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。     

基于斜坡单元与随机森林模型的元阳县崩滑地质灾害易发性评价

针对基于栅格单元与定性定量方法模型在地质灾害易发性评价中存在模型预测精度低且使用较为频繁的不足与弊端,采用斜坡单元与机器学习方法之一的随机森林模型相结合开展元阳县崩滑地质灾害易发性评价。在ArcGIS中,利用曲率分水岭法划分出7 851个斜坡单元。经过大量统计研究与地质环境条件分析,选取工程地质岩组、地貌类型、高程、坡度、坡向、曲率、起伏度、河流距离、断层距离等9个因子作为评价指标,并通过SPSS软件,将9个评价指标与灾点发育特征的关系进行数据分析,得出各评价指标权重。在SPSS中,采用随机森林模型,建立易发性评价模型,将元阳县崩滑地质灾害易发性划分为低、中、高、极高4类,所占面积分别为410.06 km²、470.21 km²、550.02 km²和776.87 km²,分别占元阳县面积的18.58%、21.30%、24.92%和35.20%。经与详查结果对比,评价结果与实际高度吻合。利用ROC曲线得出区划结果精度AUC值为92.7%,区划结果相当好。研究显示,元阳县中部和西南两个部分地质灾害集中...     

罗平县崩滑易发性评价模型对比研究

准确的地质灾害易发性分区评价结果,可为建立地质灾害监测预警系统及处理机制提供参考。依据崩滑地质灾害形成条件选取10个评价因子构建评价指标体系,基于共线性诊断和相关性分析检验评价因子以保证其相互独立。分别采用信息量模型(ICM)、归一化频率比模型(NFR)以及与逻辑回归(LR)耦合的信息量–逻辑回归(ICM-LR)耦合模型和归一化频率比–逻辑回归(NFR-LR)耦合模型对罗平县崩滑地质灾害进行易发性评价,并将评价模型结果划分为低、中、高和极高4个等级。采用ROC曲线对评价结果进行精度检验,其AUC值分别为0.820、0.796、0.882和0.840。得出ICM-LR模型的精度最高,且极高易发区主要分布在砂岩、碳酸盐岩组区域和水系延展区域。其低、中、高和极高的面积(分级比)分别为771.1 km²(25.55%)、836.6 km²(27.73%)、864.36 km²(28.64%)和545.94 km²(18.08%)。易发性分区结果与研究区崩滑地质灾害分布情况相符合,可为快速建立评价指标体系和区...     

基于GIS和证据权模型的山阳县地质灾害易发性评价

地质灾害易发性涉及因素众多,评价结果取决于不同模型和参量权重赋值为当前研究热点。以陕西省山阳县为研究区域,在收集整理区域地质环境条件、地质灾害分布资料、相关性分析等基础上,最终选取坡度、坡向、坡型、工程地质岩组、距断层距离、距河流距离、距道路距离等8个影响因子,采用证据权模型对8个影响因子进行分析,使用GIS空间分析功能对研究区开展地质灾害易发性评价。结果显示,山阳县地质灾害易发等级可划分为高易发、中易发、低易发和非易发4个等级,面积分别为262.2 km²、436.7 km²、1141.6 km²、1694.5 km²,占山阳县总面积的7.48%、12.35%、32.29%、47.94%。进一步采用ROC曲线方法检验评价等级结果的可靠性,得到AUC为0.824 2(精度达82.42%)。     

江苏南京地质灾害风险评价

地质灾害风险评价是地质灾害风险管控的支撑与依据,对于科学防治地质灾害具有重要意义。以江苏南京为研究区,选取历史灾害点密度等影响因子开展易发性评价,以降雨量作为诱发因素开展危险性评价,结合承灾体易损性,分析划定地质灾害高、中、低三类风险区。结果表明：高风险区主要集中在沿江的老山、幕府山、紫金山、栖霞山以及青龙山等部分人员聚居的山前坡麓一带,面积51.3 km²,占比0.8%;中风险区主要集中在低山丘陵中人员较集中的区域,面积371.9 km²,占比5.6%;低风险区分布较广,位于其余低山丘陵岗地,面积1 740.1 km²,占比26.4%。研究成果可有效支撑当地地质灾害防灾减灾以及国土空间规划应用。     

河南省嵩县地质灾害风险评价

基于ArcGIS环境下,通过选取河南省嵩县区域高程、地貌、工程岩组、植被覆盖度、距构造距离、距水系距离、坡度、坡向等8个因子建立危险性评价模型,易损性选取建筑物、人员和交通等3个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法对河南省嵩县区域进行地质灾害易发性、危险性和易损性评价。研究结果表明,嵩县区域划分为低风险区面积为965.34 km²,占嵩县区域面积32%;中风险区面积为1 114.65 km²,占嵩县区域面积的37%;高风险区面积为826.23 km²,占嵩县区域面积的27%;极高风险区面积为102.68 km²,占嵩县区域面积的3%。研究成果可应用于嵩县防灾减灾及地质灾害风险管控等方面。     

黑龙江省讷河市土壤质量与绿色产地适宜性评价

基于东北黑土地1∶250 000土地质量地球化学调查数据,按照《土地质量地球化学评价规范》和《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》,对讷河市土壤养分、土壤环境质量、土壤综合质量及绿色产地适宜性进行评价. 结果显示讷河市土地肥沃,环境清洁,适合于发展绿色农业：1）土壤养分单指标N、P、K、有机质、CaO、MgO、Fe₂O₃、S、B、Zn、Mn、Cu、Mo、Co、Ge、V共16项中,除Cu、Zn为较缺乏和Ge、B缺乏外,其他指标均为丰富和较丰富;土壤养分综合等级以较丰富和中等为主,分布面积分别为3 666.74 km²和2 574.11 km²,占全区面积的56.94%和39.97%. 2）土壤环境质量以一等（无风险）为主,一等区面积6 435.78 km²,占全区面积的99.94%;二等（风险可控）区面积仅4 km²,占0.06%. 3）全区土壤质量综合等级以优质为主,优质土壤面积3 806.06 km²,占全区面积的59.11%;良好级土壤面积2 574.11 km²,占39.97%;中等级土壤面积59.61 km²,占0.92%;没有四等（差等）和五等（劣等）土壤. 4）符合一级绿色食品产地的土壤面积为6 461.5 km²,占全区面积的97.5%;符合二级绿色食品产地的土壤面积为38.1 km²,占全区面积的0.58%;不符合绿色食品产地的土壤面积为65.6 km²,占全区面积的0.99%.     

长吉图经济区地质灾害易发性区划研究

利用地质灾害综合危险性指数法对长吉图经济区崩塌、滑坡、泥石流等环境地质灾害的易发性进行分区. 研究区内诱发地质灾害最主要的因素是降水, 其次为地形地貌. 和龙市、龙井市、延吉市、珲春市、安图县部分地区、汪清县嘎呀河上游沿岸以及长白山天池周边等地为崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害高易发区, 约占研究区总面积的22. 31%, 共有地质灾害点726处, 平均密度为4. 52个/100 km²; 蛟河市、永吉县、敦化市、汪清县等低山丘陵地区为崩塌、滑坡、泥石流地质灾害中易发区, 约占研究区总面积48. 10%, 共有地质灾害点671处, 平均密度为1. 94个/100 km²; 伊通县、吉林市、长春市、德惠县、农安县一带为崩塌、滑坡、泥石流地质灾害低易发区, 约占研究区总面积29. 59%, 共有地质灾害点157处, 平均密度为0. 74个/100 km².     

安徽省崩滑流地质灾害风险评价研究

本文在分析安徽省崩滑流地质灾害发育特征及分布规律的基础上,以栅格单元为评价单元,选取了坡度、地形起伏度、断层缓冲距离、工程地质岩组和斜坡结构5个评价因子,利用信息量模型开展了崩滑流地质灾害易发性评价;叠加降雨量形成危险性进行评价;在危险性评价的基础上叠加承载体易损性形成风险性评价分区。研究结果表明：崩滑流地质灾害高风险区面积为68.68 km²,中风险区面积为15 117.72 km²,主要分布于皖南山区和皖西山区,评价分区结果合理,可为安徽省地质灾害风险管控提供技术支撑。     

黑龙江省海伦市长发镇土地质量地球化学评价及开发建议

基于海伦市长发镇1：1万土地质量地球化学调查获得的土壤重金属元素和养分元素数据,参照土壤环境质量标准（GB15618—2018）和土地质量地球化学评价规范（DZ/T0295—2016）,采用单指标评价法对研究区土壤养分和土壤环境质量进行评价,并在此基础上,将两者叠加分析,对研究区进行土地质量地球化学综合判定.结果表明：研究区内土壤养分以丰富及较丰富为主,分别占长发镇总面积的37.49%和62.22%,区内缺乏B、Mo;研究区99.94%的土地为无风险（一等）,0.06%的土地为风险可控（二等）,风险可控土地主要受Cd及Hg元素的影响;土地质量地球化学综合评价结果显示,研究区以一等（优质）土地为主,占评价区总面积的99.66%;研究发现长发镇富Se土地资源面积19.25 km²,土壤中Se含量为0.4×10^-6～1.4×10^-6,平均值为0.44×10^-6;长发镇符合绿色食品产地的耕地面积138.44 km²,占调查区耕地面积的99.84%,其中绿色富Se、绿色食品产地分别为18.53 km²和119.91 km².     

基于神经网络模型的金矿成矿远景预测——以白马山-龙山地区为例

白马山-龙山地区是湘中重要的金锑成矿带.以1：20万水系沉积物检测数据为基础,结合区域地层、岩性、构造、岩浆岩等地质信息,在全区19 100 km²范围内以4 km²为评价单元,应用神经网络模型对区域金矿成矿远景进行预测,共划分了4个成矿远景区.     

基于高分影像的松嫩低平原地区生态环境问题解析——以黑龙江省肇源县为例

基于高分辨率卫星影像数据,利用遥感、GIS技术获取黑龙江省肇源县内自然资源与生态地质环境各因子分布现状数据,其中：耕地2 541.75 km²、林地161.88 km²、草地349.00 km²、河流128.05 km²、湖泊215.80 km²、沼泽109.17 km²、其他水域84.65 km²、建设用地191.25 km²、未利用地329.94 km²;湿地1 334.54 km²、荒漠化土地775.47 km²。利用地类覆盖率、人均占有量以及景观指数（破碎度指数、平均斑块分形指数、分形维数、多样性指数、均匀度指数）量化分析后,得出两类生态地质环境因子中湿地资源尤其是自然湿地受人类活动干扰程度较大、荒漠化土地受人类活动干扰程度较小的结论。并选取老山村等典型地区进行了多期次遥感动态监测及野外核查,揭示了松嫩低平原典型地区目前存在的湿地退化、土地荒漠化等生态地质环境问题。     

2010—2018年中国北方沙质荒漠化变化分析

荒漠化目前已成为威胁全球生态环境的主要问题。我国北方地区风蚀作用强烈,是土地沙质荒漠化问题最为突出的地区。以沙漠、沙地分布较广的北方6省(区)为研究区,利用遥感技术获取2010—2018年研究区沙质荒漠化演化特征,并将气象、地质等因素进行综合分析,探讨毛乌素沙地、科尔沁沙地沙质荒漠化变化原因。遥感解译结果表明: 2018年北方地区沙质荒漠化土地共35.08万km²,其中重度沙质荒漠化面积11.92万km²,中度沙质荒漠化13.54万km²,轻度沙质荒漠化9.62万km²,主要分布于内蒙古自治区和新疆维吾尔自治区; 2010—2018年,北方地区沙质荒漠化土地面积减少0.73万km²,其中,新疆维吾尔自治区沙质荒漠化面积减少0.48万km²,内蒙古自治区减少0.19万km²,同时有2.78万km²沙质荒漠化土地程度减轻。以毛乌素沙地和科尔沁沙地为典型研究区,对比两沙地生态地质条件差异,总结了沙质荒漠化好转、加重的原因。研究认为,毛乌素沙地应降低人类活动干扰的影响,以自然恢复为主; 科尔沁沙地应加强地下水资源管理,优化植被结构,进一步推进退耕还林、退耕还草工作。研究成果为我国北方沙质荒漠化地区生态保护修复提供了科学参考。     

基于地质遗迹资源保护利用价值的保护区划分——以云南盐津乌蒙峡谷地质公园为例

地质遗迹资源保护利用价值是合理划分保护区的基础.本文以盐津乌蒙峡谷地质公园地质遗迹资源为例，从地质遗迹资源利用性和脆弱性两个方面构建地质遗迹资源保护利用价值评价指标体系，运用层次分析法确定地质遗迹资源保护利用价值评价因子权重.采用专家咨询法建立地质遗迹资源保护等级划分标准.利用菲什拜因-罗森伯格模型对盐津地质公园典型地质遗迹资源进行保护利用价值评价并划分保护等级.根据保护利用价值评价结果，利用Sufer9.0软件制作地质遗迹资源保护利用等值线图，结合地质遗迹资源保护的便利性与地方相关规划的协调性，绘制出盐津乌蒙峡谷地质公园地质遗迹资源保护分区图，结果为：盐津乌蒙峡谷地质公园特级保护区面积0.06 km²，一级保护区面积11.74 km²，二级保护区面积23.47 km²，三级保护区面积75.07 km².     

基于信息量法的地质灾害易发性评价——以重庆市巫山县县城为例

以重庆市巫山县县城为研究对象,对县城地质灾害特征及其影响因素进行分析研究,得出影响其地质灾害发育的主要因素有地形地貌条件、工程地质岩组、地质构造、斜坡结构类型、三峡水库水位和其他人类工程活动.利用信息量法,通过ArcGIS软件对各因素的空间信息进行提取和计算,得出其对地质灾害的贡献值.以此对其易发性进行分区,分出了极高易发、高易发、中易发和低易发区.分别统计不同区域内地质灾害的发生数量,发现地质灾害易发性越高的区域,其地质灾害点密度越大,这与实际情况基本吻合,拟合度较好.该结果可用于同类型地区的地质灾害易发性评价.     

滇中武定高桥镇土地质量地球化学评价

在武定县高桥镇以1.12个/km²的密度共采集453件表层土壤样品. 对重金属元素砷、铬、镉、铜、汞、铅、镍和锌做土壤环境地球化学等级评价, 最终评级为一等和二等. 一等区面积约350 km², 占比84.95%;二等区面积约62 km², 占比15.05%, 部分地区铜和镉显示异常但未达到污染级别. 对养分元素氮、磷、钾含量值做土壤养分地球化学等级评价, 中等以上约378 km², 占比91.74%. 养分缺乏地块靠近人口密集区, 推测该评价单元受人为因素影响严重. 最终得到土地质量地球化学评价结果, 高桥镇土地质量相对均衡, 优质区约101 km², 占比24.51%, 良好区约224 km², 占比54.37%, 中等区约80 km², 占比19.42%, 无劣等区.     

1980-2010年西藏波密地区典型冰川变化特征及其对气候变化的响应

运用遥感(RS)与地理信息系统(GIS)技术, 结合波密县1960-2010年气象数据, 分析了西藏波密地区冰川的主要分布特征和典型大冰川1980-2010年的时空变化. 结果显示: 波密县共有冰川数量2 040条, 总面积为4 382.5 km², 其中, 分布在海拔4 000~6 000 m的高山冰川总面积达4 086 km², 占冰川总面积的93.2%; 南坡分布冰川1 504条, 面积3 180.04 km², 分别占波密冰川总量的73.73%和72.56%, 而北坡占还不到三分之一. 提取1980、 1990、 2000和2010年4期面积大于20 km²的24条大冰川面积进行对比分析, 1980-2010年间波密县大冰川面积总体呈减小趋势, 由1980年的1 592.78 km²退缩至2010年1 567.04 km², 共退缩了25.74 km²; 其中, 1980-1990年冰川变化贡献最大, 冰川面积退缩了16.62 km², 占冰川总面积退缩量的64.6%. 波密县气象站数据显示, 50 a来冰川退缩主要受温度持续上升的影响, 降水量变化对冰川变化影响不大.     

D-InSAR在盘锦湿地地面沉降监测中的应用

采用二轨差分的方法,对湿地区的SAR数据进行配准、滤波、去平地效应、相位解缠、差分处理等处理,最后得到垂直形变图,实现了地表形变的监测.通过计算,得到东郭苇厂、欢喜岭和西八千乡3个沉降中心.3处沉降量分别为-169、-78和-105 mm.沉降面积方面,东郭苇厂（A）沉降面积为5.14 km²,椭圆形沉降区的长轴方向为北东-南西向.欢喜岭（B）沉降区面积为0.42 km²,平面形态近似圆形.西八千乡（C）沉降区面积为5.28 km²,椭圆形沉降区长轴方向为北东-南西向.