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。     

基于组合赋权-未确知测度理论的滑坡危险性评价

危险性评价与预测是滑坡灾害预防与减灾工作首要解决的重要内容。以西藏隆子县研究区内发育的滑坡为例,据其特有的地质环境条件,选取滑坡发育高程、坡度等13项影响因素作为滑坡危险性评价的指标,并建立分级标准将滑坡危险性划分为高度、中度和低度三级。采用组合赋权-未确知测度理论耦合评价模型,构建了评价指标未确知测度函数、评价指标组合赋权值、置信度判别准则,对研究区内20个滑坡进行了危险性评价,获得了每个滑坡危险性等级,并与模糊物元和突变理论评价结果及实测结果对比,评价结果基本符合实际情况,证明该方法科学合理,可为滑坡危险性预测提供新思路。     

滑坡体三维地质建模与可视化分析

针对滑坡地质研究的自身特点,提出了面向滑坡地质体三维建模的NURBS-BRep混合数据结构和地质结构单元实体构造技术.通过对滑坡基础地质数据的预处理、滑坡数字地形和滑动面的三维建模、地质结构面的系统构造、地质结构体的生成和显示,形成了一套完整的滑坡三维地质模型的构建方法.将该方法应用于某水库滑坡,建立了相应的三维滑坡地质模型,并基于此模型进行了三维剖切分析、数字钻孔、等值线生成、滑块自动剖分、滑坡失稳可视化动态模拟和滑坡体方量精确计算等一系列实用的可视化分析,为滑坡稳定性的准确计算和客观评价提供了有力的支持.     

基于突变理论的滑坡危险性评价

滑坡危险性评价与预测是滑坡灾害防治中的首要任务,科学合理地评价滑坡危险性十分重要。以岩桑树水电站库区发育的潜在滑坡为例,据其特有的地质环境条件,选取坡体风化程度、斜坡坡度等9个影响因素作为滑坡危险性评价的指标,并建立分级标准将滑坡危险性分为轻度危险、中度危险、重度危险和极度危险4个等级。将突变理论运用到滑坡危险性评价中,从而建立了新的稳定性评判模型。基于突变级数法的滑坡危险性评价方法,综合考虑了各评价指标间的相关性,真实地描绘了滑坡系统的内在机制。实例分析结果表明,该方法评判结果准确率高,可为滑坡的防治提供依据。     

基于机器学习的区域滑坡危险性评价方法综述

我国滑坡灾害分布范围广,危害严重。区域滑坡危险性评价一直都是滑坡灾害防灾减灾的重要内容之一。近年来,随着大数据和人工智能技术的飞速发展,机器学习技术逐渐在滑坡灾害危险性评价方面得到广泛应用,并取得了较好效果。在大量研读文献的基础上,系统阐述了基于机器学习技术的滑坡危险性评价方法研究现状。综述从评价因子选择与量化归一化、数据清洗与样本集构建、模型选取与训练评价等三个关键环节对现有研究成果进行分析评述,最后对机器学习滑坡危险性评价方法的发展趋势提出讨论意见。     

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.      

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.     

基于信息量法和支持向量机的芦山县滑坡危险性评价

地质滑坡对人员和经济形成了巨大威胁,因此,区域地质滑坡危险性评价变得极其重要.为了将滑坡带来的损失降到最低,这里以芦山县作为研究区,分析研究区内地质环境的滑坡成因等相关特征,选择12种滑坡因子作为其滑坡危险性评价指标,采用AHP层次分析法确定滑坡因子权重,使用基于径向基核函数的支持向量机模型和信息量模型,对芦山区域进行...     

基于机器学习的区域滑坡危险性评价方法综述

我国滑坡灾害分布范围广,危害严重。区域滑坡危险性评价一直都是滑坡灾害防灾减灾的重要内容之一。近年来,随着大数据和人工智能技术的飞速发展,机器学习技术逐渐在滑坡灾害危险性评价方面得到广泛应用,并取得了较好效果。在大量研读文献的基础上,系统阐述了基于机器学习技术的滑坡危险性评价方法研究现状。综述从评价因子选择与量化归一化、数据清洗与样本集构建、模型选取与训练评价等三个关键环节对现有研究成果进行分析评述,最后对机器学习滑坡危险性评价方法的发展趋势提出讨论意见。     

RS与GIS支持下的汶川县城周边地质灾害危险性评价

地质灾害危险性评价是防灾减灾工作的重要依据。本文以汶川县城周边64 km2为例,应用遥感信息提取技术与GIS空间分析方法,根据IKONOS遥感图像和地形图及野外调查资料,提取了崩塌和滑坡易发性评价因子,采用信息量法确定了因子分值,计算了崩塌和滑坡易发性,并分别提出崩塌和滑坡的危险性计算方法,形成了汶川地区崩塌和滑坡危险性分区图。研究结果表明:新的崩塌和滑坡危险性评价方法能够反映区内地质灾害危险程度,该方法可行,结果合理,这为中、大比例尺区域范围内地质灾害危险性研究提供了有益的思路。     

物元模型在滑坡灾害风险预测中的应用

应用物元理论，提出了滑坡灾害风险预测物元综合评判的基本流程，并以危险性预测为例讨论了物元集合的建立、等级关联度的确定等关键技术问题，建立了滑坡灾害风险综合评判的物元模型；运用物元模型与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，证明了物元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。     

基于GIS的巴东新县城滑坡灾害风险系统

本文提出了基于GIS的滑坡灾害风险预测系统流程。并将滑坡灾害风险评价模型与GIS技术先进的图形处理和空间分析功能相结合,建立了巴东县新县城区滑坡灾害风险预测系统。系统由信息管理子系统、危险性预测子系统、易损性预测子系统、风险预测子系统四大子系统构成。系统在对相关信息进行采集、存贮、检索和管理的基础上,结合物元模型、BP模型等专业预测模型,实现了滑坡灾害危险性、易损性评价,最终取得了滑坡灾害风险分布图,为三峡库区内各县的滑坡灾害信息管理和风险预测提供了新途径。预测成果可为研究区的国土规划和移民工程的顺利实施提供依据和保障。     

滑坡治理工程效果评估方法研究

滑坡治理是一项系统工程,其防治效果的评估更是一项复杂的综合分析与评价过程。通过对大量滑坡地质灾害防治工程实例的现场调研、对比分析,利用系统工程分析原理对滑坡治理工程防治效果评价进行了探索研究。本文将滑坡治理工程防治效果评估划分成1个多层次、多指标的多级评价过程,以定性与定量评价相结合的方式,从滑坡地质勘察、设计、施工组织以及工程监测等整个治理流程上,分阶段建立各自相应的子目标层评估指标体系。在此基础上,结合"边坡不稳定指数(SII)"分析方法,利用各子目标层的评价结果作为最终的评价因子,建立了综合评估模型——滑坡治理工程"效果评估指数(AEI)"法,实例应用显示此方法能够实现对滑坡防治效果的全面分析与评价。     

基于改进突变理论的滑坡危险性评价

滑坡危险性评价是滑坡风险评估的重要组成部分,对滑坡的预测和防治意义重大。传统滑坡危险性评价在计算指标间重要性时多采用AHP、专家评判法、模糊综合评判等方法,但存在主观性较强,计算较为复杂等问题。研究基于一种改进的突变理论模型对滑坡进行危险性评价,选取坡度、坡向、高程、平面曲率、剖面曲率、距河流距离、地层岩性、土地利用类型、距断层距离、植被覆盖率、24 h降雨以及人类工程活动等12个因子作为滑坡危险性评价的影响因子,采用熵权法判定指标间的相对重要性,并建立滑坡危险性评价体系;然后对指标进行标准化、归一化,计算总突变结果;最后使用拟合函数对总突变结果进行转换,得到新的滑坡危险性评价准则,并以雅安市的20条滑坡对评价准则进行实例验证。结果表明,突变理论得到的评价结果准确率为90%,评价结果更加直观准确。     

基于聚类分析的滑坡灾害危险性区划研究

滑坡灾害危险性区划研究在城市规划决策方面具有重要的现实意义。聚类分析以统计学的形式将具有相似特征的数据进行归类,能够实现滑坡灾害危险性空间分布情况的定量评价。根据湖北省巴东县滑坡灾害统计资料,选择具有代表性的滑坡灾害影响因素作为危险性区划评价指标,采用熵权法和层次分析法相结合,综合评判各指标权重。并在此基础上,以MapGIS为操作平台,以C#语言编程实现了快速聚类算法,对研究区86216个单元进行了滑坡灾害属性分类及危险性等级自动识别,预测结果较好。本研究将综合权重评判方法与聚类模型结合,同时克服了聚类结果不能自动排序的困难,对处理大批量,多属性数据具有一定的创新性和实用价值。     

地震滑坡危险性概念和基于力学模型的评估方法探讨

在我国大陆地区运用基于力学模型的Newmark位移分析方法开展地震滑坡危险性定量评估,尚处在起步阶段.为了进一步明确地震滑坡危险性概念和改进推广基于力学模型的评估方法,首先阐明了狭义的地震滑坡危险性预测评估与震后反演评估的关系; 同时为了应对地震应急、震后重建及潜在地震条件下的不同评估需求,初步提出了广义的地震滑坡危险性评估框架.随后申述了基于Newmark位移分析的地震滑坡危险性评估方法的理论基础、方法分类及最新进展,并以汶川地震滑坡危险性快速评估为例,剖析了目前影响评估有效性的不确定性及空间数据质量等问题,指出了基于力学模型的地震滑坡危险性评估方法的改进方向.建议开展潜在地震及其诱发滑坡危险性的耦合评估,建立适用于我国大陆地区地震滑坡位移分析的经验模型,以便为国家层面的地震滑坡危险性区划服务.     

基于RS与GIS的层次分析法在滑坡危险性评估中的应用——以四川宣汉天台乡滑坡为例

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,采用多层次分析(AHP)法,以四川宣汉天台乡为研究区,根据该区实际情况,选取线性构造、道路、土地利用、坡度、坡向5种影响滑坡灾害发生的因素作为评价因子,进行区域滑坡危险性评估。在ArcGIS的空间分析环境中运行权重叠加,把研究区划分成滑坡极易发生区、易发生区、一般发生区、可能发生区、难发生区和极难发生区。通过实地调查和与研究区的滑坡灾害实证研究结果进行比较,发现评估结果与实际状况较为吻合,研究方法能够准确地评估区域滑坡灾害危险性的程度。