基于证据权模型的川西鲜水河断裂带滑坡易发性评价

鲜水河断裂带是发育于青藏高原东缘的一条大型左旋走滑断裂带,该区新构造活动强烈且历史强震频发,一系列大型-巨型滑坡沿断裂带密集分布。在资料收集的基础上,对鲜水河断裂带两侧10 km区域内进行遥感解译和野外地质调查,建立数据库并对滑坡主要影响因素进行分析。在滑坡区域发育分布规律分析的基础上,选取地形坡度、地形坡向、地面高程、平面曲率、地形湿度指数、活动断裂、工程地质岩组、年降雨量、河流、道路、植被覆盖指数等11个因素作为滑坡易发性评价因子,在ArcGIS软件平台上,采用证据权模型开展了滑坡易发性评价。根据成功率曲线对评价结果的检验,滑坡易发性评价结果具有较好的精度,并将研究区的滑坡易发程度划分为极高易发、高易发、中等易发、低易发和不易发5个级别。滑坡的易发性受鲜水河断裂带影响显著,极高易发区和高易发区主要分布在东谷到道孚县沿鲜水河断裂带两侧,以及康定县城和磨西镇附近;中等易发区主要分布在鲜水河支流两岸及省道沿线;滑坡低易发区和不易发区主要分布在人类工程活动少的高山地带以及地形相对平缓的区域。滑坡易发性评价结果很好地反映了鲜水河断裂带区域内滑坡发育分布现状,为该区重大工程规划建设和防灾减灾提供参考依据。     

基于GIS的白龙江流域甘肃段滑坡易发性评价

在甘肃省白龙江流域地质灾害资料收集及现场调查的基础上, 统计分析了该区滑坡发育与地层岩性、坡度、坡向、高程、断裂、植被等因素之间的关系, 建立了白龙江流域滑坡易发性评价指标体系。采用基于GIS的层次分析法评价模型, 完成了滑坡易发性分区评价, 将研究区滑坡按易发程度划分为高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区, 其中, 高易发区占研究区总面积的13.59%, 主要分布在断裂带、白龙江两侧以及软弱岩土体分布的区域; 中易发区占27.85%;主要分布在白龙江支流以及主要道路两侧的一定范围内; 低易发区占33.09%, 主要分布在海拔相对较高、植被覆盖度较高、基本上无断裂带通过的区域; 其余区域为极低易发区, 占25.46%。对比分析显示评价结果与实际滑坡发育情况吻合, 可以较好地反映区内滑坡灾害发育的总体特征。      

基于频率比与集成学习的滑坡易发性评价——以金沙江上游巴塘—德格河段为例

金沙江上游巴塘—德格河段地处青藏高原东部,该区地质、地形、地貌极其复杂,滑坡灾害最为发育,开展区域滑坡易发性评价对防灾减灾工作有着重要的意义。本文以金沙江上游巴塘—德格河段为研究区,在滑坡编录与野外实际调查的基础上,通过对滑坡分布规律和影响因素分析,选取高程、坡度、坡向、曲率、地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、地层岩性、断层、水系和道路等11个影响因子,构建了滑坡易发性评价指标体系。利用皮尔森系数去除高相关性影响因子,运用频率比方法定量分析各个因子与滑坡发育的关系。通过频率比模型选取非滑坡样本,采用集成学习算法模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区及极低易发区5个等级。由滑坡易发性分区图和ROC曲线表明,高和极高易发区主要沿金沙江沿岸和沟谷分布,随机森林模型的成功率曲线下面积AUC=0.84,历史滑坡灾害位于高-极高易发区的灾害数占总滑坡数的84.8%,梯度提升树模型的成功率曲线下面积AUC=0.79,历史滑坡灾害位于高-极高易发区灾害数占总滑坡数的79.3%。由AUC值和历史灾害的分布可知,随机森林模型比梯度提升树模型在本研究区滑坡易发性评价中有着更好的评价精度和更高的预测能力。     

基于斜坡单元的山区城镇滑坡灾害易发性评价：以康定为例

山区地质灾害易发性评价对城镇地质灾害风险管理具有重要意义。本文以康定市为例,以斜坡单元为最小评价单元,选取高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距道路距离、距断裂距离、距水系距离和斜坡结构等9个滑坡影响因子,根据各因子滑坡面积比曲线与证据权值曲线的突变点,划分滑坡影响因子二级状态,并对各影响因子进行相关性分析,剔除相关性较高的距道路距离因子,在此基础上,采用证据权模型进行滑坡易发性评价。对已有治理工程的斜坡单元,本文尝试利用折减系数法对其易发性进行进一步评价。结合现场调查,将研究区滑坡易发性程度划分为：极高易发、高易发、中等易发、低易发。评价结果表明,自然工况下极高易发区主要位于康定市炉城镇以及研究区北侧二道桥村一带,高易发区主要位于雅拉河、折多河与瓦斯沟河谷两侧,对治理工程所在的斜坡单元进行折减后,极高易发区面积由11.21%降至8.42%,滑坡比率由4.03降低至2.3,研究结果符合实际情况,模型精度达77.8%。评价结果较好地反映了康定市区的滑坡易发性分布情况,可为城镇精细化评价提供一定的参考依据。     

基于深度学习的CZ铁路康定—理塘段滑坡易发性评价

CZ铁路康定至理塘段地处青藏高原东部边缘,区域内地形地貌多变、地质构造复杂,滑坡灾害极其发育,严重威胁着CZ铁路康定至理塘段的规划建设和未来安全运行。因此,选取高程、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、地表切割度、地形湿度指数、归一化植被指数、岩性、距断层距离、距河流距离、距道路距离共计12个影响因子构建滑坡空间数据库,采用深度学习的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(13.76%)、高易发区(14.00%)、中易发区(15.86%)、低易发区(18.17%)、极低易发区(38.21%)5个等级,并与人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型进行对比。结果表明,CNN模型的评价精度AUC(0.87)大于ANN(0.84)模型,且极高易发区的频率比值高于ANN模型,CNN模型在本研究区有着更高的预测能力;极高和高易发区主要分布在水系较为发育的地区,沿着雅砻江和其他河流两侧2 km范围内呈带状分布。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区滑坡灾害发育的分布现状,能够为该区的CZ铁路建设和未来安全运行过程中的防灾减灾工作提供科学的依据。     

基于深度神经网络模型的雅安市滑坡易发性评价CSCD

准确的滑坡易发性评价结果是滑坡风险评估的基础,对防灾减灾工作有着重要的意义。文章以雅安市为研究区,在野外地质调查的基础上,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、泥沙输运指数、径流强度指数、归一化植被指数、年均降雨量、地震动峰值加速度、地形起伏度、距断层距离、地层岩性、距河流距离、距道路距离等16个因子,构建研究区滑坡易发性评价指标体系,采用度神经网深络(DNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(12.2%)、高易发区(7.0%)、中易发区(9.8%)、低易发区(17.0%)、极低易发区(54.1%)五个等级,并与人工神经网络(ANN)模型进行对比,用ROC曲线的AUC值进行精度检验。结果表明,DNN模型的评价精度AUC(0.99)大于ANN(0.96)模型。因此,相比ANN模型,DNN模型在该研究区有着更好的拟合能力和预测能力,滑坡极高和高易发区主要分布于雅安市人类工程活动强烈的低海拔地区,沿着道路和水系分布,距道路距离、高程、年均降雨量是影响雅安滑坡发育的主要影响因子。     

基于逻辑回归–信息量的川藏交通廊道滑坡易发性评价

川藏交通廊道位于青藏高原中东部,是世界上隆升和地貌演化最快的区域之一。在内外动力耦合作用下,区内滑坡灾害极其发育,严重制约着公路、铁路和水电工程的规划建设。在区域地质资料收集和整理的基础上,选取岩性、坡度、坡向、坡形、地形起伏度、地形粗糙度、断裂密度和河流距离8个因素为评价因子,结合传统信息量和逻辑回归模型的优势,采用逻辑回归–信息量模型对研究区滑坡进行易发性评价。通过对评价因子的多重共线性和显著性检验,得到评价因子不存在多重共线性且均对滑坡发生具有显著影响。采用ROC曲线对评价结果进行检验,其AUC值为0.81,表明评价模型能很好地预测滑坡的发生。易发性评价结果表明:研究区高易发区主要集中龙门山断裂带、金沙江断裂带、澜沧江断裂带、怒江断裂带、边坝–洛隆断裂带等大型活动断裂带控制区,以及区内坡度陡峭、地形起伏度大的大型河流深切河谷的两岸;中易发区在区内分布广泛,主要分布在岸坡较陡、地形起伏度中等的大型河流支流的两岸。研究结果有利于加深对川藏交通廊道滑坡发育分布的认识,也可为研究区的工程规划建设和防灾减灾提供科学依据。     

基于RBF神经网络?信息量耦合模型的滑坡易发性评价

滑坡易发性评价是滑坡灾害管理的基础工作,也是制定各项防灾减灾措施的重要依据。针对传统的信息量模型在评价过程中确定权重值存在准确性不高的缺点,文章提出RBF神经网络和信息量耦合模型。以甘肃省岷县为研究区,筛选坡度等9个指标因子构建了滑坡灾害易发性评价指标体系,应用RBF神经网络-信息量耦合模型（RBFNN-I）进行滑坡灾害易发性评价,利用合理性检验和ROC曲线对模型的评价结果进行精度检验。结果表明:（1）RBFNN-I模型的AUC值为0.853,相比单一的RBFNN和I模型分别提高了6.3%和9.7%,说明RBFNN-I模型具有更好的评价精度;（2）岷县滑坡灾害的极高易发区和高易发区主要分布在临潭—宕昌断裂带、洮河及其支流、闾井河和蒲麻河两侧河谷地带,距断层距离、降雨量、距道路距离和NDVI是影响岷县滑坡灾害分布的主控因子。     

基于信息量法的湖北省秭归县滑坡易发性评价

本文以湖北省秭归县为研究区,选取高程、水系距离、道路距离、岩土体类型、坡向、坡度、土地覆盖类型、年降雨量等8个评价因子开展滑坡易发性评价工作,依据ArcGIS软件数据分析工具完成各评价因子相关性分析。对评价因子相关性值|r|>0.1的高程、坡向因子剔除,计算各因子信息量值。利用信息量模型进行滑坡易发性评价,将研究区划分为四个区域：(1)极高易发区,面积140.0864 km²,占研究区总面积6.18%,主要分布在长江及支流沿岸;(2)高易发区,面积1002.445 km²,占研究区总面积44.23%,主要呈带状分布在极高易发区两侧,部分位于两河口镇、磨坪乡周边区域;(3)中易发区,面积833.8711 km²,占研究区总面积36.79%,呈带状分布在极高易发区两侧,零散分布;(4)低易发区,面积290.2564 km²,占研究区总面积12.80%,多分布在高山人稀区域。本文研究结果能够较好地反映研究区滑坡灾害分布规律,可为秭归县防灾减灾工作提供依据。     

湖北省当阳市地质灾害发育特征及易发程度分区评价

通过调查,认为当阳市地质灾害主要为滑坡和采空塌陷,地质灾害的发育与地形坡度、红层或松散土层、集中降雨和人类工程活动等关系密切.依据地质灾害发育现状和地质灾害发育规律、致灾因子,利用GIS信息系统空间分析方法,对各因子进行属性叠加统计分析,对当阳市地质灾害易发程度进行了分区评价.指出地质灾害高易发区主要分布在淯溪、庙前和王店等镇乡的矿区以及人类工程活动密集的区域.     

青藏高原巴塘断裂带地震滑坡危险性预测研究

全新世以来青藏高原东部巴塘断裂带活动强烈,地形地貌和地质构造复杂,历史地震频发,并诱发大量滑坡灾害。基于巴塘断裂带地震滑坡长期防控的需要,在分析区域地质灾害成灾背景和发育分布特征的基础上,采用Newmark模型完成了巴塘断裂带50年超越概率10%的潜在地震滑坡危险性预测评价,并完成地震滑坡危险性区划。结果表明:巴塘断裂带及其临近的金沙江断裂带区域、金沙江及其支流沿岸具有较高的潜在地震滑坡危险性,地震滑坡危险区具有沿断裂带和大江大河等峡谷区分布的总体趋势,受活动断裂和地形地貌影响显著;距离断层越近、坡度越大的斜坡,地震滑坡危险性越高;规划建设中的川藏铁路经巴塘县德达乡、白玉县沙马乡,向西北延伸,跨越金沙江,可以穿越较少的地震滑坡危险区,金沙江水电工程规划建设需加强潜在地震滑坡危害研判及防控。巴塘断裂带潜在地震滑坡危险性评价结果可为区域城镇开发和重大工程规划建设的地震滑坡长期防控提供科学参考。     

川西巴塘断裂带地质灾害效应与典型滑坡发育特征

[研究目的]川西巴塘断裂带地质背景复杂,研究地质灾害发育特征,有利于揭示活动断裂带的地质灾害效应.[研究方法]本文在巴塘断裂带地质灾害成灾背景分析和野外调查研究的基础上,剖析了区域地质灾害分布规律与典型滑坡发育特征,探讨了巴塘断裂带的地质灾害效应.[研究结果]研究认为:(1)巴塘断裂带附近碎裂岩体结构为地质灾害孕育提供...     

川藏铁路加查—朗县段地质灾害发育特征研究

川藏铁路加查至朗县段位于青藏高原东南部雅鲁藏布江中游,地形地貌复杂、构造活动强烈,是我国地质灾害高易发区,崩塌、滑坡和泥石流等地质灾害发育密度大、危害严重。在资料收集和遥感解译的基础上,对川藏铁路加查—朗县段的地质灾害进行野外调查,在铁路线两侧各5 km约780 km2范围内发现了崩塌、滑坡和泥石流共139处,沿雅鲁藏布江断裂带新发现拉岗村高速远程滑坡和日阿莫大型滑坡,并研究了该区地质灾害的发育特征和形成机理。调查结果表明：在雅鲁藏布江断裂对区域地貌和岩体结构控制作用下,崩塌、滑坡等地质灾害沿断裂带呈带状密集分布是该区地质灾害发育分布的主要特征之一,约有53%的崩塌滑坡滑动方向垂直于断裂走向,30%的崩塌滑坡与断裂带走向近于平行;在地壳强烈隆升和河流侵蚀作用下,雅鲁藏布江宽谷段和峡谷段的地质灾害发育特征具有明显差异;断裂活动特别是断裂剧烈活动诱发地震导致该区具有高速远程滑坡发生的背景,如拉岗村高速远程滑坡;在断裂活动、降雨、人类工程活动等内外动力耦合作用下该区地质灾害形成机理更加复杂,部分滑坡稳定性差且多次发生活动,给该区重大工程规划建设和防灾减灾造成重要影响。     

西秦岭北缘断裂宝鸡—武山段活动触发滑坡分布规律与成因机制

西秦岭北缘断裂沿"一带一路"交通廊道展布,是南北活动构造带强震丛集发育的节点之一,地震地质灾害风险极高。基于地质调查、测绘与数值分析,查明了断裂在天水地区触发的地震滑坡分布特征,探讨了断裂触发滑坡的形成机制。研究表明:(1)西秦岭北缘活动触发的巨、大型滑坡为断裂地貌过程的一部分,易在断裂的阶区聚集发育,其枢纽部位也有零星的分布;(2)巨大型滑坡集中于历史极震区内,断裂破裂过程中的近场惯性滑移、远场地震动是主要触发因素,二者耦合作用导致巨大型滑坡在断裂带两侧具有对称分布特征,活动强度由近及远而逐渐变弱;(3)断裂水平滑移、破裂引起的斜坡滑动变形以结构面贯通为主要表现形式,具有强烈的方向效应、近直立断层的区域地震动效应及地震波的山体地形放大效应,这些力学效应在滑坡破坏过程产生断裂结构面、次级羽裂结构面与滑动面,它们协同控制了滑坡的运动;(4)极端降雨触发的泥流是巨大型滑坡堆积体复活运动的主要形式,是现今防灾减灾重点。     

基于不同耦合模型的县域滑坡易发性评价对比分析

为有效预测县域滑坡发生的空间概率,探索不同统计学耦合模型滑坡易发性定量评价结果的合理性和精度,以四川省普格县为研究对象。选取坡度、坡向、高程、工程地质岩组、断层和斜坡结构等6项孕灾因子作为评价指标体系,基于信息量模型（I）、确定性系数模型（CF）、证据权模型（WF）、频率比模型（FR）分别与逻辑回归模型（LR）耦合开展滑坡易发性评价。结果表明:各耦合模型评价结果和易发程度区划均是合理的,极高易发区主要分布于则木河、黑水河河谷两侧斜坡带,面积介于129.04～183.43 km2（占比6.77%～9.62%）,各模型评价精度依次为WF-LR模型（AUC=0.869）>I-LR模型（AUC=0.868）>CF-LR模型（AUC=0.866）>NFR-LR模型（AUC=0.858）。研究成果可为川西南山区县域滑坡易发性定量评估提供重要参考。     

基于GIS和层次分析法的沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价

滑坡是沙溪流域主要地质灾害类型之一,开展滑坡灾害易发性评价可为区域地质灾害防治提供数据基础和决策依据。通过沙溪流域生态地质调查,分析了滑坡灾害分布规律和影响因素之间的关系,选取岩性建造、地貌、坡度、坡向、降雨量、距河流距离和距断层距离7项指标,利用层次分析法及地理信息系统空间分析技术,开展沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价。结果显示: 沙溪流域滑坡易发性影响因子依次为岩性建造、多年年均降水量、地形地貌、坡度、距河流距离、距断层距离和坡向; 沙溪流域滑坡灾害易发性与坡度、岩性建造、年均降水量表现出明显正相关,即坡度越大、岩性建造性质越软弱、越易风化,年均降水量越多,越易引发滑坡灾害; 滑坡灾害易发性与断裂构造、河流距离与滑坡灾害易发性呈负相关,即距离越近越容易诱发地质灾害; 流域整体以低易发区和极低易发区为主,高易发区主要分布在沙溪流域中南部、东部及东北部地区。这为沙溪流域地质灾害防治提供了基础数据和决策依据。     

娄底地区地质灾害概况及其防治

娄底地区的地质灾害主要有:塌陷、地裂、房裂、滑坡、地震等。对人们生命财产影响最大的是塌陷与滑坡,这些灾害主要是由于工程地质环境不良、加上人类活动触发所致。塌陷主要出现在岩溶发育的断裂带及其附近,尤其是当地下水位降深和排水量增大时。目前,地下采空区、河道及交通道路两侧以及受破坏的陡坡都存在地质灾害隐患。应加强对地质灾害的综合研究,提高抗灾防灾科学技术水平。