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。     

逻辑回归和信息量模型在山区滑坡易发性评价中适宜性的分析

以万山区为例,在区域滑坡孕灾条件的基础上,筛选工程地质岩组、斜坡结构、平均坡度、地貌、距构造距离及距河流距离共6个易发条件因子,选取逻辑回归模型和信息量模型对山区滑坡进行易发性评价。结果显示逻辑回归模型中中高易发区面积占比分别为1578%和1970%,82%的地质灾害点落在该区域内;信息量模型中中高易发区面积占比为1241%、2519%,包含了区域88%的滑坡灾害点。最后通过实际发生的灾害点在各易发区的分布情况进行检验,逻辑回归模型中灾害点落在高易发区的比例远小于信息量模型,且高易发等级中灾害点实际发生的比值较小,说明针对山区区域滑坡地质灾害易发性评价结果预测上,信息量模型的评价结果更为客观准确。     

基于斜坡单元与信息量法结合的宝塔区黄土滑坡易发性评价

滑坡易发性评价对滑坡灾害的防治与管理具有重要意义。为了评价延安宝塔区黄土滑坡易发性,以斜坡为基本评价单元,选取斜坡坡度、坡高、坡向、坡形、斜坡结构类型、植被和人类工程活动7个指标作为评价因子,在Arc GIS平台下,利用信息量模型对研究区的黄土滑坡进行易发性分区评价。评价结果表明,宝塔区滑坡高易发区面积1092.39km~2,占全区面积的30.81%,主要分布于宝塔区的中部及北部地区,低易发区集中于宝塔区南部汾川河流域。以斜坡作为评价单元提高了与实际地形地貌的吻合度。应用信息量模型进行滑坡易发性评价具有较高的预测精度,已有滑坡点落在很高易发区和高易发区中的比例为95.7%,较真实地反映了客观实际。     

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。     

基于信息量模型法的石阡县地质灾害易发性评价

以贵州省石阡县为研究区,选取8个影响地质灾害发育的因素作为评价因子.采用信息量模型法对各评价因子进行信息量计算,将区域地质灾害易发性划分为低、中、高、极高易发区4个等级,分别占研究区面积的21.08％、35.13％、25.53％、18.27％.结果表明:石阡县地质灾害低、中、高、极高易发性面积分别为457.99 km2...     

基于不同模型的赣南地区小型削方滑坡易发性评价对比分析

赣南地区滑坡灾害点多、面广、规模小,具有群发性和突发性的特点,90%以上的滑坡是因人工切坡导致的。为研究赣南地区小型削方滑坡对易发性评价模型的适用性,以赣州市于都县银坑镇为例,基于野外地质调查成果,并利用地理探测器,选取坡度、坡体结构、岩组、断层、道路、植被等6个评价指标,分别选用信息量模型、人工神经网络模型、决策树模型和逻辑回归模型开展易发性评价。结果表明：信息量、人工神经网络、决策树和逻辑回归等模型得到的AUC值分别为0.800、0.708、0.672和0.586,信息量模型所得的易发性结果与研究区滑坡实际分布情况较吻合,高易发区和中易发区滑坡占比近80%。信息量模型较其他三个模型,更适合于赣南地区小型削方滑坡易发性评价,评价结果对该地区地质灾害易发性评价模型选取提供了参考与借鉴。     

基于样本与因子优化的黄冈南部地区地质灾害易发性评价

为对比信息量模型中灾害数量和灾害面积2种样本的适用性,以黄冈南部地区作为研究对象,探讨了评价因子的优化组合形式,采用信息量模型,根据研究区工程地质条件和地质灾害的特征初选评价因子,结合成功率曲线确定2种样本的因子优化组合,进而通过灾害比率及典型地质灾害点验证易发性评价结果。结果表明:①在单因子评价结果中,2种样本的单因子评价结果的AUC值排列顺序不尽相同,但呈现出一定规律性;②各叠加因子评价结果的准确度均达到因子优化组合的94.9%以上,变化幅度相对较小,且呈现出随因子数量增加而增大的趋势,但并不是越多越好;③2种样本的易发性评价结果都显示出高、较高易发区主要集中于研究区中部及北部地区,低易发区和较低易发区多集中于长江沿岸以及研究区南部,与灾害分布位置相符;④2种样本均为地质灾害易发性评价中信息量模型的有效计算样本,且面积样本的准确度明显优于数量样本。     

基于加权信息量的镇江高新区滑坡地质灾害易发性评价

合理选取地质灾害影响因子并对因子进行优化分级是准确评价地质灾害易发性的关键。结合研究区实际情况,选取7个指标因子构建滑坡影响因子指标体系,并以各因子条件下滑坡灾害比例和信息量曲线的突变点为依据,对连续型评价指标因子进行优化分级。在此基础上,基于ArcGIS平台,运用层次分析法加权的信息量模型对镇江高新区滑坡灾害的易发性进行评价。根据易发区划分指标将研究区划分为高、中、低滑坡地质灾害易发区,划分结果与已有滑坡灾害分布有较好的对应关系,评价结果具有较高的准确性。该评价方法可为低山丘陵地区滑坡地质灾害的评价与防治规划提供参考。     

基于GIS和信息量模型的陇川县滑坡易发性评价

云南省陇川县地质环境脆弱,易发生滑坡灾害,对其开展滑坡易发性评价对指导陇川县的滑坡地质灾害防治具有重大意义。根据陇川县地理环境、地质环境、人类活动等条件,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、归一化植被指数、水系距离、断层距离、地层岩性和道路距离等10个评价因子,利用信息量模型和ArcGIS软件进行滑坡易发性评价。结果表明,滑坡高易发区主要位于研究区北部、东南部和西南部;中易发区主要位于中部、东部和西部部分地区;低易发区主要位于陇把镇、城子镇大部分地区和户撒阿昌族乡的西北部;不易发区主要位于清平乡中部、城子镇中部部分地区、以及章凤镇大部分地区。在中易发区和高易发区包含83.56%的滑坡灾害点,且滑坡面积随着易发性等级的增加也随之增大。滑坡中、高易发区内发生的滑坡面积分别占研究区滑坡面积的22.79%和58.13%,分析结果与实际灾害分布特征相吻合,可为研究区及类似区域的滑坡地质灾害防灾减灾工作提供参考意见。     

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。     

青海化隆县地质灾害易发性区划

通过青海化隆县1:5万地质灾害详细调查工作,基本查清了该县境内的地质灾害类型、规模、危害程度及时空展布规律,并进行了地质灾害易发程度分区和风险性评价。(1)县境内共发育地质灾害点438处,其中滑坡243处,不稳定斜坡92处,泥石流沟90条,崩塌13处,其展布主要受控于地形地貌和气候条件。(2)利用GIS信息量模型区划评价了县境内的地质灾害高易发区和高风险区,认为化隆县境内地质灾害高易发区面积占县境总面积的49.1%;中易发区面积占33.5%。;低易发区面积占17.4%。(3)地质灾害高风险区面积占总面积的44.3%;中风险区面积占37.4%;低风险区面积占18.3%。评价区划成果将为当地政府有效开展地质灾害群测群防工作提供基础数据。     

基于GIS和加权信息量的湖北鄂州地质灾害易发性区划

本文以湖北省地质灾害高易发区之一鄂州市为研究区,在鄂州市地质灾害详细调查的基础上,选取地貌单元、高差、坡度、工程地质岩组、断层、开矿活动6个影响因素,应用加权信息量模型,通过GIS空间分析平台,开展研究区易发性评价。研究结果表明:研究区划分为高易发、中易发、低易发三个区,分别占研究区面积的4.58%,13.59%,81.83%。通过受试者工作特征曲线(ROC)的线下面积(AUC)进行检验,其值为89.2%,评价精度较高。本文湖北省鄂州市为例开展地质灾害易发性评价、结果分析以及预测精度评价等,为湖北省内县域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。     

则木河断裂带（普格段）地质灾害发育规律及易发性评价

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。     

基于GIS的华蓥市地质灾害易发性评价

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...     

基于信息量-层次分析耦合模型的泗水县地质灾害易发性评价

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...     

云南横断山区乡镇滑坡灾害易发性评价

横断山区地质灾害发育多,其中属滑坡灾害易发育,危害大,且山区乡镇多地势环境复杂,不规范活动较多,易引发滑坡。因此对该区域乡镇进行滑坡易发性评价具有重要意义。以普洱市澜沧县安康佤族乡为例,选择高程、坡度、坡向、起伏度等8个影响因素建立滑坡易发性评价指标体系,构建了小区域滑坡灾害易发性评价指标层次结构模型,利用层次分析法(AHP)确定出各个因子权重值。基于易发综合强度指数法,利用ArcGIS地理空间分析评价了研究区滑坡易发性,划分了四类区域：高易发区,面积占比14.53%;较高易发区,面积占比34.06%;中易发区,面积占比33.57%;低易发区,面积占比17.84%。为安康佤族乡防灾减灾以及滑坡灾害治理提供参考,也为小区域滑坡灾害易发性评价提供了思路方法。     

江西万载县地质灾害易发性评价的分析方法

根据江西万载县地质环境条件及发育特征,选用了岩土体类型、控制结构面类型、岩体完整程度、坡度、坡高、灾害点密度、降雨和人类工程活动这8个因素,作为地质灾害易发性评价因子,采用层次分析法确定了各评价因子的权重,并通过专家系统法赋值,将万载县划分为地质灾害高易发区、中易发区和低易发区。此结果可为万载县的地质灾害预防和治理提供理论依据。     

嘉陵江流域北碚段基于GIS平台的地质灾害易发性评价

基于GIS平台．选取坡度、岩性、河流距离、曲率共4个地质灾害致灾因子,采用多因子综合分析方法,对嘉陵江流域北碚段进行地质灾害易发性分区。按照地质灾害的易发性分级,将2343．6km^2范围的研究区划为4类,其中低易发区面积为141．82km^2,中易发区面积为1162．47km^2,高易发区面积为914．95km^2,极高易发区面积为124．38km^2。最后应用野外地质灾害调查结果对分区结果进行验证,位于极高易发区与高易发区的灾害点分别占全部灾点的59．7％与28．2％,共为87．9％,且几处大型的滑坡、堆积体、危险库岸都位于极高易发区．表明研究成果比较客观。     

基于GIS和信息量法的四川峨眉山市地质灾害易发性定量评价

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169.37km~2、429.07km~2、363.43km~2和221.12km~2。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。     

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%。