山东费县地质灾害易发程度分区评价

通过调查,认为费县地质灾害主要为滑坡、崩塌、泥石流,其发育与地形地貌、地层岩性、地质构造和人类工程活动、大气降水关系密切。依据地质灾害发育现状和规律、致灾因子,利用MapGIS空间分析功能和Microsoft Excel数据计算功能对其进行叠加,获得各评价单元的地质灾害综合危险性指数,将费县地质灾害易发程度分为高易发区、中易发区、低易发区、不易发区4个区,并进行了分区评价。为当地国土资源部门的地质灾害防治工作提供科学的理论依据。     

基于信息量模型和数据标准化的滑坡易发性评价

本文以北川曲山-擂鼓片区为研究区,将坡度、坡向、高程、地层、距断层的距离、距水系的距离和距道路的距离作为该区域滑坡易发性评价因子。采用信息量模型计算了各项评价因子的信息量值,并运用4种标准化模型对信息量值进行标准化处理。各评价因子的权重由层次分析法（AHP）确定。在GIS中将权重值和各评价因子的标准化信息量值,进行叠加计算得到区域滑坡总信息量值,并基于自然断点法对其进行重分类,将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区5级易发区。将基于4种标准化模型和信息量模型得到的滑坡易发性评价结果进行了对比分析,结果表明：基于最值标准化信息量模型的滑坡易发性评价结果的ROC曲线下面积AUC值为0.807,高于其余模型的AUC值,说明最值标准化信息量模型的滑坡易发性评价效果最好。极高易发区面积占研究区面积的20.03%,离断层和水系较近,主要分布地层为寒武系、志留系和三迭系。研究结果可为区内滑坡风险评价和灾害防治提供参考。     

基于层次分析法的地质灾害易发性评价应用——以日照市为例

以基础地质数据为数据源,充分研究日照市地质灾害孕灾环境,采用层次分析法,分析选取地貌、构造、地层、岩浆岩、降水量和人类工程活动强度6种评价因子,建立层次结构模型,计算各个影响因子的权重,对各个因子进行分析并进行归一化处理,将各个评价因子与其权重进行加权叠加计算,最终得出日照市地质灾害易发性分区结果,划分出低、中和高易发区3类分区并完成精度检验。日照市地质灾害重点分布于沂沭断裂带的昌邑-大店断裂、安丘-莒县断裂通过的区域和低山、丘陵地貌区以及矿产资源开采引发的采空塌陷等地,此类区域需重点防治。采用层次分析法将地质灾害危险性评价过程层次化、定量化,从一个新的角度对日照市地质灾害危险性进行定量化评价和分区,分区结果较客观地反映实际情况。     

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.     

基于确定性系数和支持向量机的地质灾害易发性评价

确定性系数（Certainty Factor,CF）是经典的地质灾害影响因子敏感性分析方法;支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为机器学习的代表方法,能够综合各个影响因子的关系,对地质灾害易发性进行评价。本文以云南省怒江州泸水县为研究区,将高程、坡度、坡向、剖面曲率、距断裂的距离、距河网的距离、距路网的距离、地貌类型、岩土体类型、土地利用类型作为该区域地质灾害影响因子,依据各影响因子灾害面积比和分级面积比曲线对影响因子的状态进行分级。根据381个地质灾害隐患点,采用CF方法计算的各个影响因子的敏感性值,作为SVM的分类数据,建立基于CF-SVM的易发性评估模型,同时与单独SVM模型的评价结果进行对比分析。结果表明,CF-SVM模型得到的极高和高易发区主要分布在怒江两岸河谷地带,涵盖了89.76%的地质灾害隐患点,比单独SVM模型具有更高的成功率;利用ROC曲线和P-R曲线对两个模型进行检验,CF-SVM模型的评价精度分别达到92%和88%,均高于单独的SVM。由此说明,CF-SVM模型对地质灾害易发性评价有较高的预测价值,可以为地质灾害风险评估和管理提供依据。     

基于证据权法的巴东县城滑坡灾害易发性评价

巴东县城由于其特殊的地理位置和特有的地质条件，使之成为滑坡灾害多发地带，严重威胁着巴东县城的发展，因此，有必要对巴东县城进行滑坡易发性评价研究。首先，基于GIS平台分别提取影响滑坡发生发育的各指标因子（地层岩性、地形地貌、地质构造、水文地质条件等），并划分证据层；其次，采用证据权法分别计算各证据层的权重及后验概率；然后将单元各证据层后验概率进行叠加，生成滑坡易发性分区图；最后，使用自然断点法将研究区按滑坡易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区与极低易发区5类，极高易发区与高易发区面积之和约占研究区总面积的33%，其中86%的已有滑坡发生在极高易发区和高易发区，利用成功率曲线检验表明区划效果较好。      

基于GIS与信息量模型法的山东省蒙阴县地质灾害易发性评价

蒙阴县位于山东省东南部,岱崮地貌分布范围较广。近年来,随着人类工程活动的增强,崩塌滑坡泥石流灾害进一步加剧。本文在山东省蒙阴县1∶5万地质灾害风险普查的基础上,结合最新的遥感信息,选取坡度、起伏度、工程地质岩组、地质构造、地貌类型5个影响因子作为研究区地质灾害易发性的评价指标,采用信息量模型法对各评价因子进行信息量计算,通过GIS空间分析平台,建立了蒙阴县地质灾害易发性评价体系,为蒙阴县有效开展防灾减灾救灾工作,切实保障经济社会可持续发展提供有效的科学决策依据。研究区划分为地质灾害高易发区、中易发区、低易发区、非易发区４个等级,特征曲线（ROC）的线下面积（AUC）精度检验值为0.833,表明评价精度较高。     

日照市地质灾害现状及防治建议

日照市地质灾害隐患点共计90处,灾害规模以小型为主。利用地质灾害危害程度评价、地质灾害稳定性、危险性评价及地质灾害易发程度综合分区评价,查明了地质灾害点分布位置,将地质灾害点的基本单元格进行现状、潜在地质灾害强度分析,其他基本单元格进行潜在地质灾害强度分析,确定各基本单元格易发程度。通过MapGIS软件,将相同易发程度的基本单元格合并连接成区,将地质灾害易发程度划分为高易发区、中易发区、低易发区,依据地质环境条件、地质灾害发育现状、灾害变化趋势、灾害危害特征,划分为重点、次重点和一般防治区,提出详细的地质灾害防治目标及对策建议,为日照市开展地质灾害预警预报示范区的建设工作提供了技术支撑。     

基于信息量模型的涪陵区地质灾害易发性评价

本文以重庆涪陵区为研究区域,选取坡度、坡向、累计汇水面积、地层岩性、水域、降雨量、植被和土地利用分类8个影响因子,提取高分一号遥感数据（2013.12.24）动态影响因子,引入信息量模型,分别计算上述影响因子对应的信息量,对该时期示范区的地质灾害危险性进行评价,并引入ROC曲线和AUC评价指标,对得到的区域地质灾害易发性评价结果进行精度评估。结果显示,2013年12月研究区内高易发区面积占总面积的9.73%,该易发区内含有104个地质灾害点,占所有灾害点的52.7%,灾积比为5.42,明显大于其他易发等级类别。利用ROC评价方法,计算成功率曲线AUC为0.796,预测率曲线AUC为0.748（74.8%）,具有较高的可靠性,证明本文方法在该区域地质灾害易发性评价的适应性良好。     

基于粒子群优化支持向量机的延长县滑坡易发性评价

参数优化问题直接影响着支持向量机的预测精度和泛化能力,粒子群优化算法具有全局最优搜索能力,因此通过粒子群算法优化支持向量机参数可以有效提高预测精度.以延长县历史滑坡数据为基础,分析了岩性、地貌类型、土壤厚度、坡度、坡向、坡高与滑坡分布的关系,并利用滑坡密度值对各定性或定量因子进行了归一化处理;在此基础上,通过区域内所划分的１６３００个斜坡单元作为评价单元,采用粒子群优化支持向量机(PSOＧSVM)算法完成了延长县滑坡的易发性评价.从滑坡密度指标角度来看,评价结果中高易发区和极高易发区的历史滑坡数占比７２．１９％,通过滑坡面积百分比(LAR)等指标进行了有效的验证,均显示出对滑坡易发性评价效果良好.      

基于样本与因子优化的黄冈南部地区地质灾害易发性评价

为对比信息量模型中灾害数量和灾害面积2种样本的适用性，以黄冈南部地区作为研究对象，探讨了评价因子的优化组合形式，采用信息量模型，根据研究区工程地质条件和地质灾害的特征初选评价因子，结合成功率曲线确定2种样本的因子优化组合，进而通过灾害比率及典型地质灾害点验证易发性评价结果。结果表明:①在单因子评价结果中，2种样本的单因子评价结果的AUC值排列顺序不尽相同，但呈现出一定规律性；②各叠加因子评价结果的准确度均达到因子优化组合的94.9%以上，变化幅度相对较小，且呈现出随因子数量增加而增大的趋势，但并不是越多越好；③2种样本的易发性评价结果都显示出高、较高易发区主要集中于研究区中部及北部地区，低易发区和较低易发区多集中于长江沿岸以及研究区南部，与灾害分布位置相符；④2种样本均为地质灾害易发性评价中信息量模型的有效计算样本，且面积样本的准确度明显优于数量样本。      

可拓学在济南市地质灾害易发性评价中的应用

介绍了可拓学的基本理论,并应用于地质灾害易发性划分。选取了岩土体类型、地形坡度、地质构造、已有灾害点数量、人类工程活动强度、多年平均降雨量为地质灾害易发性评价指标,运用层次分析法获得了评价指标的权重值,建立了基于可拓学理论的地质灾害易发性评价模型。以济南市为例,对可拓学模型的评价结果进行验证,该方法获得结果与实际情况吻合程度高,证明这一方法是切实可行的。     

基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测

为预防和管控城市突发地质灾害造成的人民生命和财产损失, 国家针对城市地质灾害易发地区部署了大量的各类传感器, 用来感知和监测城市边坡等地质体的变化情况, 以支持对地质灾害的预警。从边坡监测数据特点和时序数据分析技术出发, 针对监测数据噪声混杂、模式分析困难、预警阈值的不确定性等问题, 给出了一种基于多传感器信息融合的边坡监测数据异常事件检测方法。主要工作包括: ①边坡监测数据变化模式可以归结为周期项、趋势项以及噪声项的叠加, 实践中在预处理基础上对边坡监测数据进行周期为24 h的重采样, 同时趋势项可以近似看作是经典的牛顿运动, 以此构建形变运动模型, 为卡尔曼滤波的状态转移提供理论支持; ②采用集中式衰减记忆卡尔曼滤波, 引入衰减记忆因子, 对多传感器边坡监测数据进行特征级融合, 降低了噪声的影响, 提高了边坡监测数据的可靠性; ③引入惩罚系数, 应用改进的动态时间弯曲算法对于周期序列数据进行相似性度量。在此基础上基于K-means聚类和局部异常因子分析对边坡监测数据进行异常检测, 并基于3σ准则确定预警阈值。该方法能将正常模式和异常模式的时序数据进行区分, 有效检测出边坡监测数据的异常, 为灾害预防提供支持。最后以深圳市典型边坡监测数据为例验证了此方法的可行性。      

安徽省地质灾害气象风险预警系统方法研究

地质灾害气象风险预警是地质灾害防范的关键环节,对增强灾害防御能力,变被动救灾为主动防灾避灾具有重要意义.本研究采用确定性系数法和基于CF的权重确定方法,计算了各评价单元的潜势度.通过建立多元回归预测模型,将基于潜势度、预报雨量、有效雨量的气象风险预警系统方法应用于安徽省地质灾害气象风险预警工作中,并建立了一套完整的从数...     

GIS层次分析法在地质环境保障能力评价中的应用——以山东半岛蓝色经济区为例

区域经济建设与社会发展必须与地质环境保障能力相适应,地质环境保障能力的评价是涉及多层次、多因素作用的空间综合评价。在山东半岛蓝色经济区地质环境保障能力评价过程中,选取2个领域层、11个准则层、37个指标层指标建立评价体系,利用层次分析法确定各评价指标的权重,再以地理信息系统为基础进行图形的空间处理与叠加运算,进而按照确定的分级标准将地质环境保障能力分为强、较强、中等、较弱、弱5个等级。     

InSAR技术和孕灾背景指标相结合的地灾隐患识别

合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, 简称InSAR)是获取地表形变的重要手段, 由于InSAR数据获取的限制和数据处理中产生的精度误差等问题, 在地灾隐患识别方面的工作还需要联合地质灾害本身进行分析。为此提出了一种基于InSAR技术与研究区孕灾背景指标相结合的方法, 并将其应用于三峡库区巴东段的地灾隐患识别研究中。研究结果表明, 使用ALOS-2 PALSAR雷达影像, 应用时序InSAR技术得到了研究区的变形空间分布和变化速率, 并结合研究区的孕灾背景, 将易发性等级、坡度、工程岩组和是否与灾害目录重叠4个指标作为地灾隐患判别的指标, 综合识别出19处疑似地灾隐患区, 然后对疑似地灾隐患区进行了逐一野外核查, 经验证地灾隐患识别成功率为78.9%。研究成果证明了将InSAR技术和孕灾背景相结合进行地灾隐患识别方法的可行性, 可在区域灾害识别中发挥重要作用。      

基于信息量模型的地质灾害易发性评价:以川东南古蔺县为例

地质灾害威胁着山区人民生命财产安全, 进行地质灾害易发性评价有助于山区城镇进行规划与建设时规避灾害风险。以川东南古蔺县为例, 基于ArcGIS空间分析获取了研究区高程、坡度、岩性、斜坡结构、植被指数、距断层距离和距道路距离7个评价因子, 采用信息量模型分别对滑坡和崩塌灾害进行易发性评价后, 进一步利用ArcGIS单元统计功能对比了滑坡和崩塌易发性的信息量值, 选取相对更大的信息量值作为该栅格的最终信息量值, 绘制了研究区综合地质灾害易发性图, 利用自然断点法将古蔺县按信息量值的大小划分为极低、低、中、高和极高易发区。结果表明: 地质灾害主要分布在断层和道路附近, 断层和人类工程活动是造成研究区地质灾害频发的主要原因; 高易发区与极高易发区面积之和为1 315.62 km2, 占全区总面积的41.32%;预测模型性能经ROC曲线检验, AUC值为0.812 5, 说明栅格最大值法预测的古蔺县综合地灾易发性效果良好。