青藏高原东部鲜水河断裂带地震滑坡危险性评价

鲜水河断裂带是青藏高原东南缘一条大型左旋走滑断裂带,断裂带沿线地形地貌和地质条件复杂,历史地震频发,并诱发大量地震滑坡灾害,对重大工程建设和人民生命财产造成巨大的影响。基于鲜水河断裂带区域地震滑坡防控需要,在研究分析区域地质灾害成灾背景和发育分布特征的基础上,选取鲜水河断裂带两侧约20 km的区域,采用Newmark模型完成了鲜水河断裂带地震滑坡危险性预测评价。结果显示,地震滑坡极高危险性区、高危险区、中等危险区及低危险区分别占研究区总面积的6.28%、11.77%、33.33%和48.62%,危险性较高的地区主要分布在康定-磨西段及大渡河附近,有63.66%的地震滑坡分布在地震滑坡极高和高危险区。成功率(ROC)曲线检验结果表明,此次滑坡危险性性评价的准确率为74.3%,评价结果精确度较高。规划建设中的川藏铁路经泸定县、康定市地震滑坡危险性较高的地区,因此工程规划建设时需加强铁路隧道口附近潜在地震滑坡危害评判及防控,研究结果将为该区地质灾害防治工作和川藏铁路建设提供参考。     

高山峡谷区地质灾害危险性评价

针对崩塌、滑坡和泥石流等灾种齐全的高山峡谷区,选取四川省阿坝县为研究区,采用多灾种耦合的评价思路,开展地质灾害危险性精细化评价。崩塌、滑坡等斜坡类灾害危险性评价以栅格为评价单元,泥石流灾害危险性评价以流域为评价单元。基于信息量模型和层次分析法,分别开展危险性评价,进而采用取大值的方法,获取研究区综合地质灾害危险性评价结果。研究表明,工作区综合地质灾害极高危险区、高危险区面积明显大于单灾种评价结果,极高危险区、高危险区主要位于崩塌、滑坡较发育的碎裂岩区域和极度易发的泥石流流域。针对高山峡谷区地质灾害危险性评价,多灾种耦合的评价思路能更合理的反映不同类型灾害在形态及空间上的差异,获取更精确的危险性评价结果。     

基于证据权法的九寨沟地震滑坡危险性评价

2017年8月8日四川省北部九寨沟县暴发了Ms7.0级地震,是继2013年"4·20"芦山Ms7.0级地震后再次发生在巴颜喀拉块体边界的强烈地震,地震诱发了近1 880处滑坡,通过地理信息系统与遥感技术,选取与高程、坡度、坡向、与水系距离、峰值加速度(PGA)、与震中距离、岩性、与断裂距离等8个因素作为九寨沟地震滑坡危险性评价因子,采用加法和减法2种证据权方法,对九寨沟地震滑坡危险性进行评价。结果表明:基于加法证据权的评价模型的准确率为88.29%,基于减法证据权的评价模型的准确率为87.31%。利用自然断点法,将研究区按滑坡危险性程度分为极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区与极低危险区。其中,基于加法证据权所计算的极高和高危险区面积之和约300.17 km~2,占研究区总面积的33.84%,发育的滑坡面积占滑坡总面积的91.10%;基于减法证据权所计算的极高和高危险区面积之和约214.35 km~2,占研究区总面积的24.17%,发育的滑坡面积占滑坡总面积的85.04%。评价结果可为震后地质灾害防治、基础设施重建,特别是九寨沟自然风景区的灾后重建工作提供重要的参考。     

基于层次分析法的登封市地质灾害危险性评价

文章针对登封市地质环境条件、发育特征等特性,选取了灾害点密度、岩土体类型、断裂发育程度、地貌类型、坡度、降雨量、人类工程活动等7个地质灾害危险性评价因子,通过层次分析法确定评价因子权重,并采用专家系统法赋值,建立了该市地质灾害危险性评价模型。通过划分评价单元及利用危险性评价模型,基于Arcgis空间分析功能将该市地质灾害危险性分为低危险区、中危险区和高危险区。研究成果对相似地区地质灾害危险性的划分也提供了一定的借鉴意义。     

基于AHP和GIS的陕西省地震次生地质灾害危险性评价

采用层次分析法,选取了地层岩性、地质构造、地形地貌、河流、植被、降雨量和人类活动7个一级指标,以及工程地质岩组、地震密度、地震动峰值加速度、坡度、坡向、河流、植被覆盖度、年降水量和公路9个二级指标,通过构建层次结构、构造判断矩阵、层次单排序和一致性检验,确定各评价指标权重。并利用GIS空间分析功能,对各个评价因子进行综合评价,得到陕西省地震次生地质灾害危险性等级区划图。最后,对评价结果进行了验证。研究结果表明:1)陕西省地震次生地质灾害危险性等级可以划分为不危险区、低危险区、中危险区和高危险区4个等级,其中不危险区面积39766.99km~2,低危险区面积74284.39km~2,中危险区面积63636.89km~2,高危险区面积27652.87km~2,所占比例分别为19.37%,36.18%,30.99%和13.47%;2)危险性等级自北而南逐渐增加,陕北黄土高原地震次生地质灾害以中低危险为主,关中渭河平原整体危险性较小,陕南秦巴山地高危区面积最大,高危险区主要分布在陕南秦巴山地和陕北黄土高原地区,尤其是秦巴山地,需要重点防控;3)危险区空间分布具有相对集中性和局地差异性的特点;4)所选取灾害点样本的分布与危险性等级区划具有一致性,86.62%的灾害点落在危险区内,具有一定的可信度,达到了预期的区划效果。     

四川汶川Ms 8 级地震重灾区地质灾害危险性评价和预测

在地质灾害调查和遥感解译资料的基础上,采用专家评判方法,利用GIS技术对重灾区14个县市的地质灾害进行快速定量的危险性评价,并在此基础上进行定性评价。强烈的地震诱发大量的次生地质灾害,主要为滑坡和崩塌,其次为地裂缝、泥石流和地面塌陷,局部有沙土液化,主要分布在龙门山断裂带附近及山区。总结了14个县市重灾区内地质灾害的分布特征,分析了地质灾害的形成条件,建立了地质灾害评价指标体系,确定了地质灾害危险性判别标准,进行了地质灾害危险区划。共划分为高危险区、中危险区、低危险区3个等级,在此基础上又划分了若干个亚区。对地质灾害的可能发生区带进行了分析预测,针对高危险区提出了相应的防治对策。     

基于GIS与信息量模型的汶川次生地质灾害危险性评价

5·12汶川大地震诱发了大量滑坡、崩塌、泥石流等次生地质灾害,对人民群众的生命财产和社会经济的发展形成了严重威胁.针对次生地质灾害危险性评价,选取重灾区汶川县作为研究区域,利用遥感与地理信息技术的空间数据管理和空间数据分析平台,获取了研究区的次生地质灾害信息,分析了研究区内次生地质灾害与各影响因子,包括地形地貌、地层岩性、水系、地震断裂之间的相关性特征,并结合信息量法模型进行次生地质灾害危险性评价.高度、中度和轻度危险区的面积分别为1 130.196 km2、1 739.584 km2、1 213.219 km2.本次地震触发次生地质灾害的分布具有集群式分布的特点,即断裂带及其附近地区地质灾害集中发育,而远离断裂带区地质灾害很快衰减,呈零星分布;从灾害发育的区域特征分析,汶川县震后次生地质灾害呈现出北部和东部重、西部和南部轻的特点.所得研究结果与实际情况较吻合,表明地理信息系统结合信息量模型能够快速、有效地对次生地质灾害的空间分布以及危险性作出评价.      

基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价与区划

区域地质灾害评价是减灾防治的重要非工程手段,构建区域滑坡危险性评价模型,对提高地质灾害评价精度和防治效率具有重要意义。文章以滑坡频发的大渡河中游地区为研究区,初选高程、坡度、坡向、地震动参数、土壤类型、工程地质岩组、年平均降雨量和地形湿度指数（TWI）等13个因子,建立滑坡危险性初级评价指标体系。考虑各因子对滑坡形成贡献程度的不同和目前常权栅格叠加方式对滑坡危险性评价结果精度的影响,引入了地理探测器和变权栅格叠加,构建了地理探测器、信息量法和变权栅格叠加的组合模型（GDIV模型）。基于2021年四川省1∶50 000地质灾害风险调查中313处滑坡地质灾害隐患点,开展基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价,并与逻辑回归模型和信息量模型的组合模型（LRI模型）评价结果进行对比分析。结果表明：研究区以中危险及以下危险区为主,占总面积的78.3%,极高和高危险区主要分布在大渡河、革什扎河和东谷河两岸的低海拔地区;与LRI模型相比,基于GDIV模型的评价结果精度更高,其受试者工作特征（ROC）曲线的线下面积（AUC）值为0.917。文章提出的GDIV模型提高了区域滑坡危险性评价精度,可为...     

基于GIS的甘肃省甘谷县地质灾害危险性评价

在甘肃省甘谷县地质灾害详细调查的基础上, 通过对研究区地质环境条件及地质灾害基本特征分析研究, 选取了历史地质灾害发育程度、地形地貌、工程地质岩组、地质构造、水文条件、植被条件、降雨量、人类工程活动等影响因素, 建立了相应的地质灾害危险性评价指标体系.采用专家评判方法, 基于GIS技术平台, 对甘谷县地质灾害进行了危险性综合评价, 并与定性评价相结合, 最终将研究区划分为高危险区、中危险区、低危险区、极低危险区4个等级, 其中, 高危险区面积为393.19 km2, 占总面积的25.01%, 中危险区面积为544.04 km2, 占总面积的34.61%, 低危险区面积为324.69 km2, 占总面积的20.65%, 极低危险区面积为310.08 km2, 占总面积的19.73%.      

长江经济带宜宾市地质灾害危险性评估

以地处长江经济带,四川盆地和云贵高原过渡带的宜宾市为研究区域,选择地震加速度、地质灾害隐患、地表起伏、坡度、高程、岩石硬度、与断层距离、与水系距离、年平均降水和人类工程活动影响等10个指标,利用信息量分析模型对研究区地质灾害危险性进行评估。结果表明:宜宾市地质灾害危险度以中危险区和低危险区为主,总体处于中等水平;区内地质灾害隐患密度和地质灾害危险性相关,危险性越高,密度越大;评估结果为宜宾市地质灾害防治提供了依据,对长江经济带社会经济和谐发展具有重要意义。     

基于GIS的北流市地质灾害危险性分区评价研究

以广西壮族自治区北流市为例,将研究区按照行政区、自然区或人为确定的方式划分为若干区块,考虑每一区块内历史成灾的损失、地质灾害的易发程度和潜在隐患点成灾可能造成的人员伤亡、财产损失等因素,综合分析评价其危险性,划分地质灾害危险区,显示地质灾害危险程度的分布和组合关系,为区域减灾决策和制定地质灾害防治规划提供参考依据。按地质灾害危险系数法进行定量计算,根据定量计算结果,综合考虑各影响因素,再经过人工修正勾画,将研究区划分为地质灾害高危险性区(Ⅰ)、中危险性区(Ⅱ)和低危险性区(Ⅲ)3个大区和8个亚区,进行了广西北流市地质灾害危险性分区,并通过GIS软件实现可视化。广西北流市地质灾害危险性分区结果显示,高危险区总面积为1 13559 km2,约占全区总面积的46%;中危险区总面积为70986 km2,约占全区总面积的29%;低危险区总面积为61138 km2,约占全区总面积的25%。     

中国地震次生地质灾害危险性评价

地震次生地质灾害主要指地震引起的崩塌、滑坡、塌陷、地裂缝、砂土液化。震级大于5级、烈度超过Ⅵ度的地震可能引发不同程度的地质灾害,震级和烈度越高,次生地质灾害越严重。本文根据中国历史地震次生地质灾害活动程度及发生条件,以地(市、区、盟)为单元,进行了危险性评价:高度和中度危险区主要分布在中国中部的陕甘宁川渝滇藏地区,形成一个大致NE向高危险带,其余大部分地区为轻度危险区。      

青藏高原巴塘断裂带地震滑坡危险性预测研究

全新世以来青藏高原东部巴塘断裂带活动强烈,地形地貌和地质构造复杂,历史地震频发,并诱发大量滑坡灾害。基于巴塘断裂带地震滑坡长期防控的需要,在分析区域地质灾害成灾背景和发育分布特征的基础上,采用Newmark模型完成了巴塘断裂带50年超越概率10%的潜在地震滑坡危险性预测评价,并完成地震滑坡危险性区划。结果表明:巴塘断裂带及其临近的金沙江断裂带区域、金沙江及其支流沿岸具有较高的潜在地震滑坡危险性,地震滑坡危险区具有沿断裂带和大江大河等峡谷区分布的总体趋势,受活动断裂和地形地貌影响显著;距离断层越近、坡度越大的斜坡,地震滑坡危险性越高;规划建设中的川藏铁路经巴塘县德达乡、白玉县沙马乡,向西北延伸,跨越金沙江,可以穿越较少的地震滑坡危险区,金沙江水电工程规划建设需加强潜在地震滑坡危害研判及防控。巴塘断裂带潜在地震滑坡危险性评价结果可为区域城镇开发和重大工程规划建设的地震滑坡长期防控提供科学参考。     

基于GIS汕头潮阳区崩塌、滑坡地质灾害危险性评价

以潮阳区1:5万地质灾害详细调查数据为基础,选取地质灾害点坡度、坡向、地形起伏度、工程地质岩组、地质构造、土地利用类型等6个因素评价指标,采用信息量法获取研究区易发性,基于GIS空间分析功能将10年一遇降雨工况和易发性分析计算,得出地质灾害危险性分区图。研究区综合地质灾害高危险区面积明显大于单灾种评价结果,高危险区主要位于崩塌、滑坡较发育的碎裂岩区域;对提高区域地质灾害风险预测能力及综合防治水平具有实际意义。     

小流域地震地质灾害危险性评价

本文以北川县杨家沟为小流域地震地质灾害危险性评价的典型实例,根据地震地质灾害特征,选取坡度、坡向、地层岩性、距断裂带距离、斜坡结构、高程和坡形7个评价因子,在各评价因子对地震地质灾害影响程度分析基础上,采用层次分析法确定评价因子的权重,并在GIS平台下对各评价因子进行综合分析处理,得到小流域地震地质灾害危险性评价图。研究表明,杨家沟地震地质灾害最大影响因子为距断裂带距离,其次为斜坡结构、坡度、地层岩性、高程、坡形及坡向;地震地质灾害危险性评价预测表明,杨家沟流域内高危险区面积8.98 km~2,占流域面积的40.43%。对比杨家沟实际地震地质灾害分布情况,占面积70.74%或占总数66.38%的地震地质灾害位于高危险区内,表明危险性评价成果可信度较高。研究成果对小流域地震地质灾害危险性评价方法研究具有一定的意义。     

陕西陇县地质灾害危险性分区评价

在陇县地质灾害详细调查的基础上.通过统计分析确定了各类主要影响因素,采用信息量法和定性评价方法分别进行了地质灾害的危险性评价.建立了地质灾害评价指标体系,确定了地质灾害危险性判别标准,进行了地质灾害危险区划.共划分为高危险区、中危险区、低危险区和极低危险区4个等级,在此基础上,又划分了12个亚区.其中高危险区面积为619.19 km2,占总面积的25.79%,中危险区面积为509.74km2,占总面积的21.23%,低危险区面积为711.75 km2,占总面积的29.65%,极低危险区面积为559.87 km2,占全区面积的23.32%.     

基于GIS和信息量模型的青海大通县地质灾害危险性定量评价分析

本文以地处黄土高原西端向青藏高原的过渡地带的大通县为研究区,根据区内地质环境条件及地质灾害发育特征,选择坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断层距离、与河流水系距离及人类工程活动6个诱发因素作为地质灾害危险性的评价因子,采用基于GIS的信息量模型进行危险性评价,将获得的综合信息量图划分为5级危险区:极低度、低度、中度、高度和极高度。为区内地质灾害防治工作提供科学依据。     

基于逻辑回归模型的汶川地震滑坡危险性评价与检验

以2008年5月12日汶川地震区为研究区,基于高分辨率航片与卫星影像开展地震滑坡目视解译,制作了汶川地震滑坡编录图.选择坡度、坡向、高程、与水系距离、与公路距离、与映秀-北川断裂距离、地震烈度、岩性共8个影响因子开展地震滑坡危险性评价工作.滑坡样本采用前期48007处滑坡编录点数据,不滑样本为在基于证据权重模型的滑坡危险性评价结果的低危险区与极低危险区随机选择的48000个点.基于这8个影响因子与逻辑回归模型,建立了汶川地震滑坡危险性索引图.采用这48007个滑坡样本点与汶川地震滑坡最新编录的增加滑坡,分别进行模型的成功率与预测率检验.结果表明,模型成功率为81.739％,预测率达到86.278％.     

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GIS的涪江上游南坝-水晶流域滑坡危险性评价

本文以涪江上游南坝-水晶流域滑坡为研究对象, 选取坡度、高程、坡向、岩性、岸坡结构等9个影响因子, 基于GIS平台, 采用滑坡确定性系数模型与层次分析模型相结合的 (CF-AHP) 模型对研究区进行滑坡危险性评价。根据评价结果, 将研究区划分为极高危险区 (18. 57%) 、高危险区 (38. 71%) 、中危险区 (23. 92%) 、低危险区 (18. 8%) 四个等级。利用危险性评价结果对比法和受试者工作特征曲线 (ROC) 对评价结果进行验证, 得到ROC曲线下面积AUC值为88. 36%, 表明CF-AHP模型能够较客观准确地对研究区滑坡危险性评价。