陕西陇县地质灾害危险性分区评价

在陇县地质灾害详细调查的基础上.通过统计分析确定了各类主要影响因素,采用信息量法和定性评价方法分别进行了地质灾害的危险性评价.建立了地质灾害评价指标体系,确定了地质灾害危险性判别标准,进行了地质灾害危险区划.共划分为高危险区、中危险区、低危险区和极低危险区4个等级,在此基础上,又划分了12个亚区.其中高危险区面积为619.19 km2,占总面积的25.79%,中危险区面积为509.74km2,占总面积的21.23%,低危险区面积为711.75 km2,占总面积的29.65%,极低危险区面积为559.87 km2,占全区面积的23.32%.     

基于GIS的北流市地质灾害危险性分区评价研究

以广西壮族自治区北流市为例,将研究区按照行政区、自然区或人为确定的方式划分为若干区块,考虑每一区块内历史成灾的损失、地质灾害的易发程度和潜在隐患点成灾可能造成的人员伤亡、财产损失等因素,综合分析评价其危险性,划分地质灾害危险区,显示地质灾害危险程度的分布和组合关系,为区域减灾决策和制定地质灾害防治规划提供参考依据。按地质灾害危险系数法进行定量计算,根据定量计算结果,综合考虑各影响因素,再经过人工修正勾画,将研究区划分为地质灾害高危险性区(Ⅰ)、中危险性区(Ⅱ)和低危险性区(Ⅲ)3个大区和8个亚区,进行了广西北流市地质灾害危险性分区,并通过GIS软件实现可视化。广西北流市地质灾害危险性分区结果显示,高危险区总面积为1 13559 km2,约占全区总面积的46%;中危险区总面积为70986 km2,约占全区总面积的29%;低危险区总面积为61138 km2,约占全区总面积的25%。     

基于GIS的昭平县地质灾害危险性分区评价研究

以昭平县为例,按地质灾害危险系数法进行定量计算,根据定量计算结果,综合考虑各影响因素,进行了昭平县地质灾害危险性分区,并通过GIS软件实现可视化。分区结果显示：昭平县地质灾害高危险区总面积为935.9 km2,占全县总面积的28.59%;昭平县地质灾害中危险区总面积为921.7 km2,占全县总面积的28.16%;昭平县地质灾害低危险区总面积为1 415.4 km2,占全县总面积的43.25%。     

基于证据权法的九寨沟地震滑坡危险性评价

2017年8月8日四川省北部九寨沟县暴发了Ms7.0级地震,是继2013年"4·20"芦山Ms7.0级地震后再次发生在巴颜喀拉块体边界的强烈地震,地震诱发了近1 880处滑坡,通过地理信息系统与遥感技术,选取与高程、坡度、坡向、与水系距离、峰值加速度(PGA)、与震中距离、岩性、与断裂距离等8个因素作为九寨沟地震滑坡危险性评价因子,采用加法和减法2种证据权方法,对九寨沟地震滑坡危险性进行评价。结果表明:基于加法证据权的评价模型的准确率为88.29%,基于减法证据权的评价模型的准确率为87.31%。利用自然断点法,将研究区按滑坡危险性程度分为极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区与极低危险区。其中,基于加法证据权所计算的极高和高危险区面积之和约300.17 km~2,占研究区总面积的33.84%,发育的滑坡面积占滑坡总面积的91.10%;基于减法证据权所计算的极高和高危险区面积之和约214.35 km~2,占研究区总面积的24.17%,发育的滑坡面积占滑坡总面积的85.04%。评价结果可为震后地质灾害防治、基础设施重建,特别是九寨沟自然风景区的灾后重建工作提供重要的参考。     

基于AHP和GIS的陕西省地震次生地质灾害危险性评价

采用层次分析法,选取了地层岩性、地质构造、地形地貌、河流、植被、降雨量和人类活动7个一级指标,以及工程地质岩组、地震密度、地震动峰值加速度、坡度、坡向、河流、植被覆盖度、年降水量和公路9个二级指标,通过构建层次结构、构造判断矩阵、层次单排序和一致性检验,确定各评价指标权重。并利用GIS空间分析功能,对各个评价因子进行综合评价,得到陕西省地震次生地质灾害危险性等级区划图。最后,对评价结果进行了验证。研究结果表明:1)陕西省地震次生地质灾害危险性等级可以划分为不危险区、低危险区、中危险区和高危险区4个等级,其中不危险区面积39766.99km~2,低危险区面积74284.39km~2,中危险区面积63636.89km~2,高危险区面积27652.87km~2,所占比例分别为19.37%,36.18%,30.99%和13.47%;2)危险性等级自北而南逐渐增加,陕北黄土高原地震次生地质灾害以中低危险为主,关中渭河平原整体危险性较小,陕南秦巴山地高危区面积最大,高危险区主要分布在陕南秦巴山地和陕北黄土高原地区,尤其是秦巴山地,需要重点防控;3)危险区空间分布具有相对集中性和局地差异性的特点;4)所选取灾害点样本的分布与危险性等级区划具有一致性,86.62%的灾害点落在危险区内,具有一定的可信度,达到了预期的区划效果。     

四川省雅江县上游河段滑坡灾害危险性评价

雅江县位于四川省西部雅砻江中游河段,以中山-高山峡谷地貌为主,地质灾害频发.为保障人民生命财产安全,基于逻辑回归与确定性系数叠加分析,进行雅江县上游河段滑坡灾害危险性评价.结果表明：1）雅江县上游河段滑坡极易发生在海拔2 500~3 000 m、拔河高度600~900 m、坡度30~45°、距离河流水系0~200 m范围较硬岩夹较软岩类地带;2）雅江县上游河段高危险区、极高危险区面积占总面积的46.75%,发生滑坡占滑坡总数的65.91%,说明该区域内滑坡分布密集,危害程度相对较高,与野外实际调查结果相符;3）雅江县上游河段呷拉镇一带多属极高危险区、高危险区,瓦多乡一带多属中等危险区,木绒乡、普巴绒乡一带多属低危险区、极低危险区;4）通过查验点及ROC曲线对评价结果验证,该评价结果有较高的准确性,能够作为研究区防灾减灾与河谷开发利用的合理方案依据.     

基于加权信息量模型的湖南省麻阳县地质灾害危险性评价与区划

以麻阳县1：5万地质灾害详细调查数据为基础，选择地质灾害点密度、地形地貌、岩土体结构类型、地质构造、降雨、植被、人类工程活动、受威胁人数和潜在经济损失等9个因素作为评价指标，采用层次分析法对不同指标的重要性进行排序与赋权.最后基于加权信息量模型进行麻阳县地质灾害危险性评估及分区评价.研究结果表明：麻阳县主要处于地质灾害低-中等危险区，其中低、中危险区面积分别为984.44 km²和414.08 km²，极低危险区和高危险区分别为81.11 km²和86.57 km².     

基于投影寻踪模型的滑坡危险性等级评价

危险性评价是滑坡灾害预防与减灾工作首要解决的重要内容.在地理信息系统技术支持下, 以山地灾害频发区——小江流域作为研究对象, 选取坡度、土体粘聚力和内摩擦角这3个评价指标构建滑坡危险性分级评价指标体系, 将投影寻踪技术运用到滑坡危险性等级评价中, 对评价样本的各指标因素进行线性投影, 以最优投影方向所对应的投影特征值作为评价依据, 建立了滑坡危险性等级综合评价模型, 绘制了滑坡危险性等级分布图.结果表明: 研究区极高危险区、高危险区、中等危险区、低危险区和极低危险区的面积比例为14.28∶9.41∶69.12∶7.00∶0.19;根据所建立的5级评价指标体系对研究区60个土质滑坡点资料进行了验证, 在占研究区总面积23.69%的高、极高危险区的小范围内, 实际发生土质滑坡数量45个, 占总土质滑坡数量的75.00%;中等危险性级别以上区域拥有的土质滑坡数量占全部土质滑坡的96.67%;不同危险性级别的滑坡体积方量统计结果表明, 滑坡体积方量密度随危险性级别的提高而迅速增加.对比评价结果及实测结果可知, 投影寻踪分级结果符合实际情况, 证实了该方法的正确性, 为滑坡危险性评价提供了一条新思路.      

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RS和GIS的西藏昌都县地质灾害危险性评价

在西藏昌都县地质灾害详查的基础上,利用ETM＋,IKONOS遥感数据建立该区的地质灾害解译标志并解译,通过统计分析确定了各类地质灾害的主要影响因素,采用层次分析法和GIS技术进行地质灾害的危险性评价,并最终完成了危险性评价区划图。评价结果表明,高危险区面积占0.42%;中危险区面积占3.43%;低危险区面积占18.56%;无危险区面积占77.59%。昌都县地质灾害类型主要为滑坡、崩塌和泥石流3种,存在地质灾害隐患点205个,其中有33个大型地质灾害点,严重影响和威胁居民的生命财产安全。     

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。     

山西省太谷县地质灾害及防治

太谷县地质构造条件复杂,地质灾害破坏严重,随着地区的经济发展,其城镇建设与地质灾害之间的矛盾日益突出。调查显示,太谷县发育地质灾害92处,区内地裂缝占灾害点总数46．7％,主要发育于平原区;不稳定斜坡占灾害点总数32．6％,滑坡占灾害点总数12．0％,且80％为土质滑坡;泥石流以沟谷型为主,占灾害点总数5．4％;崩塌占灾害点总数3．3％。论文研究了区内地质灾害的基本发育特征及其诱发因素。依据地质灾害防治评估划分原则,对不同类型地质灾害按轻、重、缓、急进行分期防治,对重要地质灾害采取具有针对性的工程措施治理。结合地质灾害调查分析,提出了建立群测群防网络、因地制宜、因灾设防等防治对策,为增加防灾减灾效益、环境效益及经济效益提供有力的保证。     

基于GIS与信息量模型的汶川次生地质灾害危险性评价

5·12汶川大地震诱发了大量滑坡、崩塌、泥石流等次生地质灾害,对人民群众的生命财产和社会经济的发展形成了严重威胁.针对次生地质灾害危险性评价,选取重灾区汶川县作为研究区域,利用遥感与地理信息技术的空间数据管理和空间数据分析平台,获取了研究区的次生地质灾害信息,分析了研究区内次生地质灾害与各影响因子,包括地形地貌、地层岩性、水系、地震断裂之间的相关性特征,并结合信息量法模型进行次生地质灾害危险性评价.高度、中度和轻度危险区的面积分别为1 130.196 km2、1 739.584 km2、1 213.219 km2.本次地震触发次生地质灾害的分布具有集群式分布的特点,即断裂带及其附近地区地质灾害集中发育,而远离断裂带区地质灾害很快衰减,呈零星分布;从灾害发育的区域特征分析,汶川县震后次生地质灾害呈现出北部和东部重、西部和南部轻的特点.所得研究结果与实际情况较吻合,表明地理信息系统结合信息量模型能够快速、有效地对次生地质灾害的空间分布以及危险性作出评价.      

浙江省永嘉县滑坡灾害危险性区划

永嘉县是浙江省滑坡灾害发生频繁的区县之一,其滑坡受地质、地形和人类工程活动等因素的影响。本文根据永嘉县滑坡灾害分布情况,选择了影响滑坡分布的主要因素,将各种因子归一化处理后转换成相同分辨率的定量数据,选择了逻辑回归分析模型和信息量模型进行滑坡灾害危险性评价。在逻辑回归模型中,利用SPSS软件,通过逐步回归分析筛选出影响滑坡的最直接的因子,计算出各个因子的回归系数,得到逻辑回归方程,据此编制了危险性预测分区图。在信息量模型中,通过MAPGIS软件及其二次开发的信息量模型,对永嘉县滑坡灾害进行了危险性区划,并依信息量法的结果编制了该区的危险性预测分区图。两种方法所编制的危险性分区图中高危险区和中危险区重合率达到了87%,具有很高的一致性,起到了相互验证的作用,为滑坡的有效防治提供了依据。最后根据"云娜"台风期间永嘉县实际灾害发生情况的资料分析,新灾害点绝大部分落在危险性预测区中的高危险区,表明模型的预测准确率很高。     

陕西凤县地质灾害易发性评价研究

区域地质灾害易发性评价是地质灾害早期预警的基础.为了探索秦岭山区区域地质灾害易发性评价方法,文中在陕西凤县1:5万地质灾害详细调查和数据库建设的基础上,详细分析了地质灾害的发育分布规律及影响因素,利用GIS技术结合信息量模型方法完成了凤县地质灾害的易发性评价区划.结果显示:凤县地质灾害分布主要与河流侵蚀、植被覆盖率及人...     

模糊法在县城地质灾害危险性评价中的应用

通过对甘肃省东乡县"3·2"特大滑坡地质灾害的发育条件、形成机制及灾害的发展趋势分析,并结合室内试验和现场勘测结果,计算得出了滑坡的稳定性现状,在此基础上,提出了滑坡灾害的防治思路、防治对策以及主要的防治工程措施,为预防和防治类似滑坡灾害提供了经验参考。     

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。     

粤东陆河县地质灾害易发性评价

开展大比例尺高精度的地质灾害评价是当前地质灾害调查所亟需的。根据资料和实地调查,本文以广东汕尾地区陆河县为研究区,从现状地质灾害和潜在地质灾害2个方面选取个数密度、面积密度、体积密度、坡度、断裂密度、岩土体类型、降雨量和人类工程活动8个指标,在ArcGIS软件的支持下,应用地质灾害综合危险性指数法对陆河县的地质灾害及不稳定斜坡的易发性进行区划,评价结果分为高易发区、中易发区、低易发区3级,分区面积为低>高>中,灾害密度为高>中>低,研究所得可作为区域地质灾害风险管理的基础之一。