陕西陇县地质灾害危险性分区评价

在陇县地质灾害详细调查的基础上.通过统计分析确定了各类主要影响因素,采用信息量法和定性评价方法分别进行了地质灾害的危险性评价.建立了地质灾害评价指标体系,确定了地质灾害危险性判别标准,进行了地质灾害危险区划.共划分为高危险区、中危险区、低危险区和极低危险区4个等级,在此基础上,又划分了12个亚区.其中高危险区面积为619.19 km2,占总面积的25.79%,中危险区面积为509.74km2,占总面积的21.23%,低危险区面积为711.75 km2,占总面积的29.65%,极低危险区面积为559.87 km2,占全区面积的23.32%.     

勉略宁地区地质灾害危险性智能评价和区划研究

勉略宁地处秦巴山区，是陕西省地质灾害发育最严重的地区之一。笔者基于GIS与机器学习技术，采用了与地质灾害发生密切相关的12种因子，通过构建样本集，选用5种机器学习算法进行勉略宁地区的地质灾害危险性建模。实验结果标明，随机森林模型能够更好地模拟勉略宁地区的地质灾害发生情况。通过该模型对勉略宁地区进行地质灾害危险区进一步划分，从而指导地质灾害调查与防治工作。     

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。     

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%.      

基于GIS的北流市地质灾害危险性分区评价研究

以广西壮族自治区北流市为例,将研究区按照行政区、自然区或人为确定的方式划分为若干区块,考虑每一区块内历史成灾的损失、地质灾害的易发程度和潜在隐患点成灾可能造成的人员伤亡、财产损失等因素,综合分析评价其危险性,划分地质灾害危险区,显示地质灾害危险程度的分布和组合关系,为区域减灾决策和制定地质灾害防治规划提供参考依据。按地质灾害危险系数法进行定量计算,根据定量计算结果,综合考虑各影响因素,再经过人工修正勾画,将研究区划分为地质灾害高危险性区(Ⅰ)、中危险性区(Ⅱ)和低危险性区(Ⅲ)3个大区和8个亚区,进行了广西北流市地质灾害危险性分区,并通过GIS软件实现可视化。广西北流市地质灾害危险性分区结果显示,高危险区总面积为1 13559 km2,约占全区总面积的46%;中危险区总面积为70986 km2,约占全区总面积的29%;低危险区总面积为61138 km2,约占全区总面积的25%。     

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GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价与区划

区域地质灾害评价是减灾防治的重要非工程手段,构建区域滑坡危险性评价模型,对提高地质灾害评价精度和防治效率具有重要意义。文章以滑坡频发的大渡河中游地区为研究区,初选高程、坡度、坡向、地震动参数、土壤类型、工程地质岩组、年平均降雨量和地形湿度指数（TWI）等13个因子,建立滑坡危险性初级评价指标体系。考虑各因子对滑坡形成贡献程度的不同和目前常权栅格叠加方式对滑坡危险性评价结果精度的影响,引入了地理探测器和变权栅格叠加,构建了地理探测器、信息量法和变权栅格叠加的组合模型（GDIV模型）。基于2021年四川省1∶50 000地质灾害风险调查中313处滑坡地质灾害隐患点,开展基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价,并与逻辑回归模型和信息量模型的组合模型（LRI模型）评价结果进行对比分析。结果表明：研究区以中危险及以下危险区为主,占总面积的78.3%,极高和高危险区主要分布在大渡河、革什扎河和东谷河两岸的低海拔地区;与LRI模型相比,基于GDIV模型的评价结果精度更高,其受试者工作特征（ROC）曲线的线下面积（AUC）值为0.917。文章提出的GDIV模型提高了区域滑坡危险性评价精度,可为...     

基于GIS汕头潮阳区崩塌、滑坡地质灾害危险性评价

以潮阳区1:5万地质灾害详细调查数据为基础,选取地质灾害点坡度、坡向、地形起伏度、工程地质岩组、地质构造、土地利用类型等6个因素评价指标,采用信息量法获取研究区易发性,基于GIS空间分析功能将10年一遇降雨工况和易发性分析计算,得出地质灾害危险性分区图。研究区综合地质灾害高危险区面积明显大于单灾种评价结果,高危险区主要位于崩塌、滑坡较发育的碎裂岩区域;对提高区域地质灾害风险预测能力及综合防治水平具有实际意义。     

四川汶川Ms 8 级地震重灾区地质灾害危险性评价和预测

在地质灾害调查和遥感解译资料的基础上,采用专家评判方法,利用GIS技术对重灾区14个县市的地质灾害进行快速定量的危险性评价,并在此基础上进行定性评价。强烈的地震诱发大量的次生地质灾害,主要为滑坡和崩塌,其次为地裂缝、泥石流和地面塌陷,局部有沙土液化,主要分布在龙门山断裂带附近及山区。总结了14个县市重灾区内地质灾害的分布特征,分析了地质灾害的形成条件,建立了地质灾害评价指标体系,确定了地质灾害危险性判别标准,进行了地质灾害危险区划。共划分为高危险区、中危险区、低危险区3个等级,在此基础上又划分了若干个亚区。对地质灾害的可能发生区带进行了分析预测,针对高危险区提出了相应的防治对策。     

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。