灰色关联法在青海明长城单体建筑病害与危险性评价中的应用

土遗址保护是目前国内外文物保护研究的热点问题,但关于土遗址的病害量化,各病害间的关联程度以及土遗址的危险性评价却少有研究。通过对青海省湟中明长城的17个单体建筑-烽火台的现场调查,采用灰色关联理论分析坍塌体积、掏蚀体积、冲沟体积、裂隙长度、洞穴体积、片状剥离面积、生物破坏面积7个影响因子的权重及关联性,并建立土遗址单体的危险性评价模型进而对其进行危险性评价,最终确定各单体建筑的危险程度。     

基于灰色关联度法的可拓理论在霍尔古吐水电站坝址区泥石流危险性评价中的应用

泥石流危险性评价是灾情预测、防灾救灾决策中的重要内容,是国内外灾害科学研究的热点之一。本文以新疆开都河霍尔古吐水电站坝址区群沟泥石流为研究对象,在对泥石流区域地质环境研究的基础上,选取泥石流规模、爆发频率等8个因素作为评价因子,采用灰色关联度确定评价因子权重,运用可拓理论,通过定性和类比的方法对群发泥石流区域进行危险性评价。将评价结果与刘希林提出的单沟泥石流评价结果比较,清水沟与雪莲沟的可拓法评价危险度等级要高于单沟泥石流评价结果,这一结果和现场调查情况相吻合。因此,基于灰色关联度法的可拓理论对霍尔古吐水电站坝址区群发泥石流危险度评价结果合理可靠,进而为坝区泥石流危险性评估、规划防治提供合理的科学依据。     

地下结构孕险环境危险性预警的改进SVM模型

针对地震作用下孕险环境样本数据有限、复杂非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警方法。围绕地震后效应的地下工程区域孕险环境危险性预警目标和特征参数,设计孕险环境危险性问题的向量机表示形式,提出孕险环境危险性支持向量机训练工作机制,利用支持向量机结构风险最小化原则和非线性映射特性,建立基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警模型及其算法组件,并利用遗传算法优化其惩罚函数和核函数参数,隐式表达孕险环境危险性与其影响因素之间的非线性关系。结果表明,模型具有有效的小样本学习能力,具有较高的拟合和预测精度,明显优于神经网络等预测模型。     

典型高陡边坡高位地质灾害调查及评估

高陡边坡顶部往往难以通达,高位灾害体的判识评估是灾害防治中的难点问题。本文针对某典型高陡边坡,采用无人机低空摄影辅助调查,查明了陡坡危岩体和坡顶变形体地质特征;应用数码摄影测量技术,获取了边坡岩体结构和灾害体几何特征等信息。通过潜在失稳岩体稳定性分析,失稳岩体运动轨迹、冲击能量分析,评价边坡地质灾害危险性;桥梁、路基、棚洞3种构造物型式易损性和灾害发生后经济损失分析表明,棚洞结构最优,若采用其他结构需对边坡主动加固。     

汶川震区典型小流域泥石流发育特征及危险性

银洞子泥石流沟是典型的地震区小流域泥石流沟,是汶川地震和震后强降雨共同作用的结果,从2009年雨季开始到2013年雨季结束共发生14次泥石流事件。研究银洞子沟泥石流的演化过程对进一步认识震区泥石流的长期活动性、危险性具有重要意义。本文通过现场调查、采样测试、历史泥石流事件资料分析,揭示了该泥石流沟的物源特征、激发条件的变化,计算了泥石流密度、流速等相关参数;最后依据现存物源动储量评估了该泥石流沟潜在危险性,提出了相应的防灾减灾对策,能够为地震区泥石流防灾减灾工作提供参考。结果表明：（1）震后初期,银洞子泥石流暴发频率达到3.5次年-1,泥石流容重1.5～1.6tm-3,说明银洞子沟是一条由地震活动触发的高频稀性泥石流沟。（2）经过震后7a的流水侵蚀,银洞子沟物源总量明显减少12.92104m3,但物源动储量减少不明显,导致泥石流危险性居高不下;物源中小于10mm的细颗粒含量由地震初期的27.04%衰减到了18.22%,说明该沟未来泥石流事件仍以稀性泥石流为主。（3）短历时强降雨是银洞子沟泥石流的主要激发方式,当雨量过程超过8h,银洞子泥石流沟的激发暴雨强度为11.53mmh-1时,泥石流危险性较高;在100年一遇暴雨条件下流速接近3.8ms-1,一次冲出量可达8.64104m3。目前该泥石流仍为高度危险性泥石流沟。     

西藏某水电站安置点危岩工程影响研究

西藏某水电站安置点边坡危岩发育,稳定性差-极差,危险性大,存在失稳的可能,极大威胁安置点人员和财产安全以及省道通行安全。本文对安置点边坡危岩的稳定性进行了评价,对危岩的危险性进行了分级,并利用日本道路公团法和RCOKFALL软件对危岩的冲击力、落距、弹挑高度、总动能、水平运动距离进行了分析,得出了危岩的运动距离与安置点的关系,最后提出了合理的防治措施建议,为危岩治理提供了科学的依据。     

RESS软件与数量化Ⅱ类分析方法在区域危险度评价中的应用

2012年7月中旬日本熊本县迎来特大暴雨,暴雨在熊本县市区内引发洪水,并在位于其东北部的阿苏地区引发了数量巨大、后果严重的地质灾害。通过同年10月到11月之间多次现场灾害调查,发现当地的地质灾害主要类型有崩塌、滑坡和泥石流。当地的地理环境给相关部门后续的治理和修复工作带来了极大的不便利,同时耗费了大量的时间和资金,因而相对于灾后进行治理和修复工作,事前对于当地可能发生地质灾害的区域进行危险度评价,在危险度大的地方提前建立防护措施具有更大的实际和经济价值。本文运用日本熊本大学工学部环境岩土研究室自主研发的危险度评价RESS软件对选取的阿苏坂梨区域进行危险度评价,获得了被研究区域的地势起伏度、横断面形状、斜面倾斜角度、集水面积、土地利用信息、土体表层地质、灾害场所变化情况等7个类别的解析图像和数据。结合使用数量化Ⅱ类分析方法,对危险度评价的结果进行验证和扩展,危险度评价的准确率和灾害场所的判断准确率均高于研究要求,另外也获得了由RESS软件解析出来的各个类别的因子对于地质灾害事件的贡献度大小。依据危险度评价的结果绘制出被研究区域的地质灾害预测预警地图,该地图简单易懂,具有一定的社会共享意义和专业参考价值。     

矿山地质环境风险管理的多目标决策

矿山地质环境风险决策是一个涉及诸多利益群体的多目标决策问题。为了在矿山开发和关闭中有效地控制地质环境风险,我们提出了由风险在可接受水平内、风险控制工程效益达到最大和矿区规划科学合理3个目标组成的多目标决策问题,并采用层次分析法求解该决策问题。最后,将决策过程用于广西凤山城区内某废弃石灰岩矿山,综合设计单位、政府部门和当地群众的意见后,完成了矿山地质环境治理方案的决策。决策结果认为,采用P1（削坡、清理危岩、坡面锚固）、P2（截水+落石平台拦截+监测）、P3（坡面整形+岩壁雕刻+部分生态恢复）和P4（风险教育）的组合是最优治理方案。研究成果不仅有效地指导了该石灰岩矿山的地质环境治理工程,也对发展矿山关闭理论和风险管理具有重要作用。     

The use of digital technologies for landslide disaster risk research and disaster risk management: progress and prospects

Landslide is a serious natural disaster next only to earthquake and flood, which will cause a great threat to people’s lives and property safety. The traditional research of landslide disaster based on experience-driven or statistical model and its assessment results are subjective , difficult to quantify, and no pertinence. As a new research method for landslide susceptibility assessment, machine learning can greatly improve the landslide susceptibility model’s accuracy by constructing statistical models. Taking Western Henan for example, the study selected 16 landslide influencing factors such as topography, geological environment, hydrological conditions, and human activities, and 11 landslide factors with the most significant influence on the landslide were selected by the recursive feature elimination (RFE) method. Five machine learning methods [Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Linear Discriminant Analysis (LDA)] were used to construct the spatial distribution model of landslide susceptibility. The models were evaluated by the receiver operating characteristic curve and statistical index. After analysis and comparison, the XGBoost model (AUC 0.8759) performed the best and was suitable for dealing with regression problems. The model had a high adaptability to landslide data. According to the landslide susceptibility map of the five models, the overall distribution can be observed. The extremely high and high susceptibility areas are distributed in the Funiu Mountain range in the southwest, the Xiaoshan Mountain range in the west, and the Yellow River Basin in the north. These areas have large terrain fluctuations, complicated geological structural environments and frequent human engineering activities. The extremely high and highly prone areas were 12043.3 km² and 3087.45 km², accounting for 47.61% and 12.20% of the total area of the study area, respectively. Our study reflects the distribution of landslide susceptibility in western Henan Province, which provides a scientific basis for regional disaster warning, prediction, and resource protection. The study has important practical significance for subsequent landslide disaster management.     

国外灾害风险管理对我国城市洪水保险的启示

全球变化和城市化的共同作用将导致城市洪涝灾害加剧,在这一新背景下,结合国外灾害风险管理的研究,对洪水保险进行了有益的探索,针对以前我国洪水保险试点在农村地区失败的原因,提议我国应该从城市开始实施洪水保险计划,认为实施城市洪水保险有必要性和可行性,可以进一步拓展城市洪涝灾害风险管理的渠道。