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邹聪聪 《测绘与空间地理信息》2023,(4):69-73
滑坡灾害作为一种与人们生命紧密相连的常见自然灾害,对其进行危险性评价研究极为重要。以江西省九江市修水县作为研究区域,以修水县243个滑坡地质灾害点作为研究对象,根据对修水县滑坡灾害的发育特征和关联因素的分析,选取了九大评价因子,利用信息量模型和AHP对修水县进行滑坡地质灾害危险性分区。其按危险程度分为极低、低、中等、高和极高5个危险区,分别占总面积的4.25%、14.97%、32.14%、35.17%和13.58%。综合研究区滑坡概况对各危险区进行分析,为研究区的地质灾害预防提供建议。 相似文献
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以福建省宁德福安市为研究区,通过综合分析研究区地质灾害调查数据,选取了坡度、坡向、曲率、高程、降水、植被、道路、河流、地质、断裂带及人类工程活动等10个因子作为评价指标,构建区域滑坡地质灾害危险性评价层次结构模型,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了研究区地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区.危险性评价结果可为宁德市减灾防灾以及灾害治理提供依据,也为区域滑坡地质灾害危险性评价提供可行的方法参考. 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2021,(4)
输电线路常需要跨越地质灾害易发区域,为了保证电力的正常、安全输送,对输电线路通道所经区域进行滑坡地质灾害的空间分布及潜在风险评价具有重要意义。本文结合GIS和AHP方法进行了某输电线通道滑坡灾害危险性评价,选取地形地貌、气候条件、水文条件、人为活动条件、植被条件、地质岩组条件等影响因子,建立评价指标体系,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了输电线路通道地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区。危险性评价结果可为输电线路电力设施通道滑坡灾害防治、安全设计和施工提供科学依据。 相似文献
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输电线路常需要跨越地质灾害易发区域,为了保证电力的正常、安全输送,对输电线路通道所经区域进行滑坡地质灾害的空间分布及潜在风险评价具有重要意义。本文结合GIS和AHP方法进行了某输电线通道滑坡灾害危险性评价,选取地形地貌、气候条件、水文条件、人为活动条件、植被条件、地质岩组条件等影响因子,建立评价指标体系,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了输电线路通道地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区。危险性评价结果可为输电线路电力设施通道滑坡灾害防治、安全设计和施工提供科学依据。 相似文献
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以四川省攀枝花地区为研究区域,选取高程、坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、道路交通、河流水系7个影响因子为评价指标,将上述指标作为栅格数据输入,并选择历史滑坡灾害点的影响因子数据作为样本,建立Logistic回归方程,进行回归方程和回归系数的显著性检验,最后利用回归方程对研究区滑坡危险性进行预测,编制滑坡危险性区划分布图。结果表明,逻辑回归方法得到的危险性分区图中,极高和高危险区包含了83%的已知滑坡灾害,攀枝花地区滑坡危险性较高的区域占到区域总面积的将近50%,主要分布在中部和南部人口比较集中的地区,与滑坡的发生受人类工程活动的影响比较吻合。 相似文献
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以西藏自治区察雅县为例选取高程、坡度、坡向等9个因子构建地质灾害易发性评价指标体系,采用层次分析法与信息量法(AHP-INF)耦合模型计算得到综合信息量,并结合ROC曲线对评价结果进行精度检验。结果表明,察雅县内极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区面积分别为415.74 km2、746.78 km2、2 318.33 km2、4 782.34 km2,其中极高、高易发区集中分布在国道G214、国道G317和水系两侧,中易发区主要围绕极高、高易发区呈带状分布且集中在吉塘镇、烟多镇、荣周乡和香堆镇。评价结果的ROC曲线下方的面积为0.909,说明AHP-INF耦合模型评价精度较高,分区结果合理可靠,适用于察雅县地质灾害易发性评价。 相似文献
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利用地理信息系统技术与层次分析法对东川区生态环境进行敏感性分析,本文共选取5个评价指标,首先对其进行单因子评价;然后基于GIS空间分析功能,将东川区综合生态敏感性分为5个等级;最后构建东川区综合生态环境敏感性分布图。研究结果显示:①5个生态评价因子中,坡度因子对东川区生态环境敏感性影响最大,权重值为0.36。根据对生态敏感性影响程度从大到小排序为:坡度、高程、土地利用、NDVI和水域缓冲区。②东川区生态环境敏感性总体偏高,极高敏感区与高敏感区共占区域总面积的44.17%;中敏感区占比最高,为26.1%;低敏感区和极低敏感区两者占比之和为29.73%。③东川区生态环境极高敏感区和高敏感区主要分布在西北部;极低敏感区和低敏感区主要分布在东北部及中部河谷地区。 相似文献
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基于遥感调查与GIS分析的林芝地区地质灾害评价 总被引:4,自引:0,他引:4
利用遥感、G IS技术和其它分析手段,在“递进分析法”(AMFP)理论框架下,利用AHP模型评估各影响因子权重;选用综合指数评价模型求取潜势度、危险度及危害度等区域地质灾害评价指数;借助自建的灾害评价系统,实现了藏东林芝地区的区域性地质灾害预测评价及其可视化表达。研究结果表明:该方法评价结果较为合理;研究方法和试点区预警系统的建设实践对于区域性灾害的预测、预报和防止不仅具有理论意义,也具有重要的现实意义;将人类活动等影响因子量化,不仅缩小了预测区的范围,也突出了地质灾害对人类生存环境的影响。 相似文献
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滑坡地质灾害的危险性评价对区域内地质灾害的防治规划有着重要意义,本文探讨了基于GIS的滑坡地质灾害危险性评价体系的构建,概述了滑坡危险性评价的主要流程以及步骤。根据影响区域滑坡灾害形成的各种因素,分析了滑坡地质灾害评价因子的选择方法。 相似文献
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基于RS和GIS技术,从土壤侵蚀、土地利用和地质灾害3个方面出发,选取土地覆盖类型、高程、地质灾害、土壤侵蚀和坡度等5个因子,基于AHP确定因子权重,借助于ArcGIS的空间叠加分析,通过多因子叠加计算完成研究区水土流失敏感的综合评价,并探究其空间分布格局。研究结果表明:4个敏感级的面积比分别为15.20%,50.00%,20.45%和14.35%,其中,极敏感区的面积比例最小,低敏感区面积的最大;不敏感区主要分布在城市化进程相对较快的区域;低敏感区主要分布在研究区中部的丘陵地带和北部沿江河谷平原区,敏感区主要分布于南部和西南部的前山和深丘地区,极敏感区集中分布南部山区;在地域分异规律上,敏感程度由北向南逐渐递增。该结果可为区域水土保持规划的制定和生态环境的建设提供重要的科学依据和技术支撑。 相似文献
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运用高分一号卫星进行江西樟树市地质灾害评价对于科学防治地质灾害,提高国产卫星应用水平具有重要意义。本文通过正射校正、影像融合、几何校正等步骤对高分一号影像进行预处理,然后对处理后的影像进行地质灾害解译,获取樟树市地质灾害分布情况。在进行地质灾害评价过程中采用小流域评价单元,选取灾害点密度、地表水文、构造断裂带、工程活动、岩土类型、地形坡度等6个评价因子,并运用层次分析法确定因子权重,通过加权平均法最终获得樟树市地质灾害易发性综合评价图,其精度为78%。结果表明樟树市易发生地质灾害的地区占全市总面积的34.68%,易发程度最高的地区主要分布在东南部,占全市总面积的7.82%。 相似文献
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滑坡灾害易发性分析评价对地质灾害的防治与管理具有重要意义。针对滑坡灾害样本选择策略,单核支持向量机多特征映射不合理的问题,本文提出顾及样本优化选择的多核支持向量机(multiple kernel support vector machine,MKSVM)滑坡灾害易发性分析评价方法。为了保证样本平衡性并提高负样本的合理性,采用相对频率比(relative frequency,RF)综合评价各状态对于滑坡灾害易发性影响的重要程度,实现各评价因子状态的合理划分;利用确定性系数法(certainty factor,CF)计算各评价因子各状态分级影响滑坡灾害的敏感性,并在此基础上进行加权求和得到各栅格单元的滑坡灾害易发性指数,在滑坡灾害易发性指数极低和低易发区内随机选择与滑坡灾害点数目一致的非滑坡灾害点作为负样本数据。利用MKSVM对各特征空间最优核函数进行线性组合,解决了单一核函数映射不合理的问题,提高了模型的分类准确率和预测精度。以湖南省湘西土家族苗族自治州为研究区,从滑坡灾害易发性分区图、分区统计及评价模型精度3个方面对CF样本策略的MKSVM模型、CF样本策略的单核SVM模型、随机样本策略的MKSVM模型、随机样本策略的单核SVM模型进行了对比分析。结果表明,4种模型的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下的面积(area under curve,AUC)分别为0.859、0.809、0.798、0.766,验证了CF样本策略的合理性、有效性及MKSVM模型的可靠性。 相似文献
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岷县地形多变、地貌多样、地质环境复杂,近年来地震、滑坡等地质灾害多发。基于易损性影响因素,结合岷县具体情况,选取人口密度、国内生产总值、公路、房屋、林地和耕地6个指标,以乡镇为基本单元,利用模糊综合评判法构建评价体系,将研究区易损性划分为不同等级。结果表明,高易损性地区占研究区总面积的20.62%,中易损性地区的占比为19.90%,低易损性地区的占比为37.25%,极低易损性地区的占比为22.23%。将易损性结果与地质灾害历史灾害点进行叠加分析发现,中易损性和高易损性地区的历史灾害占灾害总数的50.53%,为岷县防灾减灾工作提供了新的思路和参考。 相似文献
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基于RS与GIS的汶川地区地质灾害易发性评价分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对汶川县2008年landsat5和2014年landsat8遥感影像解译提取了地质灾害信息,利用DEM数据对2014年地质灾害的面积在高程、坡度、坡向等致灾因子下进行统计,利用层次分析法和熵权计分别计算主观和客观权重,进行权重拟合得到综合权重,建立起灾害敏感性评价模型对灾害的易发性进行预测。结果表明:震后新增地质灾害面积与2008年预测的高易发区叠加对比进行验证,两者空间分布基本一致,85.71%的新增地质灾害发生在预测高易发区,面积约为344.94 km2,验证结果良好,表明2014年汶川地质灾害易发性评价结果具备较高的可靠性和可行性。 相似文献
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针对黄河上游龙羊峡至积石峡段滑坡灾害分布易发性评价与区划成图问题,该文以ArcGIS为平台,联系评价区的实际特点,选取地貌类型、地层岩性、降雨、断层、坡度为评价因子,运用层次分析法(AHP)确定各评价因子的权重,建立研究区滑坡易发性评价模型,结合GIS的空间分析功能实现研究区内滑坡灾害的易发性区划。结果表明,滑坡灾害主要集中在龙羊峡库区右岸和群科-尖扎盆地。区划结果与野外实际调查基本吻合,为今后GIS应用于地质灾害区划提供了思路,同时可为区内地质单位进行灾害监测提供基础数据和依据。 相似文献
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通过卫星遥感影像解译和地面调查,获取了云南省兰坪县崩塌滑坡灾害的空间分布,利用Arc GIS软件空间分析方法对该县崩塌滑坡分布规律进行了统计分析,最后运用多元逻辑回归方法对该县未来崩塌滑坡发生的空间位置进行了易发性评价。分析结果确认了极高易发性区域地理位置,其中,极高易发性区域面积为345.1 km~2,占研究区面积的7.90%;高易发性区域面积为429.3 km~2,占研究区总面积的9.82%。所得到的兰坪县崩塌滑坡易发性分布对进一步的防灾减灾工作具有指示作用。 相似文献