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ArcGIS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1092.39km2,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GIS的白龙江流域甘肃段滑坡易发性评价

在甘肃省白龙江流域地质灾害资料收集及现场调查的基础上, 统计分析了该区滑坡发育与地层岩性、坡度、坡向、高程、断裂、植被等因素之间的关系, 建立了白龙江流域滑坡易发性评价指标体系。采用基于GIS的层次分析法评价模型, 完成了滑坡易发性分区评价, 将研究区滑坡按易发程度划分为高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区, 其中, 高易发区占研究区总面积的13.59%, 主要分布在断裂带、白龙江两侧以及软弱岩土体分布的区域; 中易发区占27.85%;主要分布在白龙江支流以及主要道路两侧的一定范围内; 低易发区占33.09%, 主要分布在海拔相对较高、植被覆盖度较高、基本上无断裂带通过的区域; 其余区域为极低易发区, 占25.46%。对比分析显示评价结果与实际滑坡发育情况吻合, 可以较好地反映区内滑坡灾害发育的总体特征。      

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。     

地质灾害易发性评价单元划分方法——以陕西省黄陵县为例

为了提高区域地质灾害易发性评价精度,采用斜坡单元作为研究对象,以GIS技术作为平台,利用水文解析工具,提出了一种将大面积研究区自动划分为最小适宜评价单元的新方法。使用此方法将陕西省黄陵县划分为6 258个最小适宜评价单元后,再通过一个地质灾害易发程度贡献分值模型计算每个评价单元易发度的分布,并以此进行黄陵县地质灾害易发程度分区评价。评价结果为:据易发度分值将黄陵县分为5个地质灾害易发区,其中高易发区占全县面积的9.94%,主要分布于洛河、沮河及寇家河河谷区,是今后地质灾害防治的重点区域。     

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。     

陕西宝鸡市地质灾害基本类型和空间分布

宝鸡是中国地质灾害发育较强的地区之一。为揭示其地质灾害分布规律,在2006—2012年持续7年的地质灾害详细调查资料和综合研究成果分析的基础上,统计宝鸡市地质灾害的主要类型和空间分布特征,结果显示宝鸡市地质灾害主要类型为滑坡、崩塌、泥石流和不稳定斜坡4类,其中滑坡数量最多达887处,约占总数的57%,主要沿渭河谷地、东北部黄土丘陵区、南部和西部山区中人类工程活动频繁的山间盆地和主干道路切坡沿线密集分布;其次为崩塌328处,约占总数的21.23%,再次为不稳定斜坡234处,约占总数的15.15%,崩塌和不稳定斜坡主要分布于渭河盆地周边的塬边和丘陵斜坡带、东北部典型黄土丘陵区高陡斜坡带和基岩山区交通干线道路沿线的切坡地段;泥石流灾害数量最少为96处,约占总数的6.21%,集中分布在西南部陇山、秦岭山区沟谷和黄土丘陵区的沟壑中。目前,频繁发生的浅层小型滑坡和崩塌灾害,特别是黄土地区房前屋后和山区公路边坡地段的小型滑坡和崩塌灾害,是宝鸡市减灾、防灾关注的重点。     

基于信息量模型的地质灾害易发性评价——以贵州省荔波县为例

地质灾害易发性是地质灾害风险评价的基础,是国土空间规划、地质灾害防治及工程建设的重要依据。以贵州省荔波县为例,采用信息量法对研究区地质灾害易发性进行评价。以遥感解译、现有灾害点、隐患点、历史灾害数据为评价基础数据,获取地质灾害信息量。以地形坡度、坡高、坡形、断层、地层、斜坡结构、水系距离7个固有地质环境影响因素为评价指标,开展易发性评价。研究结果显示：荔波县极高易发区4个,占31.65%;高易发区5个,占30.26%;中易发区4个,占29.11%;低易发区3个,占8.98%。经野外验证,符合度较高,评价结果可信。     

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。     

四川汶川地震地质灾害活动强度分析评价

为了探索区域群发地质灾害活动强度评价方法和指标体系,以汶川地震诱发地质灾害活动强度评价为例,在简单分析汶川地震地质灾害宏观特征的基础上,利用高精度遥感解译资料和GIS技术,计算汶川地震诱发地质灾害分布最大面密度,结合对近年来陕西宝鸡市地质灾害调查统计的历史资料分析,提出以地质灾害分布最大面密度为衡量区域地质灾害活动强度指标的基本思路和分级标准,初步建立了地质灾害活动强度指数8级划分标准,并计算出汶川地震诱发地质灾害活动强度指数最高为7级,属于极端强烈活动。其中,地质灾害活动最强地段（7级活动区）位于强震震中区映秀镇附近的岷江两岸和绵竹汉旺镇银厂沟上游发震断裂两侧;次强地段（6级活动区）位于北川县城湔河两岸和平武县南坝镇北东小流域两岸。初步揭示：地质灾害活动强度从发震断裂带向两侧具有明显衰减的趋势。最后,简要讨论了汶川地震引发地质灾害活动如此强烈的主要原因及其发展趋势。     

基于GIS技术和信息量法的地质灾害易发性研究——以海南省昌江县为例

海南省昌江县地质灾害的发育受地质环境条件控制和多种外在因素影响.依据昌江县地质灾害详细调查资料,选择各类地质灾害发育的控制条件和诱发因素作为评价指标,通过建立地质灾害影响因子体系,构建信息量分析模型.通过对各项因子进行量化并使其归一化,运用层次分析法确定评价因子权重系数,利用ArcGIS的空间叠加分析功能,实现对昌江县地质灾害易发程度的评价分析.本研究将为昌江县地质灾害预警监测和地质灾害避让搬迁提供依据.     

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.     

基于不同耦合模型的县域滑坡易发性评价对比分析

为有效预测县域滑坡发生的空间概率,探索不同统计学耦合模型滑坡易发性定量评价结果的合理性和精度,以四川省普格县为研究对象。选取坡度、坡向、高程、工程地质岩组、断层和斜坡结构等6项孕灾因子作为评价指标体系,基于信息量模型（I）、确定性系数模型（CF）、证据权模型（WF）、频率比模型（FR）分别与逻辑回归模型（LR）耦合开展滑坡易发性评价。结果表明：各耦合模型评价结果和易发程度区划均是合理的,极高易发区主要分布于则木河、黑水河河谷两侧斜坡带,面积介于129.04～183.43 km2（占比6.77%～9.62%）,各模型评价精度依次为WF-LR模型（AUC=0.869）>I-LR模型（AUC=0.868）>CF-LR模型（AUC=0.866）>NFR-LR模型（AUC=0.858）。研究成果可为川西南山区县域滑坡易发性定量评估提供重要参考。     

黄土高原西南部陇县—千阳一带崩塌、滑坡地质灾害的遥感影像特征及其分布规律

渭北高原西段新构造活动强烈,崩塌、滑坡地质灾害频繁发生。通过1：5万专题遥感解译和重点地质调查,全区遥感解译崩塌、滑坡地质灾害点共计611处,其中大型滑坡17处、中型滑坡194处、小型滑坡385处,小型崩塌15处。结合区域地理、地质环境特征,将区内大、中型滑坡地质灾害点划分为5个集中分布区、6个集中分布带。区内崩塌、滑坡地质灾害主要受地形地貌、新构造与岩性条件的控制,以地质灾害点集中分布区、带为基础,参考重点地质灾害点的影响范围及人类活动的状况,将千阳县城关镇—崔家头镇、陇县杜阳镇—千阳县草碧镇、陇县峡口河—杨河沟地区列为地质灾害防治监测重点地区。     

层次分析法结合MAPGIS在地质灾害易发性评价的应用

地质灾害易发程度评价是在区域地质灾害危险性评价中一项主要任务,其表征某一区域地质灾害发生的可能性概率的一个主要指标。利用层次分析法可以定量或半定量的评价区域地质灾害的易发程度．效果比较理想。以成县为例确定地质灾害评价目标层、准则层、指标层,将影响地质灾害的各类因子进行分级,权重分配,利用mapgis平台对工作区进行矢量网格化、空间属性叠加分析、生成等值线图,实现地质灾害易发程度分区的目的。     

乐山市金口河区地质灾害发育特征及防治建议

乐山市金口河区位于四川省小凉山腹地,是大渡河中下游流域内的典型山区城镇。区内山高谷深,地质条件复杂,崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害十分发育。据调查区内共发育地质灾害133处,严重威胁着当地居民的生命财产安全和地方经济发展。实地调查后,查清了金口河区内地质灾害发育特征及对城镇建设的影响,结合调查分析提出了金口河区地质灾害防治建议。     

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.     

A susceptibility mapping model of earthquake-triggered slope geohazards based on geo-spatial data in mountainous regions

The main purpose of this paper is to develop a susceptibility mapping model of earthquake-trigged slope geohazards based on geo-spatial data in mountainous region. A rapid-response mapping model of slope geohazards triggered by earthquakes that can be widely applied in practice can be constructed by a simple method of weighted superposition of related accessible factors. Based on site investigations into geological disasters in Wenchuan County caused by the Wenchuan earthquake on 12 May 2008, the main influencing factors of the earthquake triggering slope geohazards were studied, including peak ground acceleration (PGA) and 6 geo-spatial data factors: distance from streams, distance from highway, slope gradient, slope position, normalised difference vegetation index (NDVI) and micro-landforms. The order of the relative importance of each factor was determined by regression analysis, then the weight of each factor contributing to slope geohazards was calculated by using the analytic hierarchy process (AHP). The susceptibility mapping model of slope geohazards was derived from the map overlaying principle in ArcGIS platform, and finally, the results were re-classified to obtain the map concerning susceptibility areas of slope geohazards. The results, by comparing the geohazards points with the field survey, proved that over 63% geohazards points were located in high and very high susceptibility areas, while only about 14% geohazards points were located in very low and low susceptibility areas. The model showed a relative agreement between the points on the susceptibility mapping and onsite points of slope geohazards. Above all, predictions about the slope geohazards at meizoseismal areas of earthquakes occurring in mountainous regions can be based on geo-spatial data; so the model could be applied to study other areas which may be prone to the slope geohazards during the earthquakes.     

藏北高原班戈县地质灾害综合风险评价

区域地质灾害风险评价虽然开展多年, 但是由于地质灾害危险性难以评价和量化, 承灾体数据难以调查和获取, 区域风险评价的质量和精度一直不高, 研究进展缓慢; 更兼藏北高原自然条件恶劣、高寒缺氧、山峰多为冰川所覆盖, 大部分地区人迹罕至, 研究程度极低, 基础地质资料及地质灾害研究成果相对匮乏, 区域地质灾害风险评价接近空白, 难以满足地方政府减灾防灾和应急管理的需求。本文以西藏自治区那曲市班戈县为研究区域, 利用2020年、2021年的高分一号、高分二号遥感影像数据及GIS空间分析技术, 基本查明了班戈县2.8×104 km2范围内地质灾害的数量、类型、规模、发育特征及分布规律, 并采用"信息量法"较为系统地进行了全县地质灾害1:50 000的风险评价, 对全县地质灾害的易发性、危险性、易损性及风险性进行了综合性的评价。研究表明, 班戈县由于位于青藏高原台面, 地广人稀, 地质灾害风险程度总体不高, 承灾体主要分布在城镇周边, 因此98%的地区为低风险区, 中、高风险区主要集中分布在城镇周边; 此评价结果为班戈县的地质灾害减灾防灾、风险管控等提供科学依据。