基于随机森林的山西省柳林县黄土滑坡空间敏感性评价

基于随机森林模型,以GF-6影像和ALOS DEM数据为基本信息源,结合高程,地形起伏度及地形湿度等11项因子,对山西省柳林县进行滑坡敏感性空间区划。模型精度评价表明：随机森林模型精度为0.75,支持向量机模型精度为0.7,表明随机森林更适合柳林县的滑坡敏感性评价。指标重要性分析结果表明：高程、坡度、距道路距离以及距河流距离,是影响柳林县滑坡发育的主要因素。敏感性空间区划结果表明：高度敏感区约占柳林县总面积的28%,主要分布在三川河流域的南北边界及邻近区域内,其中贾家垣乡分布面积最广。从时间成本、训练难度、稳定度以及精确度考虑,随机森林模型更适合滑坡敏感性评价这类非线性计算问题。     

基于GIS的区县级暴雨洪涝风险评估方法

在全球变暖大背景下,极端灾害性天气事件频繁发生,其中以暴雨洪涝灾害表现最为明显。文章基于灾害系统理论及风险评估原理,利用基础地理数据、气象数据、社会经济数据、历史灾情数据等,分别从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个评价指标,建立基于评价因子的暴雨洪涝风险评估模型,并指出区县级暴雨洪涝风险评估需要解决的重点问题包括数据空间化、气象数据的序列延长、参数的确定等。最后以暴雨洪涝多发地区福建省石狮市（县级市）为研究区,利用GIS技术生成100 m×100 m分辨率的致灾因子危险性空间分布图、孕灾环境敏感性空间分布图、承灾体易损性空间分布图、防灾减灾能力空间分布图、暴雨洪涝风险评估空间分布图。结果显示：风险最高地区主要位于湖滨街道和凤里街道;其次是祥芝镇东部和西部,灵秀镇大部份地区、蚶江镇中南部、宝盖镇中南部和锦尚镇大部分地区;风险较低的地区主要是蚶江镇北部、宝盖镇北部和永宁镇大部分地区。     

密云水库周边山区滑坡泥石流易发区预估

滑坡、泥石流等地质灾害的易发度主要是地质灾害自然属性特征的体现,它与孕灾环境的各项因子密切相关。这些因子包括地形地貌、流域水文、构造等内部条件因子以及地震、降雨等外部触发因子。为突出反映滑坡及泥石流主导因子的作用,本文参考了许多研究所采用的评价方法和因子选择,重点选取对该地区滑坡及泥石流发生区域分析评价起一定主导作用的、便于研究区域数据资料与空间资料匹配、关系密切的几个指标,包括地形地貌要素(坡度、坡向、坡形、相对高差、地貌类型)、环境要素(植被指数、河网密度、洪水淹没范围)、构造要素(距断层的距离、断层密度、地质岩性),通过对这些因子的敏感性进行分析,采用专家打分方法确定每种要素及因子的权重,借助因子加权叠加办法得出研究区地质灾害易发程度空间分布,用于表示其可能发生的统计意义上的可能性(概率),该研究对于区域地质灾害预防具有一定的适用价值。     

基于GIS的北川县地震次生滑坡灾害空间预测

自然灾害的预测预报被认为是主动减灾防灾研究中较为经济有效的方式,其中,滑坡空间预测是滑坡灾害研究的基础工作。以汶川地震重灾区北川县为研究区,选取坡度、高程、岩石类型、地震烈度、水系、道路等6个重要滑坡影响因素作为评价因子,全面分析了地震滑坡分布与各影响因子之间的统计相关性,分别采用多元回归模型与神经网络模型计算滑坡灾害敏感性指数,并进行分级和制图。结果表明,极高和高敏感区主要分布在曲山、陈家坝等乡镇,主要沿着龙门山断裂带周边地区的河流和道路呈带状分布。其中,回归模型的预测精度为73.7%,神经网络模型的预测精度为81.28%,在本区域内,神经网络模型在滑坡灾害空间预测方面更具优势。     

基于改进证据权重法的北海道地震同震滑坡易发性评价

多模型耦合方法被广泛应用于同震滑坡易发性评价研究,但耦合证据权重法和其他方法的改进型证据权重法鲜有涉及。该文以北海道地震震中区为研究区,基于震前和震后高精度遥感影像解译出5977处同震滑坡(以中小型为主),选取高程、坡度、距断层距离、距水系距离等8个滑坡易发性评价因子,对同震滑坡的空间分布规律和控制因子进行分析,发现同震滑坡集中发育在距断层小于5 km、距水系小于800 m、峰值地面加速度(PGA)0.5 g、高程90~250 m、坡度20°~40°、坡向东至东南向、岩性以页岩和砾岩为主的区域内;基于改进型证据权重法,综合考虑地形、地质和水文条件对北海道同震滑坡易发性进行评价,经ROC曲线评价模型验证,发现改进模型曲线下面积(AUC)为0.916,较原模型(AUC为0.870)精度有明显提高。改进模型能为同震滑坡易发性评价提供新的研究思路,并为震后区域防灾减灾提供科学依据。     

区域人地耦合系统脆弱性及其评价指标体系

从概念界定与目标定位入手,以气候变化和系统结构要素为分析框架,建立了包括敏感性、暴露性和适应性等三类指标要素和本底脆弱性、潜在脆弱性和现实脆弱性等三个评价层次的区域脆弱性评价系统,并以南方丘陵地区为例,针对泥石流、滑坡、干旱与洪涝等区域自然灾害,构建了水土流失敏感区的人地耦合系统脆弱性评价指标体系。作者认为,区域人地耦合系统脆弱性主要是针对全球气候变化扰动下与自然灾害有关的脆弱性,敏感性与易损性是其脆弱性的本质属性,敏感性、暴露性和适应性是脆弱性的系统要素。自然灾害频率指标可以作为反映灾害空间集聚性的区位暴露性指标,现实灾害度可以提供脆弱性评价因子厘定、指标权重确定、模型建立与阈值分析的结果验证。     

基于“综合赋权”复合模糊物元的重庆市综合灾害模糊风险评价

综合灾害风险是当前灾害研究领域中的热点和核心议题之一。灾害风险评价是综合灾害风险研究的重要基础环节,厘定风险并摸清成因,可为综合灾害风险管理提供科学依据。在区域灾害系统分析的基础上,以重庆市38个区县作为基本评价单元,以公开资料和政府统计数据作为主要的数据来源,基于"R=f(h)×f(v)"的综合灾害风险概念模型,根据"科学性、系统性、独立性和可操作性"原则,构建了反映致灾因子危险性、承灾体暴露性、灾损敏感性和防灾减灾能力四个方面的"重庆市综合灾害模糊风险评价指标体系";使用集成层次分析法(AHP)和熵权法(EVM)的"综合赋权法"为指标体系赋权;在上述基础上采用"复合模糊物元(FME)"模型对重庆市各区县综合灾害模糊风险构成要素及整体风险进行了定量研究,并对灾害风险成因进行了初步分析。研究得出结论:重庆市致灾因子危险性整体水平略微偏高,承灾体易损性整体水平较低,综合灾害模糊风险整体水平居中;渝中区、涪陵区和渝东北的城口县、开县、云阳县、奉节县各类灾害发生及造成损失的可能性较大,是未来防灾减灾工作的重点。     

湖南土壤生态系统对酸沉降的相对敏感性区划

以成土母质、土壤酸碱度、土壤类型、植被类型和湿度类型等5个生境因子为基础,建立湖南土壤生态系统对酸沉降的相对敏感性评价指标体系;利用地理信息系统(GIS)工具进行湖南土壤生态系统对酸沉降的相对敏感性区划,结果表明,湖南省可以划分为极敏感区、敏感区、中等敏感区、不敏感区和极不敏感区等5个酸相对敏感性分区,分别占湖南省总面积的2.15%、30.02%、55.01%、10.56%和2.26%.     

基于资源环境承载力的合肥市增长边界划定

在快速城市化和主体功能区战略背景下,滨湖城市作为城湖共生体,具有湖泊生态系统和城市社会经济系统双重属性,既是中国新型城市化格局中最具活力和潜力的核心单元之一,又是湖泊生态环境问题集中激化的高度敏感区,保护与开发并重,发展与风险共存。以行政区划调整后将巢湖纳入内湖的新合肥市为例,借助GIS平台,运用单因子评价法和综合敏感性评价法构成城市生态适宜性评价的方法体系,以水域因子、坡度因子、湿地因子、覆被因子、灾害风险因子组建资源环境约束指标体系,将合肥市域划分为极高敏感区、高敏感区、中敏感区、低敏感区、非敏感区5 种资源环境承载类型区;基于反规划理念,构建滨湖城市空间增长模型,并划定作为城市扩展生态底线的刚性和弹性空间增长边界。在此基础上,统筹考虑城市空间资源环境保障能力、人口与用地规模,结合城市总体规划方案,明确城市空间扩展方向,科学划定城市近期、中期和远期的增长边界。该方法在中国滨湖城市的空间增长规模与方向、湖泊生态系统安保与开发、城市用地调控与优化组合以及城市规划方案的合理性评价方面可提供科学决策依据。     

2017年苏州市典型湖泊的生态敏感性评价

根据最大熵原理,建立了最大熵模型,计算出9个环境因子对模型的贡献率,确定了对苏州市湿地生态敏感性影响较大的4个因子;利用该模型的输出结果,将环境因子对模型的贡献率作为权重,计算出生态敏感性指数,生成2017年苏州市生态敏感性指数分布图;对苏州市具有代表性的8处典型湖泊,进行生态不敏感、低敏感、中敏感、高敏感和极高敏感区划分,分级评价。研究结果表明,地表温度、景观开发强度指数、归一化差值植被指数、道路密度是4个重要的生态敏感性因子;受人类活动影响,苏州市8处湖泊的生态敏感性存在差异;独墅湖位于城市中心,周边区域人口密度大,人类活动频繁,整个湖泊只能划分为生态高敏感区和极高敏感区,而没有生态中、低和不敏感区,整体生态环境很差;漕湖、昆承湖、北麻漾和阳澄湖生态低敏感区所占比例较大;元荡、淀山湖和澄湖生态不敏感区所占比例较大,其中,澄湖的生态不敏感区所占比例在8处湖泊中相对最大。     

三峡库区重庆段生态与环境敏感性综合评价

在RS与GIS 技术的支持下,选择研究区比较突出的土壤侵蚀、石漠化、生境和酸雨4 个生态环境要素建立敏感性评价模型与方法,对三峡库区重庆段生态环境敏感性进行综合研究,定量揭示了研究区生态环境敏感性程度及其空间分布规律。研究结果表明：(1) 土壤侵蚀以高度敏感、中度敏感和极敏感为主;东北部是土壤侵蚀最为敏感的区域;土壤侵蚀现状与土壤侵蚀敏感性具有很好的对应关系。(2) 石漠化总体以不敏感为主,其次是高度敏感和中度敏感;高度以上敏感区主要分布东北部地区,中度以上石漠化与石漠化高度和极敏感区具有很好的对应关系。(3) 生境敏感性类型以不敏感为主,其次为高度敏感地区;东北部和南部生境敏感性高,而中西部地区生境敏感性低。(4) 酸雨高度敏感面积和比例最大,其次是中度敏感和轻度敏感区;极敏感区呈块状零星散布、高度敏感区和中度敏感区集中片状分布、轻度敏感和不敏感区沿江河带状分布,部分呈团块状散布。(5) 生态环境敏感性类型以高度敏感为主,其次为中度敏感区和不敏感区;东北部和南部生态环境敏感性高,中西部地区生态环境敏感性低。     

湖州塘浦(溇港)圩田系统生态空间敏感性评价

借助于GIS和RS技术,运用层次分析法,选取影响生态环境的10个因子进行单因子及综合因子评价,分析湖州塘浦(溇港)圩田系统生态空间的环境敏感程度及敏感区分布,构建研究区生态空间敏感性评价体系及生态空间布局优化策略。结果表明:研究区生态空间敏感性分布存在空间异质性,呈现边缘高、中心高、周边低的趋势,敏感性较高的区域为西南部(高程 600 m)及西北部,高、较高敏感区面积为500. 06 km~2,占总面积的25. 55%。从总体上看,研究区生态空间环境脆弱,生态问题突出,表现为区域内圩田水网布局错位、植被指数较低、溇港淤泥堵塞及高海拔区域圩田供水不足等,地理、自然、人文等因素是影响该区域生态空间敏感性的重要因素。因此,必须通过减少干扰等措施来保护塘浦(溇港)圩田的生境,形成对该区整体生态系统有支撑能力的空间结构体系。     

基于USLE和GIS的水土流失敏感性空间分析——以河北太行山区为例

以USLE方程为理论指导,遥感影像为主要数据源,基于ArcGIS 进行水土流失敏感性空间分析。选择降雨侵蚀力、土地利用类型、坡度、植被覆盖度等影响因子构建水土流失敏感性评价指标体系,在考虑不同因子影响作用大小的情况下,运用空间分析的方法按标准将水土流失敏感性分为五级;并以河北太行山区为例进行研究,利用危险性指数表征研究区水土流失敏感性大小,分析研究区在不同地理背景下的水土流失敏感区的空间分布特征。研究表明：河北太行山区的水土流失敏感性危险性指数为3.97;空间上水土流失敏感性分等级呈现明显的条带状分布;中度敏感区所占面积比例最大,为39.2%;整体水土流失敏感性中度偏重。     

基于三种不同模型的区域滑坡灾害敏感性评价及结果检验研究

选取相对高差、坡度、坡向、水系、距断层距离、植被覆盖、地层岩性和道路等影响因子,采用信息量法、Logistic回归和人工神经网络3种模型进行滑坡灾害的敏感性评价,并对评价结果进行检验。结果表明：① 评价分类结果的准确性会关系到社会经济成本。经过采用Cohen’s Kappa系数法、Sridevi Jadi精度评估方法和ROC曲线3种方法对评价结果进行比较分析,结果显示人工神经网络模型具有更好的评价精度。② 宁强县滑坡地域分布上,呈现一带三区。其中高、中和低敏感区分别占全县总面积的39.96%,37.7%和22.33%。     

DEM误差对滑坡危险性评价模型的影响

基于数字高程模型(DEM)计算得到的坡度、坡向等地形属性是滑坡危险性评价模型的重要输入数据, DEM误差会导致地形属性计算结果不确定性, 进而影响滑坡危险性评价模型的结果。本文选择基于专家知识的滑坡危险性评价模型和逻辑斯第回归模型, 采用蒙特卡洛模拟方法, 研究DEM误差所导致的滑坡危险性评价模型结果不确定性。研究区位于长江中上游的重庆开县, 采用5 m分辨率的DEM, 以序贯高斯模拟方法模拟了不同大小(误差标准差为1 m、7.5 m、15 m)和空间自相关性(变程为0 m、30 m、60 m、120 m)的12 类DEM误差场参与滑坡危险性评价。每次模拟包括100 个实现, 通过对每次模拟分别计算滑坡危险性评价结果的标准差图层和分类一致性百分比图层, 用以评价结果不确定性。评价结果表明, 在不同的DEM精度下, 两个滑坡危险性评价模型所得结果的总体不确定性随空间自相关程度的变化趋势并不相同。当DEM空间自相关性程度不同时, 基于专家知识的滑坡危险性评价模型的评价结果总体不确定随着DEM误差增加而呈现不同的变化趋势, 而逻辑斯第回归模型的评价结果总体不确定性随着DEM误差大小增加而单调增加。从评价结果总体不确定性角度而言, 总体上逻辑斯第回归模型比基于专家知识的滑坡危险性评价模型更加依赖于DEM数据质量。     

GIS支持下的黄土高原地震滑坡区划研究

分析了影响黄土滑坡的各项影响因子,利用层次分析法(AHP)确定各影响因子的权重。在GIS支持下,建立包括各因子图的空间数据库,对各因子进行分级赋值,然后进行因子加权叠加分析,完成三种超越概率下(50年超越概率2%、10%和63.5%)黄土高原地震滑坡区划图。黄土地震滑坡灾害最严重地区一个是宁夏南部及与其相邻的甘肃白银地区,另一个是甘肃天水地区。     

新疆南部地区风沙扩散风险评价及景观格局优化

基于“致灾因子—孕灾环境—承灾体”3个维度,利用空间主成分分析法（SPCA）开展新疆南部地区风沙扩散风险评价,然后借助最小累积阻力模型（MCR）优化关键景观格局组分,构建多层次生态网络。结果表明：① 区域致灾因子危险性较高,孕灾环境较为脆弱;和静县、阿合奇县生态本底较好,而盆地及其南部各县易于风沙扩散,尤其是和田地区、且末县及若羌县;绿洲人口和农业生产高度聚集,易损性较大。② 46.53%的区域沙源丰富,立地条件差,风沙扩散风险较高。区域下垫面植被覆盖度和土壤类型是影响风沙扩散的最主要因素,风场强度是区域沙源扩散的主要诱因。③ 基于MCR模型,构建20条生态廊道连通生态源地,包括5条河流型、9条道路型和6条绿带型廊道;其中,1号和4号廊道纵贯塔克拉玛干沙漠,其余廊道沿塔里木盆地外缘呈圆环形分布;同时,判别出30个生态节点,包括A类生态节点7个,B类生态节点23个,主要分布在和田地区和巴州,可以通过建设防护林带、提高地表植被覆盖等措施降低风沙扩散风险。研究结果为中国北方干旱、半干旱地区风沙扩散风险防控与景观格局优化提供了技术支撑。     

基于栅格的鄱阳湖生态经济区洪灾脆弱性评价

目前洪灾脆弱性研究主要是基于行政区划上的社会脆弱性评价,无法揭示评价单元内部脆弱性的空间分布。选取鄱阳湖生态经济区作为研究对象,根据人与环境系统的特点,选择影响洪灾脆弱性的15个变量,建立了基于栅格的洪灾脆弱性综合指数模型。结果表明,研究区域的洪灾脆弱性以中度脆弱为主,极度与高度脆弱区主要分布在人口密集的鄱阳湖东南与西南部的湖滨地区、主要河流的缓冲区以及土地利用类型为水田的区域。从脆弱性的3个要素(暴露度、敏感性和适应能力)的空间分布揭示了洪灾脆弱性空间分布形成的原因。基于栅格的评价结果,能够充分反映县市内部和行政边界处洪灾脆弱性的空间分布与变化情况。     

基于GIS和RS的四川省彭州市土壤侵蚀敏感性评价

根据彭州市独特的自然地理特征,结合美国通用土壤流失方程(USLE),选择降雨侵蚀力(R)、土壤可蚀性(K)、坡度坡长(LS)和地表覆盖(C)4个自然因子作为彭州市土壤侵蚀敏感性评价的指标,在GIS和RS技术支持下,对彭州市土壤侵蚀敏感性并进行综合评价.结果表明:彭州市土壤侵蚀敏感性以不敏感(37.78％)、轻度敏感(19.22％)和极敏感(22.09％)为主,中度敏感(10.57％)和高度敏感(10.33％)比例相对较小;区域内土壤侵蚀敏感性的空间分布具有垂直地带性,其中最不敏感区主要分布在东南平原地区,极敏感区主要分布在北部坡度大于25.的亚高山、低山和深丘地区.研究结果将为区域内土壤侵蚀状况的宏观把握和水土保持政策的制定提供科学依据.     

运用灾害熵浅析沙尘暴强度

以信息熵原理为基础，引入灾害熵概念，评价自然灾害的发生的不确定性和根据各致灾因子的强弱，确定灾害事件的重要性因子，构建灾害信息量计算模型。并以新疆境内达坂城、精河、哈密、吐鲁番、鄯善等五个地区的多年沙尘暴灾害统计数据为研究实例，计算分析了灾害次数、灾害熵。经过分析得出：哈密地区的沙尘暴灾害不仅灾害强度最烈，致灾因子亦最为活跃。通过应用灾害熵及其相应的修正模式，可以定量的确定灾害的影响强度，定性地说明致灾因子的多寡。