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相似文献
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1.
以东川泥石流为研究对象,选取高程、坡度、坡向、起伏度、曲率、工程岩组、距断层距离、距水系距离、土地利用类型9个影响因子,以研究区144条泥石流为样本数据,建立了东川泥石流易发性评价体系。基于GIS平台,采用信息量模型计算各个评价指标状态分级的信息量值,以小流域为评价单元使用自然间断法将研究区泥石流易发程度分为极高、高、中和低4个易发区等级。结果表明:研究区极高易发区和高易发区发生泥石流灾害数量占比94.44%,AUC值为0.876,表明选取评价指标合理,信息量模型适用于东川泥石流易发性评价研究。  相似文献   

2.
基于信息量的长白山地区泥石流易发性评价   总被引:3,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
长白山地区泥石流较发育,选取高程、坡度、坡向、年降水、年蒸发、泥石流点密度、人口密度、构造作用、河流作用、地层岩性、地下水类型、地貌类型、土地利用13个影响因素,以研究区110个泥石流点为样本数据,连续型指标依据各个因素分级状态下泥石流比例曲线和信息量曲线的突变点为等级划分临界值,离散型变量根据已有分类分级,建立了长白山地区泥石流易发性指标评价体系。基于信息量模型和GIS平台的栅格数据,计算各个因素分级状态下的信息量,采用自然断点法将易发性等级分为5级。结果表明:泥石流高易发区主要为地层岩性较差、靠近河流和断层的区域,土地利用类型为农业用地和居住使用地,较高易发区和高易发区占总研究区面积的19%,大部分地区较安全。采用曲线下面积即AUC值作为易发性精度验证结果,AUC值为93%,表明评价结果可靠。  相似文献   

3.
为研究康定市泥石流易发性,将康定市划分为421个沟域单元,采用ArcGIS软件中空间分析工具以及SPSS软件分别对评价指标内部叠加情况、评价指标与泥石流灾害相关性进行了分析,通过筛除剔除重叠度高、相关性差的评价因子,选取流域面积、melton比率、形状系数比、流域崩滑密度、流域植被覆盖率、流域道路密度、流域平均径流侵蚀力指数、多年汛期平均降雨量等8个评价指标进行康定市泥石流地质灾害易发性评价。采用信息量模型与熵值法相结合的方法定量评价了泥石流易发性,熵值法定量确定了评价指标权重,计算出评价因子加权信息量值,将康定市泥石流划分为极高易发区、高易发区、中易发区以及低易发区4个等级。通过频率比模型、受试者工作特征曲线(ROC曲线)对泥石流易发性评价结果进行检验,ROC曲线AUC值为0.842,表明评价模型精度较高。  相似文献   

4.
针对泥石流发生的复杂性和不确定性,运用模糊数学综合评价的方法,从人类活动、地质、地形和气象水文条件4个总目标和19个子目标,建立了泥石流易发性模糊综合评价模型.确定了目标因素等级及权重,对邱家沟,天须沟和长坡沟泥石流易发性进行了综合评价.结果表明,邱家沟泥石流易发性最大,天须沟次之,长坡沟最小.  相似文献   

5.
在全球气候变暖背景下,高原山区潜在泥石流暴发的概率将增大,定量评估泥石流易发性是区域减灾防灾的先行手段。基于现场调查和研究结果,首次计算了藏东贡觉地区的冻融侵蚀强度(DR)。选取物源条件和地形条件,采用加权信息量法评价了藏东贡觉地区泥石流的易发性,以四组流量阈值划分的不同流域单元作为评价单元对比分析了易发性评价结果。结果显示,四组易发性评价结果差异明显,随着流域单元划分数量的降低(流量阈值增大),研究区中风险区面积逐渐增大,高~极高风险区面积先增大后降低。受试者特征曲线(ROC)验证结果表明,使用G2组(流量阈值5 000)划分得到的流域单元模型评估效果更好,AUC值为0.895,高易发区、极高易发区面积占全区约34.1%。八个评价因子中,冻融侵蚀强度(DR)、地形特征指数(TCI)和平面曲率(Pl_cv)是泥石流易发程度贡献率较大的三个因子。考虑冻融侵蚀型物源和地形水文因子建立的泥石流易发性评价模型,为冻融侵蚀现象明显的藏东地区泥石流易发性评价提供了新的方法和思路,对指导地方防灾减灾具有重要实践意义。  相似文献   

6.
基于子流域特征的泥石流易发性评价   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
文章以云南省迪庆藏族自治州金沙江河谷金江镇—林当可为例,研究了基于子流域单元的泥石流易发性评价模型。首先,将研究区划分为1 570个子流域单元,其中70%(1 090个)用于模型建立,30%(480个)作为模型测试样本。然后,采用9种子流域单元特征因子(melton比率、流域平均径流侵蚀力指数、平均地形湿度指数、流域延伸率、流域平均高程、流域水系密度、流域平均植被覆盖度、流域平均坡度、流域高差率)的归一化值作为自变量,泥石流是否发育作为因变量,运用逻辑回归建立泥石流易发性评价模型,将易发性划分为5个等级。最后,通过独立的测试样本验证,易发性评价模型预测性能(AUC=0.821)良好;且随着易发性等级提高,泥石流绝对和相对发育比例逐级增加,模型满足合理性要求,适用于研究区的泥石流易发性评价。  相似文献   

7.
甘肃陇南武都区泥石流易发性评价   总被引:4,自引:0,他引:4  
文章分析了甘肃陇南市武都区泥石流形成的自然环境背景、发育特征及易发性。通过野外实地考察,查明了泥石流的发育情况,在此基础上,采用模糊物元可拓方法对泥石流的易发性进行了评价。分析表明,研究区的泥石流具有分布密度高、冲沟及坡面泥石流成片发育、北岸泥石流较南岸发育且粘性泥石流所占比例大于南岸的发育特征;选取岩性、沟床比降、山坡坡度、完整系数、发育程度、降水、断层密度7个因子构建泥石流易发性评价指标体系。通过易发性评价,研究区104条泥石流沟中,66条为高易发性,占总数的63.5%;32条为中等易发性,占总数的30.8%;6条为低易发性,占总数的5.7%。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
针对基于泥石流因子评价方法中选取因子不一及训练样本少的问题,提出了一种基于原型网络的沟谷泥石流灾害易发性评价方法。首先,通过元学习方式组织训练数据,计算每一类沟谷的原型中心。其次,计算未知样本与每一类原型中心的距离,得到其从属类别的概率。最后,根据类别概率计算沟谷的泥石流易发性指数,得到泥石流易发性评价等级。运用模型对怒江州的沟谷进行评价,并与历史灾害数据进行比对,分类正确率达到67.39%,历史事件中泥石流灾害严重程度与模型的评价等级吻合度较好。相比传统实地勘测和因子评价等方法,文章方法能够通过遥感影像进行泥石流灾害区域的快速识别与评价,为泥石流灾害的预警预测研究带来新的思路。  相似文献   

10.
基于滑坡分类的西宁市滑坡易发性评价   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
以往的滑坡易发性评价多以全体滑坡为研究对象,忽视了滑坡类型的区别。各评价指标对不同类型滑坡的影响程度不同,也导致指标权重无法精确地反映其对滑坡的影响。为更准确地对滑坡灾害进行空间预测,针对西宁市滑坡特征及发育机理,将全区滑坡分为土质滑坡和岩质滑坡;在野外实际调查的基础上,结合相关性分析,选取坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、工程地质岩组,以及滑坡点距断层、水系、道路的距离远近等8项因素作为滑坡易发性评价指标,并通过滑坡点分布密度和滑坡点相对分布密度,分析各评价指标分别对土质滑坡和岩质滑坡的影响;利用信息量模型,计算各评价指标对两类滑坡的信息量值,利用人工神经网络模型,赋予各评价指标对两类滑坡的权重;最后基于GIS平台利用加权信息量模型对研究区进行易发性评价。通过统计方法和ROC曲线法分别计算滑坡易发性评价成功率,结果表明:评价成功率可达到82.61%和82.30%,与未经滑坡分类的成功率比较,分别提高了10.9%和5.2%;同时,经过滑坡分类后,湟水河两岸地质条件较差的地区转变为滑坡高易发区。  相似文献   

11.
候旗沟流域地处青藏高原东北缘,降雨量集中且充沛,流域内支沟发育,沟谷深切,山坡陡峻,相对高差大,沟内固体物源储量丰富,沟床纵比降大,具备泥石流发育的条件。文章在深入分析4条泥石流沟形成的地质环境条件基础上,系统研究了泥石流静动力学特征、灾害史及爆发频率;采用层次分析法(AHP),选择单位面积物源储量、主沟纵比降、人口密度等10项因子,建立了泥石流易发性评价体系,通过对评价因子的定性分析和计算得到每条泥石流沟易发性大小,评价结果与历史调查结果有着很好的一致性。评价方法及评价结果对类似地区泥石流灾害的防治具有一定的参考价值。  相似文献   

12.
数量化理论在泥石流易发性预测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
泥石流易发性是泥石流研究中的重点与难点,泥石流易发性的确定对于泥石流整体特征的把握具有十分重要的作用。在总结现行标准和前人研究不足的基础上,从发生学角度选取流域面积、纵坡降、谷坡坡度等9个评价指标,采用数量化理论Ⅰ建立了泥石流易发性预测模型。通过模型自检和应用验证结果表明,模型准确率分别达到87.14%和90%,证明了该方法在泥石流易发性评价中的合理性与有效性。  相似文献   

13.
八丹沟位于甘肃东乡县,近年来多次发生泥石流,对流域内居民生命财产造成了巨大的威胁,因此对八丹沟泥石流易发性评价是非常必要的。本文在详细分析八丹沟流域特征和动力学特征的基础上,选取了11个评价因子作为八丹沟泥石流易发性评价的指标,利用层次分析法对各个因子赋予权重,并且构建模糊数学综合评价模型对八丹沟泥石流进行易发性评价。结果表明:八丹沟泥石流爆发频率20年、50年、100年的的易发性为中易发,应加强防范并采取合理的防治措施,保证当地居民的生命财产安全。  相似文献   

14.
汪莹 《贵州地质》2022,39(2):144-151
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。  相似文献   

15.
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。  相似文献   

16.
以则木河断裂带(普格段)为研究区,分析研究区的地质灾害控制效应以及发育规律;选取海拔高程、坡向、坡度等7个评价因子构建评价指标体系,运用确定性系数模型与信息量模型耦合的加权信息量模型,通过ArcGIS进行地质灾害易发性评价。结果显示,研究区地质灾害发育具有断层距离效应、地层效应以及高程和坡度微地貌效应;极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区的面积分别为46.75 km2、123.78 km2、215.73 km2、285.34 km2,面积占比分别为6.96%、18.43%、32.12%、42.49%。研究结果对指导则木河断裂带地区以及同类区域的国土空间规划与地灾防治等方面具有重要现实意义。  相似文献   

17.
以泗水县为研究区,选取区域地貌、地质构造、地层岩性及人类工程活动等9个评价因子,基于GIS数据分析功能,运用信息量法及层次分析法确定各评价因子信息量及权重,进行地质灾害易发性评价。研究表明: 区域地貌低山区,坡度28°~65°,坡向西和西北,较坚硬的中厚层状碎屑岩、页岩、砂岩夹灰岩岩组,降雨量700~730 mm 及地震加速度0.10 g的区域内信息量最大; 各评价因子权重从大到小依次为区域地貌(0.21)、降水(0.16)、坡度(0.14)、地层岩性及人类工程活动(0.10)、坡向(0.09)、地质构造及地震(0.07)、水系(0.06); 研究区高易发区面积为294.26 km2,面积占比26.30%,灾害点数量占比84.62%,中易发区面积为66.28 km2,面积占比5.92%,灾害点数量占比15.38%,低易发区面积为758.42 km2,面积占比67.78%。对易发性评价过程的合理性进行检验,3个构造矩阵的随机一致性比率CR分别为0.000、0.013、0.020,均小于0.1,表明易发性研究结果具有合理性,能够为研究区地质灾害防治、土地利用规划及地质环境保护提供基础依据。  相似文献   

18.
盱眙县第一山崩塌与滑坡等地质灾害较发育,本文选取崩塌与滑坡的隐患点密度、工程地质岩组、与断层距离、斜坡结构、地形坡度、斜坡高差和人类工程活动7项影响因子,运用信息量模型法并结合ArcGIS空间分析功能,以5m×5m面积为栅格单元,将研究区划分出52.8万个栅格单元,分别予以赋值,叠加计算各栅格单元的总信息量,据此对盱眙县第一山崩塌滑坡灾害易发性进行评价,划分出高、中、低易发区3个等级。结果表明:地形坡度、崩塌滑坡密度、斜坡高差和人类工程活动4个因子为崩塌滑坡的主要影响因子,易发区等级的划分与实际情况相吻合。评价结果为有效防控盱眙县第一山崩塌滑坡灾害的发生提供科学依据。  相似文献   

19.
针对地质灾害易发性评价因子分级数不确定的问题,引入自适应膨胀因子模糊覆盖分级方法(fuzzy cover approach for clustering based on adaptive inflation factor, AIFFC)对易发性评价因子分级进行优化。以湖南省湘乡市为研究区,提取了坡度、坡向、高程、年平均降雨量、归一化植被指数、道路、断层、岩性和土地利用9类评价因子,运用AIFFC及自然断点法(natural breakpoint classification,NBC)对连续型因子进行分级,并分别代入加权信息量模型和随机森林模型,获取研究区易发性区划图。采用单因子分级结果精度、灾积比分析和易发性分区结果 对AIFFC分级法的优越性进行检验,结果 表明:各因子采用AIFFC算法分级的AUC值均高于自然断点法;基于AIFFC的随机森林模型及加权信息量模型的高易发区灾积比分别提升了56.3%、74.6%,低易发区灾积比分别降低了48%、58.1%,AUC值分别提升了7.6%、2.7%。采用AIFFC分级方法优化了地质灾害易发性评价因子分级,显著提高了地质灾害易发性评价的合理性...  相似文献   

20.
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169.37km2、429.07km2、363.43km2和221.12km2。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。  相似文献   

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