基于ANP的模糊贝叶斯网络模型及其在海岸带地质灾害风险评价中的应用

海岸带位于海陆交互地带,其独特的地理、地质和环境条件导致其灾害地质现象发育,地质灾害易发性和危险性高。考虑到海岸带的重要经济和社会属性,开展海岸带的地质灾害风险评价显得极为重要。本文首先建立了基于模糊贝叶斯网络的地质灾害风险评价模型,结合网络层次分析法(ANP)确定模糊贝叶斯网络的条件概率,并简化了贝叶斯网络的结构图谱。在此基础上,以辽东半岛东部海岸带作为研究区,以崩塌、滑坡、地面塌陷、海岸侵蚀和海水入侵等5个主要地质灾害类型作为评价对象,开展了基于ANP-模糊贝叶斯网络模型的地质灾害易发性、危险性和风险性评价,并编制了综合地质灾害风险分布图;结果显示,区内高、较高风险区主要分布于研究区的西南部海岸带,面积为249km2,约占全区面积的9.1%。研究成果可为海岸带国土资源开发、经济建设规划、防灾减灾救灾等提供重要参考,对同类地区的海岸带地质灾害风险评价具有一定借鉴意义。     

黔东北地区地质灾害时空分布规律及孕灾地质环境研究

黔东北地区是一个地质环境复杂的地区,地质灾害分布范围广、数量多,属于贵州省地质灾害高易发区域。为了深入研究地质灾害时空分布特征与孕灾地质环境规律,以黔东北地区沿河县为研究区,通过野外孕灾地质条件实地调查成果资料,结合历年地质灾害数据,详细阐述研究区内地质灾害分布的总体特征,总结地质灾害孕灾地质条件,深入分析各类孕灾因子对滑坡、崩塌等地质灾害发育的控制作用,通过综合分析研究区内孕灾地质条件,进一步将研究区划分为三大孕灾地质条件区,为减轻地质灾害风险、防灾减灾提供了科学依据。研究结果表明：研究区内地质灾害发生的时间受月平均降雨量影响十分显著;空间分布情况受地层岩性特征影响较大;区内地质灾害主要孕灾地质条件为地形地貌、地层岩性、斜坡结构等,降雨和人类工程活动为外部诱发因素;区内易滑地层主要为中志留统秀山组、下志留统龙马溪组、下奥陶统大湾组等;易崩地层主要为下奥陶统大湾组、下志留统雷家屯组、中二叠统茅口组;不同灾种的斜坡结构具有明显的差异性,滑坡主要发育于凹型和折线型斜坡,崩塌则多发育于凸型斜坡;研究区内地表水系与地质灾害发生具有一定关联性,区内乌江流域水系沿线200m范围内发生地质灾害数量占...     

我国登陆台风影响区地质灾害易发性分析

地质环境脆弱的地区,台风的特大暴雨可以诱发山体滑坡和泥石流等地质灾害,造成严重人员伤亡。本文分析了我国登陆台风影响区域内的地质灾害时空分布特点,利用信息量方法,通过灾害的易发性区划来分析登陆台风影响区地质灾害特征,进而比较台风和非台风影响条件下地质灾害产生的地理条件和信息量差异。分析结果表明,在台风强降雨条件下,地质灾害的触发地质环境条件较非台风降雨触发地质灾害明显降低,地质灾害脆弱性明显增加。     

锦州市规划区地质环境安全评价研究

地质环境问题是影响城市国土空间安全开发利用的重要因素,在城市规划开发阶段开展地质环境综合评价可有效控制地质灾害风险。锦州市规划区尚处于开发前期,本文基于该规划区的地质条件和开发需求,构建了地质环境安全评价指标和评价方法体系,基于主导因素综合法开展了地质环境安全综合评价。根据评价结果,锦州市规划区地质环境安全程度可划分为3级,空间分布上以相对安全区为主,其次为次不安全区和安全区。按照空间位置和区域构造稳定性、地质灾害易发性等不同成因划分为23个亚区,并指出了每个亚区安全程度主要影响因素。该评价结果反映了锦州市规划区的地质环境安全程度,确定了影响地质环境安全问题的关键因素,有助于规避该区国土空间规划开发可能面临的地质灾害风险。     

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GIS和综合指数法的地质灾害易发性评价——以安徽省滁州市来安县丘陵区为例

来安县地处沿江丘陵平原区,地质灾害主要分布在北部丘陵区。本文以来安县丘陵区为研究区,选取坡度、地形起伏度、工程岩组、斜坡结构4项孕灾地质环境因素作为评价因子,并对其逐一进行分析后确定各指标因子的强度等级。采用综合指数法对研究区内地质灾害易发性进行评价,将其划分为低易发区、中易发区和高易发区,对区内地质灾害防治具有重要的意义。     

安徽省芜湖市繁昌区志留纪-泥盆纪地层切坡段地质灾害发育规律研究

本文在收集有关资料、开展专项调查工作的基础上,对安徽省芜湖市繁昌区西北部地质环境条件、地质灾害特征及地质灾害发育规律等进行调查研究,并对研究区内的典型滑坡和崩塌地质灾害点进行了综合分析,进一步查明繁昌区志留纪-泥盆纪地层切坡段的孕灾地质条件,查找出切坡转化地质灾害隐患的发育特征和发育规律,总结成灾模式,制定风险管控措施,为国土空间规划及防灾减灾提供科学依据。     

基于GIS和加权信息量模型的绿春县城地质灾害易发性评价

以绿春县城为研究区,在绿春县城地质灾害详细调查的基础上,选取地层岩性、高程、坡度、坡向、断层、道路、河流7个影响因素,在信息量模型的基础上运用层次分析法赋权重,通过GIS空间分析平台,进行研究区地质灾害易发性评价.结果表明:研究区划分为地质灾害极高易发、高易发、中易发、低易发4个等级,分别占研究区面积的32.24％、2...     

北京山区突发性地质灾害易发性评价

北京山区地质环境条件复杂,发育大量突发地质灾害隐患,既直接威胁山区村庄、道路、景区的人员及设施的安全,又会对城镇的规划建设构成威胁。通过开展地质灾害易发性评价工作,划分出地质灾害易发区,以评价结果指导城镇建设规划,减轻地质灾害的威胁,这是一项十分重要的工作。文章在阐述北京山区崩塌、滑坡及泥石流突发地质灾害发育情况的基础上,选取了坡度、起伏度、工程地质岩组、地质构造、地貌类型及降水等6个影响因子,采用综合信息量模型方法,分别对北京山区斜坡类灾害（崩塌、滑坡）和泥石流灾害的易发性进行评价,并根据“就高不就低”的原则,叠加各灾种的易发性评价结果划分出北京山区突发地质灾害易发性分区图,为城镇建设适宜性评价、编制国土空间规划及完善空间治理提供科学的依据。     

GIS综合评价模型在地质灾害详细调查中的应用

以河南省登封市地质灾害调查为例,在分析地质环境条件的基础上,总结地质灾害发育特征,确定易发性分区评价指标,并运用GIS综合评价模型分析计算,得出的分区结果与实际吻合较好。通过对GIS综合评价模型的研究,可为大区域内地质灾害易发性评价提供参考。     

甘肃武山县环境地质问题及防止地质灾害的方法

阐述了武山县曾发生过的严重的地质灾害，以及现今仍存在的与地质条件和人为活动有关的县城规划安全的环境地质问题。指出这些安全隐患问题的不断累积将有可能引发地质灾害的危险。提出除了对环境地质问题有明确的认识外，还要充分利用自然条件，尊重自然地质作用的基本规律，籍以指导防止地质灾害的工作，并探讨了开展此项工作的两个方法。     

渝东北典型盆缘山区高位崩滑灾害风险评价

研究区位于重庆市巫溪县下堡镇内,属渝东盆缘山区,地形切割强烈,地质环境复杂,地质灾害频发。为了研究高陡峡谷区地质灾发育分布规律、风险区划,文章选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、距水系距离及距褶皱距离因子做为地质灾害易发性评价的影响因素,基于ArcGIS平台,利用信息量模型,定量评价了巫溪宁桥片区高陡峡谷区高位地质灾害的易发性,评价模型与地质灾害分布空间契合度较高,评价结果可信度较高。再结合易损性评价对研究区进行了地质灾害风险评价,最终得到研究区地质灾害风险评价模型。为该区域地质灾害防治提供了科学依据,同时对同类高陡峡谷地区地质灾害风险性评价及地质灾害防治具有借鉴意义。     

贵州省石阡县耕地土壤硒元素地球化学特征及开发利用建议

为了研究贵州省瓮安县各类地质灾害在空间上的发育分布规律,根据瓮安县地质环境和地质灾害野外调查资料,运用综合指数法,对区域内地质灾害易发性的影响因素进行量化。通过地理信息系统（GIS）空间分析软件,对其进行计算与叠加,并依据分区的标准,利用ArcGIS软件内置的自然间断点对地质灾害易发性指数图层进行插值处理,得到瓮安县地质灾害易发性分区图。将区域地质灾害的易发性和区域受威胁对象的易损性进行叠加计算,得到瓮安县地质灾害危险性分区图。根据分区结果可知：地质灾害高易发区占全县面积41.52%,地质灾害中易发区占全县面积38.62%,地质灾害低易发区占全县面积19.86%;地质灾害危险性划分为高危险区、中危险区和低危险区3个区,所占面积比例分别为41.00%、42.54%、16.46%。研究结果为该区地质灾害的预防和预警提供了依据,具有一定的工程实践意义。     

基于信息量法的地质灾害易发性评价——以重庆市巫山县县城为例

以重庆市巫山县县城为研究对象,对县城地质灾害特征及其影响因素进行分析研究,得出影响其地质灾害发育的主要因素有地形地貌条件、工程地质岩组、地质构造、斜坡结构类型、三峡水库水位和其他人类工程活动.利用信息量法,通过ArcGIS软件对各因素的空间信息进行提取和计算,得出其对地质灾害的贡献值.以此对其易发性进行分区,分出了极高易发、高易发、中易发和低易发区.分别统计不同区域内地质灾害的发生数量,发现地质灾害易发性越高的区域,其地质灾害点密度越大,这与实际情况基本吻合,拟合度较好.该结果可用于同类型地区的地质灾害易发性评价.     

层次分析法和GIS空间分析法在兰州市区地质灾害易发性评价中的应用

在研究分析兰州市区地质环境背景、地质灾害类型及其发育特点基础上,选择14项指标为影响地质灾害发育程度的主要因素,其中地质灾害发育因子3项,影响和控制地质灾害的地质环境基础因子8项,地质灾害诱发因子3项,采用层次分析法建立了地质灾害易发性评价体系。利用ArcGIS平台,采用野外调查资料、基础地质资料、遥感数据等对各项指标进行量化。在指标分析和数据归一化的基础上,运用ArcGIS系统的栅格运算功能,将兰州市区各评价因子按照层次分析法所确定的权重进行信息叠加计算,得到兰州市区地质灾害易发性定量计算成果栅格图件。经综合研究分析,划定地质灾害易发区。     

孕灾机理与多源遥感结合的安徽省明光市地质灾害隐患识别

随着我国高分遥感卫星产业的快速发展,利用多源遥感数据可以快速、准确地做好地质灾害隐患早期识别。本文重点以明光市地质灾害风险调查评价中的野外工作为前提,提出基于孕灾机理与多源遥感结合的地质灾害隐患识别方法体系。在查明全市孕灾环境的基础上分析地质灾害的分布发育规律,并基于孕灾机理进行易发性分区评价;基于卫星遥感地表变化检测技术实现地质灾害易发靶区圈定,通过现场核查,并结合专家研判实现隐患体的最终确认。在工作区内共计识别出1处新增地质灾害隐患点,2处孕灾地质条件点。本研究证实了地质灾害隐患综合遥感识别方法的应用能力,可为地质灾害隐患的识别与防治提供借鉴。     

人工神经网络在贵州地质灾害易发性分析中的应用探索

贵州省地质环境条件复杂、地质灾害发育严重,开展基于人工神经网络算法的地质灾害易发性分析,对提高全省易发性评价效率、实现智能化分析具有重要意义。本文通过对各种人工神经网络算法的比较,选取径向基神经网络(RBF)、概率神经网络(PNN)、模糊神经网络(FNN)作为模型算法,采用基于GIS平台的空间数据建模软件(SDM)构建基于人工智能的地质灾害风险分析模型系统,通过数据准备、数据处理、模型训练、模型调用、评估优化等步骤,开展基于三种人工神经网络的贵州山区地质灾害易发性分析应用探索。结果表明:(1)三种人工神经网络计算的易发性结果分区合理、精度检验合格,AUC检验显示具有良好预测价值;(2)通过与专家经验分析结果对比,RBF算法的评价结果与实际更为吻合,表明RBF算法可更好地应用于地质灾害易发性分析。     

水城县地质灾害时空分布规律及影响因素分析

水城县位于贵州省西部乌蒙山区,区内山高坡陡谷深,自然地理及地质条件恶劣,地质灾害频发、易发。本文以水城县重点地区重大地质灾害隐患详细调查成果为依据,从自然因素和人类工程活动两大方面对地质灾害孕育背景及引发因素进行研究,通过对近年新增地质灾害隐患的统计分析,归纳总结出地质灾害隐患在时空上的分布规律及其主要影响因素,指出了水城县地质环境条件复杂是客观存在的,地灾防治工作的重点应放在降低外在因素对灾害的影响上。     

基于GIS和证据权模型的山阳县地质灾害易发性评价

地质灾害易发性涉及因素众多,评价结果取决于不同模型和参量权重赋值为当前研究热点。以陕西省山阳县为研究区域,在收集整理区域地质环境条件、地质灾害分布资料、相关性分析等基础上,最终选取坡度、坡向、坡型、工程地质岩组、距断层距离、距河流距离、距道路距离等8个影响因子,采用证据权模型对8个影响因子进行分析,使用GIS空间分析功能对研究区开展地质灾害易发性评价。结果显示,山阳县地质灾害易发等级可划分为高易发、中易发、低易发和非易发4个等级,面积分别为262.2 km²、436.7 km²、1141.6 km²、1694.5 km²,占山阳县总面积的7.48%、12.35%、32.29%、47.94%。进一步采用ROC曲线方法检验评价等级结果的可靠性,得到AUC为0.824 2(精度达82.42%)。     

基于GIS与证据权模型的地质灾害易发性评价——以广安市前锋区为例

本文以四川广安市前锋区为研究区，将区内的地质灾害作为研究对象，通过选取坡度、坡向、高程、工程地质岩组、构造、道路、水系、土地利用类型等8个影响因子，基于GIS与证据权模型两者相结合，对广安市前锋区开展地质灾害易发性评价研究，并将其按照高、中、低和极低划分为四类地质灾害易发性等级。研究结果表明，高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区，分别占前锋区面积的6.82%,26.74%,32.11%和34.34%。通过ROC特征曲线与横坐标轴所围成的面积(AUC)作为最终的评价精度，其值为87.97%,评价结果可靠，可为广安市前锋区的地质灾害防治和城乡规划建设提供科学依据。