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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。 相似文献
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北京山区地质环境条件复杂,发育大量突发地质灾害隐患,既直接威胁山区村庄、道路、景区的人员及设施的安全,又会对城镇的规划建设构成威胁。通过开展地质灾害易发性评价工作,划分出地质灾害易发区,以评价结果指导城镇建设规划,减轻地质灾害的威胁,这是一项十分重要的工作。文章在阐述北京山区崩塌、滑坡及泥石流突发地质灾害发育情况的基础上,选取了坡度、起伏度、工程地质岩组、地质构造、地貌类型及降水等6个影响因子,采用综合信息量模型方法,分别对北京山区斜坡类灾害（崩塌、滑坡）和泥石流灾害的易发性进行评价,并根据“就高不就低”的原则,叠加各灾种的易发性评价结果划分出北京山区突发地质灾害易发性分区图,为城镇建设适宜性评价、编制国土空间规划及完善空间治理提供科学的依据。 相似文献
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以万山区为例,在区域滑坡孕灾条件的基础上,筛选工程地质岩组、斜坡结构、平均坡度、地貌、距构造距离及距河流距离共6个易发条件因子,选取逻辑回归模型和信息量模型对山区滑坡进行易发性评价。结果显示逻辑回归模型中中高易发区面积占比分别为1578%和1970%,82%的地质灾害点落在该区域内;信息量模型中中高易发区面积占比为1241%、2519%,包含了区域88%的滑坡灾害点。最后通过实际发生的灾害点在各易发区的分布情况进行检验,逻辑回归模型中灾害点落在高易发区的比例远小于信息量模型,且高易发等级中灾害点实际发生的比值较小,说明针对山区区域滑坡地质灾害易发性评价结果预测上,信息量模型的评价结果更为客观准确。 相似文献
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针对地质灾害易发性评价因子分级数不确定的问题,引入自适应膨胀因子模糊覆盖分级方法（fuzzy cover approach for clustering based on adaptive inflation factor, AIFFC）对易发性评价因子分级进行优化。以湖南省湘乡市为研究区,提取了坡度、坡向、高程、年平均降雨量、归一化植被指数、道路、断层、岩性和土地利用9类评价因子,运用AIFFC及自然断点法（natural breakpoint classification,NBC）对连续型因子进行分级,并分别代入加权信息量模型和随机森林模型,获取研究区易发性区划图。采用单因子分级结果精度、灾积比分析和易发性分区结果 对AIFFC分级法的优越性进行检验,结果 表明：各因子采用AIFFC算法分级的AUC值均高于自然断点法;基于AIFFC的随机森林模型及加权信息量模型的高易发区灾积比分别提升了56.3%、74.6%,低易发区灾积比分别降低了48%、58.1%,AUC值分别提升了7.6%、2.7%。采用AIFFC分级方法优化了地质灾害易发性评价因子分级,显著提高了地质灾害易发性评价的合理性... 相似文献
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滑坡灾害易发性研究对地质灾害风险管理及减灾防灾有着重要的现实意义。目前,多模型耦合的评价方法在国内外应用较为广泛,但将证据权与其他方法相结合用于滑坡易发性评价的研究却较少。鉴于此,本文以浙江省永嘉县为例进行滑坡易发性评价,选取高程等9个因素作为滑坡易发性的评价因子。利用证据权模型计算得到的证据权对比度与分级栅格比、滑坡栅格比进行比较,实现各评价因子状态分级处理;再运用Logistic回归模型算得各评价因子的权重。综合两种模型确定的状态分级权重和评价因子权重,基于GIS的栅格运算功能得到各评价单元的滑坡发生概率,实现研究区滑坡易发性分级区划。研究结果表明,证据权与Logistic回归耦合模型的评价结果的合理性与精确度均优于两种单一模型;且极高易发区和高易发区主要分布在水系延展区、断层密集区、岩组软弱区。研究结果对滑坡灾害风险管理及城市防灾规划具有一定的参考价值。 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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山区地质灾害易发性评价对城镇地质灾害风险管理具有重要意义。本文以康定市为例,以斜坡单元为最小评价单元,选取高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距道路距离、距断裂距离、距水系距离和斜坡结构等9个滑坡影响因子,根据各因子滑坡面积比曲线与证据权值曲线的突变点,划分滑坡影响因子二级状态,并对各影响因子进行相关性分析,剔除相关性较高的距道路距离因子,在此基础上,采用证据权模型进行滑坡易发性评价。对已有治理工程的斜坡单元,本文尝试利用折减系数法对其易发性进行进一步评价。结合现场调查,将研究区滑坡易发性程度划分为：极高易发、高易发、中等易发、低易发。评价结果表明,自然工况下极高易发区主要位于康定市炉城镇以及研究区北侧二道桥村一带,高易发区主要位于雅拉河、折多河与瓦斯沟河谷两侧,对治理工程所在的斜坡单元进行折减后,极高易发区面积由11.21%降至8.42%,滑坡比率由4.03降低至2.3,研究结果符合实际情况,模型精度达77.8%。评价结果较好地反映了康定市区的滑坡易发性分布情况,可为城镇精细化评价提供一定的参考依据。 相似文献
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基于斜坡单元与信息量法结合的宝塔区黄土滑坡易发性评价 总被引：4，自引：0，他引：4
滑坡易发性评价对滑坡灾害的防治与管理具有重要意义。为了评价延安宝塔区黄土滑坡易发性,以斜坡为基本评价单元,选取斜坡坡度、坡高、坡向、坡形、斜坡结构类型、植被和人类工程活动7个指标作为评价因子,在Arc GIS平台下,利用信息量模型对研究区的黄土滑坡进行易发性分区评价。评价结果表明,宝塔区滑坡高易发区面积1092.39km~2,占全区面积的30.81%,主要分布于宝塔区的中部及北部地区,低易发区集中于宝塔区南部汾川河流域。以斜坡作为评价单元提高了与实际地形地貌的吻合度。应用信息量模型进行滑坡易发性评价具有较高的预测精度,已有滑坡点落在很高易发区和高易发区中的比例为95.7%,较真实地反映了客观实际。 相似文献
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横断山区地质灾害发育多,其中属滑坡灾害易发育,危害大,且山区乡镇多地势环境复杂,不规范活动较多,易引发滑坡。因此对该区域乡镇进行滑坡易发性评价具有重要意义。以普洱市澜沧县安康佤族乡为例,选择高程、坡度、坡向、起伏度等8个影响因素建立滑坡易发性评价指标体系,构建了小区域滑坡灾害易发性评价指标层次结构模型,利用层次分析法(AHP)确定出各个因子权重值。基于易发综合强度指数法,利用ArcGIS地理空间分析评价了研究区滑坡易发性,划分了四类区域：高易发区,面积占比14.53%;较高易发区,面积占比34.06%;中易发区,面积占比33.57%;低易发区,面积占比17.84%。为安康佤族乡防灾减灾以及滑坡灾害治理提供参考,也为小区域滑坡灾害易发性评价提供了思路方法。 相似文献
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为研究康定市泥石流易发性,将康定市划分为421个沟域单元,采用ArcGIS软件中空间分析工具以及SPSS软件分别对评价指标内部叠加情况、评价指标与泥石流灾害相关性进行了分析,通过筛除剔除重叠度高、相关性差的评价因子,选取流域面积、melton比率、形状系数比、流域崩滑密度、流域植被覆盖率、流域道路密度、流域平均径流侵蚀力指数、多年汛期平均降雨量等8个评价指标进行康定市泥石流地质灾害易发性评价。采用信息量模型与熵值法相结合的方法定量评价了泥石流易发性,熵值法定量确定了评价指标权重,计算出评价因子加权信息量值,将康定市泥石流划分为极高易发区、高易发区、中易发区以及低易发区4个等级。通过频率比模型、受试者工作特征曲线(ROC曲线)对泥石流易发性评价结果进行检验,ROC曲线AUC值为0.842,表明评价模型精度较高。 相似文献
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评价方法的合理选择是获取正确滑坡地质灾害易发性评价结果的关键环节。本文以贵州省黔西南州普安县为例,在全面分析区内地层岩性、地形地貌、地质构造和水文地质等条件对滑坡灾害影响的基础上,采用层次分析法建立了具有针对性的滑坡灾害易发性评价指标体系,并开展了实际应用。评价结果在县境内划分出了极高、高、中和低易发区四个区域,对比分析显示评价结果与区内滑坡灾害发育宏观认识与实际分布情况吻合较好,证明了该方法在山区滑坡地质灾害易发性评价中的有效性与实用性。 相似文献
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《西北地质》2020,(2)
云南省陇川县地质环境脆弱,易发生滑坡灾害,对其开展滑坡易发性评价对指导陇川县的滑坡地质灾害防治具有重大意义。根据陇川县地理环境、地质环境、人类活动等条件,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、归一化植被指数、水系距离、断层距离、地层岩性和道路距离等10个评价因子,利用信息量模型和ArcGIS软件进行滑坡易发性评价。结果表明,滑坡高易发区主要位于研究区北部、东南部和西南部;中易发区主要位于中部、东部和西部部分地区;低易发区主要位于陇把镇、城子镇大部分地区和户撒阿昌族乡的西北部;不易发区主要位于清平乡中部、城子镇中部部分地区、以及章凤镇大部分地区。在中易发区和高易发区包含83.56%的滑坡灾害点,且滑坡面积随着易发性等级的增加也随之增大。滑坡中、高易发区内发生的滑坡面积分别占研究区滑坡面积的22.79%和58.13%,分析结果与实际灾害分布特征相吻合,可为研究区及类似区域的滑坡地质灾害防灾减灾工作提供参考意见。 相似文献
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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。 相似文献
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嘉陵江流域北碚段基于GIS平台的地质灾害易发性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
基于GIS平台．选取坡度、岩性、河流距离、曲率共4个地质灾害致灾因子,采用多因子综合分析方法,对嘉陵江流域北碚段进行地质灾害易发性分区。按照地质灾害的易发性分级,将2343．6km^2范围的研究区划为4类,其中低易发区面积为141．82km^2,中易发区面积为1162．47km^2,高易发区面积为914．95km^2,极高易发区面积为124．38km^2。最后应用野外地质灾害调查结果对分区结果进行验证,位于极高易发区与高易发区的灾害点分别占全部灾点的59．7％与28．2％,共为87．9％,且几处大型的滑坡、堆积体、危险库岸都位于极高易发区．表明研究成果比较客观。 相似文献
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区域滑坡易发性研究对地质灾害风险管理具有重要意义.以往研究中,将多元统计模型与机器学习方法相结合用于滑坡易发性评价的研究较少.以三峡库区万州区为例,首先选取9种指标因子（坡度、坡向、剖面曲率、地表纹理、地层岩性、斜坡结构、地质构造、水系分布及土地利用类型）作为滑坡易发性评价指标.基于证据权模型（weights of evidence,WOE）计算得到的对比度和滑坡面积比与分级面积比的相对大小,对各指标因子进行状态分级;再利用粒子群法优化的BP神经网络模型（PSO-BP）得到各指标因子权重.综合两种模型确定的状态分级权重和指标因子权重（WOE-BP）计算滑坡易发性指数（landslide susceptibility index,LSI）,基于GIS平台得到全区滑坡易发性分区图.结果表明:水系、地层岩性和地质构造是影响万州区滑坡发育的主要指标因子;WOE-BP模型的预测精度为80.8%,优于WOE模型的73.1%和BP神经网络模型的71.6%,可为定量计算指标因子权重和优化滑坡易发性评价提供有效途径. 相似文献
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会宁县地处甘肃省中部,地质灾害极为发育,共发育有崩塌16处、滑坡12处、泥石流7条,地质灾害已对研究区造成了重大经济损失。为了对会宁县地质灾害易发性进行分区评价及指导防灾减灾,在区域地质灾害调查的基础上,建立了地质灾害数据库,采用层次分析法和GIS空间分析统计方法,选取14个基础指标,建立了会宁县地质灾害易发性分析评价模型,对评价单元叠加分析计算及验证分析,将会宁县地质灾害的易发程度划分为3个区,即高易发区、中易发区和低易发区。通过专家评审法检验地质灾害易发性评价结果,认为评价结果与实际地质灾害情况相符性较好,可以为制定会宁县地质灾害综合防治措施提供依据。 相似文献
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滑坡易发性评价是滑坡灾害管理的基础工作,也是制定各项防灾减灾措施的重要依据。针对传统的信息量模型在评价过程中确定权重值存在准确性不高的缺点,文章提出RBF神经网络和信息量耦合模型。以甘肃省岷县为研究区,筛选坡度等9个指标因子构建了滑坡灾害易发性评价指标体系,应用RBF神经网络-信息量耦合模型（RBFNN-I）进行滑坡灾害易发性评价,利用合理性检验和ROC曲线对模型的评价结果进行精度检验。结果表明:（1）RBFNN-I模型的AUC值为0.853,相比单一的RBFNN和I模型分别提高了6.3%和9.7%,说明RBFNN-I模型具有更好的评价精度;（2）岷县滑坡灾害的极高易发区和高易发区主要分布在临潭—宕昌断裂带、洮河及其支流、闾井河和蒲麻河两侧河谷地带,距断层距离、降雨量、距道路距离和NDVI是影响岷县滑坡灾害分布的主控因子。 相似文献
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《中国地质调查》2020,(3)
会宁县地处甘肃省中部,地质灾害极为发育,共发育有崩塌16处、滑坡12处、泥石流7条,地质灾害已对研究区造成了重大经济损失。为了对会宁县地质灾害易发性进行分区评价及指导防灾减灾,在区域地质灾害调查的基础上,建立了地质灾害数据库,采用层次分析法和GIS空间分析统计方法,选取14个基础指标,建立了会宁县地质灾害易发性分析评价模型,对评价单元叠加分析计算及验证分析,将会宁县地质灾害的易发程度划分为3个区,即高易发区、中易发区和低易发区。通过专家评审法检验地质灾害易发性评价结果,认为评价结果与实际地质灾害情况相符性较好,可以为制定会宁县地质灾害综合防治措施提供依据。 相似文献