基于GIS的兰州滑坡与泥石流灾害危险性分析

频繁发生的灾害愈来愈对人类社会造成巨大影响, 遥感、地理信息系统、全球定位系统和网络技术日益在减灾行动中发挥重要的作用. 兰州区域地质岩性、构造断裂、地震活动带、地表侵蚀强烈和地形起伏破碎等因素造成了兰州滑坡与泥石流灾害的发育, 夏季暴雨、人类工程活动等诱发下灾害频繁, 风险加剧. 针对兰州地区滑坡与泥石流等山地灾害对区域社会经济的影响, 通过建立区域滑坡与泥石流灾害的空间数据库, 在GIS技术辅助下实现了专家经验模型和Logistic模型对滑坡与泥石流灾害危险性的预测, 其中滑坡Logistic模型准确性达到85.3%, 专家经验模型准确性达到74.2%; 泥石流Logistic危险性预模型准确性达到80.5%, 专家经验模型准确性达到90.5%. 随着研究的深入, 综合遥感、地理信息系统、全球定位系统和网络技术的灾害研究与应用将在灾害防治中发挥重要的作用.     

滑坡灾害空间智能预测展望

滑坡灾害危险性区划是在滑坡编录和灾害敏感性分析结果的基础上,应用定性分析和定量分析、确定性模型和随机性模型相结合对滑坡灾害易发程度进行分区表示.随着地理信息系统和人工智能技术在滑坡灾害区划中的广泛应用,JP2]灾害危险性的定量研究得到进一步的深化和发展.在评述了滑坡灾害危险性区划主要定量模型的基础上,分析了未来滑坡灾害区划的发展趋势,并提出了基于空间数据挖掘的滑坡灾害空间智能预测框架.     

基于GIS的滑坡灾害危险性区划研究——以重庆市万州区为例

为了弥补滑坡灾害危险性区划研究中影响因子和等级划分的不确定性,结合前人研究成果,依据斜坡几何形态、岩性、地质构造、河流侵蚀、土地利用类型、人类工程活动、降水条件等影响因子与研究区实际已发生的滑坡灾害数之间的关系,编制重庆市万州区滑坡灾害危险性评价标准,并基于GIS技术和信息量模型法,计算滑坡评价因子的信息量,就万州区滑坡危险性进行区划,最后基于乡镇行政区对该区滑坡危险性区划进行细化。结果表明：建设用地、坡高为90～200 m的地形、1 024～1 060 mm的年降雨量以及侏罗系中统上沙溪庙组岩层等因素对万州区滑坡发生影响较大;根据滑坡灾害危险性评价标准,万州区滑坡灾害被划分为高、中、低、极低等4个危险区;应用信息量模型法得到的万州区滑坡危险性区划与实际情况比较吻合;高危险区和中危险区面积分别为564.4 km2和848.6 km2,分别占万州区总面积的16.3%和24.5%,主要分布于长江干流及支流两岸的居民相对集中区以及公路干线地段;高危险和中危险乡镇主要分布在万州区经济较为发达的长江干流两岸,尤其是左岸的黄柏乡、太龙镇、天城镇、李河镇等以及万州主城区。     

基于GIS技术的巴东新城区滑坡灾害危险性区划

基于ArcGIS8软件平台开发了三峡库区巴东县新城区滑坡灾害信息系统,通过全面分析巴东新城区滑坡灾害的地形条件,工程地质岩组、构造与斜坡结构类型、人类工程活动、水的作用等影响因素,建立了相应的滑坡灾害危险性评价指标体系。采用基于GIS技术的信息量模型和敏感性评价方法,实现了巴东县新城区滑坡灾害危险性区划,其中,高危险区面积3.30km^2,占7.196;中危险区面积5.77km^2,占12.4％;低危险区面积16.40km^2,占35.3％;基本安全面积21.05km^2,占45.2％,可以作为巴东新城区城镇建设规划和减灾防灾的参考依据。     

中国崩塌、滑坡、泥石流灾害危险性评价

地质灾害危险性是地质灾害发育密度、活动规模、活动频次的综合性反映。从这一认识出发,本文论述了地质灾害危险性构成及其评价方法,在此基础上,以县(市、区、旗)和省(直辖市、自治区)为单元,进行了崩塌、滑坡、泥石流灾害危险性评价与区划,分析了危险性分布情况与区域变化规律。      

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。     

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。     

基于小流域的地震扰动区降雨型滑坡泥石流危险性评价方法

地震扰动区存在大量震裂松散坡体,在持续或者密集的降雨条件下极易转化为滑坡灾害。同时,滑坡又会给泥石流提供大量松散固体物质,增加泥石流的危险性。因此,在震区,灾害通常以"链"的形式出现,比单一灾种危害性大。为了更有效地对地质灾害危险性进行评价,笔者将滑坡、泥石流作为灾害链,综合地加以分析和研究。选择5·12汶川大地震中受灾严重的都江堰市白沙河流域的17条泥石流沟作为研究区,建立滑坡-泥石流危险性评价耦合模型,研究24 h不同降雨量条件下小流域滑坡泥石流危险性的变化。耦合模型包括了坡体稳定性评价模型,水文模型及以泥石流规模、发生频率、流域面积、主沟长度、流域高差、切割密度、不稳定斜坡比为评价因子的泥石流危险性评价统计模型。研究结果表明:随着降雨量的增大,参与泥石流活动的松散物质方量持续增加,但当24 h降雨量超过200 mm后,泥石流沟的危险度等级不再发生变化;17条泥石流沟中4条为中危险度,12条为高危险度,1条为极高危险度。这说明研究区地质灾害问题相当严峻,在多雨季节存在泥石流群发的可能性,直接威胁到居住在泥石流沟附近的人民群众生命财产安全;因此,对于有直接危害对象的高危险度及其以上的泥石流沟,应该按照高等级设防标准进行工程治理及发布预警报。同时也说明,将滑坡、泥石流作为灾害链研究具必要性和可行性。     

降雨型滑坡危险性区划方法

降雨诱发的滑坡等地质灾害分布广、危害大,开展地质灾害危险性区划是减轻地质灾害损失的有效途径之一。以湖南省为例,根据地质灾害调查成果,选取3 412处滑坡,分析了区域降雨型滑坡的发育特点和分布规律,建立了危险性区划指标体系,利用不确定性推理中的确定性系数法,对滑坡与工程地质岩组、坡度、坡向、植被和年均降水量5个评价因子进行了相关性分析,建立了Logistic多元回归模型;采用不规则网格单元划分方法,形成了湖南省滑坡灾害危险性区划图。     

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.     

南水北调西线工程泥石流灾害及危险区划

南水北调西线工程是拟议中的国家重大建设工程,通过"五坝七洞一渠"共计260km的引水线路,引长江上游雅砻江和大渡河水入黄河。泥石流在工程区多有分布,现已查明,工程区共有不同危险度等级的泥石流沟103条。泥石流危险区划结果表明,研究区内没有泥石流极高危险区;泥石流高度危险区总面积为73km2,主要集中分布在杜柯河流域,达曲和泥曲流域有零星分布;泥石流中度危险区总面积114·75km2,各流域均有分布,其中杜柯河和达曲流域分布较多;泥石流低度危险区是分布最广的区域,总面积156·75km2,各流域均有分布,以杜柯河流域分布略多。研究表明,用单沟泥石流危险度值作为综合指标,以具有不同泥石流危险度等级的泥石流沟流域面积作为权重的加权平均方法,采用网格作为泥石流危险区划的基本单元,能够直接而真实地获得泥石流危险区划的成果。用本文提出的方法进行地质灾害的危险区划,无疑比用间接方法和替代指标得出的危险区划结果具有更高的可靠性。     

Landslide hazard zoning along Himalayan Kaghan Valley of Pakistan��by integration of GPS, GIS, and remote sensing technology

This paper presents a methodology for developing a landslide hazard zonation map by integration of global positioning system (GPS), geographic information system (GIS), and remote sensing (RS) for Western Himalayan Kaghan Valley of Pakistan. The landslides in the study area have been located and mapped by using GPS. Eleven causative factors such as landuse, elevation, geology, rainfall intensity, slope inclination, soil, slope aspect, distances from main road, distances from secondary roads, and distances from main river and those from trunk streams were analyzed for occurrence of landslides. These factors were used with a modified form of pixel-based information value model to obtain landslide hazard zones. The matrix analysis was performed in remote sensing to produce a landslide hazard zonation map. The causative factors with the highest effect of landslide occurrence were landuse, rainfall intensity, distances from main road, distances from secondary roads, and distances from main river and those from trunk streams. In conclusion, we found that landslide occurrence was only in moderate, high, or very high hazard zones, and no landslides were in low or very low hazard zones showing 100% accuracy of our results. The landslide hazard zonation map showed that the current main road of the valley was in the zones of high or very high hazard. Two new safe road routes were suggested by using the GIS technology.     

Landslide hazard mapping along national highway-154A in Himachal Pradesh,India using information value and frequency ratio

For the socio-economic development of a country, the highway network plays a pivotal role. It has therefore become an imperative to have landslide hazard assessment along these roads to provide safety. The current study presents landslide hazard zonation maps, based on the information value method and frequency ratio method using GIS on 1:50,000 scale by generating the information about the landslide influencing factors. The study was carried out in the year 2017 on a part of Ravi river catchment along one of the landslide-prone Chamba to Bharmour road corridor of NH-154A in Himachal Pradesh, India. A number of landslide triggering geo-environmental factors like “slope, aspect, relative relief, soil, curvature, Land Use and Land Cover (LULC), lithology, drainage density, and lineament density” were selected for landslide hazard mapping based on landslide inventory. The landslide inventory has been developed using satellite imagery, Google earth and by doing exhaustive field surveys. A digital elevation model was used to generate slope gradient, slope aspect, curvature, and relative relief map of the study area. The other information, i.e., soil maps, geological maps, and toposheets, have been collected from various departments. The landslide hazard zonation map was categorized namely “very high hazard, high hazard, medium hazard, low hazard, and very low hazard.” The results from these two methods have been validated using area under curve (AUC) method. It has been found that hazard zonation map prepared using frequency ratio model had a prediction rate of 75.37% while map prepared using information value method had prediction rate of 78.87%. Hence, on the basis of prediction rate, the landslide hazard zonation map, obtained using information value method, was experienced to be more suitable for the study area.     

城市泥石流风险评价探讨

探讨了城市泥石流风险评价的系统方法,该方法包括泥石流扇形地危险区划、城市易损性分析和城市泥石流风险评价三个主要内容。泥石流堆积扇危险区划是基于数值模拟计算出的泥深和流速分布图进行叠合完成的。以美国高分辨率的“快鸟”卫星影像为数据源,完成了研究区的城市土地覆盖类型遥感解译,在此基础上完成了城市泥石流易损性分析,应用地理信息系统提供的统计和分析工具,完成了研究区泥石流风险评价。该风险区划图可用于指导对泥石流易泛区的不同风险地带的土地利用进行规划和决策,从而达到规避和减轻灾害的目的,也为生活在泥石流危险区的城市居民提供有关灾害风险信息,以作避难和灾害防治的依据。     

滑坡灾害空间区划及GIS应用研究

滑坡灾害空间区划研究是当前国内外滑坡领域的重要研究方向之一。虽然滑坡灾害的发生具有随机性的特点 ,但其发生的区域性和重复性特点则是区域滑坡分布与发生的总体规律。从减灾与土地规划的角度 ,开展滑坡灾害空间区划研究具有十分重要的理论和实际意义。文中重点探讨了滑坡灾害空间区划的理论体系、灾害风险评估的基本术语定义及GIS制图的基本原理 ,采用MAPGIS软件为平台及其二次开发的滑坡灾害信息分析系统 ,在中国滑坡重灾害的汉江流域开展了灾害危险性空间区划应用研究。     

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。     

Deterministic Landslide Risk Assessment at a Past Landslide Site

The slope failure and landslide hazard will possess the same properties within a range including the same engineering geological conditions. To assess the landslide risk of a mountainous area, the study of landslides previously having occurred is very important to evaluate the landslide risk around the area in which they took place. Based on the study of the mechanism of a previous landslide recorded in Kumamoto, Japan, this study initially proposes mechanical parameters for evaluating the landslide hazard using a 3D slope stability method. For each slope unit in the study area, the critical slip surface, which reveals the minimum safety factor of a slope, can be obtained. The affected streams and range of possible landslide masses are analyzed based on the debris flow simulation. This is initially applied to simulate the past landslide event and the result shows the landslide-deduced debris flow effectively re-displayed. Overlayered with layers of infrastructure in Geographic Information Systems (GIS), this risk map indicates which houses and road sections remain in dangerous areas.     

基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划

崩滑流是崩塌、滑坡和泥石流地质灾害的总称。本文根据逻辑回归模型和贵州省崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,统计贵州省内崩滑流发生概率与其影响因子之间的函数关系; 并利用GIS技术编制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图。首先根据影响因子子集中已发崩滑流灾害面积和影响因子子集面积来计算崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF; 其次将灾害是否发生作为因变量,影响因子子集发生崩滑流地质灾害的确定性系数CF作为自变量,应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系; 然后利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生崩滑流地质灾害的概率p,按p值10等分标准将研究区划分为10个危险性等级区,并绘制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图; 最后用已发崩滑流地质灾害的分布数据来检验危险性区划的效果。研究结果表明:本文根据逻辑回归模型和崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,将贵州省分为Ⅰ～Ⅹ的10个崩滑流地质灾害危险性等级区与实际情况基本符合,能够良好地反映贵州省境内发生崩滑流地质灾害的难易程度。     

物元模型在滑坡灾害风险预测中的应用

应用物元理论，提出了滑坡灾害风险预测物元综合评判的基本流程，并以危险性预测为例讨论了物元集合的建立、等级关联度的确定等关键技术问题，建立了滑坡灾害风险综合评判的物元模型；运用物元模型与GIS技术相结合，对三峡水库蓄水条件下巴东新县城的滑坡灾害进行了危险性、易损性、风险性综合预测研究，证明了物元模型在区域滑坡灾害风险预测中的应用可行性；同时指出了所存在的问题及可能解决的途径。