状态,地形切割强烈,长江河道从境内穿过,河流水系发育,年降雨量大,地质环境条件脆弱,地质灾害发育。论文基于Arcgis平台,运用信息量法全面分析了影响云阳县地质灾害发育的地形条件、地层岩性、地质构造、河流水系、人类工程活动等因素,建立了云阳县地质灾害易发评价指标体系。评价结果表明,高易发区面积576 km²,占比15.8％,中易发区面积1801.68 km²,占比49.41％；评价结果可为云阳县区域地质灾害防治提供依据,也可为三峡库区地质灾害易发性评价提供参考。     

利用物探遥感技术探查城市道路塌陷隐患

城市道路塌陷隐患排查对城市公共安全具有重要意义。本文利用物探和InSAR遥感技术,以南京市鼓楼区域为实验区,对道路塌陷隐患进行了探查和研究。利用InSAR技术获取2019年~2020年南京市鼓楼区主要道路的形变梯度信息;结合软土层厚度、管道渗漏点和轨道交通分布等信息,利用层次分析法建立道路塌陷评估模型,对实验区道路塌陷易发性进行评估和分析;利用地质雷达探测等手段进行验证和综合评价。结果表明,南京鼓楼区域道路塌陷易发性空间特征明显,呈现西南高东北低的趋势,高易发区主要分布在实验区龙园西路、湛江路、清凉门大街和凤凰西街等区域。     

某覆盖型岩溶区岩溶与土洞发育特征

覆盖型岩溶区,岩溶地面塌陷地质灾害的发生,其直接影响因素为岩溶与土洞的发育规律和特征。     

深圳某建设场地岩溶地质灾害勘查与危险性评价

针对深圳某建设场地内的岩溶发育情况,模拟出了场地基岩面及溶蚀深槽分布,对勘察期间形成的岩溶地面塌陷灾害进行了成因分析,通过工程类比法,对工程建设引发或加剧的岩溶塌陷和土洞塌陷地质灾害,以及可能遭受的岩溶突水地质灾害进行了危险性预测评价,并提出了相应的地质灾害防治措施建议。