基于机器学习的区域滑坡危险性评价方法综述

我国滑坡灾害分布范围广,危害严重。区域滑坡危险性评价一直都是滑坡灾害防灾减灾的重要内容之一。近年来,随着大数据和人工智能技术的飞速发展,机器学习技术逐渐在滑坡灾害危险性评价方面得到广泛应用,并取得了较好效果。在大量研读文献的基础上,系统阐述了基于机器学习技术的滑坡危险性评价方法研究现状。综述从评价因子选择与量化归一化、数据清洗与样本集构建、模型选取与训练评价等三个关键环节对现有研究成果进行分析评述,最后对机器学习滑坡危险性评价方法的发展趋势提出讨论意见。     

地震滑坡研究现状与展望

在高山峡谷地区,强烈地震诱发的滑坡灾害数量多、规模大,部分地区造成的危害比地震大,故分析研究地震滑坡对防震减灾工作极重要。本文系统总结了地震滑坡发育分布特征和地震参数与斜坡环境参数关系;地震滑坡动力响应特征与稳定性分析方法;地震滑坡危险性评价等方面研究现状。同时对比了目前滑坡危险性评价中较常用的机器学习算法优劣。     

滑坡灾害风险评价的关键理论与技术方法

滑坡灾害风险评估主要包括滑坡敏感性分析、危险性评价和风险评估3个不同层次的内容。但是,滑坡地质灾害本身的复杂性和滑坡强度的确定、滑坡发生的时空概率估算、承灾体的易损性时空概率分析等难点问题的存在,无疑阻碍了滑坡风险定量评估的推广和应用。在系统分析国内外滑坡灾害风险评估研究成果的基础上,对滑坡灾害风险评价的技术体系进行了总结,提出了不同层次滑坡灾害的研究内容和相应的评价方法;分析了实现滑坡风险有效评价涉及到的难点问题,并结合降雨和地震诱发的滑坡灾害危险性评价国内外的实践,提出了中国未来滑坡灾害风险评价研究的主要内容和技术方法。     

基于GIS的信息量法在滑坡危险性评价中的应用

根据滑坡灾害发生的特点,充分利用GIS强大的空间数据管理能力和空间数据分析能力,结合数据统计分析中的信息量法作为GIS的数据处理方法,对滑坡危险性进行评价,使得分析评价结果最终在GIS软件中成图显示,从而以较高的精度完成滑坡危险性评价,并大大提高了滑坡灾害评价的效率.     

县域滑坡灾害风险管理信息系统研发与应用: 以陕西省宁强县为例

滑坡风险管理是国际上广泛应用于滑坡灾害防灾减灾的有效途径之一。以县域滑坡灾害风险管理信息系统(County Landslides Risk Management Information System,CLRMIS)研发及应用为研究目标,在简述国内外相关研究现状的基础上,分析了我国县域滑坡灾害风险管理的基本特征与需求,设计了县域滑坡灾害风险管理信息系统的总体架构与功能模块,详细论述了县域滑坡灾害风险管理的技术流程、评价方法及评价标准,基于地理信息系统技术,完成了CLRMIS软件的开发。选择陕西省宁强县为应用研究区,基于CLRMIS平台,在对宁强县地质环境与地质灾害数据管理的基础上,采用信息量方法和要素权重叠加方法分别进行了区域(县域)滑坡灾害危险性和易损性研究,采用专家打分方法进行了单体滑坡灾害危险性和危害性研究,在此基础上应用风险矩阵分析方法进行了区域(县域)及单体滑坡灾害广义风险评价方法研究和基于降雨量的动态风险评价与预报预警。应用结果表明,CLRMIS能够在滑坡信息管理、风险分析与评价、预报预警等方面提供较为有效的支持,具有一定的实用价值。     

基于聚类分析的滑坡灾害危险性区划研究

滑坡灾害危险性区划研究在城市规划决策方面具有重要的现实意义。聚类分析以统计学的形式将具有相似特征的数据进行归类,能够实现滑坡灾害危险性空间分布情况的定量评价。根据湖北省巴东县滑坡灾害统计资料,选择具有代表性的滑坡灾害影响因素作为危险性区划评价指标,采用熵权法和层次分析法相结合,综合评判各指标权重。并在此基础上,以MapGIS为操作平台,以C#语言编程实现了快速聚类算法,对研究区86216个单元进行了滑坡灾害属性分类及危险性等级自动识别,预测结果较好。本研究将综合权重评判方法与聚类模型结合,同时克服了聚类结果不能自动排序的困难,对处理大批量,多属性数据具有一定的创新性和实用价值。     

基于GIS的滑坡、泥石流灾害危险性区划关键问题研究

随着GIS技术的引入,滑坡、泥石流灾害危险性区划的效率和准确性得以大大提高。依据工程地质类比原则,在灾害学理论指导下,结合专家打分、层次分析、人工神经网络、信息量、Logistic回归、统计量等模型方法,以MAPGIS软件为平台,利用C++语言开发了滑坡、泥石流灾害危险性区划评价分析系统;并重点探讨了GIS支持下的滑坡、泥石流灾害危险性区划过程中的因子分析、模型选取、模型复合、单元划分、系统集成、结果评价等关键问题,建立了一整套基于GIS的滑坡、泥石流灾害评价方法体系。应用该系统对长江三峡库区和辽宁省鞍山市分别开展了滑坡、泥石流灾害危险性区划研究,取得了较好的效果。     

基于GIS技术的区域滑坡灾害危险性预测

基于GIS技术,利用信息量模型开展区域滑坡灾害危险性预测研究,编制滑坡灾害易发分区图,为滑坡灾害的风险预测及实时预警预报提供基础资料。以浙江省永嘉县为例,利用MAPGIS二次开发得到的信息量专业模块,结合永嘉县历史滑坡灾害和2004年以来新发生的灾害点,分别评价了研究区的历史滑坡灾害危险性和现状滑坡灾害危险性;提出用历史滑坡灾害危险性图件结合新发生的灾害点来验证评价模型;将历史灾害点和新灾害点结合生成滑坡灾害危险性预测图件的预测过程;研究成果经在永嘉县的实际验证分析,2004年后3次台风期间（2004年的“云娜” 台风,2005年的“海棠”和“麦莎”台风）发生的有准确地点的滑坡灾害点全部位于滑坡灾害易发区内,表明采用的模型具有较好的实用性和可靠性;采用历史统计和快速聚类相结合的方法进行危险性等级的划分,克服了前人研究工作中人为划分易发区的缺陷,更科学、客观。     

基于Random Forest 和AHP的贵德县北部山区滑坡危险性评价

滑坡危险性评价是滑坡灾害防治和管理的重要依据。文章基于层次分析法和随机森林模型,结合距离函数法,探索性地提出了一种新的组合赋权法（RF-AHP）。采用RF-AHP对青海省贵德县北部山区滑坡进行了危险性评价,对比探讨了AHP、RF和RF-AHP三种模型评价结果与实际滑坡灾害的吻合性,结果表明:（1）RF-AHP在高危险区和极高危险区面积占比38.38%的情况下,包括了60.13%的滑坡灾害,结果准确性相比AHP和RF两种模型有较大提升;（2）随着危险性等级的逐步提高,RF-AHP区划结果中相应分区的灾害实际发生的比率也随之增高,并对三种方法出现结果差异的客观原因进行了分析讨论,证明RF-AHP适用于滑坡危险性评价工作。     

基于GIS的巴东新县城滑坡灾害风险系统

本文提出了基于GIS的滑坡灾害风险预测系统流程。并将滑坡灾害风险评价模型与GIS技术先进的图形处理和空间分析功能相结合,建立了巴东县新县城区滑坡灾害风险预测系统。系统由信息管理子系统、危险性预测子系统、易损性预测子系统、风险预测子系统四大子系统构成。系统在对相关信息进行采集、存贮、检索和管理的基础上,结合物元模型、BP模型等专业预测模型,实现了滑坡灾害危险性、易损性评价,最终取得了滑坡灾害风险分布图,为三峡库区内各县的滑坡灾害信息管理和风险预测提供了新途径。预测成果可为研究区的国土规划和移民工程的顺利实施提供依据和保障。     

机器学习模型在滑坡易发性评价中的应用

机器学习在滑坡的易发性评价中面临两个难点,一是评价指标的客观量化,二是训练样本的选择。鉴于此,采用频率比法实现了评价指标的客观量化,利用k均值聚类算法实现了非滑坡样本数据的筛选。结果表明,以k均值聚类算法筛选非滑坡为前提,神经网络的训练精度由73%提升到了97%,支持向量机的训练精度由75%提升到了96%。基于GIS平台,将神经网络和支持向量机模型计算的全区易发性指数按自然断点法分为五个区域,分区图与历史灾害点的叠加分析统计结果显示,神经网络在全局范围内的评价结果优于支持向量机模型,全局精度分别为76%和74%。研究结果可为南江县的防灾减灾工作提供参考。     

Kriging法在区域滑坡危险性评价中的应用

区域滑坡危险性评价是进行区域滑坡风险性研究的基础.由于滑坡演变机制的复杂性,使得目前基于独立分析各因素对滑坡影响的“白箱”型评价模式具有一定风险性,同时这类评价方法要求对滑坡演变和研究区地质地理背景进行非常细致的监测和调查.为了克服这些问题,文章提出了一种基于Kriging插值理论的“黑箱”型评价方法.在利用该方法对历史滑坡点的规模进行评价的基础上,利用Kriging插值法获取研究区的滑坡危险性区划,并以四川省苍溪县为例,验证了运用该方法进行区域滑坡危险性评价的可行性.     

RS与GIS支持下的汶川县城周边地质灾害危险性评价

地质灾害危险性评价是防灾减灾工作的重要依据。本文以汶川县城周边64 km2为例,应用遥感信息提取技术与GIS空间分析方法,根据IKONOS遥感图像和地形图及野外调查资料,提取了崩塌和滑坡易发性评价因子,采用信息量法确定了因子分值,计算了崩塌和滑坡易发性,并分别提出崩塌和滑坡的危险性计算方法,形成了汶川地区崩塌和滑坡危险性分区图。研究结果表明:新的崩塌和滑坡危险性评价方法能够反映区内地质灾害危险程度,该方法可行,结果合理,这为中、大比例尺区域范围内地质灾害危险性研究提供了有益的思路。     

油气长输管道滑坡地质灾害危险性评价专家系统研究

以运营的油气长输管道工程为依托,在收集、整理、综合分析既有资料基础上,通过对大量滑坡案例进行分析,明确了滑坡地质灾害的主要诱发因素与稳定性控制指标,建立了滑坡危险性评价指标体系。应用专家系统研究方法,建立油气长输管道线路滑坡地质灾害危险性评价专家系统,并对具体工程进行了地质灾害危险性评估,结果符合实际,可为油气长输管道工程地质灾害减灾防灾提供技术支撑。     

地下水资源遥感评估技术研究进展

地下水的赋存和埋深是地下水资源勘察的重要内容。遥感技术具有数据获取快、综合成本低、观测尺度大等诸多优势。基于遥感的地下水资源评估技术一直受到研究人员的关注,也是遥感应用研究中的热点和难点。回顾总结了遥感技术在评估地下水赋存和埋深领域的应用与研究进展,根据不同评估技术的特点将其划分为单因子模型评估法、多因子综合模型评估法、重力卫星数据评估法3种。得出以下结论: ①地下水遥感评估技术经过多年发展,模型方法更加多样,精确度不断提高,可以作为传统地下水资源勘察的重要辅助手段; ②遥感评估地下水赋存的研究发展迅速,但针对地下水埋深信息的评估研究进展相对缓慢; ③高时空分辨率遥感技术和机器学习技术的结合运用、无人机遥感技术的应用是地下水资源遥感评估技术的未来发展方向。     

地下水资源遥感评估技术研究进展

地下水的赋存和埋深是地下水资源勘察的重要内容。遥感技术具有数据获取快、综合成本低、观测尺度大等诸多优势。基于遥感的地下水资源评估技术一直受到研究人员的关注,也是遥感应用研究中的热点和难点。回顾总结了遥感技术在评估地下水赋存和埋深领域的应用与研究进展,根据不同评估技术的特点将其划分为单因子模型评估法、多因子综合模型评估法、重力卫星数据评估法3种。得出以下结论①地下水遥感评估技术经过多年发展,模型方法更加多样,精确度不断提高,可以作为传统地下水资源勘察的重要辅助手段;②遥感评估地下水赋存的研究发展迅速,但针对地下水埋深信息的评估研究进展相对缓慢;③高时空分辨率遥感技术和机器学习技术的结合运用、无人机遥感技术的应用是地下水资源遥感评估技术的未来发展方向。     

宕昌县城关镇而信滑坡风险评价方法探讨与实践

甘肃省地质环境脆弱,地质灾害频发,是我国地质灾害最为严重的省份之一。面对如此严峻的地质灾害防灾形势,地质灾害风险评价已成为热门学科,是防灾减灾的一项有力的非工程措施。针对区域地质灾害风险评价方法和理论研究较多,形成了较为系统的技术流程,而对于单体地质灾害风险评价的研究相对较少。本次以宕昌县城关镇而信滑坡为例,利用已有单体地质灾害风险评价理论体系,阐述了大比例尺下的单体滑坡灾害的风险评价过程,得出了相应受险区的风险等级。     

单沟泥石流灾害风险简易评价模型

按照灾害风险评价的一般框架,定性定量相结合,运用沟谷、降水、成灾因子、遭遇特征与易损程度等五项指标,尝试提出单沟泥石流灾害风险简易评价模型,并结合防治规划,提出了单沟泥石流灾害风险管理对策建议。采用云南新平县泥石流灾害调查数据,开展了实例校验,结果表明,该模型基本反映了沟谷泥石流灾害的相对风险水平,可为现阶段管理提供更加明确的分级依据。     

高山峡谷区地质灾害危险性评价

针对崩塌、滑坡和泥石流等灾种齐全的高山峡谷区,选取四川省阿坝县为研究区,采用多灾种耦合的评价思路,开展地质灾害危险性精细化评价。崩塌、滑坡等斜坡类灾害危险性评价以栅格为评价单元,泥石流灾害危险性评价以流域为评价单元。基于信息量模型和层次分析法,分别开展危险性评价,进而采用取大值的方法,获取研究区综合地质灾害危险性评价结果。研究表明,工作区综合地质灾害极高危险区、高危险区面积明显大于单灾种评价结果,极高危险区、高危险区主要位于崩塌、滑坡较发育的碎裂岩区域和极度易发的泥石流流域。针对高山峡谷区地质灾害危险性评价,多灾种耦合的评价思路能更合理的反映不同类型灾害在形态及空间上的差异,获取更精确的危险性评价结果。     

滑坡堰塞湖溃决风险与过程研究进展

滑坡堰塞湖是山区常见的一种自然灾害, 对其溃决风险与过程的科学认知和合理评估是应急处置的关键。外荷载作用下滑坡堰塞体的力学响应、滑坡堰塞湖渐进破坏机理与溃决洪水预测理论是滑坡堰塞湖风险评估研究领域的关键科学问题。本文围绕滑坡堰塞湖形成后的溃决风险与过程展开综述, 从定性和定量的角度分别对堰塞湖危险性评价方法进行分析总结, 从小尺度、大尺度和超重力场试验技术的角度总结了堰塞湖的溃决机理、溃决过程及其影响因素, 从数学方法的角度对堰塞湖溃决洪水预测中经验公式法、简化和精细化数值模拟方法的进展进行总结评价。然而, 国内外关于滑坡堰塞湖风险评估领域的研究仍处于起步阶段, 空-天-地一体化监测技术、堰塞湖危险性评价中的不确定性问题、堰塞体材料冲蚀特性与溃决机理、堰塞湖溃决洪水精细化模拟等将是未来的重点研究方向。本综述可为堰塞湖防灾减灾和流域水工程风险管理提供有价值的参考。