安徽黄山市徽州区地质灾害危险性评价研究

皖南山区是安徽省地质灾害高发区域。本文选取黄山市徽州区为研究区,根据区内地形地貌和地质构造特点,选取了高程、坡度、坡向、断裂构造、水系、土地覆盖类型、工程地质岩组、人类活动强度等8项致灾因子作为地质灾害危险性评价指标。结合地质灾害野外实地调查成果,采用信息量模型法对研究区进行地质灾害危险性评价,探索建立适合皖南山区的地质灾害危险性评价模型。     

基于GIS技术的海南省白沙县地质灾害易发性区划研究

通过对海南省白沙县1∶5万地质灾害详细调查数据综合分析,选取地质构造、地形地貌及人类活动三大类,构造、工程地质岩组、坡度、坡高、海拔高度、植被覆盖率、河流及公路等八小类作为地质灾害影响评价因子。在ArcGIS平台上运用AHP法,进行评价因子权重计算并建立评价模型,完成白沙县地质灾害易发程度区划,划分出高、中、低和不易发区,为当地政府部门采取有效的措施进行统筹规划减灾防灾以及灾害治理提供了理论依据。     

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。     

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。     

云南省勐海县地质灾害易发性区划

在云南省勐海县地质灾害详细调查的基础上,选取了对地质灾害发育起主导作用的9个因素作为易发区划分的评判因子,采用单元面积评价法对勐海县地质灾害易发性进行了区划,将研究区划分为高、中、低和不易发区等四个大区,为勐海县地质灾害防灾减灾工作提供技术支持。     

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。     

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。     

基于层次分析法和GIS的甘肃省武山县地质灾害易发性区划研究

武山县地质构造复杂,岩土体破碎,泥石流、滑坡、崩塌等地质灾害发育。以GIS平台的空间分析和栅格计算功能为基础,选取区内对地质环境影响较大的和易量化的因素作为评价因子,通过层次分析法确定各评价因子的权重,通过栅格化各评价因子形成叠加运算图层,结合计算分析结果和野外调查认识,形成最终的地质灾害易发性分区图,较之传统的评价和分区方法具有半定量评价与定性认识相结合的改进,在具体实践中具有较明显的优点。     

基于GIS的珠海市地质灾害易发性评价

根据近些年珠海市地质灾害发生概况,选取地质灾害主要致灾因子,并进行细化评分,以2 km×2 km面积为单元,将珠海市共划分出680个单元,采用地质灾害综合危险性指数法,分别予以赋值,运用MapGis软件获得各单元的地质灾害综合易发性指数,将珠海市地质灾害划分出高、中、低和不易发生4个等级,然后用ArcGis软件生成珠海市地质灾害易发分区图。划分结果为珠海城市建设防灾减灾、国土空间规划、地质灾害预警等提供科学依据。     

基于GIS的瑞丽市地质灾害易发性研究

以云南省瑞丽市为研究区,基于GIS空间分析功能,选取高程、坡度、坡向、距断裂带距离、降雨等评价指标,用信息量模型和确定性系数模型进行地质灾害易发性评价,通过ROC检验评价模型精度,确定瑞丽市地质灾害易发性分区。     

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,分别占研究区面积的17.31%、27.63%、32.66%和22.40%。通过采用受试者工作特征曲线（ROC）的线下面积（AUC）进行检验,其值为72.50%,评价结果良好,能够为华蓥市地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。     

基于GIS技术的修武县地质灾害易发性分析

基于ArcGIS采用斜坡单元格作为评价单元,通过应用层次分析法(AHP)合理的赋予影响因素权重,建立灾害易发性评价指标体系。并利用综合评价模型叠加分析,对修武县进行地质灾害易发性进行划分,分区结果与野外调查结果较为一致,验证了此方法较以往采用的网格剖分法和等值线法更为准确和实用,为该地区今后防灾减灾、地质灾害的预警提供了参考。     

基于GIS的昆明市五华区地质灾害易发性评价

五华区共查证崩滑流及地面塌陷灾害点60处,灾情堪称严重。基于ArcGIS平台,利用信息量法对全区地质灾害易发程度进行评价分区。高易发区面积31.35km^2,中等易发区面积247km^2,低易发区面积101.65km^2。科学评估分区结果为政府进一步制定全区地质灾害防治规划提供科学依据。     

基于GIS空间分析的山东青岛崂山区地质灾害易发程度区划

崂山区地质环境条件复杂,人类工程活动强烈,崩塌、滑坡、泥石流地质灾害频发,严重威胁居民安全,影响旅游业发展。本文针对以上3类地质灾害,分别选择8个评价因子进行打分,然后进行网格剖分,再采用综合指数法并利用Mapgis空间分析功能,得出崩塌与滑坡、泥石流的易发程度分区,最后通过叠加得到全区易发程度综合区划,划分出高、中、低和非易发区,为地质灾害防治提供依据。     

长吉图经济区地质灾害易发性区划研究

利用地质灾害综合危险性指数法对长吉图经济区崩塌、滑坡、泥石流等环境地质灾害的易发性进行分区. 研究区内诱发地质灾害最主要的因素是降水, 其次为地形地貌. 和龙市、龙井市、延吉市、珲春市、安图县部分地区、汪清县嘎呀河上游沿岸以及长白山天池周边等地为崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害高易发区, 约占研究区总面积的22. 31%, 共有地质灾害点726处, 平均密度为4. 52个/100 km2; 蛟河市、永吉县、敦化市、汪清县等低山丘陵地区为崩塌、滑坡、泥石流地质灾害中易发区, 约占研究区总面积48. 10%, 共有地质灾害点671处, 平均密度为1. 94个/100 km2; 伊通县、吉林市、长春市、德惠县、农安县一带为崩塌、滑坡、泥石流地质灾害低易发区, 约占研究区总面积29. 59%, 共有地质灾害点157处, 平均密度为0. 74个/100 km2.     

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。     

基于斜坡单元划分法的汝阳县地质灾害易发性区划

以斜坡单元作为评价单元,建立地质灾害易发性评价指标体系。利用综合评价模型叠加分析法,对汝阳县地质灾害易发性进行分区,结果表明此方法准确、实用,对指导地质灾害防治工作有很大的意义。     

基于GIS的北京市延庆县地质灾害易发性区域划分

随着灾害科学研究的深入，区域地质灾害已成为其重要的研究领域。文章利用遥感技术及GPS工具获取地质灾害的特征信息，在对地质灾害的成因背景分析基础上，运用GIS空间分析功能和地质灾害危险性评价、评估理论构建了地质灾害发育度模型。以北京市延庆县为实验区，采用ArcEngine＆．NET进行易发性分区程序的编写，计算研究区域内单元网格的发育度值。为了克服调查数据的局限性和人为因素，在计算发育度时引入修正系数，从延庆县DEM数据中提取单元格网内的地形坡度值，根据坡度值区间确定修正系数。将发育度计算结果按照一定规律、原则聚类。进行地质灾害易发性区域划分，取得了与实际情况较为一致的结果。基于“3S”技术及灾害地质条件，采用地质灾害发育度模型，可以较好地用于区域地质灾害易发性区域的划分，并能为防灾、减灾提供重要信息。     

基于GIS与ANN模型的地震滑坡易发性区划

基于遥感数据、地理信息系统(GIS)技术和人工神经网络(ANN)模型,开展地震滑坡易发性区划研究.2010年4月14日玉树地震后,基于航片与卫星影像目视解译,并辅以野外调查的方法,在地震区圈定了2036处地震诱发滑坡.选择高程、坡度、坡向、斜坡曲率、坡位、与水系距离、地层岩性、与断裂距离、与公路距离、归一化植被指数(NDVI)、与同震地表破裂距离、地震动峰值加速度(PGA)共12个因子作为地震滑坡易发性评价因子.这些因子均是应用GIS技术与遥感影像处理技术,基于地形数据、地质数据、遥感数据得到.训练样本中的滑动样本有两组,一组是滑坡区整个单滑坡体的质心位置,另一组是滑坡滑源区滑前的坡体高程最高的位置.应用这12个影响因子,分别采用这两组评价样本,基于ANN模型建立地震滑坡易发性索引图,基于GIS工具建立地震滑坡易发性分级图.分别应用训练样本中滑坡分布的点数据去检验各自的结果正确率,正确率分别为81.53％与81.29％,表明ANN模型是一种高效科学的地震滑坡易发性区划模型.     

基于AHP及GIS平台的黎川县地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价受到多种因素的影响,存在着不确定性、模糊性及复杂性。采用AHP(层次分析法),结合GIS(地理信息系统)的空间分析统计,以合乎逻辑的方式将复杂的影响因素定性、定量化,可使地质灾害易发性分析和评价结果最大限度的符合客观实际情况。黎川县地质灾害易发性评价以区内地质环境条件为基础,筛选出影响地质灾害发育的岩土类型、地质构造、地质灾害频率等9大因子,基于AHP及GIS平台,确定各因子权重,建立了黎川县地质灾害易发性分析评价模型。通过定性和定量相结合的系统化、层次化的叠加分析统计,评价结果较为科学合理、切合实际,表明该方法具有较高的实用性和有效性。