基于GIS和信息量模型的安徽池州地质灾害易发性评价

以安徽省池州市为研究区,选取坡度、坡向、工程地质岩组、断裂、道路、河流、降雨量、土地利用类型8个影响因子进行地质灾害易发性评价。基于全市345个地质灾害点(崩塌和滑坡)样本数据,采用信息量模型对研究区各影响因子的信息量进行计算,依据灾害点密度将区域灾害易发性划分为5个等级:低易发区、较低易发区、中易发区、较高易发区和高易发区。结果表明:安徽省池州市地质灾害高易发区和较高易发区主要分布在坡度较大的山区河谷两侧,反映人类工程活动破坏、流水冲刷作用和地形地貌因素是影响该区地质灾害的主要因素。其中,高易发区和较高易发区面积为1 801.47 km~2,分别占全区总面积的7.89%和13.88%,高易发区和较高易发区内的灾害点分别占所有灾害点的48.7%和21.5%,其中高易发区的灾积比为6.17,明显高于其他易发等级。对地质灾害易发性的方法与技术的研究,旨在为该区的灾害防治和经济建设提供技术参考。     

基于CF与Logistic回归模型耦合的地质灾害易发性评价——以北京市大清河流域生态涵养区为例

在北京市大清河流域生态涵养区1450 km²的区域内，以遥感影像解译为基础，结合1∶50 000地质灾害详细调查，获取全区888个地质灾害隐患点作为样本数据库，选取基岩类型、地貌类型、地形坡度、河流、公路、断裂6个评价因子，采用确定性系数(CF)与Logistic回归耦合模型评价地质灾害易发性，依照自然间断点分级法(Jenks)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。将未参与模型训练的20%地质灾害隐患点作为检验点与易发性分区结果进行叠加分析，通过频率比和ROC曲线进行精度检验。结果显示：基岩类型对地质灾害的发育具有控制作用；公路、断裂对地质灾害的空间分布影响明显；CF与Logistic回归耦合模型在实际应用中具有较高的准确性，是一种地质灾害易发性评价可靠性高的模型。     

基于GIS的白龙江流域甘肃段地质灾害易发性评价

在白龙江流域甘肃段主要城镇地质灾害详细调查的基础上,通过统计分析确定了影响区域地质灾害易发性的评价因子,利用层次分析法对各评价因子的权重进行了计算。采用地理信息系统进行空间分析,按照自然间距分类方法将地质灾害易发性结果栅格图分为高易发区、中易发区、低易发区、极低易发区4类,并绘制了区域地质灾害易发性分区图。该问题的研究对于地质灾害的防灾减灾具有一定的指导意义。     

新疆乌鲁木齐市地质灾害分布规律及易发程度分区研究

乌鲁木齐市作为新疆自治区首府,地理位置重要,该市区域发育的地质灾害类型主要为地面塌陷、崩塌、滑坡、泥石流,地裂缝和地面沉降不发育,共有地质灾害点274处。通过对改市主要地质灾害类型的分布规律和影响因素进行研究,发现受地貌单元、人口分布及活动范围不同,地质灾害点分布不均。地质灾害的地貌差异较为明显。在此基础上,对该市区域内的地质灾害易发区进行评价,将辖区内的地质灾害易发区划分为地质灾害高易发区、中易发区、低易发区及不易发区4个大区,为当地政府开展地质灾害防治工作提供了可靠的科学依据。     

莱芜市主要地质灾害特征易发区划分及防治措施

该文总结了莱芜市地质灾害的总体特征,同时具体分析了各种地质灾害的类型、地理分布和主要影响因素等个体特征。以截至2012底的数据为依据,采用地质灾害综合危险性指数法,对莱芜市地质灾害易发程度进行综合分区评价,划定了莱芜市地质灾害高易发区、中易发区、低易发区和不易发区,针对不同的地质灾害种类提出了相应的防治措施。     

云南省勐海县地质灾害易发性区划

在云南省勐海县地质灾害详细调查的基础上,选取了对地质灾害发育起主导作用的9个因素作为易发区划分的评判因子,采用单元面积评价法对勐海县地质灾害易发性进行了区划,将研究区划分为高、中、低和不易发区等四个大区,为勐海县地质灾害防灾减灾工作提供技术支持。     

浅谈地质科技档案资料的编研与开发利用

县城的快速发展日益受到地质灾害的显著制约,进行地质灾害危险性评价是县城可持续发展的客观需要。以甘肃省榆中县为例,建立了地质灾害危险性评价的3级模糊数学模型和全面详细的评价指标体系,查明了存在的主要地质灾害类型有滑坡、崩塌、泥石流及不稳定斜坡等,进行了地质灾害危险性3级模糊综合评价。结果表明,按照不易发、低易发、中易发和高易发4个级别,榆中县为地质灾害高易发区,该结果与实际情况较为一致。说明多级模糊综合法是实现地质灾害危险性评价由单因子定性评判过渡为多因子定量综合评判的有效途径。     

基于信息量-逻辑回归耦合模型的玛纳斯河流域地质灾害易发性评价

本文以地质灾害多发的新疆玛纳斯河流域作为研究区,在剖析了信息量模型、逻辑回归模型在地质灾害易发性评价中各自的优势与局限性的基础上,探索了信息量-逻辑回归耦合模型的科学性与优势;基于该区域地质环境与最新地质灾害数据,选取地形起伏度、坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、地形湿度指数(TWI)、河流、断层、高程9个影响因素作为评价因子,以全区355处地质灾害点为样本数据,在进行评价因子分析的基础上,通过ArcGIS平台对玛纳斯河流域进行了地质灾害易发性评价。评价结果表明,地质灾害高易发区主要分布于流域南部中低山丘陵地区,高易发区与较高易发区的面积分别为1760 km2、2200 km2,占研究区总面积7.98%、9.97%。经检验评价精度高达91.3%,该研究可为当地地质灾害防治与国土空间规划提供重要参考。     

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 Ex-cel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AHP和GIS的舟曲地质灾害易发性评价

舟曲县是中国罕见的滑坡、泥石流地质灾害高发区,其防灾减灾工作具有一定的挑战性。依托舟曲县1∶50 000地质灾害风险调查工作,深入分析孕灾地质条件,选取地质灾害频率比、地质灾害面积模数比、地质灾害体积模数比、坡度、坡度变化率、坡形、切割深度、沟壑密度、岩土体类型、地质构造、植被指数11个评价因子,建立AHP评价模型,确定各因子权重,运用GIS平台综合评价舟曲县地质灾害易发性。结果显示：舟曲县地质灾害极高易发区和高易发区的面积分别为68.98 km²、390.9 km²,分别占县域总面积的2.29%和12.97%,主要分布在人员财产集中的白龙江流域、石门沟流域、拱坝河流域中下游和博峪河流域舟曲段中部区域;中易发区、低易发区对应的面积分别为1 166.21 km²和1 387.76 km²。研究成果为舟曲县城镇整体规划和地质灾害防治提供决策参考。     

基于GIS与证据权模型的地质灾害易发性评价——以广安市前锋区为例

本文以四川广安市前锋区为研究区，将区内的地质灾害作为研究对象，通过选取坡度、坡向、高程、工程地质岩组、构造、道路、水系、土地利用类型等8个影响因子，基于GIS与证据权模型两者相结合，对广安市前锋区开展地质灾害易发性评价研究，并将其按照高、中、低和极低划分为四类地质灾害易发性等级。研究结果表明，高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区，分别占前锋区面积的6.82%,26.74%,32.11%和34.34%。通过ROC特征曲线与横坐标轴所围成的面积(AUC)作为最终的评价精度，其值为87.97%,评价结果可靠，可为广安市前锋区的地质灾害防治和城乡规划建设提供科学依据。     

安溪县地质灾害特征及灾害预警区划分析

分析了安溪县地质灾害发育特征以及灾害形成条件和影响因素,并确定了7个致灾因子,采用综合性模糊评判模型,对安溪县潜在地质灾害易发性进行分区预警,划分了高易发区、中易发区、低易发区3类地质灾害易发区。     

基于GIS和综合指数法的地质灾害易发性评价——以安徽省滁州市来安县丘陵区为例

来安县地处沿江丘陵平原区,地质灾害主要分布在北部丘陵区。本文以来安县丘陵区为研究区,选取坡度、地形起伏度、工程岩组、斜坡结构4项孕灾地质环境因素作为评价因子,并对其逐一进行分析后确定各指标因子的强度等级。采用综合指数法对研究区内地质灾害易发性进行评价,将其划分为低易发区、中易发区和高易发区,对区内地质灾害防治具有重要的意义。     

基于突变理论的湟水河流域崩滑易发性评价

湟水河流域是黄河上游重要支流，是青海省政治经济文化中心，也是全省地质灾害高发区域。流域内灾害种类多，发生频率高，经济损失和人员伤亡较大。流域内地质灾害分布有一定地域特征，通过对湟水河流域地形地貌、地质岩组、地质构造、水文气象、人类工程活动分析，构建了地质灾害易发性划分标准，将湟水河流域崩滑灾害易发性分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区、极低易发区5个等级。基于MATLAB编程的突变级数理论平台，充分考虑了各评价因子的内在关系，将单点灾害危险性评价扩展到区域灾害易发性评价。通过ROC对评价结果验证表明，该方法准确率高，可为地质灾害防治提供理论支持。     

基于加权信息量的镇江高新区滑坡地质灾害易发性评价

合理选取地质灾害影响因子并对因子进行优化分级是准确评价地质灾害易发性的关键。结合研究区实际情况,选取7个指标因子构建滑坡影响因子指标体系,并以各因子条件下滑坡灾害比例和信息量曲线的突变点为依据,对连续型评价指标因子进行优化分级。在此基础上,基于ArcGIS平台,运用层次分析法加权的信息量模型对镇江高新区滑坡灾害的易发性进行评价。根据易发区划分指标将研究区划分为高、中、低滑坡地质灾害易发区,划分结果与已有滑坡灾害分布有较好的对应关系,评价结果具有较高的准确性。该评价方法可为低山丘陵地区滑坡地质灾害的评价与防治规划提供参考。     

金沙江鲁地拉电站水库区地质灾害易发性评价

西南高山峡谷区是地质灾害高易发区,通过对典型流域段地质灾害的分析研究,能更好地掌握金沙江流域地质灾害的分布规律。本文以鲁地拉电站库区为例,根据野外地质灾害调查分析结果,采用Logistic回归模型和GIS空间分析方法,评价各致灾因子的作用,经过遴选最终选取地表径流冲蚀强度、工程地质岩组、河谷形态、坡度、坡向5个与地质灾害相关性强的因子,进行地质灾害易发性分析,结果表明库区地质灾害易发性程度很高,高易发区占41%,主要集中在库首段及朵美附近,评价结果很好地反映了库区段地质灾害的现状,为有效防治库区地质灾害及后期库区灾害监测提供了科学依据。     

基于GIS的概率比率模型的滑坡易发性评价

以中国1∶50万区域环境地质调查(以地质灾害为主)、700个县(市)地质灾害调查与区划调查等(成果)资料为基础,选取地形起伏度、地貌类型、工程地质岩组、地震动峰值加速度、年平均降雨量、土地利用程度综合指数6个评价因子,采用概率比率模型,1 km×1 km评价单元,计算得到全国滑坡易发性评价指数图,并验证了结果的可靠性。进行了易发程度分区,最终得到高易发区、中易发区、低易发区和不易发区4个分区,完成了全国滑坡易发程度分区图。研究表明,概率比率模型方法可以客观、定量地评价滑坡易发性,适用于大区域易发性评价。     

陕西汉中汉台区地质灾害易发性和危险性分区评价

由于地形地貌、岩体土类型、人类工程活动等地质灾害影响因子不同,汉台区地质灾害分布极不均匀,表现在北部山区崩塌地质灾害密度大,中南部粘性土滑坡较多。本文在地质灾害详细调查的基础上,利用地质灾害影响因子综合指数法,进行地质灾害易发程度分区评价,并以易发区和地质灾害隐患点险情等级进行点对区的空间叠加,形成地质灾害危险程度分区评价,为汉台区地质灾害防治管理部门提供了防治对策依据,尤其对陕南移民搬迁选址提供了技术支撑。     

基于多因素加权指数和法的区域地质灾害易发性评价研究 ——以麦积区为例

以麦积区1 ∶ 50 000地质灾害风险调查项目为依托,在前人研究及分析区内地质灾害分布规律与发育特征的基础上,以栅格单元作为基本评价单元,运用多因素加权指数和法,以地形条件、地貌类型、工程地质岩组、距断层距离、距水域距离、植被覆盖等作为区内地质灾害易发性评价的一级因子。以高程、坡度、坡向、地形起伏度、地面粗糙度、地表曲率等作为表征地形条件的二级评价因子,以距支流及干流距离作为表征距水域距离的二级评价因子,采用层次分析法计算各一级评价因子及其所属的二级评价因子的权重,基于ArcGIS平台对各评价单元综合易发性指数进行计算并进行归一化处理,采用自然间断点法将研究区地质灾害易发性划分为高易发区（8. 26%）、中易发区（19. 49%）、低易发区（23. 69%）、非易发区（48. 56%）4个区域。采用历史灾害统计法定性验证与ROC曲线法（AUC=0. 866）定量验证相结合的综合评价方法对划分结果进行验证,表明多因素加权指数和法能够较为客观准确的对麦积区地质灾害易发性进行评价。     

青海化隆县地质灾害易发性区划

通过青海化隆县1:5万地质灾害详细调查工作,基本查清了该县境内的地质灾害类型、规模、危害程度及时空展布规律,并进行了地质灾害易发程度分区和风险性评价。(1)县境内共发育地质灾害点438处,其中滑坡243处,不稳定斜坡92处,泥石流沟90条,崩塌13处,其展布主要受控于地形地貌和气候条件。(2)利用GIS信息量模型区划评价了县境内的地质灾害高易发区和高风险区,认为化隆县境内地质灾害高易发区面积占县境总面积的49.1%;中易发区面积占33.5%。;低易发区面积占17.4%。(3)地质灾害高风险区面积占总面积的44.3%;中风险区面积占37.4%;低风险区面积占18.3%。评价区划成果将为当地政府有效开展地质灾害群测群防工作提供基础数据。