基于GIS的华蓥市地质灾害易发性评价

本文基于四川华蓥市最新的地质灾害数据和野外地质数据,选取坡度、坡向、坡高、工程地质岩组、断层、河流影响距离、道路和采矿活动等8个影响因素,采用信息量模型,在进行评价因子分析的基础上,通过GIS空间分析平台,对华蓥市开展地质灾害易发性评价。评价结果显示,研究区可划分为高易发、中易发、低易发和极低易发四个区,分别占研究区面积的17.31%、27.63%、32.66%和22.40%。通过采用受试者工作特征曲线(ROC)的线下面积(AUC)进行检验,其值为72.50%,评价结果良好,能够为华蓥市地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。     

基于GIS与证据权模型的地质灾害易发性评价——以广安市前锋区为例

本文以四川广安市前锋区为研究区，将区内的地质灾害作为研究对象，通过选取坡度、坡向、高程、工程地质岩组、构造、道路、水系、土地利用类型等8个影响因子，基于GIS与证据权模型两者相结合，对广安市前锋区开展地质灾害易发性评价研究，并将其按照高、中、低和极低划分为四类地质灾害易发性等级。研究结果表明，高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区，分别占前锋区面积的6.82%,26.74%,32.11%和34.34%。通过ROC特征曲线与横坐标轴所围成的面积(AUC)作为最终的评价精度，其值为87.97%,评价结果可靠，可为广安市前锋区的地质灾害防治和城乡规划建设提供科学依据。     

基于GIS和证据权模型的山阳县地质灾害易发性评价

地质灾害易发性涉及因素众多,评价结果取决于不同模型和参量权重赋值为当前研究热点。以陕西省山阳县为研究区域,在收集整理区域地质环境条件、地质灾害分布资料、相关性分析等基础上,最终选取坡度、坡向、坡型、工程地质岩组、距断层距离、距河流距离、距道路距离等8个影响因子,采用证据权模型对8个影响因子进行分析,使用GIS空间分析功能对研究区开展地质灾害易发性评价。结果显示,山阳县地质灾害易发等级可划分为高易发、中易发、低易发和非易发4个等级,面积分别为262.2 km²、436.7 km²、1141.6 km²、1694.5 km²,占山阳县总面积的7.48%、12.35%、32.29%、47.94%。进一步采用ROC曲线方法检验评价等级结果的可靠性,得到AUC为0.824 2(精度达82.42%)。     

基于GIS和信息量法的四川峨眉山市地质灾害易发性定量评价

以四川峨眉山市为研究区,选取坡度、坡高、坡向、岩土体类型、构造、河流侵蚀、地表覆被、降雨、工程切坡以及矿产开发10个影响因素作为评价因子,采用改进信息量法,在评价因子分级分析的基础上,利用GIS技术,对研究区地质灾害易发性进行了定量评价。结果表明:方法科学可靠,评价结果与实际基本相符;地质灾害在高陡斜坡区域、坚硬薄层-厚层状砂岩、粉砂岩夹白云岩、灰岩岩组、构造密集区最为发育,地形地貌、地质构造是地质灾害发育最主要的控制因素;地质灾害易发性划分为高易发、中易发、低易发、极低易发4个等级,分布面积分别为169.37km~2、429.07km~2、363.43km~2和221.12km~2。易发性评价精度74.80%。评价方法可为县域地质灾害易发性评价提供理论指导,评价结果可为该区域地质灾害防治工作提供科学依据。     

地质灾害易发性评价单元划分方法——以陕西省黄陵县为例

为了提高区域地质灾害易发性评价精度,采用斜坡单元作为研究对象,以GIS技术作为平台,利用水文解析工具,提出了一种将大面积研究区自动划分为最小适宜评价单元的新方法。使用此方法将陕西省黄陵县划分为6 258个最小适宜评价单元后,再通过一个地质灾害易发程度贡献分值模型计算每个评价单元易发度的分布,并以此进行黄陵县地质灾害易发程度分区评价。评价结果为:据易发度分值将黄陵县分为5个地质灾害易发区,其中高易发区占全县面积的9.94%,主要分布于洛河、沮河及寇家河河谷区,是今后地质灾害防治的重点区域。     

基于信息量-逻辑回归耦合模型的玛纳斯河流域地质灾害易发性评价

本文以地质灾害多发的新疆玛纳斯河流域作为研究区,在剖析了信息量模型、逻辑回归模型在地质灾害易发性评价中各自的优势与局限性的基础上,探索了信息量-逻辑回归耦合模型的科学性与优势;基于该区域地质环境与最新地质灾害数据,选取地形起伏度、坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、地形湿度指数(TWI)、河流、断层、高程9个影响因素作为评价因子,以全区355处地质灾害点为样本数据,在进行评价因子分析的基础上,通过ArcGIS平台对玛纳斯河流域进行了地质灾害易发性评价。评价结果表明,地质灾害高易发区主要分布于流域南部中低山丘陵地区,高易发区与较高易发区的面积分别为1760 km2、2200 km2,占研究区总面积7.98%、9.97%。经检验评价精度高达91.3%,该研究可为当地地质灾害防治与国土空间规划提供重要参考。     

基于GIS和加权信息量模型的绿春县城地质灾害易发性评价

以绿春县城为研究区,在绿春县城地质灾害详细调查的基础上,选取地层岩性、高程、坡度、坡向、断层、道路、河流7个影响因素,在信息量模型的基础上运用层次分析法赋权重,通过GIS空间分析平台,进行研究区地质灾害易发性评价.结果表明:研究区划分为地质灾害极高易发、高易发、中易发、低易发4个等级,分别占研究区面积的32.24％、2...     

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。     

罗平县崩滑易发性评价模型对比研究

准确的地质灾害易发性分区评价结果,可为建立地质灾害监测预警系统及处理机制提供参考。依据崩滑地质灾害形成条件选取10个评价因子构建评价指标体系,基于共线性诊断和相关性分析检验评价因子以保证其相互独立。分别采用信息量模型(ICM)、归一化频率比模型(NFR)以及与逻辑回归(LR)耦合的信息量–逻辑回归(ICM-LR)耦合模型和归一化频率比–逻辑回归(NFR-LR)耦合模型对罗平县崩滑地质灾害进行易发性评价,并将评价模型结果划分为低、中、高和极高4个等级。采用ROC曲线对评价结果进行精度检验,其AUC值分别为0.820、0.796、0.882和0.840。得出ICM-LR模型的精度最高,且极高易发区主要分布在砂岩、碳酸盐岩组区域和水系延展区域。其低、中、高和极高的面积(分级比)分别为771.1 km²(25.55%)、836.6 km²(27.73%)、864.36 km²(28.64%)和545.94 km²(18.08%)。易发性分区结果与研究区崩滑地质灾害分布情况相符合,可为快速建立评价指标体系和区...     

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%。     

不同模型的滑坡易发性评价精度讨论

为探讨不同滑坡易发性评价模型其评价结果的差异和评价精度,本文以贵州省桐梓县为研究区,选取坡度、斜坡结构、地形起伏度、工程地质岩组、距水系距离、距断层距离6个影响因子建立评价指标体系,分别采用信息量模型、确定性系数法、频率比法3种方法开展区域地质灾害易发性评价,并通过ROC曲线对评价结果进行精度验证。评价结果表明:信息量模型(AUC=0800)的评价精度优于确定性系数法(AUC=0784)和频率比法(AUC=0787),因此信息量模型更适合于该区域的滑坡易发性评价。     

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AHP-CF模型的地质灾害易发性评价——以泰顺县仕阳镇为例

东南沿海地区常年受台风暴雨袭扰,地质灾害频发。以泰顺县仕阳镇为研究区,综合考虑台风暴雨型地质灾害成灾机理,从地形条件、地质条件、人类工程活动3个方面,选取坡度、坡向、坡形、地形起伏度、断层、工程地质岩组、松散层厚度、土地开发强度和公路切坡9个影响因子,基于ArcGIS斜坡单元数据模型,耦合确定性系数(CF)与层次分析模型(AHP)对乡镇尺度的小面域进行地质灾害易发性评价。根据耦合模型的评价结果,将仕阳镇地质灾害易发性等级分为极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区4个级别,并利用地质灾害点在各易发等级下的分布和成功率曲线对耦合模型的评价精度进行检验。经检验,认为耦合模型的评价分区结果合理,评价精度为84.6%。     

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...     

基于ANP的模糊贝叶斯网络模型及其在海岸带地质灾害风险评价中的应用

海岸带位于海陆交互地带,其独特的地理、地质和环境条件导致其灾害地质现象发育,地质灾害易发性和危险性高。考虑到海岸带的重要经济和社会属性,开展海岸带的地质灾害风险评价显得极为重要。本文首先建立了基于模糊贝叶斯网络的地质灾害风险评价模型,结合网络层次分析法(ANP)确定模糊贝叶斯网络的条件概率,并简化了贝叶斯网络的结构图谱。在此基础上,以辽东半岛东部海岸带作为研究区,以崩塌、滑坡、地面塌陷、海岸侵蚀和海水入侵等5个主要地质灾害类型作为评价对象,开展了基于ANP-模糊贝叶斯网络模型的地质灾害易发性、危险性和风险性评价,并编制了综合地质灾害风险分布图;结果显示,区内高、较高风险区主要分布于研究区的西南部海岸带,面积为249km2,约占全区面积的9.1%。研究成果可为海岸带国土资源开发、经济建设规划、防灾减灾救灾等提供重要参考,对同类地区的海岸带地质灾害风险评价具有一定借鉴意义。     

基于加权信息量法的杨陵区地质灾害易发性评价

杨陵区位于陕西省关中平原中部,地质环境条件较复杂,人类工程活动强烈,地质灾害较发育。为精准识别地质灾害发育规律,为政府决策和国土空间规划提供基础数据,在杨陵区地质灾害风险调查的基础上,采用ARCGIS软件空间分析模块和层次分析法,将全区划地质灾害易发性分为高、中、低3个级别,其中高易发区面积0.99km^(2);中易发区面积8.35km^(2);低易发区面积123.47km^(2)。最后,通过受试者工作特征曲线(ROC)和拟合曲线法进行验证,结果表明评价精度较高。     

吉林永吉县地质灾害易发性区划

本文结合研究区的野外地质调查资料,采用地质灾害易发性评价综合指数法,选取6项评价指标,利用MAPGIS软件的空间分析功能对研究区地质灾害程度进行计算评价和分级区划,依据危害程度将其划分为高易发、中易发、低易发和不易发四个区。结果显示地质灾害高易发区分布在公路交通沿线,采石场以及人类工程活动较集中地区,本次评价结果可为地质灾害的防治规划提供依据。     

基于斜坡单元与随机森林模型的元阳县崩滑地质灾害易发性评价

针对基于栅格单元与定性定量方法模型在地质灾害易发性评价中存在模型预测精度低且使用较为频繁的不足与弊端,采用斜坡单元与机器学习方法之一的随机森林模型相结合开展元阳县崩滑地质灾害易发性评价。在ArcGIS中,利用曲率分水岭法划分出7 851个斜坡单元。经过大量统计研究与地质环境条件分析,选取工程地质岩组、地貌类型、高程、坡度、坡向、曲率、起伏度、河流距离、断层距离等9个因子作为评价指标,并通过SPSS软件,将9个评价指标与灾点发育特征的关系进行数据分析,得出各评价指标权重。在SPSS中,采用随机森林模型,建立易发性评价模型,将元阳县崩滑地质灾害易发性划分为低、中、高、极高4类,所占面积分别为410.06 km²、470.21 km²、550.02 km²和776.87 km²,分别占元阳县面积的18.58%、21.30%、24.92%和35.20%。经与详查结果对比,评价结果与实际高度吻合。利用ROC曲线得出区划结果精度AUC值为92.7%,区划结果相当好。研究显示,元阳县中部和西南两个部分地质灾害集中...     

基于CF与Logistic回归模型耦合的地质灾害易发性评价——以北京市大清河流域生态涵养区为例

在北京市大清河流域生态涵养区1450 km²的区域内，以遥感影像解译为基础，结合1∶50 000地质灾害详细调查，获取全区888个地质灾害隐患点作为样本数据库，选取基岩类型、地貌类型、地形坡度、河流、公路、断裂6个评价因子，采用确定性系数(CF)与Logistic回归耦合模型评价地质灾害易发性，依照自然间断点分级法(Jenks)将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区。将未参与模型训练的20%地质灾害隐患点作为检验点与易发性分区结果进行叠加分析，通过频率比和ROC曲线进行精度检验。结果显示：基岩类型对地质灾害的发育具有控制作用；公路、断裂对地质灾害的空间分布影响明显；CF与Logistic回归耦合模型在实际应用中具有较高的准确性，是一种地质灾害易发性评价可靠性高的模型。     

云南横断山区乡镇滑坡灾害易发性评价

横断山区地质灾害发育多,其中属滑坡灾害易发育,危害大,且山区乡镇多地势环境复杂,不规范活动较多,易引发滑坡。因此对该区域乡镇进行滑坡易发性评价具有重要意义。以普洱市澜沧县安康佤族乡为例,选择高程、坡度、坡向、起伏度等8个影响因素建立滑坡易发性评价指标体系,构建了小区域滑坡灾害易发性评价指标层次结构模型,利用层次分析法(AHP)确定出各个因子权重值。基于易发综合强度指数法,利用ArcGIS地理空间分析评价了研究区滑坡易发性,划分了四类区域：高易发区,面积占比14.53%;较高易发区,面积占比34.06%;中易发区,面积占比33.57%;低易发区,面积占比17.84%。为安康佤族乡防灾减灾以及滑坡灾害治理提供参考,也为小区域滑坡灾害易发性评价提供了思路方法。