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红河州地质灾害临界雨量及预报方法初探 总被引：4，自引：1，他引：3
根据红河州国土局提供的地质灾害易发性分区资料,将全州134个乡镇按地质灾害易发程度分为极易发区、易发区和轻易发区,全州约90%的地区为易发区和极易发区,仅北部的小面积地区为轻易发区;对红河州1984～2010年地质灾害资料分析发现,90%以上的地质灾害发生在5～10月,与降雨关系密切,强降雨及连阴雨均可能诱发地质灾害;对其中183条地质灾害样本进行分析,得出各分区临界雨量及地质灾害统计预报方程,将地质灾害等级预报细化到乡镇。 相似文献
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通过开展惠州市潼湖生态智慧区地质灾害调查工作,查清了地质灾害分布状况,分析了地质灾害形成的条件及影响因素。采用定性与定量分析相结合的方法对调查区进行了地质灾害易发程度分区,共划分出地质灾害中易发区、低易发区和不易发区三种类型,并指出了各易发分区的地质灾害发育特征。调查结果可为潼湖生态智慧区群测群防网络建立与防灾减灾工作提供地质数据,对保障人民生命与财产安全具有重要意义。 相似文献
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本文在全面调查分析连云港市区地质灾害隐患点及分布状况的基础上,从诱发地质灾害的地质条件、人类工程活动、地形地貌及气候植被因素考虑,选取了地层岩性、地质构造、地形地貌、露天开采、降雨强度、植被覆盖率等15个评价因子,建立了地质灾害易发性评价指标体系,运用层次分析法计算各评价因子的权重值,并进行归一化处理,然后利用模糊评判法对各隐患点的易发性指数进行计算、统计,将连云港市区划分为地质灾害高易发区、中易发区和低易发区,最后利用GIS空间分析功能生成了易发性分区图,实现了地质灾害易发防治分区的目的,为连云港市后期地质灾害防治提供重要参考依据。 相似文献
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金沙江干热河谷区泥石流易发性评价模型及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
金沙江上游奔子栏-昌波河段属典型的干热河谷区,气候干热少雨,但泥石流灾害发生频繁。采用指标熵模型对干热河谷区泥石流的影响因子进行敏感性分析,最后筛选出流域地貌熵值、岩土类型、坡向、坡度、植被归一化指数、月均降雨量等6个因子作为泥石流的易发性评价因子。将研究区划分为217个小流域,以流域单元为评价单元,采用权重系数法建立了泥石流的易发性评价模型,并利用该模型制作易发性分区图。分区结果表明:研究区泥石流极高易发区和高易发区主要分布在北部的昌波-贡波段、中东部的徐龙-曲雅贡段和南部的金沙江沿岸。极高易发区和高易发区面积占研究区总面积的36.4%,两区内的泥石流流域面积占泥石流总流域面积的58%。经检验泥石流的预测成功率为69.6%。 相似文献
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川藏铁路加查至朗县段地处西藏自治区东南部,该区新构造活动强烈,地质构造复杂且历史强震频发,一系列大型—巨型滑坡在该区密集分布。本文基于滑坡遥感解译和野外地质灾害调查,建立了川藏铁路加查—朗县段的滑坡空间数据库,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、地层岩性、距河流距离、距断裂带距离、距道路距离、植被归一化指数(NDVI)以及年平均降雨量等10个滑坡影响因子,基于ArcGIS软件平台和证据权模型,进行滑坡易发性评价。根据滑坡易发性指数(LSI)的分布特征,结合野外地质调查的认识,将研究区内的滑坡易发程度划分为4个级别,即极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区,分别占研究区总面积的17.43%、22.64%、32.21%和27.72%。分析表明,极高易发区和高易发区主要分布在人类工程活动较多的研究区西南部,沿着雅鲁藏布江及其支流呈带状分布,中、低易发区主要分布在植被覆盖率较高、人类工程活动相对较少的东北部。极高易发区和高易发区内发育的滑坡数量约占已调查识别滑坡总数的88%,研究结果与已知滑坡的分布情况较吻合,采用成功率曲线对易发性评价结果进行检验,正确率达到了83%,具有较高的精度。易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡发育分布现状,可以为该区重大工程规划建设和防灾减灾提供理论指导和参考依据。 相似文献
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广州市白云区金沙洲一带因受武广高铁隧道等一大批重点工程项目施工中大量抽排地下水的影响,诱发了多次较为严重的地质灾害。文章在多年实地调查的基础上,系统分析其地质灾害致灾因子,建立了地质灾害易发程度分区的评价指标体系,采用信息量法,按照地质灾害易发程度对各评价单元划分等级,将金沙洲地区划分为4个区：高易发区、中易发区、低易发区和不易发区。其中,武广高铁隧道通过的中南部地区属于地质灾害高易发区,该区隐伏岩溶发育,地质环境脆弱,不适宜大规模开发建设;浔峰断裂（F3）、沙贝断裂（F4）及保利西子湾断裂（F5）3条断裂通过的东部地区为地质灾害中易发区,该区发育有不良岩土体,区内主要发生地面沉降地质灾害;东南部大塱山组和中部测水组非可溶岩地层区为地质灾害低易发区,该区以埋藏型可溶岩分布为主,总体发生地质灾害的概率较小;西部丘陵地带为地质灾害不易发区,为非可溶岩区,不具备孕育地质灾害的形成环境。 相似文献
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以阿坝藏族羌族自治州地质灾害频发的理县为研究区,从地形地貌、地质环境、水文条件和人类工程活动等方面选取11个影响因子,通过皮尔森相关系数研究各因子之间的相关性,从而构建滑坡易发性评价指标体系。利用信息量模型计算各影响因子的信息量值,从信息量模型得出的极低和低易发性分区中选取非滑坡样本,在此基础上将样本数据代入随机森林和径向基函数神经网络2种机器学习模型开展滑坡易发性评价,并通过接收灵敏度（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线进行精度验证。结果显示：随机森林模型预测出的高易发区单位面积内分布的滑坡点数量更为集中,在仅占6.666%的区域分布了74.026%的灾害点,评价结果优于径向基函数神经网络模型。ROC曲线中两模型AUC（Area Under Curve）值分别为0.893、0.874,说明随机森林模型具有更高的可靠性,比径向基函数神经网络在该区域地质灾害易发性评价中更具优势。 相似文献
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以湖北省鄂州程潮铁矿和黄石大冶铁矿为例,利用GIS空间分析功能对研究区数据进行提取分级、赋值统计及归一化等处理,构建了包括高程、坡度、地层、地下开采点的分布密度、相距最近地下开采点的距离、开采厚度与深度比值、蚀变接触带缓冲区、地下水深度以及地表地物类型的矿区采空塌陷易发性评价指标数据集;借助IDL语言调用Matlab神经网络工具箱,将研究区2011和2012年的指标数据集作为输入数据,塌陷易发性作为期望输出,建立基于BP神经网络的矿区采空塌陷易发性预测模型;通过选取并优化训练样本,实现对2013年矿山塌陷易发性的预测。结果表明,高易发区及以上的区域包含89.91%的采空塌陷,随着易发等级的提高,采空塌陷面积占易发等级面积比也随之增大;采空塌陷的分布具有明显的地带性,高易发区基本沿着岩体与围岩的接触带分布。模型解决了塌陷预测中的非线性映射问题,预测结果与实际调查情况基本吻合。BP神经网络模型与GIS技术相结合预测矿区采空塌陷的易发性具有可行性。 相似文献
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GIS支持下三峡库区秭归县滑坡灾害空间预测 总被引：3，自引：1，他引：2
基于GIS空间分析和统计模型相结合进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向之一。以三峡库区秭归县为研究区,选择坡度、坡向、边坡结构、工程岩组、排水系统、土地利用和公路开挖作为评价因子。为提高模型的预测精度、可信度和推广能力,利用窗口采样规则降低训练样本之间的空间相关性。建立Logistic回归模型,对滑坡灾害与评价因子进行定量相关性分析。计算研究区滑坡灾害易发性指数,对其进行聚类分析,绘制滑坡易发性分区图,其中高、中易发区占整个研究区面积的38.9%,主要分布在人类工程活动频繁和靠近排水系统的区域。经过验证,该模型的预测精度达到77.57%。 相似文献
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选择"4·20"芦山地震灾区为研究区,在野外实地考察的基础上,结合高精度遥感影像解译分析,针对地震灾区滑坡、崩塌和泥石流等次生山地灾害的形成条件展开系统分析;在ArcGIS 9.3软件支持下,采用信息量模型,选择坡向、坡度、地层岩性、断裂带、河流冲刷作用、地震烈度和降水量7个影响因子作为芦山地震灾区次生山地灾害易发性评价的指标参数,将其划分为高易发区、中易发区和低易发区,该评价结果与实地考察结果基本吻合。基于GIS的信息量模型能够很好地为芦山地震灾区次生山地灾害易发性区划研究提供指导,其结果可以用来解决次生山地灾害易发性评价中效率低、精度差、费时费力等问题,从而实现次生山地灾害易发性评价的信息化和科学化。 相似文献
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《山地学报》2018,(5)
在区域泥石流易发性研究中,科学确定泥石流易发性主控因子及其贡献率既是关键科学问题,也是区域泥石流预警预报和风险管理的重要基础。本研究选取汶川地震重灾区,引入随机森林算法,以小流域为评价单元,集合多元因子指标体系,建立泥石流易发性评价模型,定量分析了汶川地震重灾区内泥石流关键影响因子及贡献率,并探讨了研究区泥石流易发性的空间分布特征。本文初选了63项评价指标,以模型AUC值变化为基础,筛选出35项指标构成易发性评价指标体系,并用于区域内泥石流易发性主控因子的识别,结果表明:流域高差、流域平均坡度、流域内滑坡面积、平均降雨天数是区域内泥石流易发性主控因子,另外,沟长比降、大于10°积温、年均温、人口密度、村落个数、低覆盖度土地利用方式等在泥石流易发性评价中也发挥着重要作用;易发性评价结果显示,极高易发区占比达到了22.94%,主要分布于研究区西部,泥石流易发性较高的小流域主要分布在青藏高原向四川盆地过渡的地形急变带,同时也与地震带、断裂带、干旱河谷区域密切相关。模型验证结果表明,平均AUC值达0.84,模型具有很高的稳定性和准确性,说明随机森林算法非常适用于区域泥石流易发性评价研究,机器学习算法结合小流域为单元的方法对区域泥石流易发性评价有效果良好,可为区域尺度灾害易发性及风险评估提供更为有效的方法参考。 相似文献
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青藏高原及横断山区位中国西南部,地貌类型复杂,地质灾害频发,严重威胁到西南地区人民生命财产安全,尤其影响进藏交通线的通达度。系统研究该区地质灾害易发区空间格局及驱动因子,可为青藏高原及横断山区地质灾害风险防范及地质灾害的防灾减灾救灾提供重要理论支撑。研究结果表明,基于随机森林构建的判识模型对于灾害点的判识精度均高于80%,甚至达到91%,可准确模拟与预测研究区各分区的地质灾害点。研究区地质灾害易发点主要分布在横断山区南部与东北部以及青藏高原中南部地区,且以小型及中型规模地质灾害为主（占比为87%）。综合分区Ⅰ~Ⅲ的地质灾害易发区面积分别为17.5万km2、17.4万km2与27.5万km2。各综合分区地质灾害驱动因子研究表明,横断山区南部区域（综合分区Ⅰ内）小型及中型地质灾害的主要驱动力为道路建设导致的沿途坡面稳定性变化（贡献率为20.2%）;横断山区东北部区域及青藏高原地区（综合分区Ⅱ~Ⅲ）小型及中型地质灾害的主要驱动力为植被覆盖状况的变化对于坡面稳定性的影响（贡献率分别为23.6%与27.3%）。此外,综合分区Ⅱ~Ⅲ内影响小型及中型地质灾害空间格局的第二个驱动因子为道路建设导致的沿途坡面稳定性的变化（贡献率为15.7%）与河流对于周边坡面的侵蚀作用（贡献率为17%）。 相似文献
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4个时期艾比湖湿地国家级自然保护区植被覆盖度变化 总被引：1，自引：0，他引：1
《湿地科学》2016,(6)
以艾比湖湿地国家级自然保护区为研究区,选用1972年、1998年、2007年和2013年9月或10月的Landsat MSS、Landsat TM和Landsat OLI遥感影像为主要数据源,采用像元二分方法,得到研究区的植被覆盖度,并将植被覆盖度分为3个等级;运用转移矩阵法,分析植被覆盖度变化情况。研究结果表明,与1972年相比,1998年植被有大幅度的改善,1998年低覆盖度(植被覆盖度≤30%)植被面积增加了708.80 km~2(占22.30%),植被类型主要为荒漠草原,高、中覆盖度植被面积分别仅增加不到3 km~2(占0.09%);与1998年相比,2007年该保护区的低覆盖度植被面积减少了943.82 km~2(占29.69%),高覆盖度植被面积减少了1.24 km~2(占0.04%),而中覆盖度植被面积增加了0.9 km~2(占0.03%);与2007年相比,2013年该保护区的低覆盖度植被面积减少了232.73 km~2(占7.32%),中覆盖度植被面积减少了0.84 km~2(占0.03%),而高覆盖度植被面积增加了1.96 km~2(占0.06%);与1972年相比,2013年该保护区的低覆盖度植被面积减少了467.75 km~2(占14.71%),高、中覆盖度植被面积都有所增加,分别增加了3.56 km~2(占0.11%)和3.01 km~2(占0.09%)。从空间变化来看,1972~2013年,艾比湖湿地国家级自然保护区植被减少了461.14 km~2,1998~2013年期间,该保护区东部植被面积大幅减少。 相似文献
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芦山地震重灾区崩塌滑坡易发性评价 总被引：2，自引：0，他引：2
2013-04-20 T08:02,四川省芦山县发生7.0级大地震,地震诱发了大量的次生山地灾害.在芦山、宝兴、天全三个地震重灾县6651.35 km2的区域内,采用震后遥感影像解译并结合野外调查的方法,共解译出1379处崩塌(含落石)滑坡.应用GIS技术,建立了芦山地震诱发崩塌滑坡灾害及相关地形、地质空间数据库,分析了岩性、断层、地震动加速度、高程、坡度等5个因素与崩塌滑坡分布的关系,应用崩塌滑坡数量百分比这一标准来分别衡量每个因素中各个级别对崩塌滑坡的影响程度;然后使用层次分析法对这5个参数进行权重分析;在GIS平台下对这些参数进行综合分析,以此将研究区内的崩塌滑坡按易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区4类,极高易发区与高易发区面积约2149.89 km2,占研究区总面积的32.32％. 相似文献
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基于层次分析法与GIS相结合的岩溶塌陷地质灾害易发性分区评估——以云南省师宗县为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以岩溶地貌发育的云南省师宗县作为研究实例,通过层次分析法确定岩溶塌陷评估因子及其权重值,并划分岩溶塌陷评估因子的等级.在此基础上,利用GIS空间分析技术对岩溶塌陷空间数据进行处理和分析,按地质灾害综合危险性指数R值将研究区域划分为三大地质灾害易发程度不同的区域,并通过实例验证分析地质灾害综合危险性指数R值求取的可行性,实现了基于层次分析法与GIS技术相结合的云南省师宗县岩溶塌陷地质灾害易发性分区和评估.结果显示:师宗县岩溶塌陷高易发区(4≤R≤5)集中分布于研究区域的北部和中部,占总面积的39.22％;中 相似文献
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塌岸灾害广泛分布于中国三峡库区。塌岸易发性评价对库区灾害防治具有重要意义。当前塌岸易发性评价的研究程度低,评价模型的适用性差,评价指标的选取依据不充分,并没有考虑波浪对库岸稳定性的影响。本研究以塌岸灾害广泛发育的三峡库区奉节段至云阳段为研究对象,考虑波浪和库岸形态对研究区塌岸发育的影响,提出江岸宽度、库岸形态、风速这三个指标,并基于研究区塌岸灾害发育和分布特征共选取8个影响因子,构建三峡库区塌岸灾害易发性评价指标体系;采用三种机器学习模型,实现三峡库区塌岸灾害易发性分区及检验、模型精度预测、评价结果的分区和实地验证。结果表明：(1)江岸宽度、岸坡形态和风速等影响因子权重靠前,对奉节段塌岸发育的贡献较大;(2)ANN模型、RF模型与SVM模型的较高-高易发区灾害点数量分别占总灾害点的53.1%、48.9%和39.3%。ANN模型与RF模型塌岸强度从低至高依次增大,分区结果较为合理,而SVM模型分区结果不太理想。(3)ANN模型、RF模型和SVM模型的AUC值分别为0.798、0.793、0.766,三种机器学习模型的预测精度较为可靠;(4)RF模型高易发性区域最符合实际地质条件,其易发性... 相似文献