基于AHP及GIS平台的黎川县地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价受到多种因素的影响,存在着不确定性、模糊性及复杂性。采用AHP(层次分析法),结合GIS(地理信息系统)的空间分析统计,以合乎逻辑的方式将复杂的影响因素定性、定量化,可使地质灾害易发性分析和评价结果最大限度的符合客观实际情况。黎川县地质灾害易发性评价以区内地质环境条件为基础,筛选出影响地质灾害发育的岩土类型、地质构造、地质灾害频率等9大因子,基于AHP及GIS平台,确定各因子权重,建立了黎川县地质灾害易发性分析评价模型。通过定性和定量相结合的系统化、层次化的叠加分析统计,评价结果较为科学合理、切合实际,表明该方法具有较高的实用性和有效性。     

基于GIS的崩塌灾害定量评价空间数据库建设与实现

地质灾害的形成是多种因素综合作用的结果。因此,本文对崩塌灾害的定量评价空间数据库的建设和相关处理方法进行了分析,具体可采用加权Logistic回归模型和证据权模型相结合大方式获得最终崩塌地质灾害易发性综合定量评价结果。通过对崩塌灾害定量评价空间数据库的建设,既可以避免由于条件独立假设所造成的困扰,又可以弥补两种模型评价结果同实际值的偏差,实现地质灾害易发性评价目标。     

云南省绿春县城区地质灾害易发性分析

云南省绿春县城区人口密集，工程建设活动强烈，地质环境条件脆弱，人与自然矛盾突出，地质灾害发育，区内长期来一直饱受地质灾害的困扰。为查明县城区地质灾害的易发性，本文在对县城区开展地质灾害和孕灾地质环境条件调查的基础上，采用地质灾害综合强度指数法，以定性分析与定量评价相结合的原则开展县城区地质灾害易发性分析，划定易发性分区，最终为区内地质灾害防治和风险防控提供参考依据。     

舟曲县立节乡地质灾害风险易发性评价

立节乡泥石流、滑坡、崩塌等地质灾害发育。以工程地质类比法和GIS空间分析统计方法相结合的工作方法对区内地质灾害易发性进行评价和区划,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。     

基于信息量模型与Logistic回归模型耦合的地质灾害易发性评价

汶川地震在区内诱发了大量滑坡、崩塌等地质灾害,且孕育了大量松动岩体,这些松动岩体在降雨等因素诱发下将会产生大量次生地质灾害,危险性极大。故此对汶川县进行地质灾害易发性评价具有十分重要的现实意义。本文选取高程、坡度、坡向、起伏度、沟谷密度、工程岩组、断层、水系、道路9个影响因子,基于GIS的栅格数据模型,采用信息量模型、Logistic回归模型以及两种模型耦合分析进行地质灾害易发性评价。研究结果表明,采用耦合模型较信息量或Logistic单一模型评价结果更加合理、精度更高;易发性高与较高区域多集中于水系延展区域与断层集中区域。所计算得出的易发性分区结果与研究区实际情况相近,能在地质灾害风险评价中起到重要参考作用。     

基于RS和GIS的地质灾害易发性定量评价:以湖北省五峰县为例

根据地质灾害的群发性和区域性的特点,运用地质统计学理论,通过分析,选取研究区内致灾因子,采用信息量模型进行地质灾害易发性定量评价。文中采用地质统计学信息量法,以GIS技术和RS技术为基础,从致灾机理上对各致灾因子进行选取和分析,使用GIS空间分析技术,完成了地质灾害易发性分区定量分析。分析结果表明,研究区内:(1)软硬相间碳酸盐岩类、(2)与河谷距离50～350m的斜坡带、(3)软硬相间碎屑岩类、(4)公路两侧1km范围、(5)斜坡在断裂带影响范围以内(1km)、(6)与河谷距离<50m或350～550m等6大影响因子对地质灾害的发生起主导作用。其中,除"公路两侧1km范围"为人类工程活动外,其他因素均为地质动力作用。研究完成的五峰县地质灾害易发分区定量评价,为五峰县的经济发展和城镇规划提供了科学依据,同时为以后在鄂西南地区进行地质灾害遥感解译提供了参考。     

基于层次分析法的滑坡易发性评价分析

结合甘肃环县地质灾害详细调查实例,基于层次分析法(AHP)建立了滑坡易发性综合评价模型,并应用其对环县境内9处典型滑坡的易发性进行了评价。所建模型不仅反映滑坡地质灾害各影响因素与评价指标间的逻辑关系,且体现滑坡易发性评价过程中的层次性和全面性;模型评价结果与实际调查结果较吻合,具有较好地实用性;为其它地区滑坡地质灾害易发性的评价和防治具有重要借鉴作用。     

基于CF与CF-LR模型的地质灾害易发性评价

区域地质灾害易发性评价对地质灾害防治具有重要意义。本文以贵州省沿河县为研究区,考虑海拔、坡度、坡向、地形曲率、NDVI、工程地质岩组、断层、道路、水系9个因素,通过相关性分析后作为评价因子。分别利用CF模型和CF-LR模型评价沿河县地质灾害易发性。结果表明:CF模型比CF-LR模型地质灾害易发性等级的频率比值从低易发区到极高易发区明显增大,均有效评价了沿河县地质灾害易发性;CF-LR模型比CF模型AUC值提高了0.096,CF-LR模型具有更高的评价精度。     

基于XGBoost和云模型的地质灾害易发性评价

传统地质灾害易发性评价中，存在着易发性因子权重选取主观性强、因子分级具有随机性和模糊性等问题。采用单一评价模型只能对地质灾害的易发性进行定性评估，无法定量化评价。针对这一问题，文章基于改进集成算法（XGBoost）和云模型，在辽宁省朝阳市189个灾害隐患点中选择坡度、多年平均降水量、归一化植被指数、高程等12个易发性因子，通过XGBoost分类算法确定了易发性因子权重，拟合准确率为96.5%，达到了较高的精度。在此基础上利用云模型将因子分级的模糊性问题转化为定量问题，建立了朝阳市地质灾害易发性评价指标体系。以朝阳市大东山为评价单元对该评价体系进行验证。结果表明该评价单元的易发程度为高易发，与实际情况吻合，应用文章提出的方法进行地质灾害易发性评价的精度较高。     

基于斜坡单元下的AHP-信息量法在地质灾害易发性评价中的应用

基于ArcGIS的地质灾害风险评价方法多种多样,但在致灾因素多样与复杂的沟谷地区,传统的易发性评价模型的评价精度难以满足实际需求. 基于斜坡单元法的地质灾害易发程度分析可以充分体现控制因素和诱发因素的综合作用,而基于层次分析法(AHP)的信息量法既可以把灾害诱发因素按支配关系形成有序的分组和分层,又可以使统计分析评价与定量模型相结合,从而对斜坡体的评价更为有效,适用性更强. 因此,本研究将基于斜坡单元的易发性评价方法与基于层次分析法的信息量法相结合,并加入斜坡类型评价因子,以陕西省略阳县灾害易发性评价区划为例,通过空间叠加分析得出易发评价区划并检验评价精度. 研究结果符合实际情况,可为该地区地质灾害精细化评价和防灾减灾提供依据.     

渝东北典型盆缘山区高位崩滑灾害风险评价

研究区位于重庆市巫溪县下堡镇内,属渝东盆缘山区,地形切割强烈,地质环境复杂,地质灾害频发。为了研究高陡峡谷区地质灾发育分布规律、风险区划,文章选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、距水系距离及距褶皱距离因子做为地质灾害易发性评价的影响因素,基于ArcGIS平台,利用信息量模型,定量评价了巫溪宁桥片区高陡峡谷区高位地质灾害的易发性,评价模型与地质灾害分布空间契合度较高,评价结果可信度较高。再结合易损性评价对研究区进行了地质灾害风险评价,最终得到研究区地质灾害风险评价模型。为该区域地质灾害防治提供了科学依据,同时对同类高陡峡谷地区地质灾害风险性评价及地质灾害防治具有借鉴意义。     

渝东北典型盆缘山区高位崩滑灾害风险评价——以巫溪县宁桥片区为例

研究区位于重庆市巫溪县下堡镇内,属渝东盆缘山区,地形切割强烈,地质环境复杂,地质灾害频发。为了研究高陡峡谷区地质灾发育分布规律、风险区划,文章选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、距水系距离及距褶皱距离因子做为地质灾害易发性评价的影响因素,基于ArcGIS平台,利用信息量模型,定量评价了巫溪宁桥片区高陡峡谷区高位地质灾害的易发性,评价模型与地质灾害分布空间契合度较高,评价结果可信度较高。再结合易损性评价对研究区进行了地质灾害风险评价,最终得到研究区地质灾害风险评价模型。为该区域地质灾害防治提供了科学依据,同时对同类高陡峡谷地区地质灾害风险性评价及地质灾害防治具有借鉴意义。     

基于改进的ArcGIS对石台县地质灾害易发性评价探讨

石台县地质灾害易发性评价通过地质灾害综合调查,考虑区内地灾发育现状、孕灾背景条件,选用坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断层缓冲距离、斜坡结构5个因素作为评价因子,建立石台县地质灾害易发性评价指标体系。基于ArcGIS将计算分析得到5个因子图层的信息量,再用层次分析法来校正、完善信息量模型,结合层次分析法得到各因子权重,进行叠加得到每个单元格的总信息量值,即为地质灾害易发指数。经过层次分析法校正与单一信息量法结果上的差异,可知前者更符合实际,易发性评价结果更加准确合理。     

层次分析法在平凉市崆峒区城市地质灾害易发性评价中的应用

本文通过对平凉市崆峒区城市地质灾害调查数据的综合分析,采用层次分析法构建崆峒区城区地质灾害易发性评价指标体系,根据城区地质灾害分布发育特征,建立崩塌、滑坡、泥石流地质灾害易发性层次结构模型,确定其影响因素权重,对崆峒区城市范围的地质灾害易发性进行了分区评价,其评价结果与实际条件比较吻合。其区划成果对崆峒区城市发展规划、减灾防灾以及灾害治理提供了可靠的依据,为开展黄土高原河谷阶地型城市地质灾害易发性评价工作具有一定的指导意义。     

陕西凤县地质灾害易发性评价研究

区域地质灾害易发性评价是地质灾害早期预警的基础.为了探索秦岭山区区域地质灾害易发性评价方法,文中在陕西凤县1:5万地质灾害详细调查和数据库建设的基础上,详细分析了地质灾害的发育分布规律及影响因素,利用GIS技术结合信息量模型方法完成了凤县地质灾害的易发性评价区划.结果显示:凤县地质灾害分布主要与河流侵蚀、植被覆盖率及人...     

基于SHALSTAB模型的地质灾害易发性动态评价

为解决东部沿海地区台风暴雨型地质灾害易发性问题,基于浙江飞云江流域地质灾害调查成果,利用频率比及信息量模型选取相对高差、坡向、坡形、工程地质岩组、断层、地表覆盖类型、稳定性(SHALSTAB模型)7个背景因子,采用层次分析法确定各因子权重,考虑无降雨和百年一遇极端降雨两种工况,运用综合指数法对浙江飞云江流域进行地质灾害易发性评价。结果表明:该模型是致灾土体分布区定量模型和基岩区统计模型的结合,符合该区域成灾规律。考虑极端降雨因素后,易发等级逐次增加,高易发区面积增加84%,中易发区面积增加42.8%,可实现地质灾害易发性在不同工况下的动态评价。     

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。     

地质灾害易发性评价方法综述

我国地形地质条件复杂,地质灾害多发,人类各类工程地质活动加剧了地质灾害的发生与发展.地质灾害预防与管理工作是保障人民生命与财产安全的前提与基础.地质灾害易发性评价是地质灾害危险性评价和风险评价的前提,也是地质灾害区划和防治工作的基础.本文基于国内外地质灾害易发性的相关研究,对地质灾害易发性概念、评价指标体系、权重计算方法和易发性评价模型进行分析总结,并指出了地质灾害易发性评价中亟待解决的主要问题.     

基于GIS和信息量法的四川峨眉山市地质灾害易发性定量评价

以四川峨眉山市为研究区,选取坡度、坡高、坡向、岩土体类型、构造、河流侵蚀、地表覆被、降雨、工程切坡以及矿产开发10个影响因素作为评价因子,采用改进信息量法,在评价因子分级分析的基础上,利用GIS技术,对研究区地质灾害易发性进行了定量评价。结果表明:方法科学可靠,评价结果与实际基本相符;地质灾害在高陡斜坡区域、坚硬薄层-厚层状砂岩、粉砂岩夹白云岩、灰岩岩组、构造密集区最为发育,地形地貌、地质构造是地质灾害发育最主要的控制因素;地质灾害易发性划分为高易发、中易发、低易发、极低易发4个等级,分布面积分别为169.37km~2、429.07km~2、363.43km~2和221.12km~2。易发性评价精度74.80%。评价方法可为县域地质灾害易发性评价提供理论指导,评价结果可为该区域地质灾害防治工作提供科学依据。     

基于证据权法的昆明五华区地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是国土空间规划和区域地质灾害防灾减灾的重要依据。为探索适合云南高原低山丘陵区地质灾害易发性评价方法,论文选择云南省昆明市五华区为典型研究区,选择工程地质岩组、距断裂构造线距离、高程、坡度、坡向、坡面曲率、距公路线距离和土地利用类型等8个因素,应用基于贝叶斯理论的证据权法进行地质灾害易发性评价,通过对各因素各分级（分类）综合证据权重的近似学生化检验（Student-T）优化了各因素的分级（分类）方案。采用文中所构建模型评价得出的易发性分区结果表明,89.9%和9.1%的地灾点落入高和中易发区,对比分析显示建模结果与地质灾害发育情况吻合度高,较好地揭示了研究区地质灾害易发性特征,可为昆明市五华区及云南高原其它低山丘陵区地质灾害防治规划提供参考。