基于GIS和信息量模型的青海大通县地质灾害危险性定量评价分析

本文以地处黄土高原西端向青藏高原的过渡地带的大通县为研究区,根据区内地质环境条件及地质灾害发育特征,选择坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断层距离、与河流水系距离及人类工程活动6个诱发因素作为地质灾害危险性的评价因子,采用基于GIS的信息量模型进行危险性评价,将获得的综合信息量图划分为5级危险区:极低度、低度、中度、高度和极高度。为区内地质灾害防治工作提供科学依据。     

某地区滑坡地质灾害危险性评估研究

滑坡地质灾害危害大,其危险性评估研究对于灾害的预警具有重要意义。以滑坡灾害点作为研究对象,总结了研究区域内的的地质地理环境特性,对滑坡灾害的产生因素进行了研究;通过建立信息量模型,在研究区建立滑坡风险评价指标体系,利用信息模型和基于层次分析法2种方法开展了风险评估分析,最终得到了研究区的滑坡灾害风险评估区域分布情况,并依据研究区滑坡地质灾害危险性评价提出了相对应的防治措施和建议。     

地理信息系统/遥感技术支持下三峡库区青干河流域滑坡危险性评价

以统计模型为基础、地理信息系统作为工具的滑坡灾害评价模式已经得到普遍认可和使用,数字高程模型(DEM)、遥感影像、区域地质调查资料已经成为区域滑坡评价研究的因子数据源。选择三峡库区青干河流域顺向坡滑坡多发地段为研究区,在滑坡编目数据库基础上,通过:(1)数字高程模型获取高程、坡度、地形聚水能力因子;(2)遥感影像获取植被指数;(3)区域地质调查资料、数字高程模型计算斜坡类型定量因子TOBIA指数及获取岩石地层单元因子。采用二分类变量逻辑回归评价方法对上述6种因子建立滑坡危险性评价模型,开展地理信息系统/遥感技术支持下顺向坡滑坡危险性评价研究。研究结果表明,根据模型概率值分布和已知滑坡发育关系,可以将研究区划分为高危险区、中等危险区、低危险区3个等级,高危险区包含70%已知滑坡,中等危险区包含14%已知滑坡,评价结果和实际滑坡发育情况吻合,合理地反映区内滑坡灾害发育的总体特征。     

八仙山巡护、科考线路地质灾害特征及危险性评估

本文通过对天津市蓟州区八仙山自然保护区巡护、科考线路地质灾害危险性评估,分析地形地貌、地层构造、工程水文地质条件、人类活动等因素与地质灾害之间的关系,研究该区崩塌、滑坡等主要地质灾害的形成条件、发育特征及诱发因素,并对其危险性进行分区。根据地质灾害危险性、防治难度和防治效益,对该区项目建设的适宜性做出初步评价,提出了地质灾害的防治措施,为区内科研学习、生态修复、防灾减灾、减少生命财产损失提供依据。     

九寨沟县滑坡灾害易发性快速评估模型对比研究EI北大核心CSCD

通过地理信息系统(GIS)技术,采用信息量(I)、确定性系数(CF)、逻辑回归(LR)、逻辑回归–信息量(LR-I)和逻辑回归–确定性系数(LR-CF)耦合模型的快速评估方法对九寨沟县范围内滑坡灾害易发性评价,并对5种模型进行比较研究。基于历史资料、遥感解译和现场调查,获取九寨沟全县6205个滑坡灾害点作为样本数据库,选取海拔、坡度、坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割度、地层岩性、距断层距离、PGA、降雨、距公路距离和距水系距离共计15项评价指标因子,基于GIS平台提取80%滑坡点作为训练样本,采用I,CF,LR模型建立九寨沟县滑坡灾害易发性评价体系,并将滑坡易发性划分为极低、低、中、高和极高。基于I,CF和LR模型,提出LR-I和LR-CF耦合模型,实现各评价指标因子二次逻辑回归计算,优化了九寨沟地区滑坡灾害易发性区划图。最后利用未参与训练的20%滑坡点作为检验样本,利用频率比和ROC曲线进行精度检验。结果表明:5种评价模型得到的滑坡的高易发区和极高易发区频率比值占总频率比值均超过85%,I,CF,LR,LR-I和LR-CF的AUC评价精度分别为0.762,0.756,0.788,0.838和0.836,表明5种模型均能较好评价九寨沟地区滑坡灾害易发性。LR-I和LR-CF模型与单一的I,CF模型相比能将滑坡易发性评价精度提高约8%;与单一LR模型相比,其精度提高约5%,说明LR-I和LR-CF模型的滑坡预测更优于单一的I,CF和LR模型,为快速建立评价指标体系和区域滑坡易发性提供了可靠途径。     

忠武管道滑坡地质灾害危险性评价与区划研究

介绍了管道地质灾害危险性区划的原则和步骤,采用ArcGIS平台对忠武管道滑坡地质灾害进行了危险性评价与区划研究,对管道沿线滑坡地质灾害等级进行了划分,为管道滑坡灾害的防治提供了依据。     

九寨沟县滑坡灾害易发性快速评估模型对比研究

通过地理信息系统(GIS)技术,采用信息量(I)、确定性系数(CF)、逻辑回归(LR)、逻辑回归–信息量(LR-I)和逻辑回归–确定性系数(LR-CF)耦合模型的快速评估方法对九寨沟县范围内滑坡灾害易发性评价,并对5种模型进行比较研究。基于历史资料、遥感解译和现场调查,获取九寨沟全县6205个滑坡灾害点作为样本数据库,选取海拔、坡度、坡向、地形曲率、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割度、地层岩性、距断层距离、PGA、降雨、距公路距离和距水系距离共计15项评价指标因子,基于GIS平台提取80%滑坡点作为训练样本,采用I,CF,LR模型建立九寨沟县滑坡灾害易发性评价体系,并将滑坡易发性划分为极低、低、中、高和极高。基于I,CF和LR模型,提出LR-I和LR-CF耦合模型,实现各评价指标因子二次逻辑回归计算,优化了九寨沟地区滑坡灾害易发性区划图。最后利用未参与训练的20%滑坡点作为检验样本,利用频率比和ROC曲线进行精度检验。结果表明:5种评价模型得到的滑坡的高易发区和极高易发区频率比值占总频率比值均超过85%,I,CF,LR,LR-I和LR-CF的AUC评价精度分别为0.762,0.756,0.788,0.838和0.836,表明5种模型均能较好评价九寨沟地区滑坡灾害易发性。LR-I和LR-CF模型与单一的I,CF模型相比能将滑坡易发性评价精度提高约8%;与单一LR模型相比,其精度提高约5%,说明LR-I和LR-CF模型的滑坡预测更优于单一的I,CF和LR模型,为快速建立评价指标体系和区域滑坡易发性提供了可靠途径。     

GIS在滑坡灾害危险性评价中的应用

在详细研究国内外基于GIS的滑坡灾害危险性分析现状的基础上,以GIS为操作平台,选取南水北调西线一期工程区某库区为研究对象,使用信息权法对研究区滑坡进行危险性评价,指出该方法改进了传统信息量模型不考虑因子权重,将变量提供的信息量作为信息权看待的不足,使评价的结果更加合理可靠。     

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GIS的流域地质灾害危险性区划及评价

2010年8月13日,遭受"5·12汶川特大地震"重创的极重灾区绵竹清平发生强降雨,引发多处泥石流、滑坡、崩塌等地质灾害。其中以黄水河流域最为突出,导致漆树沟、花梯子沟内厂矿企业、居民生活和交通严重受损。本文通过现场调查和航空影像解译,分析黄水河小流域地质灾害的成因机制,在灾害学理论指导下,结合专家经验,通过对层次分析、信息量、统计量等模型的比较,利用GIS平台建立了泥石流、崩塌、滑坡灾害易发性、危险区划评价分析系统。应用该系统对震后地区棉竹清平等地区分别展开了泥石流、滑坡、崩塌灾害危险性区划研究,并取得了较好的成果。     

三峡库区万州区滑坡灾害易发性评价研究

 滑坡灾害易发性研究在滑坡灾害风险管理与城市规划等方面具有非常重要的现实意义。以往的研究中,鲜有对指标因子状态划分作有关深入分析和讨论的。鉴于此,以滑坡灾害频发的三峡库区万州区为研究对象：首先,选取影响滑坡发生的7个致灾因子(地层岩性、地质构造、水系分布、坡度、坡向、坡体结构及土地利用)作为滑坡易发性的评价指标,依据各指标条件下滑坡累计发生频率曲线斜率的变化,并结合滑坡面积比和分级面积比曲线对指标因子的状态进行分级;其次,根据全区655个历史滑坡数据,分别运用信息量模型和逻辑回归模型建立各自的滑坡易发性评价体系;再则,采用快速聚类法(K-means cluster)对以上2种方法所得到的易发性结果进行分级,并基于GIS平台,得到全区滑坡易发性区划图;最后,从模型结果、精度、适用条件等方面对2个模型进行讨论和比较,研究结果表明：信息量模型和逻辑回归模型的预测精度分别为73.0%和54.9%,前者预测能力要优于后者。     

滑坡发生地周围类似滑坡再发分析及灾害评价

在具有相同和类似工程地质条件的山丘地区，其边坡破坏形式及滑坡灾害往往表现为相同和相近的特征，因此在分析大范围山丘区域内的滑坡灾害时，对既往滑坡破坏及灾害的研究可用于邻近区域滑坡灾害再发可能性分析。在调查和分析了发生于日本熊本地区的一边坡破坏及其灾害的机理后，采用边坡三维稳定性分析推求了适应邻近区域边坡稳定性分析的物理力学参数；同时将邻近的研究区域划分为边坡单元，对各边坡单元采用Monte Carlo模拟方法并基于边坡稳定性分析的极限平衡模型搜索了最不利的三维滑体；对照既往滑坡破坏及灾害的影响范围，对整个区域内的可能不稳定滑体的可能影响溪流及影响范围进行了分析，同时在与该地区的道路建筑物等地理信息系统数据集进行叠加后得出了今后可能受灾的民宅及路段。     

基于GIS和数量化理论II的滑坡危险性预测

 使用传统的数量化理论可以把定量和定性的指标结合起来综合判断滑坡发生的危险性,而这些方法在实际应用时面临的问题是如何高效率和高精度地定量把握各种滑坡影响因素的空间分布(如地质、倾角、土地利用、地形起伏、汇水面积等)。提出基于GIS的空间数据输入方法,通过矢量数据和栅格数据变换来快速高效地解决数据的准备问题,同时制作接口将这些数据输出,提供给数量化理论进行计算,并把结果反馈给GIS进行区域滑坡灾害预测图的制作。通过上述方法可以大大提高效率以及灾害预测图的准确度。该方法实际应用于日本熊本县水俣市地区得出的结果,证实提出的方法只需要传统方法所需时间的1/10就可以高精度地完成区域滑坡灾害预测图的分析计算和制作工作。     

降雨影响下的区域滑坡危险性动态评价研究——以三峡库区万州主城区为例

 降雨引发的滑坡具有区域性的群发效应,能够在短时间内造成大量的灾难性损失。基于此,提出一种可考虑不同降雨期影响的区域滑坡危险性评价方法。该方法以瞬态降雨入渗的区域斜坡稳定性计算模型为基础,将滑坡危险性定义为在一定持续降雨期内各栅格单元体失稳的概率。通过岩土体物理力学参数的不确定性进行各栅格单元体失稳概率的求解,继而获得区域内滑坡的危险性分布。基于ArcGIS软件开发出区域滑坡危险性动态评价工具。以三峡库区万州主城区为例,详细介绍危险性评价工具的数据处理过程以及参数选取方法,并以2种不同的降雨工况进行比较计算。现场斜坡稳定性的调查与计算结果的对比及统计分析表明：滑坡的危险性分布图与真实滑坡的稳定性情况基本一致,并在一定程度上反应了该地区斜坡稳定性的时空分布特征,测试并验证了评价工具的正确性。     

Application of GIS-based statistical modeling for landslide susceptibility mapping in the city of Azazga,Northern Algeria

Landslide susceptibility mapping is a necessary tool in order to manage the landslides hazard and improve the risk mitigation. In this research, we validate and compare the landslide susceptibility maps (LSMs) produced by applying four geographic information system (GIS)-based statistical approaches including frequency ratio (FR), statistical index (SI), weights of evidence (WoE), and logistic regression (LR) for the urban area of Azazga. For this purpose, firstly, a landslide inventory map was prepared from aerial photographs and high-resolution satellite imagery interpretation, and detailed fieldwork. Seventy percent of the mapped landslides were selected for landslide susceptibility modeling, and the remaining (30%) were used for model validation. Secondly, ten landslide factors including the slope, aspect, altitude, land use, lithology, precipitation, distance to drainage, distance to faults, distance to lineaments, and distance to roads have been derived from high-resolution Alsat 2A satellite images, aerial photographs, geological map, DEM, and rainfall database. Thirdly, we established LSMs by evaluating the relationships between the detected landslide locations and the ten landslides factors using FR, SI, LR, and WoE models in GIS. Finally, the obtained LSMs of the four models have been validated using the receiver operating characteristics curves (ROCs). The validation process indicated that the FR method provided more accurate prediction (78.4%) in generating LSMs than the SI (78.1%),WoE (73.5%), and LR (72.1%) models. The results revealed also that all the used statistical models provided good accuracy in landslide susceptibility mapping.

     

基于ArcGIS的四川松新黑水河地区滑坡危险性评价

以松新黑水河地区作为研究区域,基于遥感解译、野外调查统计、地质环境分析、典型滑坡研究的基础上,选取坡度、工程地质岩组、斜坡结构、断裂构造、降雨、人类工程活动等6个与滑坡发生相关的要素作为危险性评价因子。在ArcGIS空间分析模块中,采用自然断点法的数据分类方法,运用频率比——面域模型,对研究区滑坡危险性进行了评价与区划。研究结果表明:松新黑水河地区滑坡危险性分区为:高危险区、中等危险区、低危险区3个区域,所占研究区面积比例分别为32%、50%、18%。     

GIS支持下基于层次分析法的汶川地震区滑坡易发性评价

 2008年5月12日14时28分,四川汶川发生了Ms8.0级大地震,地震诱发了数以万计的滑坡灾害。在大约48 678 km2的区域内,采用震后遥感影像解译并结合野外调查的方法,共解译出48 007个滑坡。应用GIS技术,建立了汶川地震诱发滑坡灾害及相关地形、地质空间数据库,分析了断层、岩性、高程、坡度、坡向、河流、公路等7个因素与滑坡分布的关系,应用滑坡面积百分比这一标准来分别衡量每个因素中各个级别对滑坡的影响程度;然后使用层次分析法对这7个参数进行权重分析;在GIS平台下对这些参数进行综合分析,通过分析结果将研究区内滑坡按易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区与极低易发区5类,极高易发区与高易发区面积约8 211 km2,占研究区总面积的16.9%;最后,使用汶川地震滑坡数据库对研究结果进行检验,检验曲线表明分区效果良好,其中极高易发区与高易发区内实际发生滑坡面积为430 km2,占滑坡总面积的60.5%。     

基于3S技术和地面变形观测的三峡库区典型地段滑坡监测系统

三峡水库建成蓄水后,大量的高边坡和库岸的稳定性将发生变化,针对库区地质灾害的特点,讨论了运用3S技术与地面监测网相结合监测滑坡和库岸变形的有关问题,介绍了在万州、巫山和奉节等地初步建立的“三峡库区库岸与滑坡变形监测及灾害预警系统”与获得的部分观测成果。这些成果已经在评估三峡库区滑坡和库岸稳定性方面发挥了积极的作用。