金沙江鲁地拉电站水库区地质灾害易发性评价

西南高山峡谷区是地质灾害高易发区,通过对典型流域段地质灾害的分析研究,能更好地掌握金沙江流域地质灾害的分布规律。本文以鲁地拉电站库区为例,根据野外地质灾害调查分析结果,采用Logistic回归模型和GIS空间分析方法,评价各致灾因子的作用,经过遴选最终选取地表径流冲蚀强度、工程地质岩组、河谷形态、坡度、坡向5个与地质灾害相关性强的因子,进行地质灾害易发性分析,结果表明库区地质灾害易发性程度很高,高易发区占41%,主要集中在库首段及朵美附近,评价结果很好地反映了库区段地质灾害的现状,为有效防治库区地质灾害及后期库区灾害监测提供了科学依据。     

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。     

基于GIS和信息量模型的安徽池州地质灾害易发性评价

以安徽省池州市为研究区,选取坡度、坡向、工程地质岩组、断裂、道路、河流、降雨量、土地利用类型8个影响因子进行地质灾害易发性评价。基于全市345个地质灾害点(崩塌和滑坡)样本数据,采用信息量模型对研究区各影响因子的信息量进行计算,依据灾害点密度将区域灾害易发性划分为5个等级:低易发区、较低易发区、中易发区、较高易发区和高易发区。结果表明:安徽省池州市地质灾害高易发区和较高易发区主要分布在坡度较大的山区河谷两侧,反映人类工程活动破坏、流水冲刷作用和地形地貌因素是影响该区地质灾害的主要因素。其中,高易发区和较高易发区面积为1 801.47 km~2,分别占全区总面积的7.89%和13.88%,高易发区和较高易发区内的灾害点分别占所有灾害点的48.7%和21.5%,其中高易发区的灾积比为6.17,明显高于其他易发等级。对地质灾害易发性的方法与技术的研究,旨在为该区的灾害防治和经济建设提供技术参考。     

北京山区突发性地质灾害易发性评价

北京山区地质环境条件复杂,发育大量突发地质灾害隐患,既直接威胁山区村庄、道路、景区的人员及设施的安全,又会对城镇的规划建设构成威胁。通过开展地质灾害易发性评价工作,划分出地质灾害易发区,以评价结果指导城镇建设规划,减轻地质灾害的威胁,这是一项十分重要的工作。文章在阐述北京山区崩塌、滑坡及泥石流突发地质灾害发育情况的基础上,选取了坡度、起伏度、工程地质岩组、地质构造、地貌类型及降水等6个影响因子,采用综合信息量模型方法,分别对北京山区斜坡类灾害（崩塌、滑坡）和泥石流灾害的易发性进行评价,并根据“就高不就低”的原则,叠加各灾种的易发性评价结果划分出北京山区突发地质灾害易发性分区图,为城镇建设适宜性评价、编制国土空间规划及完善空间治理提供科学的依据。     

澜沧江流域重大水电工程扰动灾害风险评价

地质灾害风险性评价对当地防灾减灾具有指导意义。本文以澜沧江重大水电工程扰动灾害为例,在遥感解译与野外实际调查的基础上,选取高程、坡度、坡向、植被归一化指数、距库区距离、工程地质岩组、断裂带密度、年均降雨量、地震峰值加速度9个因素,并基于加权信息量模型进行危险性评价,然后以人口密度、水电站、道路、土地覆盖类型和GDP为承灾体进行易损性评价,最后将危险性和易损性进行信息融合,构建地质灾害风险性矩阵,完成地质灾害风险性评价。评价结果表明:极高和高风险区主要分布在乌弄龙及其上游水电站附近,以及下游库区两岸人类活动相对密集区域,中风险区主要分布在乌弄龙上游库区两岸以及乌弄龙—托巴水电站全域,在下游零散分布;低风险区主要分布在中游高山峡谷段。本次研究较为准确地评估了地质灾害风险性,可为澜沧江流域扰动地质灾害风险规划提供科学依据和技术指导。     

贵州省石阡县耕地土壤硒元素地球化学特征及开发利用建议

为了研究贵州省瓮安县各类地质灾害在空间上的发育分布规律，根据瓮安县地质环境和地质灾害野外调查资料，运用综合指数法，对区域内地质灾害易发性的影响因素进行量化。通过地理信息系统（GIS）空间分析软件，对其进行计算与叠加，并依据分区的标准，利用ArcGIS软件内置的自然间断点对地质灾害易发性指数图层进行插值处理，得到瓮安县地质灾害易发性分区图。将区域地质灾害的易发性和区域受威胁对象的易损性进行叠加计算，得到瓮安县地质灾害危险性分区图。根据分区结果可知：地质灾害高易发区占全县面积41.52%，地质灾害中易发区占全县面积38.62%，地质灾害低易发区占全县面积19.86%；地质灾害危险性划分为高危险区、中危险区和低危险区3个区，所占面积比例分别为41.00%、42.54%、16.46%。研究结果为该区地质灾害的预防和预警提供了依据，具有一定的工程实践意义。     

黄河流域甘肃段地质灾害发育特征

黄河流域甘肃段是甘肃省地质灾害最为集中的区域。截止2019年底,查明地质灾害点共12829处,占全省灾害总量的70.83%。按照水系分布划分,以渭河流域、泾河流域、黄河干流流域最为发育,其他水系次之。依据空间分布特征,划分为永登—靖远等北部泥石流灾害为主的区段、中部崩塌滑坡泥石流集中区段、南部崩塌滑坡泥石流为主的区段和玛曲—碌曲地质灾害轻微发育区段。依据时间分布特征,具有2—5月冻融期、7—9月主汛期两个高发时段。地质灾害具有小灾巨损、群发巨损和链式巨损等致灾特征。单体灾害易形成巨大损失,降雨、地震引发的群发性地质灾害往往损失巨大,同时崩滑流阻断河道形成的堰塞湖风险也常有发生。     

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。      

小区域地震地质灾害空间分布特点分析方法探讨

统计分析方法是研究地震地质灾害的基本方法,很多学者以灾害面积和灾害数量为基础数据提取了不同的评价指标对地震滑坡的空间分布特点进行评价。在使用灾害数量或点密度等指标进行分析时,存在很大的局限性,需要通过实地调查确认等手段严格保证数据的精确性。以白沙河流域作为研究区域,选取了灾害面积比（Ph）、灾害数量比（Pn）和地表面积比（Pa）作为3个评价参数,通过相互对比的方法揭示了地震灾区小流域都江堰白沙河流域内地震地质灾害的主要分布范围分别为坡度30～50,高程1450～2740m,坡向为E-SW向坡。结果表明,该方法简单易行,可以更加全面的快速评估地震灾区小流域地质灾害的空间分布特征,提供较多的灾害信息,判断小流域地表破坏严重程度,为防灾减灾及灾后重建提供帮助。同时发现,地震地质灾害的主要集中分布区与破坏严重区并不一定重合,因此,在对地震灾害进行空间分布分析时需要同时对这两个方面进行分析,不可忽略。将分析结果与汶川震区已有成果进行了对比发现,汶川地震灾区的地质灾害主要分布区存在坡度和高程上限,分别为50和3000m; 白沙河流域的地质灾害坡向分布与北川映秀断裂走向关系密切,其主要分布坡向中间值与断裂走向夹角约90,但在该研究区灾害的分布不存在背坡面效应的特点; 该流域内地震地质灾害的分布与岩性分布相关性较弱。     

陕西省地质灾害易发性综合评价方法初探

陕西省的地质灾害主要包括滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地裂缝及地面沉降。论文在总结陕西省107个县（市）地质灾害调查与区划工作的基础上,建立了陕西省地质灾害易发性综合评价指标体系。针对不同灾种选择了25个评价指标作为其易发性的主要影响因素。使用专家——AHP定权法确定各影响因素的权重,并基于GIS构建了综合评价数学模型——综合指数模型,将各指标因子图层按权重进行代数叠加运算,计算出全省地质灾害易发性综合指数。然后根据综合指数的大小,将陕西省地质灾害易发程度划分为高易发、中易发、低易发和非易发四级区。     

逻辑回归和信息量模型在山区滑坡易发性评价中适宜性的分析

以万山区为例,在区域滑坡孕灾条件的基础上,筛选工程地质岩组、斜坡结构、平均坡度、地貌、距构造距离及距河流距离共6个易发条件因子,选取逻辑回归模型和信息量模型对山区滑坡进行易发性评价。结果显示逻辑回归模型中中高易发区面积占比分别为1578%和1970%,82%的地质灾害点落在该区域内;信息量模型中中高易发区面积占比为1241%、2519%,包含了区域88%的滑坡灾害点。最后通过实际发生的灾害点在各易发区的分布情况进行检验,逻辑回归模型中灾害点落在高易发区的比例远小于信息量模型,且高易发等级中灾害点实际发生的比值较小,说明针对山区区域滑坡地质灾害易发性评价结果预测上,信息量模型的评价结果更为客观准确。     

地质灾害易发性评价因子分级的AIFFC算法优化

针对地质灾害易发性评价因子分级数不确定的问题,引入自适应膨胀因子模糊覆盖分级方法（fuzzy cover approach for clustering based on adaptive inflation factor, AIFFC）对易发性评价因子分级进行优化。以湖南省湘乡市为研究区,提取了坡度、坡向、高程、年平均降雨量、归一化植被指数、道路、断层、岩性和土地利用9类评价因子,运用AIFFC及自然断点法（natural breakpoint classification,NBC）对连续型因子进行分级,并分别代入加权信息量模型和随机森林模型,获取研究区易发性区划图。采用单因子分级结果精度、灾积比分析和易发性分区结果 对AIFFC分级法的优越性进行检验,结果 表明：各因子采用AIFFC算法分级的AUC值均高于自然断点法;基于AIFFC的随机森林模型及加权信息量模型的高易发区灾积比分别提升了56.3%、74.6%,低易发区灾积比分别降低了48%、58.1%,AUC值分别提升了7.6%、2.7%。采用AIFFC分级方法优化了地质灾害易发性评价因子分级,显著提高了地质灾害易发性评价的合理性...     

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。     

山西省中阳县地质灾害特征及区划研究

山西中阳县境内地质灾害主要有崩塌、潜在崩塌、泥石流、地裂缝、地面塌陷等.其中崩塌、潜在崩塌灾害占中阳全部地质灾害总数的64.14%,县境内地质危害的特点是规模小,危害大.本文主要针对中阳县崩塌等地质灾害的发育特征进行分析,研究地质灾害发生的分布情况、形成条件及影响因素.根据中阳区域客观情况,采用袭扰系数（R）法定量评价原则,利用野外调查所得的各评价单元地质灾害现状与发育程度（数量、规模）等求取R值,进行定量综合评定中阳地质灾害易发分区与亚区空间分布,研究建立适应中阳地质灾害防灾措施体系.     

基于GIS技术的贵州省凯里市鱼洞崩塌灾害风险评估

崩塌地质灾害的致灾体具有隐蔽性特征,传统的调查手段难以查明所有的致灾体,而隐蔽性致灾体一旦失稳破坏,往往造成群死群伤的灾难事故.因此,如何提早识别与预防灾难的发生,成为地质灾害防治学者专家关注的焦点.以凯里市龙场镇崩塌灾害为例,运用GIS技术,采用风险评估的方法,对影响崩塌灾害发生的各因素进行叠加综合,从而分析出灾害的易发性、危险性和易损性,得到灾害的风险性,从而为灾害的预防提供参考与指导.     

基于突变理论的湟水河流域崩滑易发性评价

湟水河流域是黄河上游重要支流，是青海省政治经济文化中心，也是全省地质灾害高发区域。流域内灾害种类多，发生频率高，经济损失和人员伤亡较大。流域内地质灾害分布有一定地域特征，通过对湟水河流域地形地貌、地质岩组、地质构造、水文气象、人类工程活动分析，构建了地质灾害易发性划分标准，将湟水河流域崩滑灾害易发性分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区、极低易发区5个等级。基于MATLAB编程的突变级数理论平台，充分考虑了各评价因子的内在关系，将单点灾害危险性评价扩展到区域灾害易发性评价。通过ROC对评价结果验证表明，该方法准确率高，可为地质灾害防治提供理论支持。     

安溪县地质灾害特征及灾害预警区划分析

分析了安溪县地质灾害发育特征以及灾害形成条件和影响因素,并确定了7个致灾因子,采用综合性模糊评判模型,对安溪县潜在地质灾害易发性进行分区预警,划分了高易发区、中易发区、低易发区3类地质灾害易发区。     

冕宁县地质灾害发育特征及形成条件

采用遥感解译结合地面调查的方法,对冕宁县地灾隐患点的发育特征及形成条件进行了分析。结果表明:全县共发育有129处地质灾害,其中泥石流和滑坡发育数量最多,分别达到71处和54处;灾害规模多为中小型;灾害在时间上具有群发性,多分布于雨季;在空间上,主要分布于安宁河和雅砻江流域;各种因素对地灾形成的影响不一,地形地貌、地质构造、岩土体类型、坡体地质结构及形态是主要影响因素,暴雨则是地灾爆发的主要诱因。研究结果可为该区域地质灾害的防治、监测和预测提供依据。     

辽宁省凌源市山地地质灾害易发性评价研究

凌源市是辽西地区山地地质灾害危害较为严重的区域。作者在GIS技术支持下, 选取地形、岩性、构造、降雨、道路、土地利用6个因素作为评价指标, 根据历史上已发生的68个山地地质灾害点计算了各指标因子的敏感性, 采用层次分析法确定了各指标的权重, 利用因子叠置法对凌源市山地灾害易发性进行了综合评价。结果表明凌源地区的山地灾害易发程度具有明显的地带性, 高易发区与区域性大断裂及人类活动密切相关。该研究对凌源地区地质灾害防治具有一定的指导意义。