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1.
2022-09-05,四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震。地震在山区诱发了大量的地质灾害,造成了严重的人员伤亡。快速准确地获取地震诱发地质灾害的空间分布范围对震后应急决策和救援抢险至关重要。基于全球同震滑坡数据库与深度学习算法,构建了地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测模型,在震后2 h内获取了泸定地震诱发地质灾害的预测结果。通过震后无人机与卫星遥感影像,采用机器学习与深度学习算法实现了震后大范围地质灾害的智能识别,共解译地震诱发滑坡3 633处,总面积13.78 km2。利用遥感解译的泸定地震滑坡数据,对地震诱发地质灾害预测模型进行了优化,获得了震区范围更广、准确性更高的同震滑坡预测结果。结果表明,同震滑坡预测模型能够快速获取震后地质灾害的空间分布情况,填补震后遥感影像获取前的空窗期,为灾后应急救援提供支撑;基于无人机与卫星遥感影像的智能识别技术是快速获取大范围地质灾害信息的有效手段。所取得的研究成果在泸定地震震后应急救援工作中发挥了重要作用。  相似文献   
2.
四川省地形高低悬殊, 岩性构造发育, 各类地质灾害频发, 开展地质灾害易发性评价具有重要意义。崩塌、泥石流属于广义上的滑坡, 以四川省丹巴县为例, 从考虑不同滑坡类别的区域性地质灾害易发性出发综合考虑崩塌、滑坡、泥石流的空间概率分布。基于ArcGIS通过高精度数字高程模型共选取高程、坡度等10个地质灾害关键控制因素, 采用信息量模型对综合地质灾害进行了易发性评价。最终通过ArcGIS的单元统计(Cell Statistics)功能实现多个栅格图层最大值法合成综合易发性, 进一步利用受试者工作特征曲线(ROC)验证单种滑坡类别易发性模型的精度。按照自然断点法将研究区划分为极低、低、中、高、极高易发区, 高易发区和极高易发区主要集中分布在章谷镇、太平桥乡以及甲居镇等地。研究结果证明信息量模型能对单类地质灾害进行评价, 栅格最大值法是获取综合易发性的一种有效评价方法。   相似文献   
3.
2022年9月5日四川甘孜泸定县发生6.8级地震,诱发了大量地质灾害,造成房屋损毁和多处道路阻断,并导致了严重的人员伤亡。快速预测地震诱发地质灾害空间分布对震后应急救援至关重要。为此,成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室利用已建立的地震诱发滑坡近实时预测模型,在震后2 h内,快速预测了地震诱发滑坡空间分布概率。同时,利用震后重点区域的无人机影像和国产高分六号影像,对地震诱发滑坡进行了智能识别和人工解译及现场调查复核,共解译滑坡3633处,总面积13.78 km2。研究发现本次泸定地震诱发滑坡,较2008年汶川和2017年九寨沟地震滑坡,规模相对较小。本次地震诱发滑坡主要分布于鲜水河断裂带和大渡河两侧,呈带状分布,在磨西镇、得妥镇及王岗坪彝族藏族乡等Ⅸ度烈度区相对集中。对控制滑坡空间分布的地形地貌、地质和地震3类因素9个因子进行分析,发现其主要分布在坡度35°~55°、高程1000~1800 m范围内;受断层控制强烈,主要分布在距断层1 km范围内;在花岗岩中最为发育。上述研究成果获得的地震诱发滑坡及受损道路和房屋分布情况,为震后应急救援提供了重要支撑。  相似文献   
4.
2022年6月1日17时00分,继2013年芦山地震,时隔9年四川省雅安市芦山县再次发生MS6.1级地震。地震是诱发山区地质灾害的重要因素之一,往往造成大量的人员伤亡和财产损失。快速准确地获取地震诱发滑坡的空间分布范围对震后应急救援和临时安置点选取至关重要。本文基于全球地震诱发滑坡数据库,采用深度森林算法,建立了地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测模型。将该模型应用于“6·1”芦山地震诱发滑坡的快速预测,在震后1 h内获取了滑坡空间分布概率预测结果,并第一时间到达震区进行地质灾害应急调查与模型复核。调查表明,本次地震诱发地质灾害以小型崩塌、滑坡为主,高易发区主要分布在芦山县北部和宝兴县西部的交汇区,断层上盘滑坡数量明显高于下盘。对比模型预测结果与宝兴东河流域地质灾害现场调查数据,发现模型预测准确率达80%以上,特别是相对较大规模的滑坡均发生在模型预测的高易发区,说明模型可以弥补震后现场调查与遥感数据获取时效性方面的不足,为震后应急救援提供科学支撑。  相似文献   
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四川省地形高低悬殊,岩性构造发育,各类地质灾害频发,开展地质灾害易发性评价具有重要意义.崩塌、泥石流属于广义上的滑坡,以四川省丹巴县为例,从考虑不同滑坡类别的区域性地质灾害易发性出发综合考虑崩塌、滑坡、泥石流的空间概率分布.基于ArcGIS通过高精度数字高程模型共选取高程、坡度等10个地质灾害关键控制因素,采用信息量模...  相似文献   
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