不同尺度下地质灾害风险评价方法探讨

吴堡县地处陕北黄土高原东北部,区内地质灾害发育,严重威胁当地居民生命及财产安全。在充分分析吴堡县地质灾害调查数据的基础上,针对全县域尺度选取坡度、坡向、地表曲率等评价指标,采用信息量模型基于GIS平台按25 m×25 m栅格单元进行风险评价。评价结果划分为:极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区,分别占全区面积的0.63%、12.58%、24.40%、62.39%。针对重点区尺度,选取坡度、坡高等因子,采用层次分析模型基于GIS平台按水文法划分的斜坡单元开展风险评价,其中极高风险斜坡19个、高风险斜坡69个、中风险斜坡145个、低风险斜坡359个。选取两种尺度下同一区域（A区）,对风险评价结果进行差异性分析。表明:在不同的尺度下,同一地理位置,风险高低的评价结果可能不一致。在全县域尺度下宜采用各类具备预测功能的数理统计模型,但是在更小的重点区尺度下,由于用来训练的样本数量不够,不宜采用数理统计模型。相应的,县域尺度下可采用基于GIS工具划分的栅格单元作为评价单元;重点区尺度下可采用实际的斜坡体作为评价单元。     

陕西省绥德县城区地质灾害风险评估

地质灾害风险评估对地质灾害的防治与管理具有重要意义。绥德县城区地处陕北黄土高原腹地, 沟壑纵横, 地形切割强烈, 地质灾害多发。为了评估绥德县城区地质灾害风险, 将城区周边斜坡地带共划分为1050个斜坡单元, 计算每个斜坡单元在不同含水量工况下的稳定性, 并结合土体含水量监测数据评估斜坡单元危险性。在此基础上, 利用1︰1万遥感数据识别斜坡单元内的承灾体, 并进行易损性分析和危害性评估。根据危险性和危害性评估结果, 完成绥德县城区及周边地区基于斜坡单元的地质灾害风险评估。评估结果表明, 绥德县城区及周边地区很高风险区面积2.27 km2, 包含斜坡段106个; 高风险区面积3.03 km2, 包含斜坡段114个; 中风险区面积10.40 km2, 包含斜坡段362个; 低风险区面积12.81 km2, 包含斜坡段468个。     

河南省嵩县地质灾害风险评价

基于ArcGIS环境下,通过选取河南省嵩县区域高程、地貌、工程岩组、植被覆盖度、距构造距离、距水系距离、坡度、坡向等8个因子建立危险性评价模型,易损性选取建筑物、人员和交通等3个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法对河南省嵩县区域进行地质灾害易发性、危险性和易损性评价。研究结果表明,嵩县区域划分为低风险区面积为965.34 km²,占嵩县区域面积32%;中风险区面积为1 114.65 km²,占嵩县区域面积的37%;高风险区面积为826.23 km²,占嵩县区域面积的27%;极高风险区面积为102.68 km²,占嵩县区域面积的3%。研究成果可应用于嵩县防灾减灾及地质灾害风险管控等方面。     

普光气田地面集输气管线地质灾害风险评价

油气管道经常不可避免地穿越一些地形地质条件复杂区,而这些地区往往又是地质灾害的高发区,不同类型的地质灾害以不同的方式威胁着管道的安全运营。以普光气田输气管线为例：（1）建立了区域管道地质灾害风险评价模型与评价指标体系;（2）完成了普光气田输气管道地质灾害风险评价,将管道沿线地质灾害风险划分为地质灾害高风险区、较高风险区、中等风险区、较低风险区和低风险区5个不同等级;（3）根据地质灾害风险评价分区结果对管道进行地质灾害风险分段,将管道划分成了50个地质灾害风险等级段,其中：高风险段2段,较高风险段14段,中风险段20段,较低风险段14段。评价结果与实际相符,为管道灾害的预防、治理提供重要的辅助决策,为区域管道地质灾害风险评价提供了参考与借鉴。     

信息量模型在山地斜坡地质灾害风险评价中的应用——以贵定县宝山盘江重点区为例

为了对野外风险斜坡及潜在地质灾害进行快速识别,现基于斜坡单元采用信息量模型对贵定县宝山至盘江重点区开展地质灾害风险评价,并分析地质灾害分布与风险斜坡的相关性。结果表明:1风险评价结果中极高风险斜坡42处,高风险斜坡308处,中风险斜坡580处,低风险斜坡280处,分别占比347%、2545%、4793%及2314%;2地质灾害主要分布于极高及高风险斜坡,低风险斜坡中无地质灾害分布;3通过对比评价结果与研究区实际情况,表明风险评价结果较为合理,信息量模型可以应用于山地斜坡地质灾害风险评价,同时评价结果为下一步指导地质灾害防治工作提供了重要的信息及依据。     

青海化隆县地质灾害易发性区划

通过青海化隆县1:5万地质灾害详细调查工作,基本查清了该县境内的地质灾害类型、规模、危害程度及时空展布规律,并进行了地质灾害易发程度分区和风险性评价。(1)县境内共发育地质灾害点438处,其中滑坡243处,不稳定斜坡92处,泥石流沟90条,崩塌13处,其展布主要受控于地形地貌和气候条件。(2)利用GIS信息量模型区划评价了县境内的地质灾害高易发区和高风险区,认为化隆县境内地质灾害高易发区面积占县境总面积的49.1%;中易发区面积占33.5%。;低易发区面积占17.4%。(3)地质灾害高风险区面积占总面积的44.3%;中风险区面积占37.4%;低风险区面积占18.3%。评价区划成果将为当地政府有效开展地质灾害群测群防工作提供基础数据。     

江苏南京地质灾害风险评价

地质灾害风险评价是地质灾害风险管控的支撑与依据,对于科学防治地质灾害具有重要意义。以江苏南京为研究区,选取历史灾害点密度等影响因子开展易发性评价,以降雨量作为诱发因素开展危险性评价,结合承灾体易损性,分析划定地质灾害高、中、低三类风险区。结果表明：高风险区主要集中在沿江的老山、幕府山、紫金山、栖霞山以及青龙山等部分人员聚居的山前坡麓一带,面积51.3 km²,占比0.8%;中风险区主要集中在低山丘陵中人员较集中的区域,面积371.9 km²,占比5.6%;低风险区分布较广,位于其余低山丘陵岗地,面积1 740.1 km²,占比26.4%。研究成果可有效支撑当地地质灾害防灾减灾以及国土空间规划应用。     

陕西省宝鸡市渭滨区地质灾害风险评价

在渭滨区地质灾害详细调查的基础上,通过统计分析确定了各类地质灾害危险性和易损性的主要影响因素,采用模型方法和定性评价方法分别进行了地质灾害的危险性评价和易损性评价,在此基础上进行了地质灾害风险评价。渭滨区地质灾害类型主要为滑坡、崩塌、泥石流3种,共发育地质灾害隐患点123个,其中有16个点直接威胁人民的生命和财产。分别统计了渭滨区各乡镇地质灾害的多少和危害程度,总结了区域内地质灾害的分布特征,分析了地质灾害的形成条件,建立了地质灾害风险评价的指标体系,确定了地质灾害危险性、易损性和风险的判别标准,进行了地质灾害风险性评价与区划。共划分为极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和极低风险区5个等级。     

云贵交界“9·7”地震贵州震区地质灾害风险评估

为分析"9·7"地震贵州震区区域地质灾害的风险程度,采用模糊层次综合评价的方法,在全面统计分析研究区基础地质环境资料和地质灾害数据的基础上,开展基于GIS技术的地质灾害风险评估。评估结果根据风险值划分为极高风险区、高风险区、中风险区和低风险区四个等级区域,经与实际情况对比,具有较好的一致性,所得成果可为该区域地质灾害防治工作提供借鉴和帮助。     

基于信息量模型法的地质灾害风险评价研究——以滁州市全椒县为例

为进一步加强研究区地质灾害防治及风险管控,开展地质灾害风险评价工作具有重要的意义。本文基于信息量模型法计算各致灾因子在不同分级条件下地质灾害引发的总信息量,运用自然间断法划分危险区,确定研究区各级风险分区面积及分布情况。研究结果显示：地质灾害极高、高、中和低危险性区分别占研究区面积的0.13%、6.85%、34.41%、58.61%。区内大部分地区地质灾害不发育,较少受地质灾害的威胁,灾害风险高和极高地区集中分布在研究区中北部丘陵一带,应及时开展预警监测和风险管控工作。     

贵州山区地质灾害危险源识别方法 ——以盘州市盘关镇重点区为例

本文依托贵州省重点地区地质灾害详细调查及风险评价示范项目,以盘州市盘关镇重点区为例,提出了一套从斜坡单元划分、单元地质灾害易发指数计算、易发指数阈值计算,到单元地质灾害危险源评判,编制研究区地质灾害危险源分布图等地质灾害风险识别新方法。在研究区地质灾害危险源分布图的基础上,可预测不同暴雨频率地质灾害危险源危险区范围,编制不同暴雨频率危险源危险区范围分布图,根据降雨强度与暴雨频率的关系,可以使重点区地质灾害风险气象预报更加科学合理。     

辽宁省海城市地质灾害危险性评价与区划

根据海城市地质环境背景和地质灾害发育特征,选取地形、地貌、岩性、地质构造、年降水量和工程活动作为评价因子,采用基于GIS的层次分析模糊评判法对该市进行地质灾害危险性分区.结果显示,地质灾害低风险区分布最广,其次依次为中风险区、高风险区和极高风险区.     

基于斜坡单元尺度AHP-信息量模型的重点区域地质灾害风险评价——以贵州省紫云县中部重点区为例

以紫云县重点区域为例,通过划分斜坡单元作为评价单元,运用AHP-信息量模型,结合GIS分析建立了基于斜坡单元尺度的重点区域地质灾害风险评价体系。通过选取符合区域孕灾地质条件及地质灾害形成机理的坡度、坡高、地层、斜坡结构、河流距离、构造距离、降雨、人类工程活动等评价因子对重点区域进行地质灾害危险性评价,最后通过叠加易损性评价结果形成不同降雨频率下的地质灾害风险评价成果。基于斜坡单元尺度AHP-信息量模型的地质灾害风险评价相较栅格法和传统信息量法,避免了夸大平坝区及无人区地质灾害风险等级的不合理结果,其充分考虑了评价因子在评价体系中的重要程度及影响情况,且增加了相似孕灾条件下的地质灾害样本以确定信息量值,经验证评价结果准确可靠,同时其成果能做到以斜坡为单元开展地质灾害精准防治。     

甘肃地质灾害风险管理思考

本文从5个方面分析了甘肃省地质灾害风险管控面临的形势,在此基础上提出了重构包括生命至上、天人合一、主动而为、依法防灾等地质灾害风险管理科学理念,提出了地质灾害风险管理应遵循资源整合与系统设计、预防优先与抗救结合、分级防治与风险共担、工程治理与避险并重、政府主导与社会参与、应急处置与长效防范6项原则,提出了今后甘肃地质灾害风险管控应从发挥制度在地质灾害风险管控引领作用、打造积极的防灾减灾文化、推进地质灾害防治全民能力提高、强化地质灾害风险管控科技支撑、构建地质灾害隐患动态风险评估体系、加强空天地一体化专群结合监测预警网络建设、加大地质灾害综合治理力度、扩大避险搬迁覆盖面和实施力度、地质灾害防治纳入国土风险管控体系等8个方面的着力点。     

汶川地震区地质灾害成生规律研究

本项研究建立了2008年"5.12"汶川地震区62县域(面积约15×104km~2,地理精度1∶250 000,包括四川省48个县、甘肃省10个县和陕西省4个县)和中心区11县域(面积约3.1×104km~2,地理精度1∶50 000,包括四川省10个县、甘肃省1个县)的地质灾害信息系统。62县域地震前编录地质灾害4 913处,占总数的23.5%;地震直接引发10 173处,占总数的48.8%;地震后新发生5 779处,占总数的27.7%。11县域地震前编录地质灾害251处,占总数的3.5%;地震直接引发4 789处,占总数的66.7%;地震后新发生2 137处,占总数的29.8%。根据地质灾害区域发育度、潜势度、危险度、风险度和危害度等"五度"评价理论,分别研究了2008年"5.12"地震前历史积累、地震引发、地震后("5.12"地震后到2013年底)和前三者合计的现状等4个时段的地质灾害区域成生规律。根据地质灾害发育度指数计算结果,62县域地震前地质灾害高、中发育区面积占比11.5%,现状情况下相应的发育区面积占比增加到27.5%。11县域地震前地质灾害高、中发育区面积占比0.71%,现状情况下相应的发育区面积占比增加到11.82%,地震引发作用及其滞后效应是显著的。考虑地质灾害发育度指数、地形坡度、坡向、高程、地层岩组、水文地质、断层分布、地貌类型、地震烈度、年均降雨量、植被盖度、水系、交通线分布、地震作用、汛期降雨和日降雨等要素指标,分别计算出不同时段的地质灾害潜势度指数和不同引发条件下地质灾害危险度指数和风险度指数分布,并按极高、高、中、低4个等级分别评价和编制了相应的区划图。62县域地震前地质灾害高、中潜势区面积占比63.1%,现状情况下相应的面积占比增加到70.5%,地震作用造成地质环境条件显著恶化。11县域地震前地质灾害高、中潜势区面积占比1.21%,现状情况下相应的面积占比增加到18.94%,地质灾害易发区或敏感区面积大幅增加。62县域地震引发地质灾害高、中危险区面积占比为68.1%,汛期降雨引发者面积占比52.4%,单日降雨引发者面积占比26.9%,说明地震、汛期降雨和日降雨引发地质灾害强度是依次降低的。11县域地震引发地质灾害高、中危险区面积占比63.2%,汛期降雨引发者面积占比22%,单日降雨引发者面积占比14.3%,说明高烈度区地震引发地质灾害的作用远高于汛期降雨或单日降雨效应。62县域地震引发地质灾害从极高风险区面积占比11.57%到低风险区的40.57%,呈线性变化,反映了地震破坏相对均匀的衰减作用;汛期降雨和日降雨引发地质灾害高、中风险区面积占比分别为65%和67%。11县域地震引发地质灾害高、中风险区面积占比达62.5%,汛期降雨引发者面积占比为27.4%,日降雨引发者面积占比16.3%,且远离降雨中心急剧衰减,反映了降雨作用的不均匀性和灾害分布的相对丛集性。考虑伤亡人数、直接经济损失和受灾人数3个指标,计算出"5.12"地震引发的地质灾害在11县域造成的危害度指数分布是,汶川、北川、绵竹和青川四县的地质灾害危害度指数均大于10,茂县、都江堰的危害度指数在9~10之间,安县、什邡、彭州和平武的危害度指数在8~9之间,文县的危害度指数为6.68。研究结果可以为汶川地震区地质灾害防治规划编制、区域预警预报、应急指挥部署和土地合理利用等的公共管理决策提供科学依据。     

汶川地震扰动区小流域滑坡泥石流风险评估——以都江堰白沙河流域为例

本文采用风险区划、风险概率、风险受损率、风险防御工程效益4要素,对汶川大地震极震扰动区的都江堰白沙河,进行了典型小流域滑坡泥石流风险综合评估研究,并建立了综合要素评估模型。评估结果,高、较高风险区面积占全区的15.76%;在大暴雨条件下,发生风险的概率＞0.85;占全区65%固定资产的风险受损率＞1;当进行有效工程治理后风险损失将得到折减,高风险区为37%,较高风险区为32%。综合要素评估法能够更准确预测评估区可能遭受的损失情况,为风险管理提供参考依据。     

十年跨度中国滑坡和泥石流灾害风险评价对比分析

中国是滑坡和泥石流灾害频发和灾害损失严重的国家,滑坡和泥石流灾害风险评价对区域防灾减灾意义重大。以1 km×1 km栅格为基本评价单元,在GIS技术支持下,对比分析2000年和2010年中国滑坡和泥石流灾害风险分布及其空间变化。结果表明,2000年滑坡和泥石流灾害风险大致以黑河—腾冲人口密度分界线为界,界线西部以低度风险区为主,界限东部以中度和高度风险区为主。2010年低度风险区仍以此为界主要分布在中国西部,但高度风险区已明显越过界线向西扩展。10年跨度间,中度风险区、高度风险区和极高风险区面积均有增加,尤其以高度风险区面积比例增加最大。反之,低度风险区面积则大为减少并转变升高为中度风险区,中度风险区是各风险等级中变化面积最大、最不稳定且最为敏感的区域。由于高度风险区所占面积和比例较小,因此,除局部地区以外,整体上中国目前尚不属于滑坡和泥石流灾害高风险地区。随着未来10年中国经济的中高速发展,灾害易损度进一步升高,地区间经济差距逐步缩小,高度易损区与高度危险区重叠部分将逐步增大,因此中国滑坡和泥石流灾害风险将会继续升高,灾害风险变化总体形势趋于严峻。     

资源型城市景观生态风险的时空分异:以乌海市为例

为探究大型露天煤矿开采对西北干旱荒漠区景观生态风险的影响,以及资源型城市转型背景下的时空动态,以资源衰退型的内蒙古自治区乌海市及周边县域为研究区,结合现有景观生态风险评价中的干扰度、脆弱度指标,增加受威胁指数来综合构建资源型城市景观生态风险评价框架。基于乌海市2005—2015年景观类型数据,从时间和空间上分析景观生态风险及其动态。结果显示:(1)2010—2015年景观类型之间转移相较于2005—2010年更剧烈,年变化强度分别为7.43%和3.44%,工矿用地与城市建设用地最活跃,但年增加强度减小。(2)林地、水域和湿地损失度先略增加后大幅度减小,其他土地和草地损失度呈增加趋势,工矿用地先减小后略增加;城市建设用地和工矿用地受威胁指数最大,其余类型的景观受威胁指数均有上升趋势,但其他土地、水域和湿地增加趋势逐渐减慢。(3)2005—2015年景观生态风险指数升高,空间分布总体呈西、中部高而南北低的格局,而不同等级风险区表现为低风险区由边缘向中心转移,而高风险区依托原有高风险区扩展。研究期风险区变化显著的是西部沙地高风险区,矿区东部其他土地因周围分布灌丛和草地,风险始终低于西部其他土地。根据不同风险等级中工矿用地的面积占比情况,将工矿用地占比控制在5%以内可达到控制总体景观生态风险的目的。研究为资源型城市通过合理的景观配置进行生态风险管控提供了依据。     

基于数值模拟的城镇地质灾害危险性评价方法

定量计算城镇尺度地质灾害不同降雨强度下的危险性是地质灾害风险评价中的难点。以红层地区群发性浅层滑坡链式灾害为研究对象,探索一种新的城镇尺度下的地质灾害危险性量化评价方法,为城镇地质灾害风险评价奠定基础。通过查询喜德县米市河区域不同降雨频率下降雨参数,统计分析国家雨量站数据及近50 a的18场群发性地质灾害降雨历时、雨型分布特征。以土层厚度、植被覆盖度及地形数据处理为基础,基于STEM TRAMM数值计算方法及降雨分布曲线计算城镇地质灾害危险性,绘制研究区地质灾害危险性评价图。通过遥感解译数据、地面调查数据及灾害数据库数据与数值计算结果对比,表明应用降雨特征统计及STEM TRAMM数值计算方法精细化评价红层地区城镇地质灾害危险性具有良好的适应性、便捷性及科学性,可为其他不同孕灾背景下的城镇地质灾害危险性评价提供思路。     

三峡库区沿江城镇地质灾害风险评价——以重庆市万州区大周镇为例

针对三峡水利枢纽工程建成蓄水后,涉水新型城镇建设面临的地质灾害及其风险定量评价难问题,在地质灾害精细化调查基础上,以重庆市万州区大周镇集镇区为例,通过分析计算地质灾害的发育特征、稳定性和危害性,构建了基于斜坡单元的危险性评价和基于危险源分析的承灾体易损性评价的城镇尺度地质灾害风险评价框架。定量计算不同重现期降雨极值情景下的斜坡稳定性和不同灾害强度下承灾体易损性,实现了库区集镇区地质灾害风险评价; 基于社会经济发展和地质灾害风险现状分析,提出了大周镇集镇区国土空间规划建议。地质灾害风险评价结果对制定地方发展规划具有指导意义,评价方法对同类沿江城镇地质灾害风险评价具有参考价值。