基于聚类分析的滑坡灾害危险性区划研究

滑坡灾害危险性区划研究在城市规划决策方面具有重要的现实意义。聚类分析以统计学的形式将具有相似特征的数据进行归类,能够实现滑坡灾害危险性空间分布情况的定量评价。根据湖北省巴东县滑坡灾害统计资料,选择具有代表性的滑坡灾害影响因素作为危险性区划评价指标,采用熵权法和层次分析法相结合,综合评判各指标权重。并在此基础上,以MapGIS为操作平台,以C#语言编程实现了快速聚类算法,对研究区86216个单元进行了滑坡灾害属性分类及危险性等级自动识别,预测结果较好。本研究将综合权重评判方法与聚类模型结合,同时克服了聚类结果不能自动排序的困难,对处理大批量,多属性数据具有一定的创新性和实用价值。     

基于GIS的滑坡、泥石流灾害危险性区划关键问题研究

随着GIS技术的引入,滑坡、泥石流灾害危险性区划的效率和准确性得以大大提高。依据工程地质类比原则,在灾害学理论指导下,结合专家打分、层次分析、人工神经网络、信息量、Logistic回归、统计量等模型方法,以MAPGIS软件为平台,利用C++语言开发了滑坡、泥石流灾害危险性区划评价分析系统;并重点探讨了GIS支持下的滑坡、泥石流灾害危险性区划过程中的因子分析、模型选取、模型复合、单元划分、系统集成、结果评价等关键问题,建立了一整套基于GIS的滑坡、泥石流灾害评价方法体系。应用该系统对长江三峡库区和辽宁省鞍山市分别开展了滑坡、泥石流灾害危险性区划研究,取得了较好的效果。     

滑坡灾害空间区划及GIS应用研究

滑坡灾害空间区划研究是当前国内外滑坡领域的重要研究方向之一。虽然滑坡灾害的发生具有随机性的特点 ,但其发生的区域性和重复性特点则是区域滑坡分布与发生的总体规律。从减灾与土地规划的角度 ,开展滑坡灾害空间区划研究具有十分重要的理论和实际意义。文中重点探讨了滑坡灾害空间区划的理论体系、灾害风险评估的基本术语定义及GIS制图的基本原理 ,采用MAPGIS软件为平台及其二次开发的滑坡灾害信息分析系统 ,在中国滑坡重灾害的汉江流域开展了灾害危险性空间区划应用研究。     

基于降雨响应的黄土丘陵区滑坡危险性预测研究——以宝鸡市麟游县为例

极端降雨易造成群发滑坡灾害,难以作为单体预测.为预测评估黄土丘陵区不同降雨强度诱发滑坡灾害危险性,论文在区域滑坡灾害特征研究的基础上,分析降雨强度特征及滑坡分布特征.以岭南滑坡为代表分析降雨诱发黄土-丘陵区滑坡的形成机制,介绍了无限斜坡模型原理、参数选取,利用GIS空间建模与分析功能,定量完成了无降雨、25 mm、50...     

浙江省永嘉县滑坡灾害危险性区划

永嘉县是浙江省滑坡灾害发生频繁的区县之一,其滑坡受地质、地形和人类工程活动等因素的影响。本文根据永嘉县滑坡灾害分布情况,选择了影响滑坡分布的主要因素,将各种因子归一化处理后转换成相同分辨率的定量数据,选择了逻辑回归分析模型和信息量模型进行滑坡灾害危险性评价。在逻辑回归模型中,利用SPSS软件,通过逐步回归分析筛选出影响滑坡的最直接的因子,计算出各个因子的回归系数,得到逻辑回归方程,据此编制了危险性预测分区图。在信息量模型中,通过MAPGIS软件及其二次开发的信息量模型,对永嘉县滑坡灾害进行了危险性区划,并依信息量法的结果编制了该区的危险性预测分区图。两种方法所编制的危险性分区图中高危险区和中危险区重合率达到了87%,具有很高的一致性,起到了相互验证的作用,为滑坡的有效防治提供了依据。最后根据"云娜"台风期间永嘉县实际灾害发生情况的资料分析,新灾害点绝大部分落在危险性预测区中的高危险区,表明模型的预测准确率很高。     

基于有效降雨强度的滑坡灾害危险性预警

选取湖北省恩施地区1 000 km2区域作为典型研究区, 在全面分析该区域历史滑坡资料的基础上, 根据该区滑坡生成与地层岩性之间的关系, 将研究区地层划分为高、中、低3类易发性岩组.分岩组统计降雨监测数据与历史滑坡信息, 得出有效降雨强度与关键降雨持续时间的散点图, 由此确定不同滑坡发生概率的有效降雨强度阈值, 提出该区的滑坡灾害危险性预警判别模型.基于样本区统计数据建立滑坡预测指标体系, 运用GIS得出研究区域的滑坡空间易发性区划结果, 并根据不同易发岩组-有效降雨强度模型, 叠加滑坡灾害易发性分区结果与降雨危险性预警等级分级结果, 对研究区的滑坡灾害危险性进行了预测预警.结果表明: 不同易发岩组-有效降雨强度模型所得预警结果与实际情况吻合, 预警模型具有考虑全面和预警精度高的特点, 在实际预警中切实可用.      

基于多期DEM和滑坡强度的滑坡风险评估

滑坡危险性定量评估是滑坡风险评估中的关键和难点,也是当前国际风险管理研究中的热点问题.以滑坡密集分布的黑方台南塬为研究区,以32处典型滑坡为研究对象,依据多期三维数字高程模型(DEM),提出了一种基于强度的滑坡危险性定量评估技术方法.根据多期三维地形信息的解译及野外调查,编制多期滑坡分布图,计算滑坡活动的频率.利用GIS技术,利用滑坡体积与速度的乘积计算滑坡强度.将滑坡危险性定义为滑坡频率和滑坡强度的乘积,同时调查和分析了黑方台地区各类承灾体的类型、价值及其在相应滑坡强度下的易损性,在此基础上开展了单体滑坡风险评估和黑方台南塬滑坡风险区划.     

降雨型滑坡危险性区划方法

降雨诱发的滑坡等地质灾害分布广、危害大,开展地质灾害危险性区划是减轻地质灾害损失的有效途径之一。以湖南省为例,根据地质灾害调查成果,选取3 412处滑坡,分析了区域降雨型滑坡的发育特点和分布规律,建立了危险性区划指标体系,利用不确定性推理中的确定性系数法,对滑坡与工程地质岩组、坡度、坡向、植被和年均降水量5个评价因子进行了相关性分析,建立了Logistic多元回归模型;采用不规则网格单元划分方法,形成了湖南省滑坡灾害危险性区划图。     

基于GIS的滑坡灾害危险性区划研究——以重庆市万州区为例

为了弥补滑坡灾害危险性区划研究中影响因子和等级划分的不确定性,结合前人研究成果,依据斜坡几何形态、岩性、地质构造、河流侵蚀、土地利用类型、人类工程活动、降水条件等影响因子与研究区实际已发生的滑坡灾害数之间的关系,编制重庆市万州区滑坡灾害危险性评价标准,并基于GIS技术和信息量模型法,计算滑坡评价因子的信息量,就万州区滑坡危险性进行区划,最后基于乡镇行政区对该区滑坡危险性区划进行细化。结果表明：建设用地、坡高为90～200 m的地形、1 024～1 060 mm的年降雨量以及侏罗系中统上沙溪庙组岩层等因素对万州区滑坡发生影响较大;根据滑坡灾害危险性评价标准,万州区滑坡灾害被划分为高、中、低、极低等4个危险区;应用信息量模型法得到的万州区滑坡危险性区划与实际情况比较吻合;高危险区和中危险区面积分别为564.4 km2和848.6 km2,分别占万州区总面积的16.3%和24.5%,主要分布于长江干流及支流两岸的居民相对集中区以及公路干线地段;高危险和中危险乡镇主要分布在万州区经济较为发达的长江干流两岸,尤其是左岸的黄柏乡、太龙镇、天城镇、李河镇等以及万州主城区。     

浙江省滑坡灾害预警预报的降雨阀值研究

根据浙江省降雨的特点,将降雨分为台风降雨和非台风降雨,采用统计方法研究了区域性滑坡灾害与台风区和非台风区降雨量及降雨强度的相关性,通过相关性分析确定了有效降雨量模型;得到了浙江省区域性滑坡发生的临界降雨量和降雨强度阀值,为实时时间预警提供了定量依据;将滑坡灾害的空间易发性与降雨量和降雨强度相结合确定了滑坡灾害的空间预警区划指标和等级;最后初步研究了滑坡发生的滞后时间。     

滑坡风险评估的难点和进展

近年来，国内外滑坡研究日益重视滑坡风险评估和管理技术方法的研究，但滑坡风险评估依然是存在很多问题和难点,尤其是在中等—大比例尺区域滑坡风险定量评估方面，主要表现在滑坡编录数据库建设、滑坡影响因素的识别和建模、滑坡时间、空间预测的不确定性，滑坡诱发因素动态变化的定量刻画，承灾体识别和易损性定量评价等方面。在阐述滑坡风险评估流程的基础上，围绕滑坡风险评估与制图中滑坡编录和基础数据获取与更新，危险性分析中的滑坡空间、时间概率和滑坡特征预测、损失评估中的易损性分析与定量和承灾体定量化制图等技术方法中的难点和存在的问题，概述针对这些问题所取得的研究进展，并指出了滑坡风险研究的技术发展趋势。     

作揖沱崩滑堆积体稳定性评价及防治对策

本文首先从地质背景、形态特征、滑面特征及水文地质等方面,对作揖沱崩滑堆积体的特征进行了概括。在总结已有研究成果的基础上,将降雨对斜坡稳定性的影响进行了定量确定,并在剩余推力法公式和程序中加入这些量化关系,对剩余推力法进行了改进。然后用试验、参数反演及综合经验等方法确定了作揖沱崩滑堆积体稳定性计算的参数,采用改进的剩余推力法与Sarma法对其进行稳定性计算,结果表明:降雨与库水位的提升对作揖沱崩滑堆积体稳定性的影响较大。最后,根据作揖沱崩滑堆积体失稳可能产生的危害,提出了相应的防治对策。     

滑坡勘查中关键问题的识别与案例应用

山地丘陵地貌在我国分布广泛,滑坡地质灾害多发,严重制约着我国社会经济的发展。以滑坡地质灾害为研究对象,提出了在滑坡勘查中需要重点关注解决的四个关键技术问题,包括滑坡特征调查与稳定性定性评价、滑带识别与位置判定、参数取值和计算模型确定、滑坡稳定性定量分析。结合典型案例应用分析,提出了相应的解决方法,掌握了滑坡特征及目前稳定性状态,为后续滑坡防治工程设计提供充分且必要的地质基础资料,同时为滑坡地质灾害勘查提供借鉴。     

滑坡灾害风险评价的关键理论与技术方法

滑坡灾害风险评估主要包括滑坡敏感性分析、危险性评价和风险评估3个不同层次的内容。但是,滑坡地质灾害本身的复杂性和滑坡强度的确定、滑坡发生的时空概率估算、承灾体的易损性时空概率分析等难点问题的存在,无疑阻碍了滑坡风险定量评估的推广和应用。在系统分析国内外滑坡灾害风险评估研究成果的基础上,对滑坡灾害风险评价的技术体系进行了总结,提出了不同层次滑坡灾害的研究内容和相应的评价方法;分析了实现滑坡风险有效评价涉及到的难点问题,并结合降雨和地震诱发的滑坡灾害危险性评价国内外的实践,提出了中国未来滑坡灾害风险评价研究的主要内容和技术方法。     

基于GIS技术的区域滑坡灾害危险性预测

基于GIS技术,利用信息量模型开展区域滑坡灾害危险性预测研究,编制滑坡灾害易发分区图,为滑坡灾害的风险预测及实时预警预报提供基础资料。以浙江省永嘉县为例,利用MAPGIS二次开发得到的信息量专业模块,结合永嘉县历史滑坡灾害和2004年以来新发生的灾害点,分别评价了研究区的历史滑坡灾害危险性和现状滑坡灾害危险性;提出用历史滑坡灾害危险性图件结合新发生的灾害点来验证评价模型;将历史灾害点和新灾害点结合生成滑坡灾害危险性预测图件的预测过程;研究成果经在永嘉县的实际验证分析,2004年后3次台风期间（2004年的“云娜” 台风,2005年的“海棠”和“麦莎”台风）发生的有准确地点的滑坡灾害点全部位于滑坡灾害易发区内,表明采用的模型具有较好的实用性和可靠性;采用历史统计和快速聚类相结合的方法进行危险性等级的划分,克服了前人研究工作中人为划分易发区的缺陷,更科学、客观。     

湖北省巴东县新城区滑坡灾害空间预测

论文在综合分析巴东县新城区区域地质背景及滑坡基本特征的基础上,分析了影响滑坡灾害发生的各因素与滑坡发生之间的相关性,提出影响灾害发生的主要因素：地形坡度、斜坡形态、岩性、构造、水的作用、人类工程活动。利用GIS的空间分析功能将各因素图件栅格化为86216个不规则单元。基于逻辑回归的方法对滑坡灾害进行了定量的概率预测。同时,对研究区进行滑坡灾害空间预测分区,将预测结果与该地区历史滑坡灾害发生情况进行对比发现预测精度为85．71％。说明所建立的模型具有较高的预测精度,是可以用于预测分析的。     

滑坡预测预报的基础及我国主要滑坡岩组特征的确定

滑坡已看成为一种地质灾害,它具有降低环境质量和破坏地表生态平衡的势头。由于人类工程活动而使滑坡灾害发生频繁,一些国家的许多学者已在从事滑坡规律及其空、时预测预报的研究,目的在于理想地去阻止或减缓其灾害作用,本文试图就上面问题作一努力。文中强调:工程地质类比法是滑坡预测预报的基础。其原理在于类似的工程地质环境会引起类同的滑坡。为了表示滑坡预测分区的数字制图,藉助于数据统计、概率及信息理论,类比法可从定性过渡到定量分析。据此基础而编制了滑坡过程工程地质预测简表。设1975年研究的滑坡岩性资料代表从全国范围内抽取的样本,则应用地质变量选取方法可得到我国主要滑坡岩组类型,其结果列于表4。     

陕南地区滑坡灾害气象预报预警及其防范对策探析

选择典型研究区．采用统计方法研究了陕南地区2001～2003年区域性滑坡灾害与降雨量及降雨强度的相关性，确定了滑坡灾害的降雨临界值以及相应的预报预警分级．为实时时间预警提供了定量依据；在此基础上，提出了滑坡灾害预警防范的对策措施。     

Landslide susceptibility zonation mapping using logistic regression and its validation in Hashtchin Region,northwest of Iran

Landslide susceptibility zonation mapping assists researchers greatly to understand the spatial distribution of slope failure probability in a region. Being extremely useful in reducing landslide hazards, such maps could simply be produced using both qualitative and quantitative methods. In the present study, a multivariate statistical method called ‘logistic regression’ was used to assess landslide susceptibility in Hashtchin region, situated in west of Alborz Mountainsnorthwest of Iran. In this study, two independent variables, categorical (predictor) and continuous, were drawn on together in the model. To identify the region’s landslides use was made of aerial photographs, field studies and topographic maps. To prepare the database of factors affecting the region’s landslides and to determine landslide zones, geographic information system (GIS) was used. Using such information, landslide susceptibility modeling was accomplished. The data related to factors causing landslides were extracted as independent variables in each cell (in 50 m×50 m cells). Then, the whole data were input into the SPSS, Version 18. The prepared database was later analyzed using logistic regression, the forward stepwise method and based on maximum likelihood estimation. Regression equation was determined using obtained constants and coefficients and the landslide susceptibility of the area in grid-cells (pixels) was computed between 0 and 0.9954. The Receiver Operating Characteristic (ROC) curve was used to assess the accuracy of the logistic regression model. The predicting ability of the model was 84.1% given the area under ROC curve. Finally, the degree of success of landslide susceptibility zonation mapping was estimated to be 79%.