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RS与GIS的层次分析法在滑坡危险性评估中的应用——以四川宣汉天台乡滑坡为例

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,采用多层次分析(AHP)法,以四川宣汉天台乡为研究区,根据该区实际情况,选取线性构造、道路、土地利用、坡度、坡向5种影响滑坡灾害发生的因素作为评价因子,进行区域滑坡危险性评估。在ArcGIS的空间分析环境中运行权重叠加,把研究区划分成滑坡极易发生区、易发生区、一般发生区、可能发生区、难发生区和极难发生区。通过实地调查和与研究区的滑坡灾害实证研究结果进行比较,发现评估结果与实际状况较为吻合,研究方法能够准确地评估区域滑坡灾害危险性的程度。     

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。     

基于信息量法模型与GIS的滑坡地质灾害风险性评价

为查明理县滑坡地质灾害总体风险水平,根据滑坡高易发的特征,选取坡度、坡向、构造、岩性、水系、降雨、地震、人类活动等8个因子作为滑坡危险性评价指标,选取人口密度、单位面积GDP和土地资源作为易损性评价指标,基于层次分析法-信息量法模型,使用GIS技术开展理县滑坡地质灾害风险评价.地质灾害风险性评价结果符合理县滑坡地质灾害...     

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GIS的中国滑坡灾害风险分析

随着我国减灾防灾工作的深入开展,对大范围区域性的滑坡灾害进行风险评估势在必行。GIS技术为滑坡灾害在不同模型条件下的风险评估提供了有效的技术支持。经过多年研究,作者开发出了基于MapGIS软件平台的滑坡灾害风险分析系统。在该系统支持下,采用信息量模型和专家打分模型对我国全国范围内的滑坡灾害进行危险性分析,进而进行区域社会经济易损性分析,并在此基础上进行最终的滑坡灾害风险评估。分析结果具有一定的指导意义和实用价值。     

基于GIS和层次分析法的沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价

滑坡是沙溪流域主要地质灾害类型之一,开展滑坡灾害易发性评价可为区域地质灾害防治提供数据基础和决策依据。通过沙溪流域生态地质调查,分析了滑坡灾害分布规律和影响因素之间的关系,选取岩性建造、地貌、坡度、坡向、降雨量、距河流距离和距断层距离7项指标,利用层次分析法及地理信息系统空间分析技术,开展沙溪流域滑坡地质灾害易发性评价。结果显示: 沙溪流域滑坡易发性影响因子依次为岩性建造、多年年均降水量、地形地貌、坡度、距河流距离、距断层距离和坡向; 沙溪流域滑坡灾害易发性与坡度、岩性建造、年均降水量表现出明显正相关,即坡度越大、岩性建造性质越软弱、越易风化,年均降水量越多,越易引发滑坡灾害; 滑坡灾害易发性与断裂构造、河流距离与滑坡灾害易发性呈负相关,即距离越近越容易诱发地质灾害; 流域整体以低易发区和极低易发区为主,高易发区主要分布在沙溪流域中南部、东部及东北部地区。这为沙溪流域地质灾害防治提供了基础数据和决策依据。     

基于GIS与层次分析法的龙溪流域滑坡风险评价

以浙江龙溪流域为例,基于GIS与层次分析法进行滑坡危险性和风险性评价.根据滑坡调查数据,选择坡度、坡向、地层岩性、地质构造、人类工程活动、降雨及灾害点分布密度7个评价因子,计算各评价单元滑坡危险性评价指数.通过分析滑坡危险性评价结果、人口及财产易损性等,对龙溪流域进行滑坡风险性评价.结果表明:龙溪流域极高危险区主要位于大峃镇樟坑、乌岩一带;易损人口、财产密度与地貌具有相关性,地形平坦的区域,人口和物质财富集中,易损人口和财产密度相对较高;滑坡极高风险区和高风险区主要分布在珊门村、店基坑、白门台及洞背村一带.滑坡风险评价结果与易损人口、财产密度分布差异较大,局部与危险性评价相似,通过结合自然属性和人文属性的滑坡风险评价更契合地方防灾减灾的管理需求.实地调研表明,本次滑坡风险评价结果基本符合龙溪流域滑坡造成的危害实际情况,可为龙溪流域城镇建设和人口分布再调整提供参考.     

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。      

基于无限边坡算法的降雨型滑坡预警系统的模型试验研究

滑坡预警系统是减少降雨型滑坡灾害的重要手段,其中针对具体单个滑坡失稳的预警系统,尽管具有较好的物理判断依据,但由于其构造机制较为复杂,目前仍然比较少见。基于无限边坡算法构建了较为简单的实验室降雨型滑坡技术性预警系统,并详细介绍了该系统的预警思路、预警时间计算原理、信息交流及反馈的实现。通过模型试验结果考察该预警系统在估算不同降雨强度及不同初始含水状态下滑坡失稳时间的表现,并对模型试验结果、预警能力进行分析。结果表明,基于无限边坡算法的预警系统的预警能力尽管受到降雨侵蚀、滑动面位置、初始含水状态的影响,但仍然具有较好的准确性。     

基于GIS空间数据的滑坡SPH粒子模型研究

针对光滑粒子流体动力学方法（SPH）在滑坡模拟中建立粒子模型的难题,提出了基于地理信息系统（GIS）栅格数据的粒子排列与插入方法。根据该方法,建立了滑坡SPH粒子模型及相关粒子生成程序,进一步以结合摩尔-库仑破坏准则的SPH宾汉流体模型为核心,实现了运用SPH方法模拟滑坡破坏后三维运动的过程。该SPH模型在对唐家山滑坡的模拟中得到了验证,并预测了金坪子滑坡破坏后的影响范围。结果表明：基于GIS空间数据的滑坡SPH粒子模型具有可行性与良好的适用性。以GIS数据库为基础,开展滑坡灾害的模拟研究,将大大提高对滑坡等地质灾害的仿真分析,为滑坡灾害的预测与防治提供参考。     

滑坡灾害预测预报分类

有人主张滑坡灾害的空间和时间预测预报应是并存的,即脱离时间预测预报的空间预测是不可取的。但也有人认为两者可以相互独立而又互为补充。事实上,空间预测是时间预测预报的先决条件,只有在明确了预测的对象之后,方可有目的地开展滑坡灾害的时间预测预报。因而,一般地讲,滑坡灾害空间和时间预测具有先后序次关系。但从减灾的角度考虑,二者又具有相对的独立性。即可以在时间预测之外进行空间预测。目前对滑坡灾害预测预报分类的系统研究不多,所开展的预测预报事例报导基本上属于个例研究。论文将滑坡灾害预测预报分为空间和时间2大类,并进一步将空间预测划分成区域空间预测、地段空间预测和场地空间预测;将时间预测预报划分成长期时间预测、短期时间预测和临滑时间预测预报。文章针对滑坡灾害时间预测预报的特点,对预测预报的信息源进行了分析和分类。并对不同的工程阶段所要预测的滑坡灾害问题进行了分类归纳。     

基于逻辑回归的四川青川县区域滑坡灾害预警模型

四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。     

基于数字滑坡技术的暴雨滑坡、泥石流预警、监测模型研究

中国学者在暴雨滑坡、泥石流预测预报研究领域取得的成果为采用数字滑坡技术进行暴雨滑坡、泥石流预警、监测模型研究提供了宝贵的基础,应用数字滑坡技术建立暴雨滑坡、泥石流预测模型的原则是：（1）必须在滑坡、泥石流形成条件理论指导下;（2）应了解研究区地质环境及滑坡、泥石流特征;（3）就基于数字滑坡技术而言,只能选取遥感方法可能...     

基于Mamdani FIS模型的滑坡易发性评价研究

滑坡的形成是众多非线性关系的影响因子相互作用的结果,传统滑坡预测方法需要大量实地勘查数据。利用Mamdani FIS(模糊推理系统)模型对三峡库区巴东-秭归段进行滑坡易发性预测,并对结果进行评价。通过地理信息系统(geographic information system,GIS)、遥感(remote sensing,RS)技术和区域地质背景资料获取地形类、生态环境类和地质背景类共3类7种滑坡影响因子,建立了192条相关的推理规则,在Matlab平台下基于Mamdani FIS模型得到研究区滑坡易发性预测指数,并生成滑坡易发性区划图。预测结果的受试者工作特征曲线下的面积值为82.8%,显示滑坡评估效果良好。结果证明,与其他模型相比,基于空间信息技术的Mamdani FIS模型,利用其非线性分析能力和基于专家意见的推理规则,评估滑坡易发性时不需要先验知识支撑,简化了模型使用时对数据的要求。另外,该模型只需通过专家意见改变推理规则就可以应用于不同的地质地理环境区域,显示其较强的适应性。     

基于GIS的斜坡监测预测系统的设计与应用

介绍了基于GIS斜坡监测信息管理、预测系统软件的设计思想和功能。该系统能够全面存储、分析处理、检索与监测有关的测试数据、地质、地物和施工设计信息等资料,并且具有图形可视化、报表制作、监测数据建模及预测等功能;系统采用客户/服务器结构,满足不同层次用户的需求,功能齐全,其总体设计、数据库设计以及系统架构设计合理,有助于实现斜坡工程的监测信息管理和预测评价。     

基于Geo-CA和GIS的滑坡稳定性分析

传统的滑坡稳定性分析大多是建立在以数学模型为基础的布点、观测、计算、预测这一方法进行的一种确定性分析.实际上,滑坡是一个影响因素众多,边界条件复杂,诱发因数偶然的、不确定的复杂系统.论文运用地理元胞自动机这一时间和空间都离散的动力系统工具,研究了用元胞自动机来模拟滑坡的原理、方法和工作流程,并在GIS技术支持下针对滑坡的可能滑面设定不同的元胞状态并以此确定相应的元胞空间,采用相同的邻居定义和转化规则,着重研究滑坡滑动面从稳定到滑移这一微观动态变化过程,形成Geo-CA-LANDSLIDE系统.最后,采用100×100的地理元胞自动机模型.实例研究了滑坡形成与元胞演化规律之间的关系,得出了与理论分析相一致的结论.运用GIS技术与之集成,可以将这一过程可视化表达.     

空间三维滑坡敏感性分区工具及其应用

对于滑坡敏感性分区目前有三种方法:定性法、统计法和基于岩土定量模型的确定性方法。定性法基于对滑坡敏感性或灾害评估的人为判断;统计法用一个来源于结合了权重因子的预测函数或指标;而确定性法,或者说是物理定量模型法以质量、能量和动量守恒定律为基础。二维确定性模型广泛用于土木工程设计,而无限边坡模型(一维)也用于滑坡灾害分区的确定性模型。文中提出了一个新的基于GIS(地理信息系统)的滑坡敏感性分区系统,这个系统可用于从复杂地形中确认可能的危险三维(3-D)滑坡体。所有与滑坡相关的空间数据(矢量或栅格数据)都被集成到这个系统中。通过把研究区域划分为边坡单元并假定初始滑动面是椭球的下半部分,并使用Monte Carlo随机搜索法,三维滑坡稳定性分析中的三维最危险滑面是三维安全系数最小的地方。使用近似方法假定有效凝聚力、有效摩擦角和三维安全系数服从正态分布,可以计算出滑坡失稳概率。3DSlopeGIS是一个计算机程序,它内嵌了GIS Developer kit(ArcObjects of ESRI)来实现GIS空间分析功能和有效的数据管理。应用此工具可以解决所有的三维边坡空间数据解问题。通过使用空间分析、数据管理和GIS的可视化功能来处理复杂的边坡数据,三维边坡稳定性问题很容易用一个友好的可视化图形界面来解决。将3DSlopeGIS系统应用到3个滑坡敏感性分区的实例中:第一个是一个城市规划项目,第二个是预测以往滑坡灾害对临近区域可能的影响,第三个则是沿着国家主干道的滑坡分区。基于足够次数的Monte Carlo模拟法,可以确认可能的最危险滑坡体。这在以往的传统边坡稳定性分析中是不可能的。     

基于表面位移的公路滑坡监测预警研究

公路滑坡是常见的地质灾害,但对运营期公路边坡进行长期监测并成功预警的实例却很少。主要原因是公路边坡点多、线长、规模小、缺乏详细的地质勘探资料、监测费用高、预警难度大。利用拉索触发式位移计对滑坡表面位移进行监测,精度可达1 mm,通过电信的GPRS公网实时传送到远程监控中心,全程自动化,且费用低。同时,利用有限元商用软件 PLAXIS的强度折减模块和塑性分析模块对不同参数组合进行计算,在缺乏滑坡岩土体强度参数、渗透系数、土-水特征曲线等资料的情况下,建立滑坡安全系数与表面监测位移的关系, 从而通过表面位移量的变化进行阶段式预警,并制定相应的预防措施。提出的方法已在湘西某高速公路滑坡获得应用。