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169.37km²、429.07km²、363.43km²和221.12km²。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的信息量法及其地质灾害易发性评价应用——以滇中晋宁县为例

地质灾害易发性评价是地质灾害评价工作的基础,是地质灾害研究的重点。以往地质灾害易发性分区评价大部分依据专家的主观经验,从而导致评价结果具有较大的随意性。本文利用研究区实际调查资料,选取地形地貌、工程地质岩组、地质构造、水文地质条件、人类工程活动等参评因子,利用信息量模型在基于GIS的平台对空间数据进行自动叠加分析,得出各影响因子综合影响下的客观的易发性分区结果,然后结合专家的主观经验,经定性与定量综合分析,对分区结果进行进一步的修正,可实现对地质灾害易发性的科学评价。选取晋宁县作为示例区的应用结果与国土资源大调查中的评价结果基本一致,证实该方法切实可行,并具有广泛的推广应用价值。     

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。     

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。     

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GIS和加权信息量模型的绿春县城地质灾害易发性评价

以绿春县城为研究区,在绿春县城地质灾害详细调查的基础上,选取地层岩性、高程、坡度、坡向、断层、道路、河流7个影响因素,在信息量模型的基础上运用层次分析法赋权重,通过GIS空间分析平台,进行研究区地质灾害易发性评价.结果表明:研究区划分为地质灾害极高易发、高易发、中易发、低易发4个等级,分别占研究区面积的32.24％、2...     

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。     

基于信息量法的地质灾害易发性评价——以重庆市巫山县县城为例

以重庆市巫山县县城为研究对象,对县城地质灾害特征及其影响因素进行分析研究,得出影响其地质灾害发育的主要因素有地形地貌条件、工程地质岩组、地质构造、斜坡结构类型、三峡水库水位和其他人类工程活动.利用信息量法,通过ArcGIS软件对各因素的空间信息进行提取和计算,得出其对地质灾害的贡献值.以此对其易发性进行分区,分出了极高...     

基于信息量的金川县斜坡地质灾害易发性评价

以斜坡地质灾害(滑坡、崩塌)高发的金川县为例,采用遥感解译与地面调查相结合的综合手段获取灾害数据.选取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡结构类型、工程地质岩组、地质构造、水系、植被与土地利用类型等8个影响因素作为评价因子,分别基于区内斜坡地质灾害点和斜坡地质灾害面积采用信息量模型开展易发性评价.利用最新提出的历史地质灾害...     

基于证据权法的湖北省兴山县滑坡灾害易发性评价

以三峡库区湖北省兴山县为例,综合分析历史滑坡数据及其孕灾因素,采用证据权法对县域进行滑坡地质灾害易发性评价.首先应用ArcGIS软件,提取高程、坡度、坡向、坡面曲率、断层、工程地质岩组、水系、植被指数评价因子图层,并按照评价因子各分级频率比划分证据层;其次,采用证据权法分别计算各证据层的权重及后验概率;然后将各证据层后验概率进行叠加,生成滑坡易发性分区图;最后,使用分位数回归法将研究区按滑坡易发程度分为极高、高、中、低易发区4类.采用成功率曲线法对证据权法评价精度进行验证,本次评价的精度为86.1%,表明评价效果较好.该评价方法及结果可为地方地质灾害"风险双控"提供技术依据.     

地质灾害易发性评价方法综述

我国地形地质条件复杂, 地质灾害多发, 人类各类工程地质活动加剧了地质灾害的发生与发展. 地质灾害预防与管理工作是保障人民生命与财产安全的前提与基础. 地质灾害易发性评价是地质灾害危险性评价和风险评价的前提, 也是地质灾害区划和防治工作的基础. 本文基于国内外地质灾害易发性的相关研究, 对地质灾害易发性概念、评价指标体系、权重计算方法和易发性评价模型进行分析总结, 并指出了地质灾害易发性评价中亟待解决的主要问题.     

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。     

GIS支持的斜坡地质灾害空间预测系统框架设计

根据斜坡地质灾害研究特点和GIS软件的特点，提出了GIS支持下的斜坡地质灾害空间预测的技术路线，建立了具有不同功能的4个子系统组成的基于GIS的斜坡地质灾害空间预测系统；提出了数据库信息的标准和斜坡地质灾害区域空间预测评价指标体系；讨论了斜坡地质灾害预测及动态监测预测的建模、空间尺度和方法；并利用面向对象的高级编程语言研制开发了该系统，开发了与MAPGIS集成的常用的单体斜坡和区域斜坡稳定性预测模型及斜坡地质灾害工程地质信息非空间数据库和空间图形库。该系统将斜坡工程地质信息数据库与图形库、方法库紧密结合，将斜坡地质灾害区域预测与灾害点稳定性预测评价有机地联成一体。它既可以用作大范围的宏观决策，又可以为单体灾害防治提供必要资料；该系统具有可视性强、传输功能和复制功能强及信息可加工的特点，可达到充分利用资料信息，缩短模拟、评价周期和降低成本的目的；而且结果的可视化便于改善和提高管理部门的管理决策质量，为滑坡治理和城市规划建设提供快速服务。     

“3S”技术整合在地质灾害调查评价中的应用

简述了遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)在地质灾害调查评价中的应用研究现状及其整合化趋势。着重从"3S"技术整合的角度,探讨了在地质灾害调查评价中的基本应用模式和实施中的有关问题。      

基于GIS和信息量模型的京张高铁滑坡易发性评价

新建京张铁路不仅是2022年北京冬奥会的配套交通保障设施,同时也是京包兰交通廊道的重要组成部分。在京张高铁沿线滑坡灾害调查的基础上,对影响滑坡灾害发育的相关因子进行统计分析,选取斜坡坡高、坡度、坡向、归一化植被指数、工程地质岩组、活动断裂、河流、年平均降雨量、地震和人类工程活动等10个要素作为评价模型计算的基本变量和数值化参数,采用基于GIS的信息量模型法对在建京张高铁沿线及邻区进行了滑坡灾害易发性评价,并将评价结果划分为5个等级:极低易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。结合野外调查成果,对评价结果的可信度进行了检验分析,评价结果与实际灾害发生情况基本吻合,研究结果可为京张高铁建设、减灾防灾提供基础依据。