基于GIS和本底因素贡献权重模型的区域滑坡危险性评价—以重庆市万州区为例

滑坡危险性评价是滑坡风险管理的重要内容和基础,其结果的好坏直接影响到管理的成效。在目前全国还没有统一评价方法和体系的情况下,以重庆市万州区为研究区域,利用一种物理意义明确并且易于操作的评价模型——本底因素贡献权重模型,在GIS软件中进行滑坡危险性评价。经过检验符合实际情况：高危险度区占全区面积的22.3%;中危险度区占全区面积的40.7%;低危险度区占全区面积的37.0%;高、中危险度区所包含的滑坡个数占到全区滑坡总数的77.6%。     

基于GIS和本底因素贡献权重模型的区域滑坡危险性评价——以重庆万州为例

滑坡危险性评价是滑坡风险管理的重要内容和基础,其结果的好坏直接影响到管理的成效.在目前全国还没有统一评价方法和体系的情况下,以重庆市万州区为研究区域,利用一种物理意义明确并且易于操作的评价模型--本底因素贡献权重模型,在GIS软件中进行滑坡危险性评价.经过检验符合实际情况:高危险度区占全区面积的22.3%:中危险度区占全区面积的40.7%;低危险度区占全区面积的37.0%;高、中危险度区所包含的滑坡个数占到全区滑坡总数的77.6%.     

基于贡献率权重模型的川藏铁路沿线大型滑坡危险性区划

川藏铁路工程是国家重大基础设施建设项目,保障铁路的顺利建设和后期安全运营十分重要。铁路沿线发育广泛、危害严重的大型滑坡已成为全线的关键控制性问题,关乎工程建设的成败。以川藏铁路工程沿线大型滑坡作为主要研究对象,采用历史数据分析、实地调查、遥感解译的研究方法,基于ArcGIS平台,采用贡献率权重模型对铁路沿线区域进行了大型滑坡危险性评价,并利用自然断点法对危险性评价结果进行分区及统计分析。研究结果表明:川藏铁路沿线共发育大型、特大型滑坡共147处,其中大型滑坡106处,特大型滑坡41处,主要分布于白玉至江达段、昌都至八宿段、朗县至加查段等区段;铁路沿线处于高中低度三个等级危险区的面积分别为35918.5 km2、95484.3 km2和12039.7 km2,高度危险区大型滑坡分布密度为0.00199处/km?2,约为中度或低度危险区的2倍,高度危险区主要集中在邦达—八宿段、古乡—拉月段、白玉—江达段。根据贡献率权重模型求得的川藏铁路沿线大型滑坡危险度等级与野外实地调查的大型滑坡分布密度是一致的。相关研究成果可以为川藏铁路工程建设提供科学参考与依据。     

Kriging法在区域滑坡危险性评价中的应用

区域滑坡危险性评价是进行区域滑坡风险性研究的基础.由于滑坡演变机制的复杂性,使得目前基于独立分析各因素对滑坡影响的“白箱”型评价模式具有一定风险性,同时这类评价方法要求对滑坡演变和研究区地质地理背景进行非常细致的监测和调查.为了克服这些问题,文章提出了一种基于Kriging插值理论的“黑箱”型评价方法.在利用该方法对历史滑坡点的规模进行评价的基础上,利用Kriging插值法获取研究区的滑坡危险性区划,并以四川省苍溪县为例,验证了运用该方法进行区域滑坡危险性评价的可行性.     

证据权法在区域滑坡危险性评价中的应用以贵州省为例

以GIS为技术平台,采用证据权法对研究区进行了滑坡地质灾害危险性分析。综合分析历史滑坡数据及其环境因素和触发因素,数据源主要有地形图、DEM、地质图,选取地层岩性、构造、高程、坡度、坡向、地形起伏度、道路、水系作为危险性评价因子。首先应用ArcGIS软件对数据源进行处理,提取各个评价因子图层,并对每个图层进行分级、缓冲区分析等处理,建立若干证据层。然后将历史灾害点与评价因子进行空间关联分析,计算每个评价因子等级的权重,最后计算出评价单元的危险性指数,并将危险性分为极高危险区、高危险区、中等危险区、低危险区。采用成功率曲线法对证据权法评价精度进行验证,结果表明本次评价的精度为71%。利用历史滑坡数据对评价结果进行验证,结果显示评价结果与实际情况较为吻合,说明证据权可以客观定量地评价各影响因子对滑坡的影响程度,该方法应用于区域地质灾害危险性评价比较有效。     

基于GIS的信息量法在滑坡危险性评价中的应用

根据滑坡灾害发生的特点,充分利用GIS强大的空间数据管理能力和空间数据分析能力,结合数据统计分析中的信息量法作为GIS的数据处理方法,对滑坡危险性进行评价,使得分析评价结果最终在GIS软件中成图显示,从而以较高的精度完成滑坡危险性评价,并大大提高了滑坡灾害评价的效率.     

基于GIS的天水市滑坡危险性评价

本文通过统计学方法提取可能影响该地区滑坡的因子。并依据二元逻辑回归结果．利用GIS空间分析和建模功能,对研究区滑坡进行建模,再由相关性等级分析方法进一步获取相关影响因子对滑坡的影响范围,最终得出该区域滑坡危险性评价图。而在不同分辨率尺度上,对滑坡产生影响的因子有所相同,当分辨率由1000m-60m时,影响因子明显增多。以逻辑回归模型自身精度、滑坡实际发生比和坡度法为模型判定标准,发现120m分辨率下的滑坡发生概率模型能有效表达研究区滑坡发生状况。     

逻辑回归模型在玉树地震滑坡危险性评价中的应用与检验

2010年4月14日07时49分(北京时间),青海省玉树县发生了Ms7.1级大地震。作者基于高分辨率遥感影像解译与现场调查验证的方法,圈定了2036处本次地震诱发滑坡。这些滑坡受地震地表破裂控制强烈,规模相对较小,常常密集成片分布。滑坡类型多样,以崩塌型滑坡为主,还包括滑动型、流滑型、碎屑流型、复合型等类型的滑坡。本文基于地理信息系统(GIS)与遥感(RS)技术,应用逻辑回归模型开展玉树地震滑坡危险性评价,并对结果合理性进行检验。应用GIS技术建立玉树地震滑坡灾害及相关滑坡影响因子空间数据库,选择高程、斜坡坡度、斜坡坡向、斜坡曲率、与水系距离、坡位、断裂、地层岩性、归一化植被指数(NDVI)、公路、同震地表破裂、地震动峰值加速度(PGA)共12个因子作为玉树地震滑坡影响因子,在GIS平台下将这些因子专题图层栅格化。应用逻辑回归模型得到每个因子分级的回归系数,然后建立滑坡危险性指数分布图。利用玉树地震滑坡空间分布图对滑坡危险性指数图进行检验,正确率达到83.21%。滑坡危险性分级结果表明,在占研究区总面积4.97%的\     

一种改进的区域滑坡危险性评价模型及其应用

区域滑坡危险性评价方法还存在许多需要完善和改进的地方。以工程地质类比法为基础,用滑坡的面密度表示滑坡发生的危险性大小,基于线性代数中QR分解理论,提出了一种用高次多项式拟合致险因子与滑坡危险性间关系的算法,并把该算法与层次分析法模型、条件概率模型相融合,建立了一种改进的区域滑坡危险性评价模型。然后,通过在Visual Studio.Net C#环境下借助ArcEngine组件的二次开发实现了该模型。最后选取陕西省麟游县为实验区域,利用上述模型进行了滑坡危险性评价。经实际资料检验表明,该模型具有较高的可信度,可应用于今后的滑坡危险性区域评价工作中。     

区域性滑坡敏感性评价的数据驱动权重模型及应用

基于GIS的区域滑坡灾害评价的空间分析方法主要有两种,一是基于专家经验的知识驱动型方法;二是基于统计学的数据驱动型方法.前者对于影响滑坡灾害发生的评价指标的分级以及权重的确定多依赖于专家的经验,具有主观性和不确定性.而后者则是根据已发生滑坡灾害的历史调查数据以及影响滑坡灾害发生的孕灾环境因子资料,对评价指标进行分级和权重的确定.后者使区域滑坡评价更具科学性和可靠性.本文基于GIS技术,运用贝叶斯统计方法的数据驱动权重模型及其分析程序,进行了哥伦比亚Chinchina地区滑坡灾害敏感性分析.     

Shallow landslides in pyroclastic soils: a distributed modelling approach for hazard assessment

An effective assessment of shallow landslide hazard requires spatially distributed modelling of triggering processes. This is possible by using physically based models that allow us to simulate the transient hydrological and geotechnical processes responsible for slope instability. Some simplifications are needed to address the lack of data and the difficulty of calibration over complex terrain at the catchment's scale. We applied two simple hydrological models, coupled with the infinite slope stability analysis, to the May 1998 landslide event in Sarno, Southern Italy. A quasi-dynamic model (Barling et al., 1994) was used to model the contribution to instability of lateral flow by simulating the time-dependent formation of a groundwater table in response to rainfall. A diffusion model [Water Resour. Res. 36 (2000) 1897] was used to model the role of vertical flux by simulating groundwater pressures that develop in response to heavy rainstorms. The quasi-dynamic model overestimated the slope instability over the whole area (more than 16%) but was able to predict correctly slope instability within zero order basins where landslides occurred and developed into large debris flows. The diffusion model simulated correctly the triggering time of more than 70% of landslides within an unstable area amounting to 7.3% of the study area. These results support the hypothesis that both vertical and lateral fluxes were responsible for landslide triggering during the Sarno event, and confirm the utility of such models as tools for hazard planning and land management.     

BP模型在区域滑坡灾害风险预测中的应用

滑坡灾害具有整体性、动态性、开放性和随机性的特点,而人工神经网络属于非线性动态系统,具有符合区域滑坡灾害风险预测的研究特点。应用BP模型,建立了区域滑坡灾害风险的预测流程,并与GIS技术相结合,对三峡水库蓄水条件下巴东新县城的滑坡灾害进行了危险性、易损性、风险性综合预测研究,证明了BP模型在区域滑坡灾害风险预测中的应用可行性,同时指出了所存在的问题及可能解决的途径。     

承灾体易损性评估模型与滑坡灾害风险度指标

承灾体易损性定量评估是制约滑坡灾害风险评估研究的瓶颈问题。为此,以滑坡体冲击冲量为致灾强度指标、建筑物整体抗剪力为抗灾性能指标,推导出典型承灾体易损性定量评估模型。在此基础上,考虑滑体运动特征参数随机性对易损性的影响,提出风险曲线和最大风险度指标的概念,以反映滑坡灾害成灾全过程中不确定性对灾害后果的影响。并采用该模型分析了坡体几何特征参数、受灾体空间位置以及受灾体抗灾性能对易损性的影响规律。将风险度指标应用于算例分析,并与以往方法进行了比较,分析发现,建立的易损性定量评估模型可以反映二维简化情况下受灾体毁损程度与各种影响因素之间关系的基本规律,为易损性定量评估提供了一种途径。     

地形起伏度和坡度分析在区域滑坡灾害评价中的应用

基于ArcGIS平台,利用SRTM3-DEM数据资料,选择鄂尔多斯及其周缘为研究区,计算并定量分析了地形起伏度和坡度,并利用区域滑坡灾害调查资料,初步建立了地形起伏度、坡度与滑坡灾害之间的相关性,讨论了地形起伏度的区域地貌意义。结果表明,研究区滑坡集中发育地区的地形起伏度为200￣300m,在此范围内滑坡占研究区所有滑坡总数的48.5%,此区间的面积占研究区总面积的20.3%;坡度为10￣18°,此范围内滑坡占研究区所有滑坡总数的46.7%,而此区间的面积占研究区总面积的30.5%。在地貌类型上,滑坡集中发育地区对应残丘、黄土塬及黄土墚等。通过研究区横向、纵向剖面的地形特征分析,表明地形起伏度和坡度分析是相互补充的,它们均与区域滑坡发生和分布存在良好的相关性。这种相关性为区域滑坡灾害评价提供了新的思路,对区域防灾规划和灾害区预测具有重要的应用意义。     

基于贡献率权重模型的川藏铁路沿线大型滑坡危险性区划

川藏交通廊道雅安到林芝段位于青藏高原东南部,沿线地质条件复杂、河流切割强烈、地质环境脆弱、新构造运动活跃,具有山高谷深、坡体稳定性差等特点,是我国崩滑灾害最发育、危害最严重的地区之一。为了保障廊道内相关工程的顺利建设和后期安全运营,本文以线路两侧一级分水岭为界,通过遥感解译和野外调查,获得川藏交通廊道雅安—林芝段崩滑灾害共4509处,在此基础上,选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、断裂、水系、公路、地震动峰值加速度、降雨共9个因子分析了灾害的空间分布规律及发育特征,建立了频率比法与逻辑回归方法耦合模型,并运用到高原山区重大交通廊道崩滑灾害危险性评价中。研究结果表明：(1)廊道沿线各县区段的崩滑灾害面密度在空间上总体呈从西向东递减的趋势。(2)有利于灾害发生的条件分别是：高程1~4 km,坡度大于20°,S、SW和W坡向,较软弱、较坚硬和坚硬岩组,距断裂6.4 km范围内,距水系3.2 km范围内,距公路800 m范围内,地震动峰值加速度0.20g,年均降雨量大于1100 mm。(3)将研究区危险性等级划分为极低危险(18.64%)、低危险(26.18%)、中等危险(24.75%)、高危险(19.82%)、极高危险(10.61%)5级,其中：极高危险区与高危险区主要分布在断裂附近和坡度较陡的区域。(4)耦合模型的AUC值达到了0.737,优于单一的频率比模型的0.712,表明耦合模型的评价结果具有更高的精度。该研究可为川藏交通廊道雅安到林芝段相关工程的规划、建设和未来运营过程中的防灾减灾工作提供重要参考。     

滑坡位移灰色预测模型的VB编程实现

灰色模型在社会科学、自然科学的许多方面已得到广泛的应用，并取得了一系列重大成果。在滑坡地质灾害研究方面，灰色模型多用于滑坡变形的中长期预测预报，且精度较高。文章在介绍分析了灰色预测模型GM(1，1)的基本原理基础上，开发了用VB语言编写的滑坡位移灰色预测软件，解决了笔算困难问题。实例验证了该模型用于预测滑坡位移值的适用性及软件的可靠性。VB编程能够很好地与其它软件(GIS软件)集成，在其它专业软件中使用，有聋于滑坡地质灾害的研究。