基于斜坡单元与信息量法的丹江口库区典型流域地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是地质灾害危险性评价及风险评价的基础。本文以斜坡单元为最小评价单元,选取坡度、斜坡结构、工程岩组等8个指标作为评价因子,基于GIS平台采用信息量模型对丹江口库区典型流域开展地质灾害易发性评价,划分出极高、高、中、低4类易发区,分布面积分别为128.67 km²、455.71 km²、622.55 km²和634.77 km²,分别占总面积的7%、24.7%、33.8%和34.5%。极高和高易发区主要分布在十堰断裂附近及以北区域,灾害点发育密度高,具带状分布特征。经成功率曲线法检验,评价结果合理,可以为地质灾害危险性评价及精准风险区划提供参考,进而为国土空间规划及风险管控提供重要依据。     

罗平县崩滑易发性评价模型对比研究

准确的地质灾害易发性分区评价结果,可为建立地质灾害监测预警系统及处理机制提供参考。依据崩滑地质灾害形成条件选取10个评价因子构建评价指标体系,基于共线性诊断和相关性分析检验评价因子以保证其相互独立。分别采用信息量模型(ICM)、归一化频率比模型(NFR)以及与逻辑回归(LR)耦合的信息量–逻辑回归(ICM-LR)耦合模型和归一化频率比–逻辑回归(NFR-LR)耦合模型对罗平县崩滑地质灾害进行易发性评价,并将评价模型结果划分为低、中、高和极高4个等级。采用ROC曲线对评价结果进行精度检验,其AUC值分别为0.820、0.796、0.882和0.840。得出ICM-LR模型的精度最高,且极高易发区主要分布在砂岩、碳酸盐岩组区域和水系延展区域。其低、中、高和极高的面积(分级比)分别为771.1 km²(25.55%)、836.6 km²(27.73%)、864.36 km²(28.64%)和545.94 km²(18.08%)。易发性分区结果与研究区崩滑地质灾害分布情况相符合,可为快速建立评价指标体系和区...     

基于斜坡单元的滑坡易发性评价——以遵义市汇川区山盆区域为例

贵州省遵义市汇川区是地质灾害相对频发的地区,以遵义市汇川区山盆区域为研究区,以斜坡单元为评价单元,提取地形坡度、地表粗糙指数、斜坡类型、工程岩组、地表起伏度、人类工程活动强度等6项因子,采用层次分析法对研究区滑坡地质灾害易发性进行评价,绘制基于斜坡单元的研究区易发性评价分级图,评价结果认为：滑坡高易发斜坡单元和较高易发斜坡单元主要在长岗-高桥向斜两翼,其中高易发斜坡单元共计60处,面积约为4.1 km²,占研究区面积的8.2%;较高易发斜坡单元共计115处,面积约为7.4 km²,占研究区面积的14.8%,多数滑坡高易发斜坡单元和较高易发斜坡单位发育小田湾～丛坝村～蔡家坝村一带;滑坡中易发斜坡单元主要分布在研究区北部和南部,中易发斜坡单元共计400处,面积约为19.6 km²,占研究区面积的39.2%;滑坡较低易发斜坡单元和低易发斜坡单元主要分布在研究区东部和西部,共计550处,面积约为18.9 km²,占研究区面积的37.8%,评价方法与结果可为贵州省小区域滑坡地质灾害易发性评价和防治提供参考。     

安徽省崩滑流地质灾害风险评价研究

本文在分析安徽省崩滑流地质灾害发育特征及分布规律的基础上,以栅格单元为评价单元,选取了坡度、地形起伏度、断层缓冲距离、工程地质岩组和斜坡结构5个评价因子,利用信息量模型开展了崩滑流地质灾害易发性评价;叠加降雨量形成危险性进行评价;在危险性评价的基础上叠加承载体易损性形成风险性评价分区。研究结果表明：崩滑流地质灾害高风险区面积为68.68 km²,中风险区面积为15 117.72 km²,主要分布于皖南山区和皖西山区,评价分区结果合理,可为安徽省地质灾害风险管控提供技术支撑。     

基于GIS和证据权模型的山阳县地质灾害易发性评价

地质灾害易发性涉及因素众多,评价结果取决于不同模型和参量权重赋值为当前研究热点。以陕西省山阳县为研究区域,在收集整理区域地质环境条件、地质灾害分布资料、相关性分析等基础上,最终选取坡度、坡向、坡型、工程地质岩组、距断层距离、距河流距离、距道路距离等8个影响因子,采用证据权模型对8个影响因子进行分析,使用GIS空间分析功能对研究区开展地质灾害易发性评价。结果显示,山阳县地质灾害易发等级可划分为高易发、中易发、低易发和非易发4个等级,面积分别为262.2 km²、436.7 km²、1141.6 km²、1694.5 km²,占山阳县总面积的7.48%、12.35%、32.29%、47.94%。进一步采用ROC曲线方法检验评价等级结果的可靠性,得到AUC为0.824 2(精度达82.42%)。     

基于GIS的龙桥镇地质灾害易发分区评价

本文结合地质灾害形成的区域地质条件、人类工程活动等诱发条件和地灾发育现状条件,以定性评价为基础,通过信息系统空间分析定量计算对庐江县龙桥镇1∶10 000地质灾害易发性进行分区并评价。依据危险性等级阀值将其划分为高易发、中易发、低易发3个区,其中地质灾害高易发区面积为22.45 km²,占全区总面积的21.34%;中易发区面积为26.44 km²,占全区面积为25.13%;低易发区面积为56.31 km²,占全区面积为53.52%。     

基于信息量法的新疆伊宁县滑坡灾害易发性评价

以新疆伊宁县为例,据该区域地质环境条件和滑坡灾害点数据资料,选取高程、坡度、坡向、地势起伏度、距断层距离、工程地质岩组、地表粗糙度、距河流距离、曲率等9个影响因子,在信息量模型对所选影响因子分析基础上,使用ArcGIS对滑坡灾害开展易发性评价。结果显示,伊宁县滑坡灾害易发等级可划分为高易发、中易发、低易发和不易发4个等级,面积分别为291.045 6 km²、753.695 6 km²、995.093 9 km²、2 436.785 km²,分别占伊宁县总面积的6.50%、12.35%、32.29%、47.94%。据ROC曲线法检验评价等级结果,得到AUC=0.854 1,精度达85.41%。该结果可为伊宁县滑坡灾害防治提供参考依据。     

基于AHP和GIS的舟曲地质灾害易发性评价

舟曲县是中国罕见的滑坡、泥石流地质灾害高发区,其防灾减灾工作具有一定的挑战性。依托舟曲县1∶50 000地质灾害风险调查工作,深入分析孕灾地质条件,选取地质灾害频率比、地质灾害面积模数比、地质灾害体积模数比、坡度、坡度变化率、坡形、切割深度、沟壑密度、岩土体类型、地质构造、植被指数11个评价因子,建立AHP评价模型,确定各因子权重,运用GIS平台综合评价舟曲县地质灾害易发性。结果显示：舟曲县地质灾害极高易发区和高易发区的面积分别为68.98 km²、390.9 km²,分别占县域总面积的2.29%和12.97%,主要分布在人员财产集中的白龙江流域、石门沟流域、拱坝河流域中下游和博峪河流域舟曲段中部区域;中易发区、低易发区对应的面积分别为1 166.21 km²和1 387.76 km²。研究成果为舟曲县城镇整体规划和地质灾害防治提供决策参考。     

河南省嵩县地质灾害风险评价

基于ArcGIS环境下,通过选取河南省嵩县区域高程、地貌、工程岩组、植被覆盖度、距构造距离、距水系距离、坡度、坡向等8个因子建立危险性评价模型,易损性选取建筑物、人员和交通等3个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法对河南省嵩县区域进行地质灾害易发性、危险性和易损性评价。研究结果表明,嵩县区域划分为低风险区面积为965.34 km²,占嵩县区域面积32%;中风险区面积为1 114.65 km²,占嵩县区域面积的37%;高风险区面积为826.23 km²,占嵩县区域面积的27%;极高风险区面积为102.68 km²,占嵩县区域面积的3%。研究成果可应用于嵩县防灾减灾及地质灾害风险管控等方面。     

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Logistic回归和随机森林的清江流域长阳库岸段堆积层滑坡易发性评价

清江流域地质环境背景条件复杂,特别是沿清江库岸地质灾害频发;而过往的地质灾害易发性评价多针对行政区域范围,鲜有针对库岸带的专门评价,并且所用评价指标体系的针对性以及评价方法的可靠性仍有进一步提升的空间。为构建一套更加符合清江流域库岸带地质灾害发育特征的易发性评价指标体系,获得更加准确、适用性强的易发性区划成果,以清江流域渔峡口—资丘段为研究区,以两岸涉水斜坡体为研究对象,以斜坡单元为评价单元,构建坡度、坡向、高差、坡型、归一化植被指数、地形湿度指数、斜坡结构类型、工程地质岩组、堆积层厚度、河谷演化类型等10个指标组成的易发性评价体系;采用基于归一化确定性系数的Logistic回归和随机森林方法构建评价模型并得到不同易发性区划成果。评价结果显示：高易发区主要分布于清江干流渔峡口东—资丘东段左岸顺向斜坡体的中-下部涉水区域,且Logistic回归模型在地形地貌复杂的库岸段的适用性要优于随机森林模型。研究表明：所选堆积层厚度及河谷演化类型指标很好地代表了清江库岸段的独特地质背景条件特点;在非行政区划范围的特定研究区且当历史滑坡样本数量有限的情况下,Logistic回归模型能够较好地学习灾害发...     

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。     

基于斜坡单元下的AHP-信息量法在地质灾害易发性评价中的应用

基于ArcGIS的地质灾害风险评价方法多种多样,但在致灾因素多样与复杂的沟谷地区,传统的易发性评价模型的评价精度难以满足实际需求. 基于斜坡单元法的地质灾害易发程度分析可以充分体现控制因素和诱发因素的综合作用,而基于层次分析法(AHP)的信息量法既可以把灾害诱发因素按支配关系形成有序的分组和分层,又可以使统计分析评价与定量模型相结合,从而对斜坡体的评价更为有效,适用性更强. 因此,本研究将基于斜坡单元的易发性评价方法与基于层次分析法的信息量法相结合,并加入斜坡类型评价因子,以陕西省略阳县灾害易发性评价区划为例,通过空间叠加分析得出易发评价区划并检验评价精度. 研究结果符合实际情况,可为该地区地质灾害精细化评价和防灾减灾提供依据.     

基于信息量和多层感知机分类器模型耦合的平果市斜坡类地质灾害易发性评价

广西平果市频发的地质灾害严重制约着市区的工程建设和生命财产安全。在充分收集和整理区域地质资料的基础上,通过遥感解译和现场调查,确定了平果市共发育251处斜坡类地质灾害,其中崩塌189处、滑坡62处。选择高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距断层距离、土层厚度、距河流距离和降雨共9个因子作为评价因子,结合信息量和多层感知机分类器的优势,采用信息量和多层感知机分类器耦合模型对平果市斜坡类地质灾害进行易发性评价。斜坡类地质灾害易发性制图表明极高易发区占平果市面积的25.39%,主要分布于平果市的北部、中部和南部山区。通过ROC曲线对模型预测能力进行检验获得AUC=0.809,表明模型评价结果能够很好地预测研究区斜坡类地质灾害的发生。研究结果可为研究区的崩滑灾害风险评价和灾害防治提供科学依据。     

江苏南京地质灾害风险评价

地质灾害风险评价是地质灾害风险管控的支撑与依据,对于科学防治地质灾害具有重要意义。以江苏南京为研究区,选取历史灾害点密度等影响因子开展易发性评价,以降雨量作为诱发因素开展危险性评价,结合承灾体易损性,分析划定地质灾害高、中、低三类风险区。结果表明：高风险区主要集中在沿江的老山、幕府山、紫金山、栖霞山以及青龙山等部分人员聚居的山前坡麓一带,面积51.3 km²,占比0.8%;中风险区主要集中在低山丘陵中人员较集中的区域,面积371.9 km²,占比5.6%;低风险区分布较广,位于其余低山丘陵岗地,面积1 740.1 km²,占比26.4%。研究成果可有效支撑当地地质灾害防灾减灾以及国土空间规划应用。     

基于加权信息量模型的湖南省麻阳县地质灾害危险性评价与区划

以麻阳县1：5万地质灾害详细调查数据为基础，选择地质灾害点密度、地形地貌、岩土体结构类型、地质构造、降雨、植被、人类工程活动、受威胁人数和潜在经济损失等9个因素作为评价指标，采用层次分析法对不同指标的重要性进行排序与赋权.最后基于加权信息量模型进行麻阳县地质灾害危险性评估及分区评价.研究结果表明：麻阳县主要处于地质灾害低-中等危险区，其中低、中危险区面积分别为984.44 km²和414.08 km²，极低危险区和高危险区分别为81.11 km²和86.57 km².     

基于信息量法的湖北省秭归县滑坡易发性评价

本文以湖北省秭归县为研究区,选取高程、水系距离、道路距离、岩土体类型、坡向、坡度、土地覆盖类型、年降雨量等8个评价因子开展滑坡易发性评价工作,依据ArcGIS软件数据分析工具完成各评价因子相关性分析。对评价因子相关性值|r|>0.1的高程、坡向因子剔除,计算各因子信息量值。利用信息量模型进行滑坡易发性评价,将研究区划分为四个区域：(1)极高易发区,面积140.0864 km²,占研究区总面积6.18%,主要分布在长江及支流沿岸;(2)高易发区,面积1002.445 km²,占研究区总面积44.23%,主要呈带状分布在极高易发区两侧,部分位于两河口镇、磨坪乡周边区域;(3)中易发区,面积833.8711 km²,占研究区总面积36.79%,呈带状分布在极高易发区两侧,零散分布;(4)低易发区,面积290.2564 km²,占研究区总面积12.80%,多分布在高山人稀区域。本文研究结果能够较好地反映研究区滑坡灾害分布规律,可为秭归县防灾减灾工作提供依据。     

基于信息量模型的地质灾害易发性评价——以天府新区成都直管区为例

本文选择天府新区成都直管区为研究区,基于因素相关性分析结果,选取坡度、坡向、地形起伏度、地貌、岩性、汛期降雨量、人口密度和崩滑密度8个要素作为地质灾害易发性评价因子,应用信息量模型,分析各因子对研究区地质灾害发生的贡献,开展研究区地质灾害易发性区划。结果表明:研究区地质灾害主要沿龙泉山西翼呈条带集中分布,易发等级总体上由东向西递减分布,灾害点空间分布与易发等级呈正相关性,信息量模型应用评价结论,可为该区地质灾害防治提供参考。     

基于斜坡单元的山区城镇滑坡灾害易发性评价：以康定为例

山区地质灾害易发性评价对城镇地质灾害风险管理具有重要意义。本文以康定市为例,以斜坡单元为最小评价单元,选取高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距道路距离、距断裂距离、距水系距离和斜坡结构等9个滑坡影响因子,根据各因子滑坡面积比曲线与证据权值曲线的突变点,划分滑坡影响因子二级状态,并对各影响因子进行相关性分析,剔除相关性较高的距道路距离因子,在此基础上,采用证据权模型进行滑坡易发性评价。对已有治理工程的斜坡单元,本文尝试利用折减系数法对其易发性进行进一步评价。结合现场调查,将研究区滑坡易发性程度划分为：极高易发、高易发、中等易发、低易发。评价结果表明,自然工况下极高易发区主要位于康定市炉城镇以及研究区北侧二道桥村一带,高易发区主要位于雅拉河、折多河与瓦斯沟河谷两侧,对治理工程所在的斜坡单元进行折减后,极高易发区面积由11.21%降至8.42%,滑坡比率由4.03降低至2.3,研究结果符合实际情况,模型精度达77.8%。评价结果较好地反映了康定市区的滑坡易发性分布情况,可为城镇精细化评价提供一定的参考依据。     

基于沟域单元的康定市泥石流易发性评价CSCD

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。