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2013年芦山地震滑坡空间分布分析——以太平镇东北方向的一个典型矩形区为例 总被引：3，自引：2，他引：1
选择2013年芦山地震中受到强烈地震动的太平镇东北方向一个20kmxl0km的矩形区作为研究区,开展芦山地震滑坡空间分析工作.基于震后野外调查与高分辨率航片人工目视解译法,建立了研究区内地震滑坡空间分布图.结果表明,在研究区内芦山地震至少触发了688处滑坡,区域内滑坡点密度为3.44个/km2.统计了地震滑坡密度与地形因子、地层岩性、地震因子的关系.滑坡最易发高程为1 600～1 800m;滑坡密度大体随着坡度的增加而增加;E与SE方向是地震滑坡的易发坡向与高发坡向;凸坡的地震滑坡易发性最高.二叠系阳新组(Py)的灰岩与白云岩、元古界花岗岩(Pt)是地震滑坡的易发岩性.地震因子与滑坡密度的统计结果表明,大体上PGA值越大,地震烈度越高,地震滑坡越易发生;地震滑坡与距离双石-大川断裂的统计结果表明在双石-大川断裂的出露处地震滑坡密度未发生突变.因子的交互统计结果表明了坡度与PGA这2个因子作用于地震滑坡的独立性. 相似文献
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2014年鲁甸M_S6.5地震震前与同震滑坡空间分布规律对比分析 总被引：3，自引：3，他引：0
2014年8月3日,云南省昭通市鲁甸县发生了MS6.5地震,地震诱发了大量滑坡。文中以牛栏江沿线鲁甸县、巧家县和会泽县交界处面积为44.13km2的区域为研究区,开展地震震前与同震滑坡的空间分布规律对比分析。根据震前Google Earth高分辨率影像与震后0.2m分辨率的超高分辨率航片数据,分别建立了震前滑坡与同震滑坡数据库。结果表明,研究区内震前有284处滑坡,本次地震触发1 053处滑坡。借助10m×10m分辨率的数字高程模型(DEM)数据,基于GIS平台提取研究区的高程、坡度、坡向、曲率、岩性、烈度、河流共7个主要因子,并利用滑坡的面积百分比(Landslide Areas Percentage,LAP)和点密度(Landslide Number Density,LND)对比分析震前与同震滑坡的空间分布规律。结果表明,震前与同震滑坡的易发高程区间分别为1 200m与1 200~1 300m。坡度越大越容易发生滑坡,其中坡度10°的区域由于距离河流很近,也为滑坡易发区。震前与同震滑坡发育的优势坡向都是近S向。当斜坡为凹坡时(曲率值为负值),滑坡易发性较高。地震烈度越大,越易发生同震滑坡。灰岩夹白云质灰岩分布区很容易发生滑坡,玄武岩和火山角砾岩分布区在地震力的作用下边坡的稳定性也大大降低。震前、同震滑坡的发生与到河流的距离大致呈现正相关性。震前滑坡LAP的峰值大多数都与震前已经存在的大型滑坡有密切的对应关系。 相似文献
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2005年10月8日发生的MW7.6克什米尔地震在喜马拉雅地区的巴基斯坦与印度的北部触发了数千个滑坡。这些滑坡密集分布于6个地貌—地质—人类活动环境区内。基于ASTER卫星影像和GIS技术,构建并分析了一个包含2252个滑坡的空间数据库。应用滑坡多元评估判据确定单次地震事件触发滑坡各个地震滑坡控制参数的重要性。这些控制参数包括岩性、断裂、坡度、坡向、高程、土地覆盖类型、河流与公路。结果展示了4类级别的滑坡易发区域。此外,结果还表明了岩性对滑坡的影响作用最大,尤其在岩石高度破碎区域,例如页岩、板岩、碎屑岩、石灰岩与白云岩。还有,距离断层、河流与公路较近也是滑坡发生的一个重要因素。滑坡也常常发生在坡向朝南的中海拔斜坡上。灌木林地、草原、农业用地也是滑坡易发区域,而森林覆盖的斜坡较少发育滑坡。研究区的1/3被滑坡极高易发区或高易发区所覆盖,需要开展快速的滑坡减灾措施。其余的区域为滑坡低易发区与中易发区,相对稳定。本文研究支持以下观点:(1)地震触发滑坡往往发生在地震滑坡控制参数相关的特定区域内;(2)在西喜马拉雅地区,森林砍伐与公路建设往往是同震滑坡或地震后短期内滑坡发生的重要控制因素。 相似文献
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中国西南地区地震滑坡的基本特征 总被引：28，自引：2，他引：28
本文总结了中国云南、川西地区１９７０年以来Ｍ≥６．７级强震的滑坡资料，归纳了该区地震诱发滑坡的地质地貌特征。认为把地震滑坡按其运动方式而划分为推移式滑坡、牵引式滑坡、溜滑性滑坡和崩塌性滑坡这四种类型有利于对地震滑坡灾害的评估。统计结果表明，大部分滑坡体的体积小于５００００ｍ￣３，滑坡体的厚度以０．５－５ｍ为主，因而西南地区的地震滑坡以浅层小型滑坡为主；滑坡均发生于第四系堆积层中，其中又以残积层中最为发育；这些滑坡主要沿四种结构软弱面发生；边坡的坡度对滑坡亦有一定的控制作用，一般来说，滑坡主要发生在坡度为３０°－５０°的斜坡上，其中最有利的坡度为３５一４０；地震滑坡的分布面积则主要取决于震级的大小，虽然它们之间没有明显的相关关系，但随震级的加大，地震滑坡的最大震中距和最大分布面积大致是增加的。一般来说，产生新的滑坡所需的最小地震烈度为７度，而诱发老滑坡所需的最小烈度则为６度，二者相差约１度左右。此外，滑坡的分布在很大程度上受地震断层的控制，其分布主方向和地震断层的方向大致相同。最后，本文在归纳了西南地区地震滑坡灾害特点的基础上，提出了在西南地区进行地震滑坡灾害评价的若干要点。 相似文献
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地震滑坡危险性评估模型及初步应用 总被引：4，自引：0，他引：4
统计分析了汶川地震滑坡在不同影响因子下数量和密度,然后采用归一化方法确定影响地震滑坡的关键因子。基于关键因子建立了地震滑坡密度数学模型。结果表明:从滑坡数量看,滑坡主要集中在(10°~20°)至(40°~50°)的坡度(90 m栅格)区间,主体集中在35°附近,在3°~7°之间有一个滑坡分布的小峰值;滑坡密度随着坡度的增加而增加,在3°~7°的低坡地带有一个滑坡密度小峰值,在坡度一定的情况下,除了烈度外,其他影响因子下滑坡密度并没有表现出足够明显的规律性变化;归一化计算结果表明:坡度和烈度是地震滑坡的关键因子;根据逻辑斯蒂模型计算的结果,将地震滑坡危险性分为几无(≤0.01)、轻微(0.01~0.03)、中等(0.03~0.09)、严重(0.09~0.27)、特重(≥0.27)5个等级。地震滑坡危险性预测数据在鲁甸地震等地震应急中发挥了较好作用。 相似文献
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2008年5月12日汶川MW7．9地震触发了大量的滑坡。基于地理信息系统和遥感技术,建立了一个详细完整的汶川地震滑坡编目图。该编目图显示,汶川地震中滑坡主要分布在约110000km。的区域内,滑坡的面积为1160km2。这些滑坡是依据地震前后的高分辨率卫星遥感和航片,使用人工目视解译方法圈定出每一个单体滑坡,每个单体滑坡对应一个区要素,并对部分滑坡进行了现场调查验证。基于此,本文选择一个面积为44031km2的滑坡高密度区域作为研究区,区内滑坡数量为196007个,面积为1150．622km2。在原汶川M8．0地震烈度分布图的基础上,基于地震滑坡面积百分比（LAP）分析,建立了地震滑坡面积百分比（滑坡密度）与地震烈度匹配定量标准：LAP≥70％,为XII烈度区;20％≤LAP〈70％,为XI烈度区;5％≤LAP〈20％,为X烈度区;1％≤LAP《5％,为IX烈度区;LAP〈1％,为VIII烈度区及低于VIII烈度的区域。对原烈度图覆盖约123832km。的VII及VII以上烈度区边界进行了修正。修正前后的烈度图与地震滑坡的匹配度分别为93．8％和95．8％,可见修正后地震滑坡与地震烈度的匹配度提高了2．0个百分点。本文所制定的地震滑坡面积百分比与地震烈度的定量关系,可为其他地震事件,尤其是发生于高山峡谷区地震事件的烈度分布图制作提供方法参考、标准和依据。 相似文献
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详细精确的滑坡编目是地震滑坡危险性分析工作中必不可少的一部分。理想的编目要满足如下条件:覆盖整个地震影响区;应包含所有可调查到的滑坡,滑坡的最小长度应小至1～5m左右;编目中的滑坡位置也必须准确,应使用能够反应它们真实的平面形状的区要素来表征。符合上述要求的滑坡编目可以用来进行地震滑坡危险性分析和其他的定量分析研究。详细的地震滑坡编目可以追溯到1960年代初的航空摄影技术的出现与应用。近年来,随着空间技术科学的进步,高分辨率卫星影像获取成为可能,从而使得除最小的滑坡之外可以识别并绘出所有由地震事件触发的滑坡。得益于遥感技术的这种可以观测到地球任何地方的能力,我们可以获取到任何大量地震滑坡发生区域的遥感影像。然而,随着高分辨率遥感影像时代的到来,地震滑坡编目数据不完整也成为当前研究中的一个普遍存在的问题。 相似文献
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基于逻辑回归模型的九寨沟地震滑坡危险性评估 总被引：1，自引：0，他引：1
发生于2017年8月8日的四川九寨沟M_S7. 0地震触发了大量的同震滑坡。基于Geoeye-1震后0. 5m分辨率的遥感影像开展极震区同震滑坡解译,圈定了4 834处滑坡。选择高程、坡度、坡向、水平断层距离、垂直断层距离、震中距离、河流距离、道路距离、TPI指数以及岩性共10个因子作为地震滑坡的影响因子,应用逻辑回归(Logistic Regression,LR)模型开展九寨沟地震滑坡危险性评价,并对评价结果的合理性进行检验。结果表明,基于LR模型的滑坡危险性评价图与实际滑坡发育情况十分吻合,其中五花海—夏莫段、火花海和九寨天堂洲际大饭店—如意坝段均为滑坡危险性极高的区域。采用ROC曲线对危险性评价结果进行模型成功率与预测率的定量评价,结果显示,LR模型的预测精度较为理想,训练样本集和验证样本集的AUC值分别为0. 91和0. 89。文中结论为震区恢复重建工作中地震滑坡的防灾减灾提供了科学参考。 相似文献
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《地震工程与工程振动》2016,(6)
地震滑坡是大陆内部山区一种最为常见的地震次生灾害类型。本论文基于Arc GIS平台开发了地震滑坡危险性快速评估模块,实现震后1 h内地震滑坡危险性的评估,为震后应急求援提供一定的决策依据。本论文选取地震烈度、坡度、坡向、高程、水系距和断裂距6个参数作为地震滑坡影响因子,通过对历史地震滑坡数据进行统计分析,确定影响因子的分级量化标准,在GIS平台对影响因子数据进行一系列的数据处理,完成影响因子的量化赋值。采用层次分析法,确立各个影响因子的权重,并建立地震滑坡危险性评估数学模型。在此基础上,基于Arc GIS平台开发了地震滑坡危险性快速评估模块,可在震后1 h内获得评价区的地震滑坡危险性分布的公里网格数据。最后,以2013年四川省芦山县7.0级地震对评估模型进行了验证。结果表明,评估结果与实际滑坡点的分布基本符合,基于GIS的地震滑坡易发性快速评估模型是可靠的。 相似文献
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汶川地震滑坡与影响因素 总被引：2，自引：0，他引：2
通过结合对汶川地震Ⅶ～Ⅺ烈度区内30 000多平方公里的研究区内中大型滑坡遥感解译,利用地震烈度分区、发震断裂展布等影响因素构建了多个GIS图层,分析了地震滑坡的空间分布与影响因素的相关关系,建立了基于GIS手段的最临近程度方法地震滑坡危险性分析模型。研究表明:⑴整体和每一类型的滑坡频度都随着地震烈度而指数增加,而且面积在10 000～100 000 m2的地震滑坡在各个烈度区都是发生频度最大的;⑵地震滑坡在距离发震断裂较近的地方更为集中,但是在垂直和平行于发震断裂的两个方向上地震滑坡频度的衰减是不相同的,垂直方向较平行方向衰减更快;⑶地震滑坡主要发生在25°～40°坡度范围;⑷地震滑坡主要发生在1.0～1.5 km高程内,约占研究区内滑坡总数量的42%;⑸地震滑坡主要集中在东、东南和南三个方向,约占地震滑坡总数的一半。通过最临近程度方法进行建模对研究区地震滑坡进行危险性分析,结果与实际情况基本相符。 相似文献
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The 1927 Gulang M8.0 earthquake has triggered a huge number of landslides, resulting in massive loss of people''s life and property. However, integrated investigations and results regarding the landslides triggered by this earthquake are rare; such situation hinders the deep understanding of these landslides such as scale, extent, and distribution. With the support of Google Earth software, this study intends to finish the seismic landslides interpretation work in the areas of Gulang earthquake (VIII-XI degree) using the artificial visual interpretation method, and further analyze the spatial distribution and impact factors of these landslides. The results show that the earthquake has triggered at least 936 landslides in the VIII-XI degree zone, with a total landslide area of 58.6 km2. The dense area of seismic landslides is located in the middle and southern parts of the X intensity circle. Statistical analysis shows that seismic landslides is mainly controlled by factors such as elevation, slope gradient, slope direction, strata, seismic intensity, faults and rivers. The elevation of 2 000-2 800 m is the high-incidence interval of the landslide. The landslide density is larger with a higher slope gradient. East and west directions are the dominant sliding directions. The areas with Cretaceous and Quaternary strata are the main areas of the Gulang seismic landslides. The X intensity zone triggered the most landslides. In addition, landslides often occur in regions near rivers and faults. This paper provides a scientific reference for exploring the development regularities of landslides triggered by the 1927 Gulang earthquake and effectively mitigating the landslide disasters of the earthquake. 相似文献
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2017年8月8日21时19分,四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县发生7.0级地震,本文就各烈度区特征、宏观震害、建筑物震害、地质灾害和生命线震害等进行了分析,初步得出本次地震的一些震害特点。本次地震震级大,震源深,有感范围广,极震区烈度达Ⅸ度,余震频发,余震最大震级4.8级。灾区属于高山峡谷区,地震引发的次生地质灾害较为严重,是导致人员伤亡的主要原因。震中位于2008年汶川8.0级地震时的重灾区,建筑物基本经过重建,抗震性能较好;九寨沟城镇和景区内大部分房屋采用钢筋混凝土结构,由于地区和民族习惯,农村民居基本为抗震性能较好的穿斗木构架房屋,灾区建筑物受损多而倒塌少,避免了重大人员伤亡,死亡人数低于该区域历史上7级以上地震。这次地震经验表明,严格按照国家抗震设计规范、满足抗震设防要求并且保证施工质量的建筑物,具有抗御设防烈度地震的作用,不会发生严重破坏和整体垮塌,也就不会造成大量的人员伤亡。 相似文献
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地震动作为引起地震灾害的原动力,常常通过造成建筑物倒塌、山体滑坡等形式引起大量人员伤亡和财产损失。1920年海原8½级地震,在震中距80 km远的西吉—静宁交界的黄土丘陵区引发了大量的山体滑坡,并造成重大人员伤亡和财产损失。在分析海原地震高烈度区滑坡分布特征的基础上,通过场地调查和数值计算等方法,研究典型滑坡密集场地的地质条件及地震反应特征。研究表明起伏地形和黄土厚度不均等因素造成丘陵山体两侧地震反应的差异,从而导致地震滑坡在斜坡土体较厚的一侧成群连片发育。海原地震造成的滑坡密集区的地形地貌、岩土性质、土层结构等条件决定了该地区地震动随局部场地条件变化非常迅速,地层场地效应和地形场地效应联合作用加剧了斜坡地表的地震动放大作用,增加了触发地震滑坡的动力。 相似文献
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The MS7.0 Jiuzhaigou earthquake in Sichuan Province of 8 August 2017 triggered a large number of landslides. A comprehensive and objective panorama of these landslides is of great significance for understanding the mechanism, intensity, spatial pattern and law of these coseismic landslides, recovery and reconstruction of earthquake affected area, as well as prevention and mitigation of landslide hazard. The main aim of this paper is to present the use of remote sensing images, GIS technology and Logistic Regression(LR)model for earthquake triggered landslide hazard mapping related to the 2017 Jiuzhaigou earthquake. On the basis of a scene post-earthquake Geoeye-1 satellite image(0.5m resolution), we delineated 4834 co-seismic landslides with an area of 9.63km2. The ten factors were selected as the influencing factors for earthquake triggered landslide hazard mapping of Jiuzhaigou earthquake, including elevation, slope angle, aspect, horizontal distance to fault, vertical distance to fault, distance to epicenter, distance to roads, distance to rivers, TPI index, and lithology. Both landsliding and non-landsliding samples were needed for LR model. Centroids of the 4834 initial landslide polygons were extracted for landslide samples and the 4832 non-landslide points were randomly selected from the landslide-free area. All samples(4834 landslide sites and 4832 non-landslide sites)were randomly divided into the training set(6767 samples)and validation set(2899 samples). The logistic regression model was used to carry out the landslide hazard assessment of the Jiuzhaigou earthquake and the results show that the landslide hazard assessment map based on LR model is very consistent with the actual landslide distribution. The areas of Wuhuahai-Xiamo, Huohuahai and Inter Continental Hotel of Jiuzhai-Ruyiba are high hazard areas. In order to quantitatively evaluate the prediction results, the trained model calculated with the training set was evaluated by training set and validation set as the input of the model to get the output results of the two sets. The ROC curve was used to evaluate the accuracy of the model. The ROC curve for LR model was drawn and the AUC values were calculated. The evaluation result shows good prediction accuracy. The AUC values for the training and validation data set are 0.91 and 0.89, respectively. On the whole, more than 78.5% of the landslides in the study area are concentrated in the high and extremely high hazard zones. Landslide point density and landslide area density increase very rapidly as the level of hazard increases. This paper provides a scientific reference for earthquake landslides, disaster prevention and mitigation in the earthquake area. 相似文献
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2017年8月8日青藏高原东缘四川九寨沟地区发生7.0级强震,依据前人研究结果分析九寨沟7.0级地震发震构造,并计算震前应力状态。结果显示:本次地震受到构造和历史强震的影响,是发生在历史强震引起的应力加载区域。另外,采用中国地震台网1990年以来的地震目录,在评估目录完整性的基础上,利用最大似然法计算得到2017年8月8日九寨沟7.0级地震前震源区及邻区地震b值空间图像。结果显示,九寨沟7.0级地震发生在四川北部地区显著低b值高应力异常区域内部(0.82b0.75)。所以,研究区域内外历史强震可能促进了九寨沟7.0级地震的发生。 相似文献
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STUDY ON THE DISTRIBUTION PATTERN OF EARTHQUAKE- TRIGGERED LANDSLIDES BASED ON SEISMIC LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY ANALYSIS: A CASE STUDY OF LANDSLIDES TRIGGERED BY THE MS6.5 LUDIAN EARTHQUAKE IN 2014 
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下载免费PDF全文 On August 3, 2014, an MW6.5 earthquake occurred in Ludian County, Yunnan Province, which triggered significant landslides and caused serious ground damages and casualties. Compared with the existing events of earthquake-triggered landslides, the spatial distribution of co-seismic landslides during the Ludian earthquake showed a special pattern. The relationship between the co-seismic landslides and the epicenter or the known faults is not obvious, and the maximum landslide density doesn't appear in the area near the epicenter. Peak ground acceleration (PGA), which usually is used to judge the limit boundary of co-seismic landslide distribution, cannot explain this distribution pattern. Instead of correlating geological and topographic factors with the co-seismic landslide distribution pattern, this study focuses on analyzing the influence of seismic landslide susceptibility on the co-seismic distribution. Seismic landslide susceptibility comes from a calculation of critical acceleration values using a simplified Newmark block model analysis and represents slope stability under seismic loading. Both DEM (SRTM 90m)and geological map (1 ︰ 200￣￣000)are used as inputs to calculate critical acceleration values. Results show that the most susceptible slopes with the smallest critical accelerations are generally concentrated along the banks of rivers. The stable slopes, which have the larger critical accelerations and are comparably stable, are in the places adjacent to the epicenter. Comparison of the distribution of slope stability and the real landslides triggered by the 2014 MW6.1 Ludian earthquake shows a good spatial correlation, meaning seismic landslide susceptibility controls the co-seismic landslide distributions to a certain degree. Moreover, our study provides a plausible explanation on the special distribution pattern of Ludian earthquake triggered landslides. Also the paper discusses the advantages of using the seismic landslide susceptibility as a basic map, which will offer an additional tool that can be used to assist in post-disaster response activities as well as seismic landslides hazards zonation. 相似文献