北京市门头沟区地质灾害危险性评价研究

北京市门头沟区境内98.5%为山区,地形地质条件复杂,地质灾害较发育,截至2014年3月,在门头沟区调查确定的地质灾害隐患点共644处。采用层次分析综合指数法,对门头沟区地质灾害易发性进行综合评价,划分了地质灾害高易发区、中易发区、低易发区、不易发区4个等级。     

基于信息量模型的地质灾害易发性评价——以贵州省荔波县为例

地质灾害易发性是地质灾害风险评价的基础,是国土空间规划、地质灾害防治及工程建设的重要依据。以贵州省荔波县为例,采用信息量法对研究区地质灾害易发性进行评价。以遥感解译、现有灾害点、隐患点、历史灾害数据为评价基础数据,获取地质灾害信息量。以地形坡度、坡高、坡形、断层、地层、斜坡结构、水系距离7个固有地质环境影响因素为评价指标,开展易发性评价。研究结果显示：荔波县极高易发区4个,占31.65%;高易发区5个,占30.26%;中易发区4个,占29.11%;低易发区3个,占8.98%。经野外验证,符合度较高,评价结果可信。     

基于CF与Logistic回归模型耦合的地质灾害易发性评价——以北京市大清河流域生态涵养区为例

在北京市大清河流域生态涵养区1450 km²的区域内，以遥感影像解译为基础，结合1∶50 000地质灾害详细调查，获取全区888个地质灾害隐患点作为样本数据库，选取基岩类型、地貌类型、地形坡度、河流、公路、断裂6个评价因子，采用确定性系数(CF)与Logistic回归耦合模型评价地质灾害易发性，依照自然间断点分级法(Jenks)将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区。将未参与模型训练的20%地质灾害隐患点作为检验点与易发性分区结果进行叠加分析，通过频率比和ROC曲线进行精度检验。结果显示：基岩类型对地质灾害的发育具有控制作用；公路、断裂对地质灾害的空间分布影响明显；CF与Logistic回归耦合模型在实际应用中具有较高的准确性，是一种地质灾害易发性评价可靠性高的模型。     

基于信息量-逻辑回归耦合模型的玛纳斯河流域地质灾害易发性评价

本文以地质灾害多发的新疆玛纳斯河流域作为研究区,在剖析了信息量模型、逻辑回归模型在地质灾害易发性评价中各自的优势与局限性的基础上,探索了信息量-逻辑回归耦合模型的科学性与优势;基于该区域地质环境与最新地质灾害数据,选取地形起伏度、坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、地形湿度指数(TWI)、河流、断层、高程9个影响因素作为评价因子,以全区355处地质灾害点为样本数据,在进行评价因子分析的基础上,通过ArcGIS平台对玛纳斯河流域进行了地质灾害易发性评价。评价结果表明,地质灾害高易发区主要分布于流域南部中低山丘陵地区,高易发区与较高易发区的面积分别为1760 km²、2200 km²,占研究区总面积7.98%、9.97%。经检验评价精度高达91.3%,该研究可为当地地质灾害防治与国土空间规划提供重要参考。     

基于改进频率比法的川藏铁路沿线及邻区地质灾害易发性分区评价

川藏铁路是我国目前正在规划建设的重要铁路干线之一,地处地形和地质条件极为复杂的青藏高原东部,复杂的地质背景与脆弱的地质环境造成川藏铁路沿线及邻区地质灾害极为发育,严重威胁着川藏铁路的规划建设。在对地质灾害易发性评价方法分析的基础上,首先对传统的地质灾害易发性评价频率比方法进行改进,克服了传统通用方法中频率比值分布的不连续性,提高了各地质灾害影响因子敏感性的区分度,并减小了因子分级的主观性。利用ROC曲线与空间熵的定量对比验证表明,改进频率比法的地质灾害易发性评价模型优于传统方法。根据地质灾害的发育分布特征,选取地面高程、地形坡度、地形坡向、地形曲率、地形起伏度、工程地质岩组、地震动峰值加速度、断裂密度、水系距离、道路距离、降水量与植被指数等影响地质灾害的主要因素,结合地质灾害调查数据,首先分析各影响因子的地质灾害敏感性,并进一步对川藏铁路沿线及邻区的地质灾害易发性进行评价和分区。评价结果表明,研究区地质灾害的发育分布主要受控于断裂、水系和道路等线状要素,以及地形坡度和地形起伏度等地形地貌因素,并且断裂密度和地形起伏度相较其他因子具有更大的地质灾害敏感性区分度。地质灾害极高易发区和高易发区主要分布于大型水系两岸、道路两侧的高山河谷沿线的狭窄地带,使沿河谷与已有道路规划展布的川藏铁路面临着严重的地质灾害威胁,铁路规划建设部门应加强该地带的地质灾害排查、防治和线路优化工作。     

基于GIS和信息量模型的安徽池州地质灾害易发性评价

以安徽省池州市为研究区,选取坡度、坡向、工程地质岩组、断裂、道路、河流、降雨量、土地利用类型8个影响因子进行地质灾害易发性评价。基于全市345个地质灾害点(崩塌和滑坡)样本数据,采用信息量模型对研究区各影响因子的信息量进行计算,依据灾害点密度将区域灾害易发性划分为5个等级:低易发区、较低易发区、中易发区、较高易发区和高易发区。结果表明:安徽省池州市地质灾害高易发区和较高易发区主要分布在坡度较大的山区河谷两侧,反映人类工程活动破坏、流水冲刷作用和地形地貌因素是影响该区地质灾害的主要因素。其中,高易发区和较高易发区面积为1 801.47 km~2,分别占全区总面积的7.89%和13.88%,高易发区和较高易发区内的灾害点分别占所有灾害点的48.7%和21.5%,其中高易发区的灾积比为6.17,明显高于其他易发等级。对地质灾害易发性的方法与技术的研究,旨在为该区的灾害防治和经济建设提供技术参考。     

基于多因素加权指数和法的区域地质灾害易发性评价研究 ——以麦积区为例

以麦积区1 ∶ 50 000地质灾害风险调查项目为依托,在前人研究及分析区内地质灾害分布规律与发育特征的基础上,以栅格单元作为基本评价单元,运用多因素加权指数和法,以地形条件、地貌类型、工程地质岩组、距断层距离、距水域距离、植被覆盖等作为区内地质灾害易发性评价的一级因子。以高程、坡度、坡向、地形起伏度、地面粗糙度、地表曲率等作为表征地形条件的二级评价因子,以距支流及干流距离作为表征距水域距离的二级评价因子,采用层次分析法计算各一级评价因子及其所属的二级评价因子的权重,基于ArcGIS平台对各评价单元综合易发性指数进行计算并进行归一化处理,采用自然间断点法将研究区地质灾害易发性划分为高易发区（8. 26%）、中易发区（19. 49%）、低易发区（23. 69%）、非易发区（48. 56%）4个区域。采用历史灾害统计法定性验证与ROC曲线法（AUC=0. 866）定量验证相结合的综合评价方法对划分结果进行验证,表明多因素加权指数和法能够较为客观准确的对麦积区地质灾害易发性进行评价。     

基于加权证据权模型的青藏高原东部巴塘断裂带滑坡易发性评价

巴塘断裂带位于青藏高原东部,呈北东—南西向展布,全新世活动强烈,沿断裂带崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害极为发育。基于遥感解译和野外地质调查,在巴塘断裂带两侧10 km范围内识别出滑坡93处;在分析滑坡空间发育特征的基础上,选取地形地貌(地面高程、地形坡度和地形坡向)、地形湿度指数、地层岩性、活动断裂、降雨量、水系、人类工程活动和植被覆盖等10个因素作为滑坡易发程度的主控因素,采用加权证据权法建立滑坡易发性评价模型,开展巴塘断裂带滑坡易发性评价;成功率(ROC)曲线检验结果表明此次滑坡易发性评价的准确率为82.3%。采用基于自然断点法将滑坡易发程度划分为极高易发、高易发、中等易发和低易发4个级别,结果表明滑坡易发性受巴塘断裂带和河流控制显著,极高易发区和高易发区主要分布在巴塘断裂带、金沙江和巴曲河谷及一级支流两侧,中等易发区主要分布在巴曲各支流中上游,低易发区主要分布在人类工程活动弱的高山地带以及地形相对平缓的区域。滑坡易发性评价结果很好地反映了巴塘断裂带现今滑坡发育分布特征,对该区重大工程规划建设和防灾减灾具有科学指导意义。     

辽宁省凌源市山地地质灾害易发性评价研究

凌源市是辽西地区山地地质灾害危害较为严重的区域.作者在GIS技术支持下,选取地形、岩性、构造、降雨、道路、土地利用6个因素作为评价指标,根据历史上已发生的68个山地地质灾害点计算了各指标因子的敏感性,采用层次分析法确定了各指标的权重,利用因子叠置法对凌源市山地灾害易发性进行了综合评价.结果表明凌源地区的山地灾害易发程度具有明显的地带性,高易发区与区域性大断裂及人类活动密切相关.该研究对凌源地区地质灾害防治具有一定的指导意义.     

北京市平谷区地质灾害易发性评价研究

地质灾害的易发性评价是区域地质灾害预警的基础, 具有重要的指导意义。文章基于北京市平谷区1: 5万地质灾害详细调查, 对其地质灾害的发育特征、分布规律及影响因素进行了详细地分析。运用GIS空间分析功能, 对影响地质灾害演变的区域构造断裂、工程地质岩组、植被覆盖率、地形坡度和人类工程活动等因素进行了综合分析, 采用频率比模型完成了地质灾害易发评价区划。结果显示:平谷区地质灾害分布主要与地形地貌、构造断裂及人类工程活动相关, 这与实际情况较为一致。根据评价结果可将平谷区地质灾害易发性划分为4个等级。其中, 地质灾害高易发区面积125.6km2, 占11.7%, 中易发区面积273.02km2, 占25.4%, 低易发区总面积为326.89km2, 占30.4%, 不易发区面积349.49km2, 占32.5%。评价结果可为平谷区地质灾害防治规划提供依据。     

基于GIS和CF-Logistic回归模型地质灾害易发性评价：以青海湟中县为例

研究地质灾害易发性的评价方法,对地质灾害防治有着非常重要的现实意义。本文以青海省西宁市湟中县为研究区域,选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、距河流距离、距断层距离和工程岩组7个评价因子,利用确定性系数与逻辑回归模型相结合的方法计算出每个单元格地质灾害发生的概率。同时利用ROC曲线和AUC值对模型分类精度进行验证,最终得到AUC值为0.863,说明该方法对湟中县地质灾害易发性评价具有较强的适用性和客观性。本文研究表明,高层、坡向、距河流距离和工程岩组4个因子对研究区地质灾害的影响最为显著。从地质灾害的空间分布来看,该方法计算结果表明极高、高易发区主要分布在湟水河及其干流两侧低山丘陵地区,低易发区主要分布在研究区北部和西南地区。从评价因子的角度分析,高易发区主要分布在离河流500 m的松散冲洪积岩层和软弱层状碎屑岩岩层上。以上研究结果表明,基于CF-Logistic回归模型对研究区地质灾害易发性评价有较强的参考价值,能为研究区地质灾害的防治工作提供理论依据及方法。

     

基于GIS和综合指数法的地质灾害易发性评价——以安徽省滁州市来安县丘陵区为例

来安县地处沿江丘陵平原区,地质灾害主要分布在北部丘陵区。本文以来安县丘陵区为研究区,选取坡度、地形起伏度、工程岩组、斜坡结构4项孕灾地质环境因素作为评价因子,并对其逐一进行分析后确定各指标因子的强度等级。采用综合指数法对研究区内地质灾害易发性进行评价,将其划分为低易发区、中易发区和高易发区,对区内地质灾害防治具有重要的意义。     

基于GIS的白龙江流域甘肃段地质灾害易发性评价

在白龙江流域甘肃段主要城镇地质灾害详细调查的基础上,通过统计分析确定了影响区域地质灾害易发性的评价因子,利用层次分析法对各评价因子的权重进行了计算。采用地理信息系统进行空间分析,按照自然间距分类方法将地质灾害易发性结果栅格图分为高易发区、中易发区、低易发区、极低易发区4类,并绘制了区域地质灾害易发性分区图。该问题的研究对于地质灾害的防灾减灾具有一定的指导意义。     

基于CF-LR模型的河南省信阳市地质灾害易发性评价

河南省信阳市位于我国地理南北分界线、气候分界线,是地质灾害多发市,地质灾害易发性评价对防灾减灾有重要的指导意义.基于资料分析,选取坡度、坡向、地形曲率、到水系距离、到断层距离、夜间灯光指数和植被指数共7个指标,采用CF-LR模型,对信阳市地质灾害易发性进行了评价.结果表明,信阳市地质灾害易发性程度划分为4类：极高易发区（占全区面积11.39%）、高易发区（19.51%）、中易发区（14.20%）和低易发区（54.90%）.经合理性和准确性检验,评价结果符合要求,说明采用的CF-LR模型能够较为客观准确地评价信阳市地质灾害易发性.     

易发程度指数法在宣州区地质灾害易发区划分中的应用研究

在分析地质灾害成因的基础上,选取了地形地貌、地质背景、气候、地质灾害点密度、人类工程活动等5个主要影响因素对宣州区地质灾害的易发性进行分区评价,并对区内的地质灾害易发区进行划分。根据分析评价结果,将宣州区划分为4个地质灾害易发区。分区结果较符合宣州区地质灾害发育实际情况,为宣州区的防灾减灾工作提供科学依据。     

基于不同耦合模型的区域地质灾害易发性评价——以河南商城县为例

为探索效果最优的地质灾害易发性评价模型,以商城县为研究区,结合其孕灾地质条件与地质灾害发育特征,分析地质灾害影响因素,从地理环境、地质环境、人类活动3个方面选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、植被覆盖率、工程地质岩组、断层、道路、水系9个因子构建评价指标体系,运用证据权(weights of evidence,WofE)模型、信息量(information value,IV)模型、层次分析-信息量(analytic hierarchy process-information value,AHP-IV)耦合模型分别进行了地质灾害易发性分析。研究表明: AHP-IV耦合模型下的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的线下面积(area under curve,AUC)值最大,评价效果更为准确,更适用于商城县地质灾害易发性评价。通过评价可知,商城县地质灾害极高易发区沿沟谷、道路呈条带状分布,高易发区呈团状包围在极高易发区边缘,中、低易发区多分布在地势平坦、岩性较单一的北部平原地区。研究成果可为当地的地质灾害防治管控工作提供科学依据,也可为类似区域的地质灾害易发性分区提供参考。     

基于CF与CF-LR模型的地质灾害易发性评价

区域地质灾害易发性评价对地质灾害防治具有重要意义。本文以贵州省沿河县为研究区,考虑海拔、坡度、坡向、地形曲率、NDVI、工程地质岩组、断层、道路、水系9个因素,通过相关性分析后作为评价因子。分别利用CF模型和CF-LR模型评价沿河县地质灾害易发性。结果表明:CF模型比CF-LR模型地质灾害易发性等级的频率比值从低易发区到极高易发区明显增大,均有效评价了沿河县地质灾害易发性;CF-LR模型比CF模型AUC值提高了0.096,CF-LR模型具有更高的评价精度。     

吉林永吉县地质灾害易发性区划

本文结合研究区的野外地质调查资料,采用地质灾害易发性评价综合指数法,选取6项评价指标,利用MAPGIS软件的空间分析功能对研究区地质灾害程度进行计算评价和分级区划,依据危害程度将其划分为高易发、中易发、低易发和不易发四个区。结果显示地质灾害高易发区分布在公路交通沿线,采石场以及人类工程活动较集中地区,本次评价结果可为地质灾害的防治规划提供依据。     

贵州省石阡县耕地土壤硒元素地球化学特征及开发利用建议

为了研究贵州省瓮安县各类地质灾害在空间上的发育分布规律,根据瓮安县地质环境和地质灾害野外调查资料,运用综合指数法,对区域内地质灾害易发性的影响因素进行量化。通过地理信息系统（GIS）空间分析软件,对其进行计算与叠加,并依据分区的标准,利用ArcGIS软件内置的自然间断点对地质灾害易发性指数图层进行插值处理,得到瓮安县地质灾害易发性分区图。将区域地质灾害的易发性和区域受威胁对象的易损性进行叠加计算,得到瓮安县地质灾害危险性分区图。根据分区结果可知：地质灾害高易发区占全县面积41.52%,地质灾害中易发区占全县面积38.62%,地质灾害低易发区占全县面积19.86%;地质灾害危险性划分为高危险区、中危险区和低危险区3个区,所占面积比例分别为41.00%、42.54%、16.46%。研究结果为该区地质灾害的预防和预警提供了依据,具有一定的工程实践意义。     

基于证据权模型的川西鲜水河断裂带滑坡易发性评价

鲜水河断裂带是发育于青藏高原东缘的一条大型左旋走滑断裂带,该区新构造活动强烈且历史强震频发,一系列大型-巨型滑坡沿断裂带密集分布。在资料收集的基础上,对鲜水河断裂带两侧10 km区域内进行遥感解译和野外地质调查,建立数据库并对滑坡主要影响因素进行分析。在滑坡区域发育分布规律分析的基础上,选取地形坡度、地形坡向、地面高程、平面曲率、地形湿度指数、活动断裂、工程地质岩组、年降雨量、河流、道路、植被覆盖指数等11个因素作为滑坡易发性评价因子,在ArcGIS软件平台上,采用证据权模型开展了滑坡易发性评价。根据成功率曲线对评价结果的检验,滑坡易发性评价结果具有较好的精度,并将研究区的滑坡易发程度划分为极高易发、高易发、中等易发、低易发和不易发5个级别。滑坡的易发性受鲜水河断裂带影响显著,极高易发区和高易发区主要分布在东谷到道孚县沿鲜水河断裂带两侧,以及康定县城和磨西镇附近;中等易发区主要分布在鲜水河支流两岸及省道沿线;滑坡低易发区和不易发区主要分布在人类工程活动少的高山地带以及地形相对平缓的区域。滑坡易发性评价结果很好地反映了鲜水河断裂带区域内滑坡发育分布现状,为该区重大工程规划建设和防灾减灾提供参考依据。