基于CF模型的斜坡地质灾害孕灾因子敏感性分析——以湖南省新宁县为例

在不同的区域及地质背景下,斜坡地质灾害的主控因子及其影响程度各不相同,分析孕灾因子的敏感性,有利于提高斜坡地质灾害预测的准确性。在资料收集和实地调查工作的基础上,选取了坡度、高程、剖面曲率、地层、斜坡结构、断裂、河流和归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)共8个因子作为斜坡地质灾害的孕灾因子;基于GIS平台,采用确定性系数(certainty factor, CF)模型进行敏感性分析,并通过敏感性指数评价各因子的敏感性大小并划分敏感性分区。结果表明：坡度≥40°、高程[600,700 m)、剖面曲率≥0.6、三叠系和二叠系、顺向坡、距断层距离[0,500) m、距河流距离[0,200) m以及NDVI为[0.233, 0.595)最容易发生灾害,由高到底划分为极高、高、中、低和极低5个敏感区,同时采用2020—2021年的灾害数据进行了验证,87.50%的灾害位于高敏感区和极高敏感区内,证实了敏感性分析的合理性。研究成果为下一步风险评价工作奠定了基础,为防灾减灾工作提供了参考,也可为湖南省其他县区提供借鉴。     

西藏地区崩塌滑坡影响因子敏感性分析CSCD

西藏地区地形地貌复杂,构造活动强烈,气候条件多样,地质灾害频发,对全区经济建设和社会发展的影响日趋显著。其中,崩塌、滑坡是西藏地区常见的地质灾害,为了定量分析研究区内崩塌、滑坡影响因子的敏感性,文中基于GIS与确定性系数分析方法,选取了坡度、坡向、地形起伏度、坡形、高程、距地质构造距离、河网密度、工程地质岩组等8个因子开展了崩塌、滑坡影响因子敏感性分析。分析结果表明:(1)西藏地区崩塌、滑坡影响因子高敏感性区间为:斜坡坡度大于30°,坡向为南东向、南向、南西向,地形起伏度在200~800 m/km^(2),坡形为凹形坡,高程在1500~4500 m,距地质构造距离0~3 km,河网密度>0.5 km/km^(2),代号为YJ2、TS1、TS2、BZ1的岩组,灾害与影响因子之间表现出较好的相关性。(2)影响因子间的敏感性大小:坡度>工程地质岩组>高程>坡形>河网密度>地形起伏度>坡向>距地质构造距离。研究结果对西藏地区崩塌、滑坡易发性评价工作提供了参考。     

基于确定性系数的降雨型滑坡影响因子敏感性分析

本文选择东南沿海地区具有典型降雨型滑坡的淳安县作为研究区,在完成全县地质灾害详细调查的基础上,选取高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距断层距离、距道路距离、土地利用和植被等9个滑坡影响因子,利用GIS技术与确定性系数分析方法,对这9个影响因子开展敏感性分析。研究结果表明:(1) 寒武、震旦、石炭和白垩系是滑坡易发地层,侵入岩组、紫红色砂岩、碳酸盐岩夹碎屑岩、碳酸盐岩为主的岩组是滑坡高敏感性岩组;滑坡受断层影响总体上随着距离断层由近及远逐渐降低;(2) 坡度范围10°~35°是滑坡的易发坡度,30°~35°滑坡数量达到峰值;SE和S等朝南坡向是滑坡最易发坡向;高程范围为100~200m是滑坡最易发区间;凹坡最易发生滑坡,而凸坡则滑坡敏感性最差;非林地、茶叶、竹林和经济林等是滑坡高敏感植被类型;(3) 住宅用地、耕地、园地等与人类活动密切相关的用地类型是滑坡易发地类;距道路距离因子对滑坡敏感性低,相关性不明显。上述各滑坡影响因子最利于滑坡发生的数值区间确定,将为研究区进一步开展降雨型滑坡区域易发性评价及预测奠定基础。     

基于GIS和CF-Logistic回归模型地质灾害易发性评价：以青海湟中县为例

研究地质灾害易发性的评价方法，对地质灾害防治有着非常重要的现实意义。本文以青海省西宁市湟中县为研究区域，选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、距河流距离、距断层距离和工程岩组7个评价因子，利用确定性系数与逻辑回归模型相结合的方法计算出每个单元格地质灾害发生的概率。同时利用ROC曲线和AUC值对模型分类精度进行验证，最终得到AUC值为0.863，说明该方法对湟中县地质灾害易发性评价具有较强的适用性和客观性。本文研究表明，高层、坡向、距河流距离和工程岩组4个因子对研究区地质灾害的影响最为显著。从地质灾害的空间分布来看，该方法计算结果表明极高、高易发区主要分布在湟水河及其干流两侧低山丘陵地区，低易发区主要分布在研究区北部和西南地区。从评价因子的角度分析，高易发区主要分布在离河流500 m的松散冲洪积岩层和软弱层状碎屑岩岩层上。以上研究结果表明，基于CF-Logistic回归模型对研究区地质灾害易发性评价有较强的参考价值，能为研究区地质灾害的防治工作提供理论依据及方法。     

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。     

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。     

基于神经网络模型的斜坡地质灾害易发性评价:以吉林永吉为例

吉林省永吉县存在大量的斜坡地质灾害,为了给永吉县斜坡地质灾害的防治和预警提供高效直观的分析模型,将吉林省永吉县作为研究区,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性、距河流距离、年均降雨量、地形湿度指数和植被覆盖指数等11个评价因子,利用神经网络模型进行区域斜坡地质灾害易发性分析,再选用频率比、支持向量机模型进行对比。利用ROC曲线对模型的准确性进行验证分析,得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%,预测率分别是87. 3%、84. 3%、85. 6%。结果表明:神经网络模型的精度最高,更适用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评价。     

基于量化因子的地质灾害易发性评价——以重庆市綦江区为例CSCD

綦江区是重庆市地质灾害高发区域,本研究以綦江区为研究区,根据区内地形地貌、地质构造并结合DEM数据,提取了斜坡单元内的斜坡结构、坡度、地灾点密度、工程地质岩组、距水系距离、岩层倾角和地质构造共7项主要致灾因子,进行量化分析并结合地质灾害野外现场核查和修正其各因子权重和分级赋值后,采用层次分析法进行斜坡单元地质灾害易发性评价,探索建立适合綦江区的地质灾害易发性评价体系。     

基于加权信息量法的湖北省兴山县地质灾害危险性评价与区划

以湖北省兴山县为研究对象,选取高程、坡度、坡向、坡型、断层、工程地质岩组、地表水、植被8个孕灾条件因子和降雨、建房切坡、修路切坡3个诱发因素因子构建地质灾害危险性评价指标体系,采用加权信息量法对不同因子进行排序与赋权,然后利用ISODATA聚类算法进行地质灾害危险性区划,并对评价结果进行精度评价。研究结果表明,评价结果与实际情况符合度较高,区划结果合理,可以为区域地质灾害危险性评价提供技术参考。     

伊犁河谷主要交通线路两侧工程扰动灾害易发性评价

伊犁河谷是新疆地质灾害易发区和重灾区,进行相应的地质灾害易发性评价,可为防灾减灾提供依据。该区交通线路由于跨度大,沿线工程地质条件复杂,极易发生扰动灾害。遥感解译显示,伊犁河谷主要交通沿线分布有179处工程扰动灾害。基于ARCGIS软件,利用层次分析法,选取高程、坡度、坡向、地表起伏度、工程地质岩组、PGA、距断层距离、距道路距离、距河流距离这9个评价因子对伊犁河谷主要交通线路两侧5 km范围内工程扰动灾害易发性进行评价。权重值显示坡度对工程扰动灾害影响最大,易发性分区结果与实际灾害分布相符合。统计显示,在占总面积15%的高与极高易发区内分布有67%的灾害,表明分区结果较合理。     

基于改进频率比法的川藏铁路沿线及邻区地质灾害易发性分区评价

川藏铁路是我国目前正在规划建设的重要铁路干线之一,地处地形和地质条件极为复杂的青藏高原东部,复杂的地质背景与脆弱的地质环境造成川藏铁路沿线及邻区地质灾害极为发育,严重威胁着川藏铁路的规划建设。在对地质灾害易发性评价方法分析的基础上,首先对传统的地质灾害易发性评价频率比方法进行改进,克服了传统通用方法中频率比值分布的不连续性,提高了各地质灾害影响因子敏感性的区分度,并减小了因子分级的主观性。利用ROC曲线与空间熵的定量对比验证表明,改进频率比法的地质灾害易发性评价模型优于传统方法。根据地质灾害的发育分布特征,选取地面高程、地形坡度、地形坡向、地形曲率、地形起伏度、工程地质岩组、地震动峰值加速度、断裂密度、水系距离、道路距离、降水量与植被指数等影响地质灾害的主要因素,结合地质灾害调查数据,首先分析各影响因子的地质灾害敏感性,并进一步对川藏铁路沿线及邻区的地质灾害易发性进行评价和分区。评价结果表明,研究区地质灾害的发育分布主要受控于断裂、水系和道路等线状要素,以及地形坡度和地形起伏度等地形地貌因素,并且断裂密度和地形起伏度相较其他因子具有更大的地质灾害敏感性区分度。地质灾害极高易发区和高易发区主要分布于大型水系两岸、道路两侧的高山河谷沿线的狭窄地带,使沿河谷与已有道路规划展布的川藏铁路面临着严重的地质灾害威胁,铁路规划建设部门应加强该地带的地质灾害排查、防治和线路优化工作。     

722岷县漳县地震地质灾害分布、特征及与影响因子间关系分析

2013年7月22日在甘肃省定西市岷县、漳县交界处发生了MS6.6级地震。此次地震造成了大量房屋、基础设施破坏以及人员伤亡,并诱发了一系列的滑坡、崩塌、不稳定斜坡等地质灾害隐患。通过现场调查和分析,对此次地震地质灾害隐患类型、分布与主要特点进行概括。利用边坡地质灾害数量和面积发育率两个统计指标,对受灾最为严重的岷县灾区的地震地质灾害分布与地形、地质、地震因子变量间关系进行分析,结果表明:(1)地震地质灾害隐患在高程为2200～2800m范围内集中分布,在0～15缓坡内分布最多,坡向为S、SW和W的斜坡在地震作用下易诱发地质灾害,坡位为中坡的边坡内分布地质灾害数量最多; (2)软弱岩层在地震作用下易发生地质灾害,区内泥盆系和二叠系板岩、灰岩岩组内分布近50%的地质灾害,面积发育率最大的则为新近系中厚层软弱泥岩、砂岩岩组。地质灾害主要沿发震断裂通过或距离较近的地方成片集中分布,地质灾害主要分布在距离发震断裂20km以内的范围内; (3)震中距和PGA与地质灾害数量对应关系不明显,但是面积发育率整体趋势是随着震中距增加而减小,随着PGA增大而增加; 地质灾害易发程度随烈度增大而增强; (4)越靠近公路和河流,地质灾害越易发生,集中分布区间分别为距公路0～800m和距河流0～600m。     

青藏高原东缘地质灾害影响因子敏感性分析

青藏高原东缘地形地貌复杂, 构造活动强烈, 地质灾害频发, 尤其是近年来的地震和人类工程活动增加了地质灾害强度, 给国家重大工程、区域发展和公共安全等造成了巨大危害。本文首先概述了青藏高原东缘地质灾害成灾背景和发育特征, 然后对比分析了不同区域地质灾害发育分布密度的差异性, 重点剖析了地质灾害发育分布与影响因子之间的关系, 探讨了影响因子对地质灾害发育分布的控制作用及其敏感性。研究表明, 在青藏高原东缘, 地形坡度、地形起伏度、斜坡坡型、年24 h最大降雨量、河网密度、到断裂距离、地震动峰值加速度、工程地质岩组和人类活动强度等9个因子具有较高的地质灾害敏感性, 而斜坡坡向和年均降雨量具有较低的地质灾害敏感性。研究结果有利于加深对青藏高原东缘地质灾害成灾背景的认识, 也可以为建立青藏高原东缘地质灾害评价指标体系提供重要参考。     

山区地质灾害时空分布规律及影响因素分析——以四川省马边县为例

山区地质灾害不仅破坏山区环境,损毁耕地、房屋及公共设施,还威胁人民的生命和财产安全,制约山区经济发展.为减轻地质灾害的发生和降低人类生命财产的损失和环境的破坏,提高马边县地质灾害区的防灾减灾能力,通过野外调查、数据统计和GIS空间分析等方法,运用定性和定量结合法研究了马边县地质灾害时空分布与地形地貌、地质构造、降雨条件等3大类和海拔、坡向、坡度、坡型、岩性、断裂、降雨和人为活动8小类因素的关系.结果表明：1）马边县地质灾害以滑坡灾害为主,崩塌次之,泥石流最少,在时间上和空间上分布具有不均匀性;2）地形地貌因子敏感区间为海拔700～900 m之间,坡向为东和东南向,坡度为20～25°之间,坡型为凸型坡为主;3）地质构造因子敏感区间是岩性以泥岩为主,构造带以距离断层中心线小于1 km范围为主;4）降雨量的敏感区间在低山区为1 100～1 300 mm之间,中高山区为1 300～1 500 mm之间;5）人为活动因素已不可忽视．     

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.     

攀枝花大河流域仁和街幅地质灾害遥感调查与分布规律分析

通过对攀枝花大河流域仁和街幅地质灾害的遥感解译和现场调查,共获得地质灾害点61处,其中以崩塌滑坡为主,泥石流次之。在此基础上,利用GIS空间分析方法对灾害点的空间分布与距水系距离、距断层距离、地形坡度、海拔高程、地层岩性的关系进行统计分析。结果表明:地质灾害点分布较少;崩塌滑坡主要受水系控制,沿水系呈线状分布,在距离水系300m范围内分布密度最大;海拔高程、地层岩性和距断层距离都是影响崩塌滑坡分布的重要因素;崩塌滑坡主要分布在海拔高度1 300~1 600m范围内;距断层1km范围内,崩塌滑坡分布密度最大;软弱半成砂岩、泥岩出露的地方更易发生地质灾害;在坡度0°~15°范围内,分布密度最大。     

芦山县滑坡灾害影响因素的空间分异性

近年来受多次地震影响,芦山县的地质环境和生态结构较为脆弱,滑坡灾害高发,制约了县内基础建设和经济发展,威胁着人民生命财产安全,研究静态地质环境下芦山县滑坡影响因素的空间分异性,可为区内国土空间规划提供基础资料,为滑坡灾害预测与防治提供数据支持。本文使用信息量模型和地理探测器分析了高程、坡度等12个影响因素与滑坡发育的关系,总结了滑坡发育规律,分析了影响因素的空间分异特征,并使用GIS加权叠加生成了滑坡易发性评价图。研究结果表明: ①滑坡主要集中于高程较低([571,1 300) m)、距道路距离较近([0,300) m)、距水系距离较近([0,300) m)、地形起伏度较小([0,30) m)、坡度较缓([0°,30°))、距断层距离较近([0,600) m)的地区,岩土类型以粉砂质泥岩、泥质粉砂岩、泥岩等软弱沉积岩和砂卵砾石土层的第四系堆积物为主,土地利用类型以建设用地、农业用地等为主; ②滑坡发育主要受高程、距道路距离、工程地质岩组等因素控制,此外土地利用类型、距水系距离、地形起伏度、坡度、距断层距离等因素也有较高的贡献率; ③两种不同影响因素对滑坡发育的作用较单一因素而言均呈现双因子或非线性增强,以高程和距道路距离与其他因素的交互作用最为强烈; ④滑坡高易发区和极高易发区主要分布于东南部中低山峡谷区、丘陵区以及河流沟谷地貌。     

基于GIS的地质灾害危险性模糊数学评判

以福建长泰已发生地质灾害为例,选取相对高差、流水地质作用、过程降雨量、地形坡度、岩土体类型、断裂构造、道路开挖堆填、已有地质灾害等7个评价因素,采用模糊数学评判方法,运用GIS平台进行指标取值、分级与成图,最后完成地质灾害危险性评价。经验证,定量评价与定性评价结果较吻合,证明基于GIS的地质灾害危险性评价是切实可行的,结论是可信的。     

秦巴山区地质灾害发育规律研究——以镇巴县幅为例

以镇巴县幅为例,通过现场地质灾害调查、无人机航拍、室内遥感解译的方法,统计斜坡地质灾害的分布与地貌、坡度、坡向、斜坡结构类型、水系与公路的相关性,得出以下结论：1）斜坡灾害发育与地貌紧密相关,低山区与中山区斜坡地质灾害占灾害总数的96.97%.2）斜坡灾害主要分布在20～40°坡度区间内,灾害数目占总斜坡灾害数目的75.76%.3）41%的斜坡灾害分布在东、西两个方向斜坡上.4）顺向坡最易发育地质灾害,顺向坡地质灾害数量占总数的33%.5）河流对地质灾害有很强的控制作用,45.45%的地质灾害发生在距河流200 m范围内.6）研究区内斜坡灾害与人类工程活动特别是修建公路有很强的相关性,公路两侧50 m范围内发育斜坡灾害数量占总数的55.56%.结合研究区地质灾害发育规律及遥感影像特征,总结出一套适用于陕南秦巴山区的斜坡灾害识别方法,可为防灾减灾及灾害识别提供技术支持.     

金沙江中游巴塘县地质灾害发育特征及成灾规律分析

金沙江流域地处青藏高原东南缘,地跨我国地势一、二阶梯过渡带,地质环境条件脆弱,属地质灾害高易发区。巴塘县位于金沙江中游,目前调查发现各类地质灾害隐患点486处,以泥石流和不稳定斜坡为主。其中泥石流151处,不稳定斜坡133处,崩塌109处,滑坡93处。通过对巴塘县地质灾害详细调查与测绘,对地质灾害的发育特征、分布规律及其影响因素进行了深入研究,结果表明：（1）巴塘县地质灾害发育类型多,点多面广、密度大,分布不均衡,成条带、群片状分布;（2）地质灾害的分布与地形地貌有密切的关系。主要沿金沙江高山峡谷区及其支沟流域的深切河谷区、丘状高原与峡谷区的地形转折带集中分布。大多数的不稳定斜坡、崩塌、滑坡发育在高程2500～3500m。（3）地质灾害受地质构造控制,时空分布差异明显。地质灾害隐患点集中沿巴塘－莫西活动构造带、金沙江构造带分布。（4）不同的岩性决定了地质灾害的类型。滑坡、不稳定斜坡主要发生在第四系松散土体中,崩塌主要发育于岩浆岩、玄武岩、火山岩、细砂岩等硬岩、较硬岩岩体;软的石英片岩、绢云片岩、绿片岩为主的岩组,岩石破碎,为泥石流提供丰富的物源。