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基于遥感与地理信息系统的分布式斜坡稳定性定量评估模型 总被引：6，自引：2，他引：4
文章介绍一种进行斜坡稳定性定量研究的分布式模型——SINMAP模型。该模型以水文学理论为基础,耦合稳定状态水文模型TOPMODEL与大范围斜坡稳定性模型,在充分考虑各种影响因素的基础上,对研究区域进行斜坡稳定性评价。选取汉江江口流域作为试验研究区,以DEM、遥感影象、各种专题图件及地面考察资料作为信息源,利用SINMAP方法获得可视化的研究区地表稳定性指数专题图。经实际资料检验表明,该模型可获取较高的预测精度,尤其在流域尺度上具有极大的应用价值。 相似文献
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《山地学报》2017,(4)
小范围大比例尺地质灾害易发性评价面临时空数据精度或质量不满足理论要求的现状。如何利用有限的数据实现相对可靠的评价结果,是论文研究的主要目的。论文选取湖北省五峰县渔洋关镇为研究区域,考虑水文、地形、岩性分布、历史灾害规模等因素讨论了斜坡单元的划分方法;将证据权模型分析所得滑坡易发性值转换至各斜坡单元,绘制基于斜坡单元的研究区易发性评价分级图;分别采用ROC曲线和野外核查手段,评价了易发性结论的成功率和预测率。研究表明,斜坡单元的划分一方面要符合实际地形,另一方面更应体现单元的地质差异性;栅格计算结论转化为斜坡单元的表达成果、精度分析的注重和野外核查工作的开展是保证分析结果可靠性的有效途径;湖北省五峰县渔洋关镇易发性评价成功率和预测率分别为84%和74%,野外验核与理论分析结果的一致性较高。 相似文献
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《山地学报》2017,(2)
新疆果子沟区域是我国与中亚地区社会、经济、文化交流的重要通道以及我国石油、天然气等能源资源安全大通道,沿途滑坡灾害频发,威胁人类安全、影响社会、经济发展,但该区域针对滑坡灾害的研究程度较低,需借助滑坡灾害易发性分析与风险等级评估结果指导防灾减灾。本文基于GF-1号卫星影像数据进行滑坡解译,选取地层岩性、断层密度、坡度、坡向、地表高程、植被指数等6个评估因子,探讨运用GIS、RS技术及统计分析模型进行滑坡灾害易发性分析与建模。基于频率比法分析各因子敏感性,利用二元Logistic回归模型进行灾害易发性分析,将研究区滑坡灾害风险分为极低、低、中、高、极高五个等级。将模型计算结果与历史滑坡信息进行比较,并借助ROC Curve检验模型准确性,AUC为0.844,表明模型预测结果具有较高准确性,因此建立的分析模型可以满足新疆果子沟区域滑坡灾害分析与评估应用,研究成果可为研究区重大线型工程保护、边坡加固提供辅助决策支持。 相似文献
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在GIS技术的支持下,以三峡库区忠县-石柱河段为研究区域(面积260.9km2,滑坡分布面积5.3km2),建立了地质、地形数据库等滑坡因子空间数据库和滑坡空间分布数据库(数据比例尺均为1∶10万);在进行滑坡影响因子敏感性分析的基础上;对双变量分析模型进行了改进应用,对滑坡影响定量因子采用滑坡种子网格数据驱动的分级新方法。在GIS系统中进行了滑坡危险度评价成果图制图,将评价结果分为很低、低、中等、高、很高5个等级,依次占研究区域19.9%、31.69%、27.95%、17.1%和3.6%。评价结果显示危险性高和很高的区域主要分布在长江两岸,这与实际的滑坡分布吻合。研究结果对在三峡库区推广应用、防灾减灾具有实际指导意义。 相似文献
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斜坡类型描述岩层产状与斜坡的角度关系,很大程度上决定了斜坡岩土体变形的方式和强度,对地质灾害分布具有重要作用。斜坡的顺向坡、反向坡与地形的阳坡、阴坡概念相似,可以利用改进的太阳辐射地形因子计算模型(TOBIA指数)对斜坡类型进行定量化表达。计算TOBIA指数需要斜坡坡度、坡向、岩层倾角、倾向4个参数。以三峡库区顺向坡基岩滑坡多发地段青干河流域为例,通过区域地质图上产状点获取离散岩层倾角和倾向数值,经空间插值得到空间连续分布的倾角和倾向参数;通过数字高程模型获取坡度和坡向参数,得到区内TOBIA指数分布。在此基础上进一步研究指数和滑坡发育关系。结果表明,TOBIA指数值与区内斜坡类型密切相关,根据TOBIA指数值能很好地区分斜坡类型。以二分类变量逻辑回归模型对坡度和指数两个变量进行分析,发现引入TOBIA指数后,回归模型对已知滑坡拟合度由55%提高到71.5%,能有效提高区域滑坡灾害危险性区划结果精度。 相似文献
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基于数字高程模型(DEM)计算得到的坡度、坡向等地形属性是滑坡危险性评价模型的重要输入数据, DEM误差会导致地形属性计算结果不确定性, 进而影响滑坡危险性评价模型的结果。本文选择基于专家知识的滑坡危险性评价模型和逻辑斯第回归模型, 采用蒙特卡洛模拟方法, 研究DEM误差所导致的滑坡危险性评价模型结果不确定性。研究区位于长江中上游的重庆开县, 采用5 m分辨率的DEM, 以序贯高斯模拟方法模拟了不同大小(误差标准差为1 m、7.5 m、15 m)和空间自相关性(变程为0 m、30 m、60 m、120 m)的12 类DEM误差场参与滑坡危险性评价。每次模拟包括100 个实现, 通过对每次模拟分别计算滑坡危险性评价结果的标准差图层和分类一致性百分比图层, 用以评价结果不确定性。评价结果表明, 在不同的DEM精度下, 两个滑坡危险性评价模型所得结果的总体不确定性随空间自相关程度的变化趋势并不相同。当DEM空间自相关性程度不同时, 基于专家知识的滑坡危险性评价模型的评价结果总体不确定随着DEM误差增加而呈现不同的变化趋势, 而逻辑斯第回归模型的评价结果总体不确定性随着DEM误差大小增加而单调增加。从评价结果总体不确定性角度而言, 总体上逻辑斯第回归模型比基于专家知识的滑坡危险性评价模型更加依赖于DEM数据质量。 相似文献
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基于GIS的区域群发性降雨型滑坡时空预报研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以滑坡灾害突出的雅安市雨城区为例,综合考虑降雨强度、前期降雨量及下垫面(地形、岩性、植被覆盖等)构建了基于GIS分析获取的易发指数+BP型神经网络时空预报模型。首先通过试验确定了模型的网络参数和网络结构,然后通过危险性区划图获取降雨型滑坡易发指数,并利用GIS的空间插值功能和雨量站数据获取相应降雨型滑坡的雨量数据,将量化后下垫面的易发指数和降雨数据作为神经元输入层数据。将模型应用于研究区,其中46个降雨型滑坡数据作为训练样本,10个降雨型滑坡数据作为检验样本,预测精度达到90%,显示该模型对于降雨型滑坡的时空预报精度较高。 相似文献
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"一带一路"倡议是中国参与全球治理的重要切入点,对"一带一路"地区滑坡灾害风险评估与区划,可为沿线国家和地区的防灾减灾提供依据。首先,选取坡度和地形起伏度两个指标,提取研究区滑坡灾害安全区域。其次,采用模糊层次分析法（FAHP）确定滑坡灾害风险评估体系并计算各因子综合权重,基于滑坡灾害风险评估模型定量评估"一带一路"地区滑坡灾害危险性、损失和风险。最后,运用滑坡灾害点和近百年"一带一路"地区滑坡灾害致死人数和经济损失空间分布分别验证评估的滑坡灾害危险性和损失。结果表明：（1）滑坡灾害安全区域主要分布在平原、盆地和沙漠等地区,仅有4.7%（56个）的滑坡灾害点分布在安全区域内,提取结果较为合理。（2）"一带一路"地区容易诱发滑坡灾害的条件为坡度介于25°~45°之间,地形起伏度大于900 m,距河网的距离小于500 m,多年平均降雨量介于400~800 mm,地震密度3×10-4~2×10-3个·km-2之间,工程地质岩组为中等硬质岩体、软质岩和土质岩体。非安全区域中,滑坡灾害以中、低危险性为主,危险性评估结果精度AUC值为0.823。（3）"一带一路"地区容易造成潜在损失的滑坡灾害承灾体条件为：人口密度为80~160人·km-2,公路线密度为0.2~0.9 km·km-2,夜间灯光指数为20~60。非安全区域中,滑坡灾害潜在损失普遍较低,损失区划结果与近百年滑坡灾害致死人数和经济损失空间分布具有很好的一致性。（4）"一带一路"非安全区域,滑坡灾害极低、低、中等、高和极高风险区面积所占比例分别为44.7%、25.5%、15.3%、10.3%、4.2%,以极低和低风险为主。 相似文献
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Susceptibility assessment of shallow landslides on Oahu, Hawaii, under extreme-rainfall events 总被引：1，自引：0，他引：1
The deterministic Stability INdex MAPping (SINMAP) model, which integrates a mechanistic infinite-slope stability model and a hydrological model, was applied to assess susceptibility of slopes in 32 shallow-landslide-prone watersheds of the eastern to southern areas of Oahu, Hawaii, USA. Input to the model includes a 10-m Digital Elevation Model (DEM), an inventory of storm-induced landslides that occurred from 1949 to 2006, and listings of soil-strength and hydrological parameters including transmissivity and steady-state recharge. The study area of ca. 384 km2 was divided into four calibration regions with different geotechnical and hydrological characteristics. All parameter values were separately calibrated using observed landslides as references. The study used a quasi-dynamic scenario of soil wetness resulting from extreme daily rainfall events with a return period of 50 years. The return period was based on almost-90-year-long (1919–2007) daily rainfall records from 26 raingauge stations in the study area. Output of the SINMAP model includes slope-stability-index-distribution maps, slope-versus-specific-catchment-area charts, and statistical summaries for each region.The SINMAP model assessed susceptibility at the locations of all 226 observed shallow landslides and classified these susceptible areas as unstable. About 55% of the study area was predicted as highly unstable, highlighting a critical island problem. The SINMAP predictions were compared to an existing debris-flow-hazard map. Areas classified as unstable in the current study were classified as low-to-moderate and moderate-to-high debris-flow hazard risks by the prior mapping. The slope-stability maps provided by this study will aid in explaining the causes of known landslides, making emergency decisions, and, ultimately mitigating future landslide risks. The maps may be further improved by incorporating heterogeneous and anisotropic soil properties and spatial and temporal variation of rainfalls as well as by improving the accuracy of the DEM and the locations of shallow landslide initiation. 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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Predictive modelling of rainfall-induced landslide hazard in the Lesser Himalaya of Nepal based on weights-of-evidence 总被引：12，自引：0，他引：12
Ranjan Kumar Dahal Shuichi Hasegawa Atsuko Nonomura Minoru Yamanaka Santosh Dhakal Pradeep Paudyal 《Geomorphology》2008,102(3-4):496-510
Landslide hazard mapping is a fundamental tool for disaster management activities in mountainous terrains. The main purpose of this study is to evaluate the predictive power of weights-of-evidence modelling in landslide hazard assessment in the Lesser Himalaya of Nepal. The modelling was performed within a geographical information system (GIS), to derive a landslide hazard map of the south-western marginal hills of the Kathmandu Valley. Thematic maps representing various factors (e.g., slope, aspect, relief, flow accumulation, distance to drainage, soil depth, engineering soil type, landuse, geology, distance to road and extreme one-day rainfall) that are related to landslide activity were generated, using field data and GIS techniques, at a scale of 1:10,000. Landslide events of the 1970s, 1980s, and 1990s were used to assess the Bayesian probability of landslides in each cell unit with respect to the causative factors. To assess the accuracy of the resulting landslide hazard map, it was correlated with a map of landslides triggered by the 2002 extreme rainfall events. The accuracy of the map was evaluated by various techniques, including the area under the curve, success rate and prediction rate. The resulting landslide hazard value calculated from the old landslide data showed a prediction accuracy of > 80%. The analysis suggests that geomorphological and human-related factors play significant roles in determining the probability value, while geological factors play only minor roles. Finally, after the rectification of the landslide hazard values of the new landslides using those of the old landslides, a landslide hazard map with > 88% prediction accuracy was prepared. The methodology appears to have extensive applicability to the Lesser Himalaya of Nepal, with the limitation that the model's performance is contingent on the availability of data from past landslides. 相似文献
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在对金沙江流域内的部分大型水电站工程区内的滑坡分析基础上,以两个滑坡为例,针对水电站工程区讨论了单体滑坡的风险评价方法。选取滑坡稳定性,规模和可能造成的涌浪高度3个指标进行危险性评价;并且定性地将大坝的易损性确定为高、中、低三个等级。在此基础上,对研究区的牛滚函滑坡和东岳庙滑坡进行了危险性分析和易损性评价,得出这两个单体滑坡的风险分析结果：牛滚函滑坡为低度风险,东岳庙滑坡为中度风险。研究成果为水电站工程区滑坡减灾防灾与风险管理提供了科学依据。 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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崩塌、滑坡和泥石流是广东省比较常见的地质灾害,认知其风险分布的时空变化及其驱动因素,对于制定广东省防灾减灾政策具有重要意义。在现有泥石流灾害易损度评价模型基础上,通过建立农林牧副渔及其相关产业产值与土地资源价值之间的关系,获得了土地资源价值定量计算的间接方法,解决了易损性评价中土地利用资料难以获取的问题。对比分析了2000―2010年10年间广东省崩塌、滑坡和泥石流灾害风险的时空变化。2010年各区县平均风险度为0.366,以各区县面积加权平均风险度为0.363,分别比2000年升高了0.017和0.014;2010年高度风险区县43个,比2000年增加了10个;2010年高度风险区面积89 262 km2,比2000年增加了24 301 km2。2010年全省高度风险区面积主要以珠三角地区为中心连片向沿海地区扩展。经济社会发展水平的显著提高,推高了崩塌、滑坡和泥石流灾害风险,并改变了灾害风险的分布格局,成为风险时空变化的主要驱动因素。 相似文献
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滑坡危险度评价的地形判别法 总被引：10，自引：1，他引：10
选取影响滑坡发育的坡度、坡形、坡向、坡体的相对高度和地形与地层产状的组合关系5个主要地形因素，结合三峡库区重点滑坡段(云阳-巫山)205个滑坡统计资料，利用地形判别法，对典型滑坡危险度进行评价。将各地形判别因子在区域滑坡发育上的贡献率作为评价典型滑坡危险度的评价值，利用层次分析法，建立典型滑坡危险度判别矩阵。将判别矩阵的归一化特征向量作为判别因子的权重，得到典型滑坡的危险度。通过建立典型滑坡危险度评价表，对滑坡进行有效的管理。此研究方法有效地避免了对评价因子赋值的主观性，并提出了对不同危险度等级的滑坡管理措施。 相似文献