基于斜坡单元尺度AHP-信息量模型的重点区域地质灾害风险评价——以贵州省紫云县中部重点区为例

以紫云县重点区域为例,通过划分斜坡单元作为评价单元,运用AHP-信息量模型,结合GIS分析建立了基于斜坡单元尺度的重点区域地质灾害风险评价体系。通过选取符合区域孕灾地质条件及地质灾害形成机理的坡度、坡高、地层、斜坡结构、河流距离、构造距离、降雨、人类工程活动等评价因子对重点区域进行地质灾害危险性评价,最后通过叠加易损性评价结果形成不同降雨频率下的地质灾害风险评价成果。基于斜坡单元尺度AHP-信息量模型的地质灾害风险评价相较栅格法和传统信息量法,避免了夸大平坝区及无人区地质灾害风险等级的不合理结果,其充分考虑了评价因子在评价体系中的重要程度及影响情况,且增加了相似孕灾条件下的地质灾害样本以确定信息量值,经验证评价结果准确可靠,同时其成果能做到以斜坡为单元开展地质灾害精准防治。     

藏东察雅县城地质灾害风险评价及源头管控对策建议

以藏东察雅县城为研究区,选取高程、坡度、坡形、坡向、斜坡结构、地层、距断层距离共7个评价指标,运用证据权重法,构建了地质灾害易发性评价模型。以4种降雨频率（10%、5%、2%、1%）下的年最大日降雨量作为动态诱发因子,建筑、人口和交通设施作为承灾体,评价地质灾害的动态风险性。结果表明,研究区斜坡以中、低风险为主,围绕县城场镇两侧的斜坡出现少量高风险和极高风险区。随着降雨频率的降低,区内高风险区、极高风险区面积最大增长5.34%和0.07%;低风险区、中风险区面积最大变化幅度分别为28.33%和23.32%。基于风险评价结果,提出考虑不同降雨频率的地质灾害风险源头管控方法,具体为：针对10%、5%、2%和1%不同降雨频率下的极高风险区,建议分别采取工程治理、工程治理/专业监测、专业监测、专业监测/群专结合的管控手段;针对1%降雨频率下的高风险与中风险区,建议采取群专结合与群测群防。该风险管控体系考虑了不同降雨频率下斜坡的动态风险,可提高山区城镇地质灾害风险的管控精细化水平。     

安徽省崩滑流地质灾害风险评价研究

本文在分析安徽省崩滑流地质灾害发育特征及分布规律的基础上,以栅格单元为评价单元,选取了坡度、地形起伏度、断层缓冲距离、工程地质岩组和斜坡结构5个评价因子,利用信息量模型开展了崩滑流地质灾害易发性评价;叠加降雨量形成危险性进行评价;在危险性评价的基础上叠加承载体易损性形成风险性评价分区。研究结果表明：崩滑流地质灾害高风险区面积为68.68 km²,中风险区面积为15 117.72 km²,主要分布于皖南山区和皖西山区,评价分区结果合理,可为安徽省地质灾害风险管控提供技术支撑。     

信息量模型在山地斜坡地质灾害风险评价中的应用——以贵定县宝山盘江重点区为例

为了对野外风险斜坡及潜在地质灾害进行快速识别,现基于斜坡单元采用信息量模型对贵定县宝山至盘江重点区开展地质灾害风险评价,并分析地质灾害分布与风险斜坡的相关性。结果表明:1风险评价结果中极高风险斜坡42处,高风险斜坡308处,中风险斜坡580处,低风险斜坡280处,分别占比347%、2545%、4793%及2314%;2地质灾害主要分布于极高及高风险斜坡,低风险斜坡中无地质灾害分布;3通过对比评价结果与研究区实际情况,表明风险评价结果较为合理,信息量模型可以应用于山地斜坡地质灾害风险评价,同时评价结果为下一步指导地质灾害防治工作提供了重要的信息及依据。     

陕西省绥德县城区地质灾害风险评估

地质灾害风险评估对地质灾害的防治与管理具有重要意义。绥德县城区地处陕北黄土高原腹地, 沟壑纵横, 地形切割强烈, 地质灾害多发。为了评估绥德县城区地质灾害风险, 将城区周边斜坡地带共划分为1050个斜坡单元, 计算每个斜坡单元在不同含水量工况下的稳定性, 并结合土体含水量监测数据评估斜坡单元危险性。在此基础上, 利用1︰1万遥感数据识别斜坡单元内的承灾体, 并进行易损性分析和危害性评估。根据危险性和危害性评估结果, 完成绥德县城区及周边地区基于斜坡单元的地质灾害风险评估。评估结果表明, 绥德县城区及周边地区很高风险区面积2.27 km2, 包含斜坡段106个; 高风险区面积3.03 km2, 包含斜坡段114个; 中风险区面积10.40 km2, 包含斜坡段362个; 低风险区面积12.81 km2, 包含斜坡段468个。     

基于斜坡单元的滑坡风险识别

识别斜坡地质灾害风险已成为西南山区地质灾害防治的重要基础工作,通过GIS软件划分出孕灾斜坡单元,选取坡度、坡高、覆盖层厚度、滑体土类型、人类工程活动、日最大降雨量等6项指标作为评价因子,利用层次分析法开展山区大比例尺地质灾害危险性评价,初步评价出研究区危险性斜坡。以万山区1:1万地质灾害风险调查获取的斜坡剖面模型为基础,通过取样、试验,综合选取岩土体物理力学参数,利用有限元软件对暴雨状态下的高危险斜坡进行数值模拟,通过强度折减计算出安全系数均小于1.05,并存在不同程度的塑性贯通区。其分析结果与层次分析法评价结果一致,可作为西南山区浅层土质滑坡隐患识别的定量化评价方法。     

云贵交界“9·7”地震贵州震区地质灾害风险评估

为分析"9·7"地震贵州震区区域地质灾害的风险程度,采用模糊层次综合评价的方法,在全面统计分析研究区基础地质环境资料和地质灾害数据的基础上,开展基于GIS技术的地质灾害风险评估。评估结果根据风险值划分为极高风险区、高风险区、中风险区和低风险区四个等级区域,经与实际情况对比,具有较好的一致性,所得成果可为该区域地质灾害防治工作提供借鉴和帮助。     

广东省暴雨型浅层滑坡灾害动力预警模型与气象风险预警研究

针对县级地质灾害气象风险预警面临的精度及模型建设问题,根据广东省地质灾害主要发生在坡面残坡积浅表层的突出特点,通过对典型地质灾害进行物理模拟试验和数值模拟,研究广东省浅表层斜坡失稳发生机理。研究表明：边坡在暴雨条件下,斜坡岩土体容易在浅表层首先造成失稳,影响因素主要有降雨量、降雨历时、土体类别和坡体结构等因素。由此,对研究区划分斜坡单元,按各斜坡单元的坡长、坡度、岩土类型、分层及其关键物理力学参数开展斜坡单元概化分类,并将Green-Ampt降雨入渗模型和无限边坡稳定性评价方法相结合,优化构建了动力学斜坡稳定性评价模型。结合龙川县贝岭镇流域应用实例,初步探索了坡面单元尺度下地质灾害气象风险预警斜坡失稳动力学预警技术,可为广东省开展以斜坡单元预警为主要方式的县级地质灾害气象风险预警提供支撑。     

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。     

普光气田地面集输气管线地质灾害风险评价

油气管道经常不可避免地穿越一些地形地质条件复杂区,而这些地区往往又是地质灾害的高发区,不同类型的地质灾害以不同的方式威胁着管道的安全运营。以普光气田输气管线为例：（1）建立了区域管道地质灾害风险评价模型与评价指标体系;（2）完成了普光气田输气管道地质灾害风险评价,将管道沿线地质灾害风险划分为地质灾害高风险区、较高风险区、中等风险区、较低风险区和低风险区5个不同等级;（3）根据地质灾害风险评价分区结果对管道进行地质灾害风险分段,将管道划分成了50个地质灾害风险等级段,其中：高风险段2段,较高风险段14段,中风险段20段,较低风险段14段。评价结果与实际相符,为管道灾害的预防、治理提供重要的辅助决策,为区域管道地质灾害风险评价提供了参考与借鉴。     

GIS技术在四川省九龙县地质灾害危险性评价中的应用

文章结合九龙县地质灾害调查与区划项目,在对全县地质灾害特征和影响因素调查基础上,探讨了GIS技术在九龙县地质灾害危险性评价中的应用,描述了GIS图形处理和空间分析功能支持下的地质灾害危险性评价思路,并介绍了评价因子选取、栅格单元划分、结果评价等问题。分析结果表明,将GIS技术应用于九龙县地质灾害危险性评价中可以提高评价效率和准确性,评价效果较好。     

粤东陆河县地质灾害易发性评价

开展大比例尺高精度的地质灾害评价是当前地质灾害调查所亟需的。根据资料和实地调查,本文以广东汕尾地区陆河县为研究区,从现状地质灾害和潜在地质灾害2个方面选取个数密度、面积密度、体积密度、坡度、断裂密度、岩土体类型、降雨量和人类工程活动8个指标,在ArcGIS软件的支持下,应用地质灾害综合危险性指数法对陆河县的地质灾害及不稳定斜坡的易发性进行区划,评价结果分为高易发区、中易发区、低易发区3级,分区面积为低>高>中,灾害密度为高>中>低,研究所得可作为区域地质灾害风险管理的基础之一。     

基于GIS的甘肃省甘谷县地质灾害危险性评价

在甘肃省甘谷县地质灾害详细调查的基础上, 通过对研究区地质环境条件及地质灾害基本特征分析研究, 选取了历史地质灾害发育程度、地形地貌、工程地质岩组、地质构造、水文条件、植被条件、降雨量、人类工程活动等影响因素, 建立了相应的地质灾害危险性评价指标体系.采用专家评判方法, 基于GIS技术平台, 对甘谷县地质灾害进行了危险性综合评价, 并与定性评价相结合, 最终将研究区划分为高危险区、中危险区、低危险区、极低危险区4个等级, 其中, 高危险区面积为393.19 km2, 占总面积的25.01%, 中危险区面积为544.04 km2, 占总面积的34.61%, 低危险区面积为324.69 km2, 占总面积的20.65%, 极低危险区面积为310.08 km2, 占总面积的19.73%.      

藏东高山峡谷地带地质灾害危险性评价——以西藏贡觉县为例

在西藏贡觉县地质灾害调查的基础上,开展研究区内的地质灾害危险性评价.根据研究区地质地理环境特征,优选出7个评价因子：坡度、历史地质灾害密度、工程岩组、线性构造密度、植被覆盖度、河网密度、年均降雨量,并建立分级标准.利用GIS技术对空间数据的采集和分析功能,结合数理统计的方法原理,对研究区进行了地质灾害危险性定量评价,揭示区内地质灾害空间分布规律.     

基于RS和GIS的西藏昌都县地质灾害危险性评价

在西藏昌都县地质灾害详查的基础上,利用ETM＋,IKONOS遥感数据建立该区的地质灾害解译标志并解译,通过统计分析确定了各类地质灾害的主要影响因素,采用层次分析法和GIS技术进行地质灾害的危险性评价,并最终完成了危险性评价区划图。评价结果表明,高危险区面积占0.42%;中危险区面积占3.43%;低危险区面积占18.56%;无危险区面积占77.59%。昌都县地质灾害类型主要为滑坡、崩塌和泥石流3种,存在地质灾害隐患点205个,其中有33个大型地质灾害点,严重影响和威胁居民的生命财产安全。     

陕西凤县地质灾害易发性评价研究

区域地质灾害易发性评价是地质灾害早期预警的基础.为了探索秦岭山区区域地质灾害易发性评价方法,文中在陕西凤县1:5万地质灾害详细调查和数据库建设的基础上,详细分析了地质灾害的发育分布规律及影响因素,利用GIS技术结合信息量模型方法完成了凤县地质灾害的易发性评价区划.结果显示:凤县地质灾害分布主要与河流侵蚀、植被覆盖率及人...     

陕南秦巴山区地质灾害危险性评价研究

陕西省是中国地质灾害最严重的省份之一,而陕南秦巴山区地质灾害灾情尤为严峻,因此进行地质灾害危险性评价对指导防灾减灾工作意义重大。文章以陕南秦巴山区为研究区,基于GIS技术与2001-2016年研究区地质灾害灾情数据,分析研究了区内地质灾害与各指标因子之间的敏感性关系,并确定了高程、岩土体类型、断裂构造、降雨等7个影响地质灾害发生较大的因子作为区域地质灾害危险性评价指标。其次,以各指标条件下地质灾害数量和累计发生频次曲线斜率的突变为依据,对评价指标因子进行状态分级。最后,运用信息量法建立栅格数据模型展开区域地质灾害危险性评价。研究结果表明:高危险性、较高危险性、中危险性的地区占研究区总面积的百分比分别为10.52%、28.31%、30.19%,区内地质灾害点的空间分布与地质灾害危险性评价结果基本一致,信息量模型的预测精度为90.16%。文章将经验知识与数据驱动的分析方法相结合,应用于较大范围的地质灾害危险性区划,研究结果可为区域地质灾害防治工作提供参考依据。      

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。     

基于不同模型的赣南地区小型削方滑坡易发性评价对比分析

赣南地区滑坡灾害点多、面广、规模小,具有群发性和突发性的特点,90%以上的滑坡是因人工切坡导致的。为研究赣南地区小型削方滑坡对易发性评价模型的适用性,以赣州市于都县银坑镇为例,基于野外地质调查成果,并利用地理探测器,选取坡度、坡体结构、岩组、断层、道路、植被等6个评价指标,分别选用信息量模型、人工神经网络模型、决策树模...