地铁工程地质灾害危险性综合评估定量方法——以西安地铁一号线为例

以西安市地铁一号线建设工程地质灾害危险性评估为例,对综合评估量化评分方法进行了理论探讨和实例分析,主要讨论了评估因子的选取、各因子权重和分级取值、危险性等级划分和各级分值范围确定、评分方法和步骤等几个方面的内容.实例分析结果表明,基于本文量化评分方法基础上的地质灾害危险性分区能够较好地反映多因素的综合影响,评估结果合理可信.     

株洲市地质灾害易发区划与防治重点研究

介绍了株洲市的区域自然地理与地质环境,阐述了株洲市地质灾害发育特征的基础,通过对各类地质灾害形成条件及影响因素分析,选取了评价指标,运用综合危险性指数法进行易发程度综合评判.根据评判结果,将株洲市划分为地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和不发育区,并在此易发程度综合评判基础上划分防治重点区.采用综合危险性指数法进行易发程度综合评判对株洲市进行地质灾害易发区划分,划分结果比较符合株洲市区域地质灾害发育实际情况,为株洲市进行防灾减灾工作,合理制定发展规划提供科学依据.     

基于模糊一致矩阵理论的边坡稳定性评价

根据地质灾害调查中边坡稳定性评价的特点,建立了边坡稳定性评价的指标体系,并将模糊数学理论与层次分析法结合起来,构建地质灾害调查中边坡稳定性评价的模糊一致矩阵数学模型。实例分析表明,用该方法对地质灾害调查中边坡稳定性评价是可行的、有效的。     

模糊综合评判在临沂城区岩溶塌陷危险性评价中的应用

岩溶塌陷是山东省临沂市区最重要的地质灾害类型,该文首次采用基于层次分析的模糊综合评判法对岩溶塌陷进行了危险性现状评价,综合得出了危险性评价分级图,为当地岩溶塌陷防治工作提供了基础数据,也为同类地质灾害预防提供了借鉴模式。     

基于ArcGIS的地质灾害危险性评价实例和研究

应用ArcGIS技术,在DTM数据的基础上,结合遥感分析,以地形坡度、坡高、坡形、河流水系、断层密度、地层岩性、灾害点密度、降雨量和人类工程活动共9个评价因子建立评价指标体系,采用指数加权法对垣曲县地质灾害危险性进行分区,研究结果为低危险区684.1km~2,中危险618.3km~2,高危险区317.6km~2,高危险区主要分布在河流、断裂附近和人类活动强烈区域。通过实例探索研究,地质灾害危险性评价由定性评价上升到定量评价。     

略阳县地质灾害发育特征及其危险性初步评价

根据野外实地调查,描述并总结了陕西省略阳县地质灾害的发育特征。依据地质灾害点目前的稳定状态和潜在危害程度,定性评价了区内各地质灾害点的危险性。并利用地质灾害的重现性,基于各地质灾害点的危险程度,综合区内的地形地貌、地质条件和人为因素、气象水文条件,对略阳县地质灾害危险性进行了分区,其结果可为当地的土地规划和防灾减灾提供依据。     

地质灾害风险评价指标体系构建研究

文章介绍了国内外地质灾害评价与管理体系的基本情况,并在相关文献的基础上收集和整理了国内外典型的地质灾害风险评价指标,并以此为基础构建地质灾害风险评价指标体系,再以广西金秀县为例对其进行验证。验证结果说明构建的指标体系是合理的,但是,建议在构建地质灾害风险评价指标体系的过程中,仍需要结合实际情况,同时考虑地质灾害的种类与评价类型而区别对待。     

全球温升1.5℃和2.0℃情景下中国降雨诱发地质灾害危险性和人口暴露度评估研究

气候变化情景下极端降水事件的频次和强度预估呈增加趋势,这会导致全球部分地区极端降雨诱发地质灾害风险的增加。本文基于中国降雨诱发地质灾害易发性模型和不同地貌分区的累积事件降雨量-降雨历时阈值曲线,采用最新的CMIP6全球气候模式多模式集合结果,基于全球温升目标情景的视角,从地质灾害空间易发性和发生频次两方面,探讨温升情景下中国地质灾害危险性的可能变化及其对暴露人口的潜在影响。结果表明,CMIP6多模式集合预估的多年平均降水在温升1.5℃和2.0℃情景下相比基准时期可能增加5.4%～9.5%,导致中等至极高地质灾害易发区范围预估增加0.33%～0.74%,由于预估的极端降水事件增加,地质灾害发生频次预估增加7.0%～11.2%,进一步综合未来人口空间分布,潜在地质灾害暴露人口可能增加6.20亿人次（18.90%）和4.26亿人次（12.97%）。各地貌分区未来情景下地质灾害危险性预估增加且存在显著的空间异质性,温升2.0℃情景下中等至极高易发性范围相比基准时期增加0.71%～1.28%,地质灾害发生频次预估增加1.2%～15.6%,其中,青藏高原区地质灾害危险性增加最明显。综合考虑未来人口...     

基于GIS的贫困地区降雨诱发型地质灾害风险评估————以湖北省恩施州为例

湖北省恩施土家族苗族自治州(简称恩施州)地处中国14个集中连片特困区之一的武陵山区内,州内少数民族聚居多,贫困人口分布广,地质灾害频发,"因灾致贫,因灾返贫"现象较为突出.本文根据灾害系统学原理和灾害风险分析理论,综合考虑恩施州降雨诱发型地质灾害的致灾因子,孕灾环境和承灾体,构建了降雨诱发型地质灾害风险评价指标体系,基于灾害系统学原理的风险评估模型,对该区的降雨诱发型地质灾害风险进行评估.主要结论如下:(1)降雨诱发型地质灾害的诱发因子为强降雨,恩施州降水丰沛,恩施市中部与鹤峰县东南部属于致灾因子高危险性区域;(2)选取地形地貌,基础地质,水文条件,人类工程活动等孕灾环境要素,耦合信息量法和层次分析法,构建恩施州孕灾环境敏感性评价指标体系,结果表明恩施州孕灾环境敏感性较高,高区域主要分布在巴东县,恩施市和鹤峰县;(3)选取工程建筑,居民人口,社会经济,耕地等承灾体进行脆弱性评估,结果表明承灾体脆弱性较高区域与人口集中地区在空间上重合,利川市和来凤县有更多的高脆弱性区域;(4)综上可知,恩施州的降雨诱发型地质灾害风险总体较高,其较高,高风险区域主要分布在巴东县和恩施市.     

莱芜市主要地质灾害特征易发区划分及防治措施

该文总结了莱芜市地质灾害的总体特征,同时具体分析了各种地质灾害的类型、地理分布和主要影响因素等个体特征。以截至2012底的数据为依据,采用地质灾害综合危险性指数法,对莱芜市地质灾害易发程度进行综合分区评价,划定了莱芜市地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和不易发区,针对不同的地质灾害种类提出了相应的防治措施。     

基于特征筛选与差分进化算法优化的滑坡危险性评估方法

突发性地质灾害危险性评估对灾害防治与风险管理具有重要意义。由于不同地区影响灾害发生的因子各不相同,实际评估过程中难以全面客观地选取适宜的评估因子。机器学习对处理灾害系统的高维非线性问题独具优势,但因模型难以调优而评估效果有限。本文尝试提出一种双向优化的滑坡危险性评估方法：在构建因子敏感性指数开展定量敏感性分析的基础上,结合重要性分析、相关性分析、共线性分析构建四维(Four-Dimensional, 4D)特征筛选法用于评估因子综合优选;为克服模型难以调优的问题,引入差分进化(Differential Evolution, DE)算法优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP) 2种推广能力较强的机器学习模型。最后,以福建省滑坡为例,开展评估方法研究。研究表明：4D特征筛选法能更加客观全面地选取适宜性更高的危险性评估因子,从而降低数据维度、减少信息冗余以提升评估模型性能;DE算法对SVM与MLP具有显著的优化效果,有益于增强模型滑坡危险性的评估准确度,DE-SVM、DE-MLP相较于未优化前模型的AUC值分别提升了4.43%与4.37%;基于双向优化的滑坡危险性评估结果表明,降雨与土地利用类型对福建省滑坡发生具有重要影响作用,福建省滑坡极高危险区普遍年均降雨较高、地形复杂多变,极低危险区主要位于东南沿海一带及闽江流域两侧。本研究为滑坡危险性评估中的影响因子客观选取与机器学习模型调优提供了一定思路。     

Risk assessment of secondary geological disasters induced by the Yushu earthquake

The Yushu Ms 7.1 earthquake occurred on April 14,2010 in Qinghai Province,China.It induced a mass of secondary geological disasters,such as collapses,landslides,and debris flows.Risk assessment maps are important for geological disaster prevention and mitigation,and also can serve as a guide for post-earthquake reconstruction.Firstly,a hazard assessment index system of secondary geological disasters in the earthquake region was built in this paper,which was based on detailed analysis of environmental and triggering factors closely related to geological disasters in the study area.GIS technology was utilized to extract and analyze the assessment index.Hazard assessment maps of secondary geological disasters were obtained by spatial modeling and overlaying analysis.Secondly,an analysis of the vulnerability of hazard bearing bodies in the area was conducted,important information,such as, population density,percentage of arable land, industrial and agricultural outputs per unit area were regarded as assessment indices to evaluate socioeconomic vulnerability.Thirdly,the risk level of secondary geological disasters of the area was obtained by the formula:Risk=Hazard×Vulnerability. Risk assessment maps were categorized into four levels,including"low","moderate","high"and"very high".These results show that some urban areas are at very high risk,including Jiegu,Chengwen,Xiaxiula and Sahuteng towns.This research can provide some references and suggestions to improve decisionmaking support for emergency relief and post- earthquake reconstruction in the study area.     

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泰安市地质灾害预警预报系统研究

主要介绍了泰安市地质灾害气象风险预警与指挥系统。系统开发的主要目的是为了更好的与泰安市地质灾害防治工作相结合,通过对气象因素及地质灾害资料的分析和研究,基于地质灾害气象预警模型,采用先进的GIS技术能实现对地质灾害易发风险性区域预警,能直观地了解到各部分区域的地质灾害易发风险性,为各级政府防灾减灾提供科学的技术支撑。     

卡尔曼滤波在多维AR序列建模中的应用

作为时间序列模型的一种，AR模型由于参数估计和定阶简单而广泛应用于系统辨识。在多维AR序列的最小二乘建模的基础上，结合卡尔曼滤波算法，推导了应用卡尔曼滤波技术的多维AR序列参数估计方法以及加入衰减因子后的卡尔曼滤波算法。该算法不需要保存历史数据，在得到新的“观测”数据后可以对AR模型的估计参数进行实时改正。在确定AR模型阶数时，提出了快速F检验法，大大减少了建模过程中的计算工作量，有较好的应用价值。     

陇东黄土区地质灾害气象预警方法与应用——以泾川县为例

在地质灾害详细调查的基础上,基于GIS平台以地质灾害点密度为依据生成初步地质灾害易发性区划图.从诱发地质灾害的内部因素出发将地层岩性、地形坡度、地貌类型、植被覆盖率、多年降雨量分级后,叠加到初步易发性区划图中,生成了地质灾害气象预警区划基图.以降雨作为诱发地质灾害的主导外在因素,重新对泾川县进行了地质灾害气象预警区划,...     

Numerical simulation of a high-speed landslide in Chenjiaba,Beichuan, China

High-speed landslide is a catastrophic geological disaster in the mountainous area of southwest China. To predict the movement process of landslide reactivation in Chenjiaba town, Beichuan county, Sichuan province, China, we simulated the movement process of two landslide failures in Chenjiaba via rapid mass movement simulation and unmanned aerial vehicle images(UAV), and obtained the movement characteristic parameters of the landslides. According to a back analysis, the most remarkable fitting rheological parameters were friction coefficient(μ=0.18) and turbulence(). The parameter of landslide pressure was applied as the zoning index of landslide hazard to obtain the influence zone and hazard zoning map of the Chenjiaba landslide. Results show that the Duba River was blocked quickly with a landslide accumulation at the maximum height of 44.14 mwhen the Chenjiaba deposits lost stability. The hazard zoning map indicated that the landslide hazard degree is positively correlated with the slope.This landslide assessment is a quantitative hazard assessment method based on a landslide movement process and is suitable for high-speed landslide. Such method can provide a scientific basis for urban construction and planning in the landslide hazard area to avoid hazards effectively.     

基于数据级任务分解的大范围地质灾害预警并行计算架构设计与应用

为实现大范围地质灾害预警实时分析计算,搭建了地质灾害预警并行计算架构。结合地质灾害隐患点的现状和监测设备的实际情况,以地质灾害隐患点为分析计算单元,采用数据级并行计算方式对地质灾害计算任务进行分解,实现了任务生成、分解、派发、计算等功能;采用MPI和Socket套接字相结合的方式,达到了并行计算与高效通信的目的;将该并行计算架构应用于某省2016年8月2~4日台风造成的大范围强降雨状况下的地质灾害预警计算实验验证。结果表明:在大范围地质灾害预警中,该并行计算架构随着执行进程数增加而获得一定的加速比,当执行进程达到16个时加速比可达5.652,明显缩短了传统串行计算所需要的时间,实现了地质灾害的实时预警。     

基于确定性系数和支持向量机的地质灾害易发性评价

确定性系数（Certainty Factor,CF）是经典的地质灾害影响因子敏感性分析方法;支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为机器学习的代表方法,能够综合各个影响因子的关系,对地质灾害易发性进行评价。本文以云南省怒江州泸水县为研究区,将高程、坡度、坡向、剖面曲率、距断裂的距离、距河网的距离、距路网的距离、地貌类型、岩土体类型、土地利用类型作为该区域地质灾害影响因子,依据各影响因子灾害面积比和分级面积比曲线对影响因子的状态进行分级。根据381个地质灾害隐患点,采用CF方法计算的各个影响因子的敏感性值,作为SVM的分类数据,建立基于CF-SVM的易发性评估模型,同时与单独SVM模型的评价结果进行对比分析。结果表明,CF-SVM模型得到的极高和高易发区主要分布在怒江两岸河谷地带,涵盖了89.76%的地质灾害隐患点,比单独SVM模型具有更高的成功率;利用ROC曲线和P-R曲线对两个模型进行检验,CF-SVM模型的评价精度分别达到92%和88%,均高于单独的SVM。由此说明,CF-SVM模型对地质灾害易发性评价有较高的预测价值,可以为地质灾害风险评估和管理提供依据。