基于随机森林模型的泥石流易发性评价——以汶川地震重灾区为例

在区域泥石流易发性研究中,科学确定泥石流易发性主控因子及其贡献率既是关键科学问题,也是区域泥石流预警预报和风险管理的重要基础。本研究选取汶川地震重灾区,引入随机森林算法,以小流域为评价单元,集合多元因子指标体系,建立泥石流易发性评价模型,定量分析了汶川地震重灾区内泥石流关键影响因子及贡献率,并探讨了研究区泥石流易发性的空间分布特征。本文初选了63项评价指标,以模型AUC值变化为基础,筛选出35项指标构成易发性评价指标体系,并用于区域内泥石流易发性主控因子的识别,结果表明:流域高差、流域平均坡度、流域内滑坡面积、平均降雨天数是区域内泥石流易发性主控因子,另外,沟长比降、大于10°积温、年均温、人口密度、村落个数、低覆盖度土地利用方式等在泥石流易发性评价中也发挥着重要作用;易发性评价结果显示,极高易发区占比达到了22.94%,主要分布于研究区西部,泥石流易发性较高的小流域主要分布在青藏高原向四川盆地过渡的地形急变带,同时也与地震带、断裂带、干旱河谷区域密切相关。模型验证结果表明,平均AUC值达0.84,模型具有很高的稳定性和准确性,说明随机森林算法非常适用于区域泥石流易发性评价研究,机器学习算法结合小流域为单元的方法对区域泥石流易发性评价有效果良好,可为区域尺度灾害易发性及风险评估提供更为有效的方法参考。     

基于信息量模型和机器学习方法的滑坡易发性评价研究——以四川理县为例

以阿坝藏族羌族自治州地质灾害频发的理县为研究区,从地形地貌、地质环境、水文条件和人类工程活动等方面选取11个影响因子,通过皮尔森相关系数研究各因子之间的相关性,从而构建滑坡易发性评价指标体系。利用信息量模型计算各影响因子的信息量值,从信息量模型得出的极低和低易发性分区中选取非滑坡样本,在此基础上将样本数据代入随机森林和径向基函数神经网络2种机器学习模型开展滑坡易发性评价,并通过接收灵敏度（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线进行精度验证。结果显示：随机森林模型预测出的高易发区单位面积内分布的滑坡点数量更为集中,在仅占6.666%的区域分布了74.026%的灾害点,评价结果优于径向基函数神经网络模型。ROC曲线中两模型AUC（Area Under Curve）值分别为0.893、0.874,说明随机森林模型具有更高的可靠性,比径向基函数神经网络在该区域地质灾害易发性评价中更具优势。     

基于改进证据权重法的北海道地震同震滑坡易发性评价

多模型耦合方法被广泛应用于同震滑坡易发性评价研究,但耦合证据权重法和其他方法的改进型证据权重法鲜有涉及。该文以北海道地震震中区为研究区,基于震前和震后高精度遥感影像解译出5977处同震滑坡(以中小型为主),选取高程、坡度、距断层距离、距水系距离等8个滑坡易发性评价因子,对同震滑坡的空间分布规律和控制因子进行分析,发现同震滑坡集中发育在距断层小于5 km、距水系小于800 m、峰值地面加速度(PGA)0.5 g、高程90~250 m、坡度20°~40°、坡向东至东南向、岩性以页岩和砾岩为主的区域内;基于改进型证据权重法,综合考虑地形、地质和水文条件对北海道同震滑坡易发性进行评价,经ROC曲线评价模型验证,发现改进模型曲线下面积(AUC)为0.916,较原模型(AUC为0.870)精度有明显提高。改进模型能为同震滑坡易发性评价提供新的研究思路,并为震后区域防灾减灾提供科学依据。     

基于OLI和ASTER GDEM数据的云南昌宁县滑坡、泥石流易发度评价

滑坡、泥石流敏感性是指区域在自然状况下发生滑坡、泥石流现象的可能性大小。以OLI影像、ASTER GDEM为数据源,选取强降水、地表坡度、地表植被覆盖和河流侵蚀等因子为评价指标,在遥感、地理信息系统技术的支持下,开展云南昌宁县滑坡、泥石流易发程度评价。结果显示:昌宁县滑坡、泥石流易发度分为不易发、轻度易发、中度易发和高度易发4个等级,各等级所占面积分别为:12.42 km2、2 055.61 km2、1 584.98km2、89.64 km2,比例为:0.33%、54.92%、42.35%、2.40%。空间分布上,中度易发区在田园镇中部、漭水镇中部和南部、鸡飞镇东北部、卡斯镇中部及东部、柯街镇西部、珠街乡东部和北部、以及更戛乡东部及南部地区分布相对集中;高度易发区则集中分布于北部黒惠江、中部右甸河及南部勐统河各支流上游山区,由北向南形成"川"字型分布。     

连云港市地质灾害易发性分区评价研究

本文在全面调查分析连云港市区地质灾害隐患点及分布状况的基础上,从诱发地质灾害的地质条件、人类工程活动、地形地貌及气候植被因素考虑,选取了地层岩性、地质构造、地形地貌、露天开采、降雨强度、植被覆盖率等15个评价因子,建立了地质灾害易发性评价指标体系,运用层次分析法计算各评价因子的权重值,并进行归一化处理,然后利用模糊评判法对各隐患点的易发性指数进行计算、统计,将连云港市区划分为地质灾害高易发区、中易发区和低易发区,最后利用GIS空间分析功能生成了易发性分区图,实现了地质灾害易发防治分区的目的,为连云港市后期地质灾害防治提供重要参考依据。     

证据权模型在泥石流灾害易发性评价中的应用

利用空间统计方法进行泥石流易发性定量评价的本质是度量影响因子（地形、地貌、岩性等）和响应因子（泥石流）之间的空间关系,最后给出所有影响因子综合作用结果,得到泥石流易发性评价结果。选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、岩性、降雨量与水系距离7个因素作为泥石流影响因子,采用证据权模型,对研究区内泥石流进行灾害易发性评价,使用自然间断法将研究区内泥石流易发程度分级,得到研究区泥石流易发后概率图,获得了较高的置信度,方法简单易行,可以在其它灾害易发性评价中推广。     

克什克腾地区地质灾害形成条件与影响因素

根据克什克腾地区地质灾害调查结果,克什克腾旗突发性地质灾害包括崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷四种。对已发生的四种地质灾害的形成有影响的主要因素包括地形地貌、岩土体结构、水的作用与人类活动。     

基于AHP与GIS耦合的安宁区地质灾害易发区划分

本文以安宁区作为研究对象,采用基于层次分析法(AHP)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,对研究区的地质灾害易发性进行分析评价。安宁区境内地质灾害类型主要有滑坡、崩塌、泥石流、不稳定斜坡四种类型。易发性分区评价结果表明:安宁区城区不存在地质灾害高易发区;中易发区面积27.59km~2,占评价区面积的35.3%,低易发区面积14.75km~2,占评价区面积的18.9%,不易发区面积35.76km~2,占评价区面积的45.9%。评价结果为安宁区地质灾害防灾减灾体系和社会发展、经济发展提供了参考依据。     

广东省鹤山市地质灾害分布特征与防治

广东省鹤山市地质灾害类型主要有崩塌、滑坡和泥石流.区内地质灾害的发育特征主要受地质构造、地形地貌、地层岩性、大气降雨以及人类工程活动的影响.地质构造、地形地貌及地层和岩石类型是地质灾害形成的内因,而降雨及人类工程活动则是引发地质灾害的外因.地质灾害的防治措施应以预防为主,工程治理、生物防治与搬迁避让相结合.     

综合危险性指数法在博罗县地质灾害易发区划分中的应用

地质灾害易发区划分是地质灾害防治的基础性工作。本文通过分析博罗县地质环境与地质灾害特征,选取了影响地质灾害发生的气象、地形地貌、地层岩性、地质构造和人类工程活动等地质环境因素及地质灾害发育的数量、规模、密度等影响因素作为评价因子,运用地质灾害综合危险性指数法进行了综合分析与定量评价,共划分出地质灾害高、中、低三个易发分区等级,为博罗县今后开展地质灾害防治及防灾减灾提供了科学依据,也为类似地区开展区域地质灾害调查评价提供了参考。     

北川地震重灾区泥石流特征与减灾对策

汶川大地震的同震次生灾害以滑坡、崩塌居多,泥石流相对较少。但地震导致滑坡、崩塌为震后泥石流提供了极为丰富的物质来源,使得地震灾区在一年多的时间里已经多次暴发了大面积的泥石流。以北川地震重灾区的苏宝河和魏家沟流域为研究区域,通过野外实地考察、遥感图像分析、历史资料对比等方法,概括总结出受地震强烈影响区域的泥石流具有成因多样、时间同步、颗粒粗大、多灾种复合、空间近似对称和小沟大灾等特征。并提出了"面上监控为主、点上工程为主、分类防治和开展风险评估"的减灾对策。     

山地灾害研究的发展态势与任务

泥石流、滑坡等山地灾害已成为世界各国十分关注的自然灾害问题。据最近几年的国际学术会议,泥石流、滑坡研究的前沿领域是：泥石流、滑坡活动的地带性与全球气候变化的规律；泥石流、滑坡起动机理、动力学模型；泥石流、滑坡等山地灾害风险分析、发生时间预报；成灾机理与减灾防灾关键技术。国内研究较晚,但发展很快。经过近50 a的研究,涉及上述诸多研究颁域。但研究不深,还存在不少差距。据国内外研究态势,针对山地所实际,提出了在泥石流、滑坡理论创新和防治关键技术等研究方面12条任务。     

横断山区泥石流空间格局和激发雨量分异性研究

地形、降雨等环境因子决定了泥石流的时空分布特征,理解泥石流与这些因子的关系有助于区域泥石流灾害风险评估与防灾减灾工作。以横断山区为研究区域,选取降水、气候、地貌、地质、土地覆盖、土壤厚度、高差势能以及湿度指数等因子,利用地理探测器和灰度关联分析等方法,探讨了环境因子与泥石流沟空间分布的关系以及降水特征与泥石流灾害的时间关联性。结果表明,湿度指数是决定泥石流沟空间格局的最主要因子,其次是高差势能和土壤厚度,多年平均分布的降水特征对泥石流沟分布的影响较小。泥石流灾害事件与降水特征的时间关联具有较大的区域异质性。泥石流发生地的激发雨量、湿度指数、高差及土壤厚度的统计分布在不同地貌、地质和气候单元中有明显差异。这表明泥石流预警不仅需要考虑雨量等激发因子,还必须考虑其他影响因素的空间差异性。     

岷江上游潜在性泥石流堰塞湖危害及判识

汶川地震造成泥石流形成条件的改变,其次生灾害堰塞湖的危害已开始显现。如何对震后潜在性泥石流堰塞湖进行判识,成为迫切需要解决的问题。选取岷江上游映秀至汶川段为研究区,通过分析震后泥石流形成条件的变化、典型泥石流堰塞湖的危害及松散物质储量,选取潜在性泥石流堰塞湖的判识指标,利用模糊物元可拓模型,建立潜在性泥石流堰塞湖的综合判识模式。通过判识,研究区形成泥石流堰塞湖可能性高的一级支沟有17条,主要集中分布在映秀镇至草坡乡段,此段将是今后受堰塞湖危害的高危地段。     

汶川地震后四川安县甘沟培溃泥石流及其对策

汶川地震诱发的大量崩塌和滑坡不仅直接为泥石流活动提供松散固体物质,还可能造成沟道堵塞.沟道内的堵塞坝虽然不像主河道上的堰寒湖那样造成大范围灾害,但溃央后却会引发大规模泥石流,给人民生命财产和基础设施等造成严重危害.以四川省安县高川乡甘沟为例,说明其造成泥石流的危害特征及防治对策.通过对甘沟自然环境背景条件的分析,发现甘沟具备泥石流暴发的地形地貌和降水条件;流域内地震诱发的崩滑体不仅为泥石流的形成提供丰富的松散固体物质,还造成沟道堵塞,形成堵溃型泥石流.甘沟已建的排导槽存在过流能力不够、槽底和侧墙已基本被破坏、弯道处未考虑超高、沟内未布置拦挡工程等问题.目前沟内由于松散固体物质充足,在一定的降水条件下,仍会再次暴发泥石流.针对甘沟的具体情况,提出了修建拦挡、重建排导槽并结合预警预报措施的防治对策,并对重建排导槽的过流断面进行了优化设计.     

委内瑞拉1999年特大泥石流灾害

受娜尼拉现象的影响,１９９９－１２－１５～１６委内拉北部阿维拉册区加勒比海沿岸的８个州连降特大暴雨,造成山体大面积滑塌,数十条沟谷同时暴发大规模的泥石流。泥石流造成３万人死亡、经济损失高达１００亿美元,成为本基纪最严重的泥石流灾害,这次泥石汉灾害具有群发性、规模大、低频率和直接入海等特点,对这类泥石流进行泥石流成因、活动规律、预测预报、泥石流与异常气候现象关系和直接入海型泥石流运动规律,沉积特征、     

Simulation of event-based landslides and debris flows at watershed level

A coupled model has been developed to simulate, at watershed level, landslides and debris flows induced by a severe typhoon (tropical cyclone) in Taiwan. The model comprises a landslide susceptibility model to predict landslide occurrence, an empirical model to select debris-flow initiation points, and a debris flow model to simulate the transport and deposit of failed materials from the identified source areas. In raster format with a 10 m spatial resolution, the model output includes unstable cells, debris-flow initiation cells, debris-flow velocities, runout paths, and deposition zones. The model was first tested and calibrated in a small area, where the damage by landslides had been investigated and recorded. It was then applied to a watershed, and the simulation results were validated by comparing them with a landslide/debris-flow inventory map prepared from satellite images using a multiple change detection technique. Model test and validation results confirm the usefulness of the model in predicting the number and size of affected areas (landslides and runouts combined), runout path, and volume of runout deposits. It is a common practice in Taiwan to separate landslide and debris-flow inventories and to study debris flows only in select drainage basins. This study suggests that landslide and debris flow should be modeled as a sequential process for efficient watershed management.     

Magnitude–frequency relationships of debris flows and debris avalanches in relation to slope relief

Probability of occurrence, hazard intensity and encounter probability are key parameters in the quantitative risk analysis (QRA) of landslides. All are strongly dependent on magnitude of the landslides. As a result, magnitude–frequency analysis should be a part of QRA. Deriving representative magnitude–frequency relationships for debris avalanches and debris flows, however, is difficult. One key problem is illustrated with the example of a unique database from the coastal region of British Columbia, Canada, which was compiled entirely from detailed ground investigations. The magnitude of debris avalanches and debris flows is not an independent statistical quantity, but a function of the scale of a given slope, as characterized by the slope length. Thus, attempting to derive probability and magnitude for a given location or sub-region from a regionally-derived magnitude–frequency curve may lead to incorrect predictions. The same problem is pertinent to the application of the same approach to any type of landslide in which the largest combined dimension of the source volume (including entrainment) is of the same order as the length of the slope. It is recommended that greater emphasis be placed on site-specific geological observations, at the expense of generalized statistics.     

云南省寻甸县金源老干沟泥石流灾害与治理

通过实地考察 ,分析了金源泥石流形成背景 ,对泥石流防治工程设计必需的水文参数进行了讨论 ,介绍了治理方案的选择和确定 ,重点讨论了 1 0 0 0m长排导糟工程的设计。     

Spatial patterns of old, deep-seated landslides: A case-study in the northern Ethiopian highlands

During the last decade, slope failures were reported in a 500 km² study area in the Geba–Werei catchment, northern Ethiopia, a region where landslides were not considered an important hazard before. Field observations, however, revealed that many of the failures were actually reactivations of old deep-seated landslides after land use changes. Therefore, this study was conducted (1) to explore the importance of environmental factors controlling landslide occurrence and (2) to estimate future landslide susceptibility. A landslide inventory map of the study area derived from aerial photograph interpretation and field checks shows the location of 57 landslides and six zones with multiple landslides, mainly complex slides and debris flows. In total 14.8% of the area is affected by an old landslide. For the landslide susceptibility modelling, weights of evidence (WofE), was applied and five different models were produced. After comparison of the models and spatial validation using Receiver Operating Characteristic curves and Kappa values, a model combining data on elevation, hillslope gradient, aspect, geology and distance to faults was selected. This model confirmed our hypothesis that deep-seated landslides are located on hillslopes with a moderate slope gradient (i.e. 5°–13°). The depletion areas are expected on and along the border of plateaus where weathered basalts rich in smectite clays are found, and the landslide debris is expected to accumulate on the Amba Aradam sandstone and upper Antalo limestone. As future landslides are believed to occur on inherently unstable hillslopes similar to those where deep-seated landslides occurred, the classified landslide susceptibility map allows delineating zones where human interventions decreasing slope stability might cause slope failures. The results obtained demonstrate that the applied methodology could be used in similar areas where information on the location of landslides is essential for present-day hazard analysis.