基于投影寻踪模型的滑坡危险性等级评价

危险性评价是滑坡灾害预防与减灾工作首要解决的重要内容.在地理信息系统技术支持下, 以山地灾害频发区——小江流域作为研究对象, 选取坡度、土体粘聚力和内摩擦角这3个评价指标构建滑坡危险性分级评价指标体系, 将投影寻踪技术运用到滑坡危险性等级评价中, 对评价样本的各指标因素进行线性投影, 以最优投影方向所对应的投影特征值作为评价依据, 建立了滑坡危险性等级综合评价模型, 绘制了滑坡危险性等级分布图.结果表明: 研究区极高危险区、高危险区、中等危险区、低危险区和极低危险区的面积比例为14.28∶9.41∶69.12∶7.00∶0.19;根据所建立的5级评价指标体系对研究区60个土质滑坡点资料进行了验证, 在占研究区总面积23.69%的高、极高危险区的小范围内, 实际发生土质滑坡数量45个, 占总土质滑坡数量的75.00%;中等危险性级别以上区域拥有的土质滑坡数量占全部土质滑坡的96.67%;不同危险性级别的滑坡体积方量统计结果表明, 滑坡体积方量密度随危险性级别的提高而迅速增加.对比评价结果及实测结果可知, 投影寻踪分级结果符合实际情况, 证实了该方法的正确性, 为滑坡危险性评价提供了一条新思路.      

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。      

基于多模型的滑坡易发性评价以甘肃岷县地震滑坡为例

2013年7月22日,甘肃省岷县漳县交界处发生了MS6.6级地震(岷县地震),本文以这次地震烈度Ⅷ度区为研究区,根据地震前后遥感影像解译出来的2330个地震滑坡数据,以坡度、坡向、水系、岩性和断层为因子图层,分别应用模糊逻辑法,信息量模型及Shannon熵改进的信息量模型,对研究区的地震滑坡易发性进行评价。结果表明: 1滑坡的高易发性地区位于研究区的中间部分,以及水系0～50m这一缓冲区范围内,离水系越近滑坡易发性等级越高; 2应用ROC曲线对3个模型的易发性评价结果进行比较,信息量模型和Shannon熵改进的信息量模型的AUC值分别为0.8488, 0.8502; 模糊逻辑模型的AUC值为0.7640,表明前两个模型的表现较好,而模糊逻辑模型相对来说表现一般; 3通过对比3个模型中各等级易发性所占的面积比例和各等级易发性中滑坡数目占总数比例,表明Shannon熵改进后的模型更适用于灾害风险评价以及应急风险管理等实际应用。     

基于I-CF模型的四川德格县滑坡危险性评价与区划CSCD

文章以德格县为研究区,以7 m DEM进行地形分析处理,并结合相关调查数据建立了德格县滑坡灾害数据库,通过选取的地震峰值加速度、断裂带、水系、坡度、坡向、高程、岩性等7个指标,在GIS技术支持下,利用信息量模型(I)、层次分析法模型(AHP)、确定性系数模型(CF)相互耦合对研究区灾害敏感性评价,再分析得到活动频率因素对研究区全县域进行危险性评价,将得到的结果分成4个区域,分别为高危险区、较高危险区、中危险区、低危险区,其中高、较高危险区占总面积2.23%。其中,滑坡灾害占总灾害的42%。评价结果与实际调查结果符合程度较高,能够为该地域未进行实地调查的地方进行相关滑坡灾害的预测预报,并对安全防治提供技术支持,亦可以为其他地区滑坡灾害危险性评价提供理论指导和技术参考。     

基于GIS的滑坡灾害危险性区划研究——以重庆市万州区为例

为了弥补滑坡灾害危险性区划研究中影响因子和等级划分的不确定性,结合前人研究成果,依据斜坡几何形态、岩性、地质构造、河流侵蚀、土地利用类型、人类工程活动、降水条件等影响因子与研究区实际已发生的滑坡灾害数之间的关系,编制重庆市万州区滑坡灾害危险性评价标准,并基于GIS技术和信息量模型法,计算滑坡评价因子的信息量,就万州区滑坡危险性进行区划,最后基于乡镇行政区对该区滑坡危险性区划进行细化。结果表明：建设用地、坡高为90～200 m的地形、1 024～1 060 mm的年降雨量以及侏罗系中统上沙溪庙组岩层等因素对万州区滑坡发生影响较大;根据滑坡灾害危险性评价标准,万州区滑坡灾害被划分为高、中、低、极低等4个危险区;应用信息量模型法得到的万州区滑坡危险性区划与实际情况比较吻合;高危险区和中危险区面积分别为564.4 km2和848.6 km2,分别占万州区总面积的16.3%和24.5%,主要分布于长江干流及支流两岸的居民相对集中区以及公路干线地段;高危险和中危险乡镇主要分布在万州区经济较为发达的长江干流两岸,尤其是左岸的黄柏乡、太龙镇、天城镇、李河镇等以及万州主城区。     

基于 GIS和 AHP的安康市滑坡地质灾害危险性评估

安康市滑坡崩塌频繁发生,对当地造成了不可估量的损失。以安康市地震小区划为依托,对当地滑坡地质灾害的易发性进行研究。在研究区进行野外踏勘和搜集资料的基础上,借助magis和arcgis平台强大的绘图、分析功能,运用层次分析法对滑坡灾害因子进行加权叠加计算,绘制滑坡灾害危险性区划图。区划结果分为四个等级：无危险区、低危险区、中危险区、高危险区。无危险区、低危险区滑坡灾害易发性较低,为适宜城市规划和项目实施工作地带,中危险区、高危险区则要加以治理以减少滑坡地质灾害对居民生命和财产的威胁。     

基于GIS的重庆万州区滑坡灾害危险性评价

在充分调查万州区地质环境及滑坡灾害基本特征的基础上,根据资料的有效性和可获得性,选取地表高程、坡度、地层岩性、地质构造、土地利用类型、区域交通建设及河流侵蚀冲刷7个影响滑坡发生的因素作为评价指标,采用AHP法确定各个指标权重并建立滑坡灾害危险性指数模型,通过GIS系统的空间分析功能进行栅格运算,得出研究区滑坡灾害危险性分区。采用上述指标和方法将重庆市万州区的滑坡灾害划分为极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区和极低危险区,划分结果符合该区滑坡灾害的实际情况。     

基于GIS的重庆市万州区滑坡灾害危险性评价

在充分调查万州区地质环境及滑坡灾害基本特征的基础上,根据资料的有效性和可获得性,选取地表高程、坡度、地层岩性、地质构造、土地利用类型、区域交通建设和河流侵蚀冲刷7个影响滑坡发生的因素作为评价指标,采用AHP法确定各个指标的权重并建立滑坡灾害危险性指数模型,通过GIS系统的空间分析功能进行栅格运算,得出研究区滑坡灾害危险性分区.采用上述指标和方法将重庆市万州区的滑坡灾害划分为极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区和极低危险区,划分结果符合该区滑坡灾害的实际情况.     

基于分形理论的南江县滑坡敏感性分析与易发性评价

定量分析滑坡发生的敏感性,能为易发性区划、危险性评价、风险性评估等提供定量依据,对研究滑坡的成灾背景、发育规律具有重要意义。文章基于ArcGIS技术应用“累计和分形理论”对滑坡的敏感性进行了分析,得到各致灾因子的累计和分维值及滑坡发生对各致灾因子的敏感性;基于滑坡对致灾因子的敏感性绘制南江县易发性区划图,将南江县滑坡易发性等级分为极高易发区、高易发区、中易发区、较低易发区、极低易发区五个等级。     

基于不同模型的赣南地区小型削方滑坡易发性评价对比分析

赣南地区滑坡灾害点多、面广、规模小,具有群发性和突发性的特点,90%以上的滑坡是因人工切坡导致的。为研究赣南地区小型削方滑坡对易发性评价模型的适用性,以赣州市于都县银坑镇为例,基于野外地质调查成果,并利用地理探测器,选取坡度、坡体结构、岩组、断层、道路、植被等6个评价指标,分别选用信息量模型、人工神经网络模型、决策树模型和逻辑回归模型开展易发性评价。结果表明：信息量、人工神经网络、决策树和逻辑回归等模型得到的AUC值分别为0.800、0.708、0.672和0.586,信息量模型所得的易发性结果与研究区滑坡实际分布情况较吻合,高易发区和中易发区滑坡占比近80%。信息量模型较其他三个模型,更适合于赣南地区小型削方滑坡易发性评价,评价结果对该地区地质灾害易发性评价模型选取提供了参考与借鉴。     

基于有效降雨强度的滑坡灾害危险性预警

选取湖北省恩施地区1 000 km2区域作为典型研究区, 在全面分析该区域历史滑坡资料的基础上, 根据该区滑坡生成与地层岩性之间的关系, 将研究区地层划分为高、中、低3类易发性岩组.分岩组统计降雨监测数据与历史滑坡信息, 得出有效降雨强度与关键降雨持续时间的散点图, 由此确定不同滑坡发生概率的有效降雨强度阈值, 提出该区的滑坡灾害危险性预警判别模型.基于样本区统计数据建立滑坡预测指标体系, 运用GIS得出研究区域的滑坡空间易发性区划结果, 并根据不同易发岩组-有效降雨强度模型, 叠加滑坡灾害易发性分区结果与降雨危险性预警等级分级结果, 对研究区的滑坡灾害危险性进行了预测预警.结果表明: 不同易发岩组-有效降雨强度模型所得预警结果与实际情况吻合, 预警模型具有考虑全面和预警精度高的特点, 在实际预警中切实可用.      

基于随机森林-特征递归消除模型的可解释性缓丘岭谷地貌滑坡易发性评价

研究旨在基于随机森林-特征递归消除模型，通过SHAP算法(SHapley Additive exPlanation, SHAP)与部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)对缓丘岭谷地貌区域进行滑坡易发性评价与内部机制解释，以期为地质灾害防治研究提供参考。利用优化随机森林算法对典型缓丘岭谷地区滑坡易发性进行研究，建立缓丘岭谷滑坡易发性评价模型；利用特征递归消除算法剔除噪声因子，选取地形地貌、地质构造、环境条件、人类活动5个类型16个因子构建重庆合川区滑坡致灾因子数据库；结合合川区754个历史滑坡点，利用随机森林算法对因子重要性进行排序，并根据专家经验法对研究区的滑坡易发性进行划分，将研究区的滑坡易发性分为极低、低、中、高、极高5个等级；应用部分依赖图对合川区滑坡发生影响大的因子进行解释和SHAP算法对个体滑坡进行局部解释。结果表明：与原模型相比，随机森林-特征递归消除模型测试集AUC值提高了0.019,证明了特征递归消除算法的有效性；训练集以及测试集的AUC值分别为0.769、0.755,具有较高的预测精度；缓丘缓坡地区在起伏较大地区滑坡密度较大，历史滑坡多...     

证据权法在区域滑坡危险性评价中的应用以贵州省为例

以GIS为技术平台,采用证据权法对研究区进行了滑坡地质灾害危险性分析。综合分析历史滑坡数据及其环境因素和触发因素,数据源主要有地形图、DEM、地质图,选取地层岩性、构造、高程、坡度、坡向、地形起伏度、道路、水系作为危险性评价因子。首先应用ArcGIS软件对数据源进行处理,提取各个评价因子图层,并对每个图层进行分级、缓冲区分析等处理,建立若干证据层。然后将历史灾害点与评价因子进行空间关联分析,计算每个评价因子等级的权重,最后计算出评价单元的危险性指数,并将危险性分为极高危险区、高危险区、中等危险区、低危险区。采用成功率曲线法对证据权法评价精度进行验证,结果表明本次评价的精度为71%。利用历史滑坡数据对评价结果进行验证,结果显示评价结果与实际情况较为吻合,说明证据权可以客观定量地评价各影响因子对滑坡的影响程度,该方法应用于区域地质灾害危险性评价比较有效。     

基于突变理论的滑坡危险性评价

滑坡危险性评价与预测是滑坡灾害防治中的首要任务,科学合理地评价滑坡危险性十分重要。以岩桑树水电站库区发育的潜在滑坡为例,据其特有的地质环境条件,选取坡体风化程度、斜坡坡度等9个影响因素作为滑坡危险性评价的指标,并建立分级标准将滑坡危险性分为轻度危险、中度危险、重度危险和极度危险4个等级。将突变理论运用到滑坡危险性评价中,从而建立了新的稳定性评判模型。基于突变级数法的滑坡危险性评价方法,综合考虑了各评价指标间的相关性,真实地描绘了滑坡系统的内在机制。实例分析结果表明,该方法评判结果准确率高,可为滑坡的防治提供依据。     

逻辑回归与支持向量机模型在滑坡敏感性评价中的应用

白龙江流域是我国滑坡泥石流灾害四大高发区之一,进行该区域滑坡敏感性评价,能够为决策者在灾害管理和设施建设规划方面提供帮助,对区域防灾减灾具有重要指导意义。本研究采用边坡单元为基本研究单元,在野外调查及前人研究基础上,选择控制该区域滑坡发育的19个要素作为影响因子;经过主成分分析和独立性检验得到该区域对滑坡形成贡献最大的6个因子:高程、坡度、坡向、岩性、断裂距离和人口密度;分别使用二元逻辑回归模型(LR)和支持向量机模型(SVM)对该区域进行滑坡敏感性评价;最后,采用ROC曲线对模型精度进行验证。研究结果表明,两模型各能将38.76%、14.48%、9.40%、11.28%、26.07%和13.49%、21.61%、8.17%、26.70%、30.04%的边坡单元分别预测为极高危险区、高危险区、中度危险区、低危险区和极低危险区;精度验证结果表明两种模型均能有效地进行该区域滑坡敏感性评价,并且支持向量机模型具有更好的分类能力、预测精度和稳定性。     

基于组合赋权-未确知测度理论的滑坡危险性评价

危险性评价与预测是滑坡灾害预防与减灾工作首要解决的重要内容。以西藏隆子县研究区内发育的滑坡为例,据其特有的地质环境条件,选取滑坡发育高程、坡度等13项影响因素作为滑坡危险性评价的指标,并建立分级标准将滑坡危险性划分为高度、中度和低度三级。采用组合赋权-未确知测度理论耦合评价模型,构建了评价指标未确知测度函数、评价指标组合赋权值、置信度判别准则,对研究区内20个滑坡进行了危险性评价,获得了每个滑坡危险性等级,并与模糊物元和突变理论评价结果及实测结果对比,评价结果基本符合实际情况,证明该方法科学合理,可为滑坡危险性预测提供新思路。     

逻辑回归与支持向量机模型在滑坡敏感性评价中的应用

白龙江流域是我国滑坡泥石流灾害四大高发区之一,进行该区域滑坡敏感性评价,能够为决策者在灾害管理和设施建设规划方面提供帮助,对区域防灾减灾具有重要指导意义。本研究采用边坡单元为基本研究单元,在野外调查及前人研究基础上,选择控制该区域滑坡发育的19个要素作为影响因子; 经过主成分分析和独立性检验得到该区域对滑坡形成贡献最大的6个因子:高程、坡度、坡向、岩性、断裂距离和人口密度; 分别使用二元逻辑回归模型（LR）和支持向量机模型（SVM）对该区域进行滑坡敏感性评价; 最后,采用ROC曲线对模型精度进行验证。研究结果表明,两模型各能将38.76%、14.48%、9.40%、11.28%、26.07%和13.49%、21.61%、8.17%、26.70%、30.04%的边坡单元分别预测为极高危险区、高危险区、中度危险区、低危险区和极低危险区; 精度验证结果表明两种模型均能有效地进行该区域滑坡敏感性评价,并且支持向量机模型具有更好的分类能力、预测精度和稳定性。     

基于频率比与集成学习的滑坡易发性评价——以金沙江上游巴塘—德格河段为例

金沙江上游巴塘—德格河段地处青藏高原东部,该区地质、地形、地貌极其复杂,滑坡灾害最为发育,开展区域滑坡易发性评价对防灾减灾工作有着重要的意义。本文以金沙江上游巴塘—德格河段为研究区,在滑坡编录与野外实际调查的基础上,通过对滑坡分布规律和影响因素分析,选取高程、坡度、坡向、曲率、地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、地层岩性、断层、水系和道路等11个影响因子,构建了滑坡易发性评价指标体系。利用皮尔森系数去除高相关性影响因子,运用频率比方法定量分析各个因子与滑坡发育的关系。通过频率比模型选取非滑坡样本,采用集成学习算法模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区及极低易发区5个等级。由滑坡易发性分区图和ROC曲线表明,高和极高易发区主要沿金沙江沿岸和沟谷分布,随机森林模型的成功率曲线下面积AUC=0.84,历史滑坡灾害位于高-极高易发区的灾害数占总滑坡数的84.8%,梯度提升树模型的成功率曲线下面积AUC=0.79,历史滑坡灾害位于高-极高易发区灾害数占总滑坡数的79.3%。由AUC值和历史灾害的分布可知,随机森林模型比梯度提升树模型在本研究区...     

基于深度神经网络模型的雅安市滑坡易发性评价CSCD

准确的滑坡易发性评价结果是滑坡风险评估的基础,对防灾减灾工作有着重要的意义。文章以雅安市为研究区,在野外地质调查的基础上,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形湿度指数、泥沙输运指数、径流强度指数、归一化植被指数、年均降雨量、地震动峰值加速度、地形起伏度、距断层距离、地层岩性、距河流距离、距道路距离等16个因子,构建研究区滑坡易发性评价指标体系,采用度神经网深络(DNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(12.2%)、高易发区(7.0%)、中易发区(9.8%)、低易发区(17.0%)、极低易发区(54.1%)五个等级,并与人工神经网络(ANN)模型进行对比,用ROC曲线的AUC值进行精度检验。结果表明,DNN模型的评价精度AUC(0.99)大于ANN(0.96)模型。因此,相比ANN模型,DNN模型在该研究区有着更好的拟合能力和预测能力,滑坡极高和高易发区主要分布于雅安市人类工程活动强烈的低海拔地区,沿着道路和水系分布,距道路距离、高程、年均降雨量是影响雅安滑坡发育的主要影响因子。     

基于ArcGIS模型的滑坡地质灾害敏感性评价——以金沙江上游为例

针对一些灾害评价模型过于复杂,影响因子选择过多的情况,在前人研究的基础上,选取坡度、工程地层岩性、断裂构造、地形起伏度4个因素作为滑坡地质灾害的影响因子。以金沙江上游白玉至巴塘段为研究区域,利用GIS技术,基于信息量模型,分析不同因子对滑坡地质灾害的敏感性,并利用信息量值绘制出滑坡灾害敏感图。结果表明,滑坡灾害点分布与敏感性分级具有显著相关性。评价方法可对类似金沙江上游这样的山地区域性滑坡灾害敏感性评价提供思路和参考。