区域地质灾害评价预警的递进分析理论与方法

根据多年丰富的区域地质灾害考察和综合研究实践,作者架构了区域地质灾害评价预警研究的理论体系和工作方法,主要包括:(1)开展区域地质灾害综合调查;(2)建立地质灾害信息系统,包括基于GIS的区域地质灾害空间数据库和分层图形库(GGIS);(3)研究区域地质灾害分布与地形(高程、高差、坡度)、水系、植被、工程地质岩组、地质构造形迹、斜坡类型、降雨量分布和地震活动等的统计关系,为评价因子选取、分级和权重确定提供依据;(4)筛选提取评价预警研究因子体系,建立地质灾害发育因子、基础因子、诱发因子和易损因子体系;(5)创建研究区域地质灾害"发育度"、"潜势度"、"危险度"和"危害度"(简称"四度")的概念模型和数学模型;(6)在满足一定精度比例尺数字化图上划分计算单元,分别计算研究区域地质灾害"发育度"、"潜势度"、"危险度"和"危害度";(7)根据计算结果和应用目的,把相同或相近级别的图斑合并,分别编制区域地质灾害"四度"区划图;(8)根据"四度"区划结果提出研究区的地质灾害防治规划、分级监测预警目标区和地质环境可持续开发利用对策;(9)对重点地段或地点专门编制地质灾害防治预案和政府-社会联动的应急反应机制。上述9个步骤构成区域地质灾害评价预警的时空递进分析理论与方法,简称"四度"递进分析法(AM FP)。     

金牛山水库库区地质灾害评价

依托金牛山水库工程,以区域地质灾害评价预警的递进分析理论与方法为指导,构建以发育度、潜势度、危险度和危害度为评价指标的水库四度空间评价模型。利用逐步分析、逐级计算,实现对金牛山水库影响范围内地质灾害的评价和四度空间模型等级的划分,确定了库区地质灾害的发育状况,库区地质灾害的易发地区以及所受损失最大地区,极大指导了库区的地质灾害防治工作。     

基于CF和Logistic回归模型的广东省地质灾害易发性评价

在研究广东省崩塌、滑坡、泥石流孕灾环境的基础上,选取高程、坡度、地质年代、岩性、距断层距离、距水系距离、归一化植被指数(NDVI)7个因子作为地质灾害易发条件因子。首先利用CF模型计算出7个因子各分类级别的CF值,然后将各因子的CF值作为自变量,是否发生地质灾害作为因变量,利用Logistic回归模型得到各因子的回归系数。再对各因子之间的独立性进行检验,所选7个因子都符合独立性检验条件,全部进入到逻辑回归方程中,计算出各独立单元发生崩滑流地质灾害的概率。根据计算结果将广东省崩滑流地质灾害易发程度划分成四类:极低易发区(16.63%),低易发区(28.65%),中易发区(32.57%),高易发区(22.15%)。评价模型的合理性和精确度都符合检验要求,说明采用确定性系模型和逻辑回归模型能够较为客观准确地评价广东省地质灾害易发性。     

关于地质灾害孕灾因子权重确定的探讨

地质灾害易发区划模型中,不同地区孕灾因子权重不同。因子权重的确定、求解权重的准确性将直接关系到区划结果的可靠度。本文根据地质灾害点在不同孕灾因子分区中的分布频率,推出不同孕灾因子对地质灾害发育的贡献率的相对大小。不同因子对地质灾害发育的贡献率实际上就是各因子在地质灾害易发模型中的权重,因此通过以上分析可得出不同孕灾因子的相对权重,再利用层次分析法(AHP法)得出孕灾因子的权重。通过统计分析得出各因子相对权重的方法弥补了层次分析法确定权重的人为随意性,提高了区划的准确度。     

地质灾害预警预报模型设计与应用

基于地质灾害的多样性及其变化的随机性和非稳定性特点,本文综合利用数学算法和GIS技术,设计了地质灾害预警模型,分析了诱发地质灾害的地形、地貌、气象、水文等几方面的因素,并根据这些因素的特点,选取不同的样本对其进行量化处理,运用主成分分析法,计算了各个因素导致地质灾害发生的权重指数及各监测站点的易发级别。在此基础上,基于GIS技术、采用泰森多边形法等将站点的易发级别转换成面的易发级别,运用日降雨量、降雨强度等指标计算出地质灾害发生的概率,通过区域化易发等级图与降雨图的叠加分析,采用地质气象偶合方法,实现了地质灾害预测。在某省案例区的研究表明,本研究设计的地质灾害预警模型具有较高的预警精度(预警结果80%符合实际情况)。     

层次分析法和GIS空间分析法在兰州市区地质灾害易发性评价中的应用

在研究分析兰州市区地质环境背景、地质灾害类型及其发育特点基础上,选择14项指标为影响地质灾害发育程度的主要因素,其中地质灾害发育因子3项,影响和控制地质灾害的地质环境基础因子8项,地质灾害诱发因子3项,采用层次分析法建立了地质灾害易发性评价体系。利用ArcGIS平台,采用野外调查资料、基础地质资料、遥感数据等对各项指标进行量化。在指标分析和数据归一化的基础上,运用ArcGIS系统的栅格运算功能,将兰州市区各评价因子按照层次分析法所确定的权重进行信息叠加计算,得到兰州市区地质灾害易发性定量计算成果栅格图件。经综合研究分析,划定地质灾害易发区。     

安徽省地质灾害气象预报预警模型研究

通过对基于地质环境信息平台的地质灾害气象预报预警模型构建进行了探讨。拟在先期已具备的地质灾害预警分区、地质灾害易发分区基础上,以地质灾害"易发度"、预报降雨量、有效降雨量为因子,采用logistic回归模型确定各个评价单元的预警等级,经插值计算、图斑合并,实现地质灾害气象风险预警。     

基于可拓理论的泥石流灾害预警预报系统开发:以北京市为例

泥石流是北京山区主要的地质灾害,北京市于2003年启动了地质灾害气象预警预报工作,但近几年的预报效果并不理想。为进一步提高泥石流灾害预警预报的准确性,选取地形、地层岩性、地质构造和植被作为基础因子,以北京市地质灾害易发分区为响应因子,以降雨作为诱发因子,根据各因子与泥石流灾害的相关性分析,采用层次分析法(AHP)计算各因子的权重系数,提出了基于可拓理论的泥石流预警预报模型,并通过G IS系统和IDL开发平台实现准确预报。利用20组历史上北京地区发生的泥石流雨量资料对建立的预警预报模型进行验证,结果表明模型预报结果与实际情况基本吻合。研究成果对于提高北京市泥石流灾害预警预报水平,减少人民生命和财产损失具有重要的意义。     

突发地质灾害气象预警统计模型与应用

通过引入地质灾害潜势度,突发地质灾害气象预警统计模型解决了雨量判据法不能明确表达地质环境条件的问题,在此基础上,提出了潜势度计算、大气降雨变量设计、预警方程优化3方面的改进方法。为提高潜势度计算的准确性,增加了基于卡方检验的地质环境因子独立性判别步骤;对地质环境因子确信程度初始值和权值计算中确信程度变化量初始值设置进行了规定;并将预警模型中累计雨量修正为更为合理的有效累计雨量。在现有的预警方程的基础上提出了基于联合概率分析的预警方程,避免了其与基本地质认识和物理规律存在一定距离、方程系数的意义不明确的局限。以2009年7月2日发布的24 h雨量预报为例,计算结果表明：虽然预报区域面积从101 008 km²减小到27 553 km²,但是地质灾害点落入预报区的比例从44%增加到62%。这说明通过改进的预警模型理论上更加严密,空间准确率有所提高,空报率有所下降。     

天府新区(成都部分)地质灾害易发程度分区及防治对策

根据每个致灾因子权重和调查数据,确定了各单元格内致灾因子的赋值。在此基础上,叠加由地质灾害分布图确定的地质灾害易发程度宏观区划,对每个单元格进行综合评价。按计算结果和野外调查情况确定地质灾害易发程度分区的依据,并按此依据对天府新区(成都部分)地质灾害进行易发程度分区,并依据分区结果提出了天府新区(成都部分)地质灾害综合防治对策。     

基于层次分析法和GIS的甘肃省武山县地质灾害易发性区划研究

武山县地质构造复杂,岩土体破碎,泥石流、滑坡、崩塌等地质灾害发育。以GIS平台的空间分析和栅格计算功能为基础,选取区内对地质环境影响较大的和易量化的因素作为评价因子,通过层次分析法确定各评价因子的权重,通过栅格化各评价因子形成叠加运算图层,结合计算分析结果和野外调查认识,形成最终的地质灾害易发性分区图,较之传统的评价和分区方法具有半定量评价与定性认识相结合的改进,在具体实践中具有较明显的优点。     

陕西省地质灾害易发性综合评价方法初探

陕西省的地质灾害主要包括滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地裂缝及地面沉降。论文在总结陕西省107个县（市）地质灾害调查与区划工作的基础上,建立了陕西省地质灾害易发性综合评价指标体系。针对不同灾种选择了25个评价指标作为其易发性的主要影响因素。使用专家——AHP定权法确定各影响因素的权重,并基于GIS构建了综合评价数学模型——综合指数模型,将各指标因子图层按权重进行代数叠加运算,计算出全省地质灾害易发性综合指数。然后根据综合指数的大小,将陕西省地质灾害易发程度划分为高易发、中易发、低易发和非易发四级区。     

基于GIS技术和信息量法的地质灾害易发性研究——以海南省昌江县为例

海南省昌江县地质灾害的发育受地质环境条件控制和多种外在因素影响.依据昌江县地质灾害详细调查资料,选择各类地质灾害发育的控制条件和诱发因素作为评价指标,通过建立地质灾害影响因子体系,构建信息量分析模型.通过对各项因子进行量化并使其归一化,运用层次分析法确定评价因子权重系数,利用ArcGIS的空间叠加分析功能,实现对昌江县...     

基于层次分析法与Arcgis的榆阳区地质灾害易发性与危险性分区评价

在了解地质环境和灾害特征的基础上,选择影响灾害发育的三级因子,建立评价体系。依据层次分析法,确定因子权重,通过Arcgis空间分析软件对各因子分别进行指标分析和归一化处理。最后,运用栅格计算工具将各评价因子与评价权重进行叠加,按自然间距分类法,确定分区界限值。将区域的险情与易发性进行叠加计算,得出各个区域的危险性等级,最后结合地质灾害易发性分区得出危险性分区。分区结果反应出野外调查实际情况。     

基于GIS与WOE-BP模型的滑坡易发性评价

区域滑坡易发性研究对地质灾害风险管理具有重要意义.以往研究中,将多元统计模型与机器学习方法相结合用于滑坡易发性评价的研究较少.以三峡库区万州区为例,首先选取9种指标因子（坡度、坡向、剖面曲率、地表纹理、地层岩性、斜坡结构、地质构造、水系分布及土地利用类型）作为滑坡易发性评价指标.基于证据权模型（weights of evidence,WOE）计算得到的对比度和滑坡面积比与分级面积比的相对大小,对各指标因子进行状态分级;再利用粒子群法优化的BP神经网络模型（PSO-BP）得到各指标因子权重.综合两种模型确定的状态分级权重和指标因子权重（WOE-BP）计算滑坡易发性指数（landslide susceptibility index,LSI）,基于GIS平台得到全区滑坡易发性分区图.结果表明:水系、地层岩性和地质构造是影响万州区滑坡发育的主要指标因子;WOE-BP模型的预测精度为80.8%,优于WOE模型的73.1%和BP神经网络模型的71.6%,可为定量计算指标因子权重和优化滑坡易发性评价提供有效途径.      

杭州市滑坡地质灾害危险性区划与评价

基于证据权法构建滑坡地质灾害评价模型,进行杭州市滑坡地质灾害危险性区划研究。主要数据源包括1930－2009年杭州市域采集到的1 905个地质灾害个例以及杭州市地质图、土地利用数据及数字高程模型（DEM）等。利用Arcgis空间分析及信息提取功能,筛选强降水、地层岩性、坡度、坡向、坡高、河网与道路缓冲等证据因子,并运用证据权法客观确定各因子权重, 最后通过Arc-WofE扩展模块对多种优选因子的叠加,计算任意格网单元的滑坡发生概率,实现对潜在滑坡点位的空间预测。经分离样本法验证,区划准确率为88.3%,分析结果与现有滑坡的分布情况比较吻合。据此表明证据权法在多指标评价及其权重确定等方面具有普适性,值得在滑坡地质灾害危险性区划等方面推广应用。     

云南省镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子筛选及危险性分区

综合环境地质学、自然地理学等学科的理论和方法,对野外实地调查及室内整理的数据进行数学模型计算,系统研究了镇雄县滑坡地质灾害的时空分布规律.基于GIS叠加分析功能,得出镇雄县滑坡地质灾害的主要致灾因子,采用滑坡确定性系数（CF）法对滑坡地质灾害各个因子数据进行量比,并根据主要致灾因子数据与滑坡形成有利级别进行多元线性回归模型的建立,最终获得适用于镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子的多元线性回归模型,在此基础上对滑坡地质灾害危险性进行分区,得到各个分区的分布情况.     

金沙江流域泥石流的组合赋权法危险度评价

针对目前地质灾害危险性评价中对指标权重确定方法的缺陷,使用改进的层次分析法和熵值法确定金沙江流域泥石流的各影响因素权重。在此基础上,提出一种新的组合赋权规则,使两类权重间的差异程度和分配系数间的差异程度相一致,从而排除人为因素及数据奇异点的影响,得到相对客观准确的结果。以金沙江的典型泥石流作为计算实例,对现场数据进行了提取之后,使用上述方法计算出影响因子的权重,将权重代入经典的危险性分析模型进行评估。计算结果与当地泥石流的实际情况和发展趋势相符合,从而证明了该方法的合理性。     

基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划

崩滑流是崩塌、滑坡和泥石流地质灾害的总称。本文根据逻辑回归模型和贵州省崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,统计贵州省内崩滑流发生概率与其影响因子之间的函数关系; 并利用GIS技术编制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图。首先根据影响因子子集中已发崩滑流灾害面积和影响因子子集面积来计算崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF; 其次将灾害是否发生作为因变量,影响因子子集发生崩滑流地质灾害的确定性系数CF作为自变量,应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系; 然后利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生崩滑流地质灾害的概率p,按p值10等分标准将研究区划分为10个危险性等级区,并绘制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图; 最后用已发崩滑流地质灾害的分布数据来检验危险性区划的效果。研究结果表明:本文根据逻辑回归模型和崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,将贵州省分为Ⅰ～Ⅹ的10个崩滑流地质灾害危险性等级区与实际情况基本符合,能够良好地反映贵州省境内发生崩滑流地质灾害的难易程度。     

云南省地质灾害预报预警模型方法

根据云南省地质灾害综合研究成果,作者架构了云南省地质灾害预报预警模型方法。认为,影响地质灾害活动的因素是气象、地理、地质因素,相互交织,自然与社会因素相互叠加。地质灾害系统是一个开放的、复杂的灾害系统。在对影响地质灾害发生因素分析的基础上,可以利用相应的预测模型,对给定区域内发生地质灾害的危险度做出预测。建立模型的程序是:(1)区域地质灾害综合调查;(2)研究区域内地质灾害分布与地形(高程、坡度)、水系、工程地质岩组、地质构造形迹、人类工程活动、降雨量分布和地震活动的统计分析;(3)创建概念模型和数学模型;(4)确定危险度指数和预报等级。