5.12汶川地震崩塌滑坡分布特征及影响因子评价——以都江堰至汶川公路沿线为例

以都江堰至汶川公路沿线为研究对象,利用遥感影像解译和野外调查数据,探讨了都汶公路沿线地震崩塌滑坡分布规律,并利用主成分分析,确定了影响地震崩塌滑坡的关键影响因子.结果表明:①地震崩塌滑坡主要分布在坡度为30～65°的坡体上,其崩塌滑坡面积占总面积的82.79%;坡向为东、东南和南坡3个坡向, 其崩塌滑坡面积占总面积的51.32%;其分布的坡面粗糙度多为Ⅰ~Ⅳ级,其崩塌滑坡面积占总面积的84.45%;集中在距主断层距离5～20 km范围内,其崩塌滑坡面积占总面积的56.15%;土地利用类型主要为有林地、灌木林地和疏林地,尤其是灌木林地,三者的崩塌滑坡面积占总面积的89.93%;地层岩性主要为第1、2、3和20类地层岩性组合,其崩塌滑坡面积占总面积的41.34%.②根据主成分分析,坡度和坡面粗糙度对地震崩塌滑坡的贡献最大,是影响地震崩塌滑坡的关键因子,其次是距主断层距离和土地利用,坡向和地层岩性对地震崩塌滑坡的贡献程度较小.     

贵州省开阳县斜坡地质灾害孕灾因子敏感性分析

开阳县地质条件复杂，区内山地灾害频发，在进行野外地质灾害调查的基础上，选取高程、坡度、坡向、工程岩组、斜坡结构、断层、水系、归一化植被指数（NDVI）8个影响因子作为斜坡地质灾害孕灾因子。基于GIS平台，采用确定性系数模型（CF）进行开阳县斜坡地质灾害孕灾因子敏感性分析，并通过敏感性指数（E）分析各因子对开阳县斜坡地质灾害的敏感性大小。结果表明:在高程515~993 m、坡度20°~50°、坡向为东南、西和西北向、软质岩组、顺向坡地区、距断层1 000 m以内、距河流800 m以内、NDVI值处于-0.098~0.181的区域，为开阳县地质灾害敏感区；坡度、岩性、坡向、距河流距离、距断层距离、高程6个因子为开阳县地质灾害的主要控制因素，NDVI和斜坡结构具有较低的敏感性；进一步分析表明，NDVI敏感程度很可能受高程1 288~1 664 m区间和北向坡向限制；斜坡结构敏感性主要受坡向东、西2个方向限制。研究成果可为开阳县地质灾害的防灾减灾工作提供参考。      

斜坡单元支持下地震滑坡危险性区划——以芦山地震为例

以地震滑坡作为研究对象,选取"4·20"芦山地震中芦山县为研究区,结合多源数据,在相关分析后选取10个评价因子,分别是地面高程、坡度、坡向、斜坡形态、地层、斜坡结构、断层平均距离、水系平均距离、植被指数和地震峰值加速度,在数字高程模型基础上采用集水区重叠法划分斜坡单元,再对各评价因子重采样,进而利用基于遗传算法的神经网络算法构建地震滑坡危险性评价模型,完成地震滑坡危险性区划。将基于斜坡单元的危险性区划结果和基于格网单元的区划结果进行比较,结果显示滑坡正确率分别为96.6%和92.6%,斜坡单元的正确率较高;同时通过多组数据的受试者工作特征曲线分析本评价模型的不确定性,每组曲线位置及曲线下面积大小相当。     

贡献权重模型在区域滑坡危险性评价中的应用

以攀枝花市米易县为研究区域,采用GIS技术,选取坡度、坡向、坡形、地层岩性和相对高差等5个指标作为评价因子,利用贡献权重模型对研究区的滑坡地质灾害进行危险性评价。评价结果经过检验符合实际情况:高危险度区占全区面积31.9%;中危险度区占全区面积52.6%;低危险度区占全区面积15.5%;高、中危险度区所包含的滑坡个数占到全区滑坡总数的95.9%。评价结果表明,GIS技术和贡献权重模型结合能够很好地为滑坡灾害危险性评价服务,可以解决过去危险性评价中效率低、精度差等问题,从而实现滑坡灾害评价的信息化和科学化。     

西藏地区崩塌滑坡影响因子敏感性分析CSCD

西藏地区地形地貌复杂,构造活动强烈,气候条件多样,地质灾害频发,对全区经济建设和社会发展的影响日趋显著。其中,崩塌、滑坡是西藏地区常见的地质灾害,为了定量分析研究区内崩塌、滑坡影响因子的敏感性,文中基于GIS与确定性系数分析方法,选取了坡度、坡向、地形起伏度、坡形、高程、距地质构造距离、河网密度、工程地质岩组等8个因子开展了崩塌、滑坡影响因子敏感性分析。分析结果表明:(1)西藏地区崩塌、滑坡影响因子高敏感性区间为:斜坡坡度大于30°,坡向为南东向、南向、南西向,地形起伏度在200~800 m/km^(2),坡形为凹形坡,高程在1500~4500 m,距地质构造距离0~3 km,河网密度>0.5 km/km^(2),代号为YJ2、TS1、TS2、BZ1的岩组,灾害与影响因子之间表现出较好的相关性。(2)影响因子间的敏感性大小:坡度>工程地质岩组>高程>坡形>河网密度>地形起伏度>坡向>距地质构造距离。研究结果对西藏地区崩塌、滑坡易发性评价工作提供了参考。     

则木河断裂带（普格段）地质灾害发育规律及易发性评价

以则木河断裂带（普格段）为研究区,分析研究区的地质灾害控制效应以及发育规律;选取海拔高程、坡向、坡度等7个评价因子构建评价指标体系,运用确定性系数模型与信息量模型耦合的加权信息量模型,通过ArcGIS进行地质灾害易发性评价。结果显示,研究区地质灾害发育具有断层距离效应、地层效应以及高程和坡度微地貌效应;极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区的面积分别为46.75 km2、123.78 km2、215.73 km2、285.34 km2,面积占比分别为6.96%、18.43%、32.12%、42.49%。研究结果对指导则木河断裂带地区以及同类区域的国土空间规划与地灾防治等方面具有重要现实意义。     

逻辑回归模型在玉树地震滑坡危险性评价中的应用与检验

2010年4月14日07时49分(北京时间),青海省玉树县发生了Ms7.1级大地震。作者基于高分辨率遥感影像解译与现场调查验证的方法,圈定了2036处本次地震诱发滑坡。这些滑坡受地震地表破裂控制强烈,规模相对较小,常常密集成片分布。滑坡类型多样,以崩塌型滑坡为主,还包括滑动型、流滑型、碎屑流型、复合型等类型的滑坡。本文基于地理信息系统(GIS)与遥感(RS)技术,应用逻辑回归模型开展玉树地震滑坡危险性评价,并对结果合理性进行检验。应用GIS技术建立玉树地震滑坡灾害及相关滑坡影响因子空间数据库,选择高程、斜坡坡度、斜坡坡向、斜坡曲率、与水系距离、坡位、断裂、地层岩性、归一化植被指数(NDVI)、公路、同震地表破裂、地震动峰值加速度(PGA)共12个因子作为玉树地震滑坡影响因子,在GIS平台下将这些因子专题图层栅格化。应用逻辑回归模型得到每个因子分级的回归系数,然后建立滑坡危险性指数分布图。利用玉树地震滑坡空间分布图对滑坡危险性指数图进行检验,正确率达到83.21%。滑坡危险性分级结果表明,在占研究区总面积4.97%的"很高危险度"的较小范围内,实际发育滑坡数量为766个,占总滑坡面积的比例高达37.62%,表明地震滑坡危险性评价结果良好。不同危险性级别的滑坡点密度统计结果表明,滑坡点密度随着危险性级别的升高而非常迅速的升高。     

基于信息量和多层感知机分类器模型耦合的平果市斜坡类地质灾害易发性评价

广西平果市频发的地质灾害严重制约着市区的工程建设和生命财产安全。在充分收集和整理区域地质资料的基础上,通过遥感解译和现场调查,确定了平果市共发育251处斜坡类地质灾害,其中崩塌189处、滑坡62处。选择高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距断层距离、土层厚度、距河流距离和降雨共9个因子作为评价因子,结合信息量和多层感知机分类器的优势,采用信息量和多层感知机分类器耦合模型对平果市斜坡类地质灾害进行易发性评价。斜坡类地质灾害易发性制图表明极高易发区占平果市面积的25.39%,主要分布于平果市的北部、中部和南部山区。通过ROC曲线对模型预测能力进行检验获得AUC=0.809,表明模型评价结果能够很好地预测研究区斜坡类地质灾害的发生。研究结果可为研究区的崩滑灾害风险评价和灾害防治提供科学依据。     

河南省嵩县地质灾害风险评价

基于ArcGIS环境下,通过选取河南省嵩县区域高程、地貌、工程岩组、植被覆盖度、距构造距离、距水系距离、坡度、坡向等8个因子建立危险性评价模型,易损性选取建筑物、人员和交通等3个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法对河南省嵩县区域进行地质灾害易发性、危险性和易损性评价。研究结果表明,嵩县区域划分为低风险区面积为965.34 km²,占嵩县区域面积32%;中风险区面积为1 114.65 km²,占嵩县区域面积的37%;高风险区面积为826.23 km²,占嵩县区域面积的27%;极高风险区面积为102.68 km²,占嵩县区域面积的3%。研究成果可应用于嵩县防灾减灾及地质灾害风险管控等方面。     

基于神经网络模型的斜坡地质灾害易发性评价:以吉林永吉为例

吉林省永吉县存在大量的斜坡地质灾害,为了给永吉县斜坡地质灾害的防治和预警提供高效直观的分析模型,将吉林省永吉县作为研究区,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性、距河流距离、年均降雨量、地形湿度指数和植被覆盖指数等11个评价因子,利用神经网络模型进行区域斜坡地质灾害易发性分析,再选用频率比、支持向量机模型进行对比。利用ROC曲线对模型的准确性进行验证分析,得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%,预测率分别是87. 3%、84. 3%、85. 6%。结果表明:神经网络模型的精度最高,更适用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评价。     

杭州市滑坡地质灾害危险性区划与评价

基于证据权法构建滑坡地质灾害评价模型,进行杭州市滑坡地质灾害危险性区划研究。主要数据源包括1930－2009年杭州市域采集到的1 905个地质灾害个例以及杭州市地质图、土地利用数据及数字高程模型（DEM）等。利用Arcgis空间分析及信息提取功能,筛选强降水、地层岩性、坡度、坡向、坡高、河网与道路缓冲等证据因子,并运用证据权法客观确定各因子权重, 最后通过Arc-WofE扩展模块对多种优选因子的叠加,计算任意格网单元的滑坡发生概率,实现对潜在滑坡点位的空间预测。经分离样本法验证,区划准确率为88.3%,分析结果与现有滑坡的分布情况比较吻合。据此表明证据权法在多指标评价及其权重确定等方面具有普适性,值得在滑坡地质灾害危险性区划等方面推广应用。     

基于贡献率权重法的区域滑坡影响因子敏感性分析

滑坡影响因子是区域滑坡危险性评价的基础,而因子的敏感性直接反应评价过程中权重大小,因此因子敏感性的精度将影响着评价结果的精度。本文以平昌县滑坡灾害为例,选取坡度、地层、高差、高程、坡形五个因子作为滑坡灾害的敏感性分析因子,采用贡献率权重法对研究区滑坡灾害影响因子的内部敏感性及因子间敏感性进行分析,该评价方法结构简单,不受地域限制,能客观的反应出各评价因子间以及因子内对地质灾害的敏感性。分析结果显示:选取的5个指标敏感性大小依次为:坡形坡度地层高差高程;在各评价指标内部中,坡度10°~30°、侏罗系下统蓬莱镇组上段地层、高差4.94~12.36 m、高程300~800 m、凸形与直线形坡是滑坡发生的高敏感区间。     

小区域地震地质灾害空间分布特点分析方法探讨

统计分析方法是研究地震地质灾害的基本方法,很多学者以灾害面积和灾害数量为基础数据提取了不同的评价指标对地震滑坡的空间分布特点进行评价。在使用灾害数量或点密度等指标进行分析时,存在很大的局限性,需要通过实地调查确认等手段严格保证数据的精确性。以白沙河流域作为研究区域,选取了灾害面积比（Ph）、灾害数量比（Pn）和地表面积比（Pa）作为3个评价参数,通过相互对比的方法揭示了地震灾区小流域都江堰白沙河流域内地震地质灾害的主要分布范围分别为坡度30～50,高程1450～2740m,坡向为E-SW向坡。结果表明,该方法简单易行,可以更加全面的快速评估地震灾区小流域地质灾害的空间分布特征,提供较多的灾害信息,判断小流域地表破坏严重程度,为防灾减灾及灾后重建提供帮助。同时发现,地震地质灾害的主要集中分布区与破坏严重区并不一定重合,因此,在对地震灾害进行空间分布分析时需要同时对这两个方面进行分析,不可忽略。将分析结果与汶川震区已有成果进行了对比发现,汶川地震灾区的地质灾害主要分布区存在坡度和高程上限,分别为50和3000m; 白沙河流域的地质灾害坡向分布与北川映秀断裂走向关系密切,其主要分布坡向中间值与断裂走向夹角约90,但在该研究区灾害的分布不存在背坡面效应的特点; 该流域内地震地质灾害的分布与岩性分布相关性较弱。     

基于信息量-层次分析耦合模型的泗水县地质灾害易发性评价

以泗水县为研究区,选取区域地貌、地质构造、地层岩性及人类工程活动等9个评价因子,基于GIS数据分析功能,运用信息量法及层次分析法确定各评价因子信息量及权重,进行地质灾害易发性评价。研究表明：区域地貌低山区,坡度28°～65°,坡向西和西北,较坚硬的中厚层状碎屑岩、页岩、砂岩夹灰岩岩组,降雨量700～730 mm及地震加速度0.10 g的区域内信息量最大;各评价因子权重从大到小依次为区域地貌(0.21)、降水(0.16)、坡度(0.14)、地层岩性及人类工程活动(0.10)、坡向(0.09)、地质构造及地震(0.07)、水系(0.06);研究区高易发区面积为294.26 km²,面积占比26.30%,灾害点数量占比84.62%,中易发区面积为66.28 km²,面积占比5.92%,灾害点数量占比15.38%,低易发区面积为758.42 km²,面积占比67.78%。对易发性评价过程的合理性进行检验,3个构造矩阵的随机一致性比率CR分别为0.000、0.013、0.020,均小于0.1,表明易发性研究结果具有合理性,能够为研...     

基于斜坡单元的山区城镇滑坡灾害易发性评价：以康定为例

山区地质灾害易发性评价对城镇地质灾害风险管理具有重要意义。本文以康定市为例,以斜坡单元为最小评价单元,选取高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距道路距离、距断裂距离、距水系距离和斜坡结构等9个滑坡影响因子,根据各因子滑坡面积比曲线与证据权值曲线的突变点,划分滑坡影响因子二级状态,并对各影响因子进行相关性分析,剔除相关性较高的距道路距离因子,在此基础上,采用证据权模型进行滑坡易发性评价。对已有治理工程的斜坡单元,本文尝试利用折减系数法对其易发性进行进一步评价。结合现场调查,将研究区滑坡易发性程度划分为：极高易发、高易发、中等易发、低易发。评价结果表明,自然工况下极高易发区主要位于康定市炉城镇以及研究区北侧二道桥村一带,高易发区主要位于雅拉河、折多河与瓦斯沟河谷两侧,对治理工程所在的斜坡单元进行折减后,极高易发区面积由11.21%降至8.42%,滑坡比率由4.03降低至2.3,研究结果符合实际情况,模型精度达77.8%。评价结果较好地反映了康定市区的滑坡易发性分布情况,可为城镇精细化评价提供一定的参考依据。     

基于证据权法的昆明五华区地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是国土空间规划和区域地质灾害防灾减灾的重要依据。为探索适合云南高原低山丘陵区地质灾害易发性评价方法,论文选择云南省昆明市五华区为典型研究区,选择工程地质岩组、距断裂构造线距离、高程、坡度、坡向、坡面曲率、距公路线距离和土地利用类型等8个因素,应用基于贝叶斯理论的证据权法进行地质灾害易发性评价,通过对各...     

贝叶斯信息标准在滑坡因子敏感性分析中的应用

滑坡因子敏感性分析是滑坡预测和治理的重要前提。以巫山县新址西区作为试验区,运用滑坡影响因素与历史滑坡之间建立的Logistic回归模型,通过贝叶斯信息标准进行模型优劣程度的比较,以期得出本区滑坡因子的敏感程度。设计了逐个加入影响因子进行非嵌套模型的优劣程度对比的试验方法。试验区滑坡因子敏感程度计算结果排队依次为：岩性、高程、距有影响构造线距离、坡度、坡向、坡形。试验为区域斜坡稳定性评价提供了一种新的、可靠的方法。     

小区域地震地质灾害空间分布特点分析方法探讨

统计分析方法是研究地震地质灾害的基本方法,很多学者以灾害面积和灾害数量为基础数据提取了不同的评价指标对地震滑坡的空间分布特点进行评价。在使用灾害数量或点密度等指标进行分析时,存在很大的局限性,需要通过实地调查确认等手段严格保证数据的精确性。以白沙河流域作为研究区域,选取了灾害面积比(P h)、灾害数量比(P n)和地表面积比(P a)作为3个评价参数,通过相互对比的方法揭示了地震灾区小流域——都江堰白沙河流域内地震地质灾害的主要分布范围分别为坡度30°～50°,高程1450～2740m,坡向为E-SW向坡。结果表明,该方法简单易行,可以更加全面的快速评估地震灾区小流域地质灾害的空间分布特征,提供较多的灾害信息,判断小流域地表破坏严重程度,为防灾减灾及灾后重建提供帮助。同时发现,地震地质灾害的主要集中分布区与破坏严重区并不一定重合,因此,在对地震灾害进行空间分布分析时需要同时对这两个方面进行分析,不可忽略。将分析结果与汶川震区已有成果进行了对比发现,汶川地震灾区的地质灾害主要分布区存在坡度和高程上限,分别为50°和3000m;白沙河流域的地质灾害坡向分布与北川—映秀断裂走向关系密切,其主要分布坡向中间值与断裂走向夹角约90°,但在该研究区灾害的分布不存在"背坡面效应"的特点;该流域内地震地质灾害的分布与岩性分布相关性较弱。     

基于AHP-突变理论组合模型的地质灾害危险性评价——以河北平山县为例

河北平山县受地形地貌、地质构造和生态环境等因素的影响,崩滑流等地质灾害频发。选取地形起伏度、坡度、坡向、河网密度、断裂带密度、地层岩性、NDVI、土地利用类型及地质灾害点密度9个评价因子,用AHP和突变理论分别求各评价因子权重,并按最小信息熵权法结合,建立AHP-突变理论组合模型并应用,对比基于三种方法的平山县地质灾害危险性评价结果。结果表明：组合模型的评价结果精度更高,符合该区地质灾害发育特征;组合模型法将主客观结合,综合考虑因子的影响,评价结果可靠。该研究为平山县及类似地区地质灾害危险性评价提供一种新的尝试和方法。     

基于GIS的瑞丽市地质灾害易发性研究

以云南省瑞丽市为研究区，基于GIS空间分析功能，选取高程、坡度、坡向、距断裂带距离、降雨等评价指标，用信息量模型和确定性系数模型进行地质灾害易发性评价，通过ROC检验评价模型精度，确定瑞丽市地质灾害易发性分区。