青藏高原东缘活动断裂地质灾害效应研究

活动断裂的地质灾害效应是工程地质与地质灾害领域研究的重要内容。本文以第四纪以来构造活动最强烈的青藏高原东缘为例,阐述了活动断裂地质灾害效应的主要表现形式,包括:(1)活动断裂对地形地貌和岩体结构的影响;(2)断裂剧烈活动(地震)诱发地质灾害;(3)断裂蠕滑作用对斜坡应力场和稳定性的影响;(4)断裂活动是地质灾害链的源头,为地质灾害提供物源。上述表现形式及灾害成因机理和分布规律是活动构造区地质灾害防治中需要关注的关键问题。根据青藏高原东缘典型地质灾害案例研究提出,内外动力耦合作用成灾机理是未来地质灾害研究方向,将为活动构造区地质灾害早期识别和防灾减灾提供理论依据。     

青藏高原东缘地质灾害影响因子敏感性分析

青藏高原东缘地形地貌复杂, 构造活动强烈, 地质灾害频发, 尤其是近年来的地震和人类工程活动增加了地质灾害强度, 给国家重大工程、区域发展和公共安全等造成了巨大危害。本文首先概述了青藏高原东缘地质灾害成灾背景和发育特征, 然后对比分析了不同区域地质灾害发育分布密度的差异性, 重点剖析了地质灾害发育分布与影响因子之间的关系, 探讨了影响因子对地质灾害发育分布的控制作用及其敏感性。研究表明, 在青藏高原东缘, 地形坡度、地形起伏度、斜坡坡型、年24 h最大降雨量、河网密度、到断裂距离、地震动峰值加速度、工程地质岩组和人类活动强度等9个因子具有较高的地质灾害敏感性, 而斜坡坡向和年均降雨量具有较低的地质灾害敏感性。研究结果有利于加深对青藏高原东缘地质灾害成灾背景的认识, 也可以为建立青藏高原东缘地质灾害评价指标体系提供重要参考。     

基于信息量模型的地质灾害易发性评价——以天府新区成都直管区为例

本文选择天府新区成都直管区为研究区,基于因素相关性分析结果,选取坡度、坡向、地形起伏度、地貌、岩性、汛期降雨量、人口密度和崩滑密度8个要素作为地质灾害易发性评价因子,应用信息量模型,分析各因子对研究区地质灾害发生的贡献,开展研究区地质灾害易发性区划。结果表明:研究区地质灾害主要沿龙泉山西翼呈条带集中分布,易发等级总体上由东向西递减分布,灾害点空间分布与易发等级呈正相关性,信息量模型应用评价结论,可为该区地质灾害防治提供参考。     

基于信息量模型的地质灾害易发性评价——以天府新区成都直管区为例

本文选择天府新区成都直管区为研究区,基于因素相关性分析结果,选取坡度、坡向、地形起伏度、地貌、岩性、汛期降雨量、人口密度和崩滑密度8个要素作为地质灾害易发性评价因子,应用信息量模型,分析各因子对研究区地质灾害发生的贡献,开展研究区地质灾害易发性区划。结果表明:研究区地质灾害主要沿龙泉山西翼呈条带集中分布,易发等级总体上由东向西递减分布,灾害点空间分布与易发等级呈正相关性,信息量模型应用评价结论,可为该区地质灾害防治提供参考。     

基于高分影像与InSAR解译的西藏林芝则隆弄高位链式地质灾害发育特征分析

则隆弄沟位于西藏林芝米林县雅鲁藏布江右岸,属于震后影响区,因沟内地形陡峻、物源充足以及水源充沛,1950—2020年期间沟内高位地质灾害活动频繁,沟口村庄和桥梁长期遭受其严重威胁。根据现场调查与无人机航拍,结合多期遥感影像和InSAR数据,对则隆弄沟形成区高风险物源类别、数量以及流通区、堆积区的松散堆积物运动堆积特征进行解译,结果显示:目前则隆弄沟内形成区与流通区陡缓坡交界区域多级多期堆积有大量冰碛物松散物源,流动性较强,区域地质条件、地震活动、气象水文等因素为则隆弄高位链式地质灾害发生提供不稳定的物源结构、良好的临空条件和储藏平台、充足的势动能转换条件以及水动力条件。总结出则隆弄高位地质灾害链形成及演化过程为:高位冰崩（岩崩）-碎屑流-泥石流-堵江堰塞坝（湖）-洪水灾害,其长期具备高易发性和高危险性,后期应加强则隆弄沟高位地质灾害链的监测预警与风险防控。     

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ArcGIS信息量模型在乌鲁木齐市城区地质灾害易发性评价的效果分析

在地质灾害点分布图基础上,基于信息量模型,选定研究区地质灾害发育各影响因子及信息量值,据实际情况人为对信息量负值进行修正,同时利用ArcGIS的空间叠加分析完成研究区地质灾害易发性分区图。结果显示,易发性分区结果与野外实际调查情况相吻合,能在地质灾害风险评价中起重要参考作用。     

基于GIS的信息量法及其地质灾害易发性评价应用——以滇中晋宁县为例

地质灾害易发性评价是地质灾害评价工作的基础,是地质灾害研究的重点。以往地质灾害易发性分区评价大部分依据专家的主观经验,从而导致评价结果具有较大的随意性。本文利用研究区实际调查资料,选取地形地貌、工程地质岩组、地质构造、水文地质条件、人类工程活动等参评因子,利用信息量模型在基于GIS的平台对空间数据进行自动叠加分析,得出各影响因子综合影响下的客观的易发性分区结果,然后结合专家的主观经验,经定性与定量综合分析,对分区结果进行进一步的修正,可实现对地质灾害易发性的科学评价。选取晋宁县作为示例区的应用结果与国土资源大调查中的评价结果基本一致,证实该方法切实可行,并具有广泛的推广应用价值。     

基于层次分析法的绵阳市地质灾害易发性评价

文章阐述了层次分析法应用于地质灾害易发性评价过程及步骤,并运用该方法(AHP)建立地质灾害易发性综合评价的层次分析结构模型及判断矩阵,从而确定了影响地质灾害易发程度因子的权重,建立了地质灾害易发性单灾种评价及区域地质灾害易发性综合评价的数学模型。绵阳市地质灾害易发性评价应用证明,该方法比较合理、有效,具有较高的预测精度,评价结果与实际地质灾害发育区的拟合率大于90%。     

基于GIS和信息量模型的广西花岗岩分布区滑坡易发性评价

广西花岗岩分布区的岩土体结构松散,分布有大量较大厚度的风化坡残积土,受侵蚀、剥蚀、切割作用强烈,局部的水土流失严重,而且该区降雨量丰富,经常会有滑坡地质灾害发生。在统计分析的基础上选取坡度、高程、地质构造、植被、降雨、人类工程活动、滑坡灾害体积密度作为易发性评价指标,基于ArcGIS软件并运用信息量模型对广西花岗岩分布区进行滑坡易发性区划、完成滑坡易发性评价,并与滑坡灾害点和隐患点进行了验证。广西花岗岩区滑坡易发性评价的结果与实际滑坡的分布较为吻合,为广西花岗岩分布区滑坡预警预报及防治工作奠定基础。     

基于多模型的滑坡易发性评价以甘肃岷县地震滑坡为例

2013年7月22日,甘肃省岷县漳县交界处发生了MS6.6级地震(岷县地震),本文以这次地震烈度Ⅷ度区为研究区,根据地震前后遥感影像解译出来的2330个地震滑坡数据,以坡度、坡向、水系、岩性和断层为因子图层,分别应用模糊逻辑法,信息量模型及Shannon熵改进的信息量模型,对研究区的地震滑坡易发性进行评价。结果表明: 1滑坡的高易发性地区位于研究区的中间部分,以及水系0～50m这一缓冲区范围内,离水系越近滑坡易发性等级越高; 2应用ROC曲线对3个模型的易发性评价结果进行比较,信息量模型和Shannon熵改进的信息量模型的AUC值分别为0.8488, 0.8502; 模糊逻辑模型的AUC值为0.7640,表明前两个模型的表现较好,而模糊逻辑模型相对来说表现一般; 3通过对比3个模型中各等级易发性所占的面积比例和各等级易发性中滑坡数目占总数比例,表明Shannon熵改进后的模型更适用于灾害风险评价以及应急风险管理等实际应用。     

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GIS的瑞丽市地质灾害易发性研究

以云南省瑞丽市为研究区，基于GIS空间分析功能，选取高程、坡度、坡向、距断裂带距离、降雨等评价指标，用信息量模型和确定性系数模型进行地质灾害易发性评价，通过ROC检验评价模型精度，确定瑞丽市地质灾害易发性分区。     

基于GIS和加权信息量的湖北鄂州地质灾害易发性区划

本文以湖北省地质灾害高易发区之一鄂州市为研究区,在鄂州市地质灾害详细调查的基础上,选取地貌单元、高差、坡度、工程地质岩组、断层、开矿活动6个影响因素,应用加权信息量模型,通过GIS空间分析平台,开展研究区易发性评价。研究结果表明:研究区划分为高易发、中易发、低易发三个区,分别占研究区面积的4.58%,13.59%,81.83%。通过受试者工作特征曲线(ROC)的线下面积(AUC)进行检验,其值为89.2%,评价精度较高。本文湖北省鄂州市为例开展地质灾害易发性评价、结果分析以及预测精度评价等,为湖北省内县域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。     

基于信息量模型法的石阡县地质灾害易发性评价

以贵州省石阡县为研究区,选取8个影响地质灾害发育的因素作为评价因子.采用信息量模型法对各评价因子进行信息量计算,将区域地质灾害易发性划分为低、中、高、极高易发区4个等级,分别占研究区面积的21.08％、35.13％、25.53％、18.27％.结果表明:石阡县地质灾害低、中、高、极高易发性面积分别为457.99 km2...     

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。     

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。     

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。     

基于GIS的地质灾害易发性分区评价——以甘肃省会宁县为例

会宁县地处甘肃省中部,地质灾害极为发育,共发育有崩塌16处、滑坡12处、泥石流7条,地质灾害已对研究区造成了重大经济损失。为了对会宁县地质灾害易发性进行分区评价及指导防灾减灾,在区域地质灾害调查的基础上,建立了地质灾害数据库,采用层次分析法和GIS空间分析统计方法,选取14个基础指标,建立了会宁县地质灾害易发性分析评价模型,对评价单元叠加分析计算及验证分析,将会宁县地质灾害的易发程度划分为3个区,即高易发区、中易发区和低易发区。通过专家评审法检验地质灾害易发性评价结果,认为评价结果与实际地质灾害情况相符性较好,可以为制定会宁县地质灾害综合防治措施提供依据。     

基于GIS的地质灾害易发性分区评价——以甘肃省会宁县为例

会宁县地处甘肃省中部,地质灾害极为发育,共发育有崩塌16处、滑坡12处、泥石流7条,地质灾害已对研究区造成了重大经济损失。为了对会宁县地质灾害易发性进行分区评价及指导防灾减灾,在区域地质灾害调查的基础上,建立了地质灾害数据库,采用层次分析法和GIS空间分析统计方法,选取14个基础指标,建立了会宁县地质灾害易发性分析评价模型,对评价单元叠加分析计算及验证分析,将会宁县地质灾害的易发程度划分为3个区,即高易发区、中易发区和低易发区。通过专家评审法检验地质灾害易发性评价结果,认为评价结果与实际地质灾害情况相符性较好,可以为制定会宁县地质灾害综合防治措施提供依据。