共查询到19条相似文献，搜索用时 312 毫秒
1.
2.
三峡库区滑坡灾害分布广、数量多、规模大、危害严重,因此开展滑坡灾害易发性评价对该地的地灾防治与处理具有重要参考意义。本文提取了地层岩性、地质构造、坡度、坡向、曲率、斜坡形态、植被指数、水系等17个因子,选用逻辑回归模型、支持向量机模型、集成学习的梯度提升迭代决策树模型和深度学习中的长短期记忆神经网络与卷积神经网络耦合模型四个机器学习模型进行滑坡灾害易发性评价,选取最优评价模型,完成三峡库区的易发性分区评价,总结研究区易发性空间区划特性。对比四种模型的AUC(Area Under Curve)精度可以得出结论：GBDT模型（Gradient Boosting Decision Tree Model）的AUC精度相对较高,优于其他三个模型,更适合三峡库区的滑坡易发性研究。GBDT的易发性评价结果显示：研究区内极高易发性区域和高易发性区域主要集中于渝东、鄂西一带以及长江沿岸和支流沿岸。研究结果是对整个库区的易发性进行评价,可为后续库区的防灾减灾提供参考。 相似文献
3.
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
4.
金沙江上游巴塘—德格河段地处青藏高原东部,该区地质、地形、地貌极其复杂,滑坡灾害最为发育,开展区域滑坡易发性评价对防灾减灾工作有着重要的意义。本文以金沙江上游巴塘—德格河段为研究区,在滑坡编录与野外实际调查的基础上,通过对滑坡分布规律和影响因素分析,选取高程、坡度、坡向、曲率、地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、地层岩性、断层、水系和道路等11个影响因子,构建了滑坡易发性评价指标体系。利用皮尔森系数去除高相关性影响因子,运用频率比方法定量分析各个因子与滑坡发育的关系。通过频率比模型选取非滑坡样本,采用集成学习算法模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区及极低易发区5个等级。由滑坡易发性分区图和ROC曲线表明,高和极高易发区主要沿金沙江沿岸和沟谷分布,随机森林模型的成功率曲线下面积AUC=0.84,历史滑坡灾害位于高-极高易发区的灾害数占总滑坡数的84.8%,梯度提升树模型的成功率曲线下面积AUC=0.79,历史滑坡灾害位于高-极高易发区灾害数占总滑坡数的79.3%。由AUC值和历史灾害的分布可知,随机森林模型比梯度提升树模型在本研究区滑坡易发性评价中有着更好的评价精度和更高的预测能力。 相似文献
5.
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
6.
滑坡灾害易发频发、点多面广、隐蔽性强、危害严重.开展“天-空-地-深”观测一体化的滑坡早期识别、易发性评价及预测预报,对于保障人民生命和财产安全,推进滑坡灾害防治能力现代化具有重要意义.目前,依靠人工解译的滑坡识别耗时耗力,采用启发式模型的滑坡易发性评价不能较好地探明环境因子之间的非线性关系,基于传统监测数据的滑坡预测预报精度较低.机器学习算法凭借其强大的非线性处理能力及鲁棒性等优势,逐渐广泛应用于滑坡智能防灾减灾中.基于此,本研究系统阐述了机器学习在滑坡灾害早期识别、易发性评价及预测预报等方面的具体应用,综述了多种机器学习算法在上述3个领域中运用的优劣,最终对机器学习在滑坡灾害中未来的发展趋势进行了展望. 相似文献
7.
合理选取地质灾害影响因子并对因子进行优化分级是准确评价地质灾害易发性的关键。结合研究区实际情况,选取7个指标因子构建滑坡影响因子指标体系,并以各因子条件下滑坡灾害比例和信息量曲线的突变点为依据,对连续型评价指标因子进行优化分级。在此基础上,基于ArcGIS平台,运用层次分析法加权的信息量模型对镇江高新区滑坡灾害的易发性进行评价。根据易发区划分指标将研究区划分为高、中、低滑坡地质灾害易发区,划分结果与已有滑坡灾害分布有较好的对应关系,评价结果具有较高的准确性。该评价方法可为低山丘陵地区滑坡地质灾害的评价与防治规划提供参考。 相似文献
8.
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
9.
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
10.
针对矿区长期煤矿开采引起的滑坡灾害频发问题,快速高效地模拟和评价矿致滑坡灾害易发性是实现采矿地区科学防灾减灾的关键。基于此,本文应用信息量与Logistic回归模型结合多源高分辨率光学遥感数据等,选取相对高差、坡度、坡向、距断层距离、NDVI、距采空区距离6个滑坡影响因子来评价采煤矿区滑坡灾害易发性。结果表明:(1)信息量与Logistic回归模型耦合的综合预测准确率为96%,信息量模型滑坡预测准确率为95%,实验结果表明耦合模型的预测精度优于单一信息量评价模型,评价模型的合理性和预测精度皆符合检验要求;(2)研究结果也表明了采用信息量+Logistic回归模型耦合能较为客观准确、快速高效地评价地下采矿引起的滑坡灾害易发范围,评价结果可为类似地区高效快速划定滑坡灾害易发区间提供技术支撑。 相似文献
11.
为有效预测县域滑坡发生的空间概率,探索不同统计学耦合模型滑坡易发性定量评价结果的合理性和精度,以四川省普格县为研究对象。选取坡度、坡向、高程、工程地质岩组、断层和斜坡结构等6项孕灾因子作为评价指标体系,基于信息量模型（I）、确定性系数模型（CF）、证据权模型（WF）、频率比模型（FR）分别与逻辑回归模型（LR）耦合开展滑坡易发性评价。结果表明:各耦合模型评价结果和易发程度区划均是合理的,极高易发区主要分布于则木河、黑水河河谷两侧斜坡带,面积介于129.04～183.43 km2（占比6.77%～9.62%）,各模型评价精度依次为WF-LR模型（AUC=0.869）>I-LR模型（AUC=0.868）>CF-LR模型（AUC=0.866）>NFR-LR模型（AUC=0.858）。研究成果可为川西南山区县域滑坡易发性定量评估提供重要参考。 相似文献
12.
在甘肃省白龙江流域地质灾害资料收集及现场调查的基础上, 统计分析了该区滑坡发育与地层岩性、坡度、坡向、高程、断裂、植被等因素之间的关系, 建立了白龙江流域滑坡易发性评价指标体系。采用基于GIS的层次分析法评价模型, 完成了滑坡易发性分区评价, 将研究区滑坡按易发程度划分为高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区, 其中, 高易发区占研究区总面积的13.59%, 主要分布在断裂带、白龙江两侧以及软弱岩土体分布的区域; 中易发区占27.85%;主要分布在白龙江支流以及主要道路两侧的一定范围内; 低易发区占33.09%, 主要分布在海拔相对较高、植被覆盖度较高、基本上无断裂带通过的区域; 其余区域为极低易发区, 占25.46%。对比分析显示评价结果与实际滑坡发育情况吻合, 可以较好地反映区内滑坡灾害发育的总体特征。 相似文献
13.
滑坡危险性评价与预测是滑坡灾害防治中的首要任务,科学合理地评价滑坡危险性十分重要。以岩桑树水电站库区发育的潜在滑坡为例,据其特有的地质环境条件,选取坡体风化程度、斜坡坡度等9个影响因素作为滑坡危险性评价的指标,并建立分级标准将滑坡危险性分为轻度危险、中度危险、重度危险和极度危险4个等级。将突变理论运用到滑坡危险性评价中,从而建立了新的稳定性评判模型。基于突变级数法的滑坡危险性评价方法,综合考虑了各评价指标间的相关性,真实地描绘了滑坡系统的内在机制。实例分析结果表明,该方法评判结果准确率高,可为滑坡的防治提供依据。 相似文献
14.
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
15.
巴塘断裂带位于青藏高原东部,呈北东—南西向展布,全新世活动强烈,沿断裂带崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害极为发育。基于遥感解译和野外地质调查,在巴塘断裂带两侧10 km范围内识别出滑坡93处;在分析滑坡空间发育特征的基础上,选取地形地貌(地面高程、地形坡度和地形坡向)、地形湿度指数、地层岩性、活动断裂、降雨量、水系、人类工程活动和植被覆盖等10个因素作为滑坡易发程度的主控因素,采用加权证据权法建立滑坡易发性评价模型,开展巴塘断裂带滑坡易发性评价;成功率(ROC)曲线检验结果表明此次滑坡易发性评价的准确率为82.3%。采用基于自然断点法将滑坡易发程度划分为极高易发、高易发、中等易发和低易发4个级别,结果表明滑坡易发性受巴塘断裂带和河流控制显著,极高易发区和高易发区主要分布在巴塘断裂带、金沙江和巴曲河谷及一级支流两侧,中等易发区主要分布在巴曲各支流中上游,低易发区主要分布在人类工程活动弱的高山地带以及地形相对平缓的区域。滑坡易发性评价结果很好地反映了巴塘断裂带现今滑坡发育分布特征,对该区重大工程规划建设和防灾减灾具有科学指导意义。 相似文献
16.
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
17.
中尼交通廊道作为中国近年来建设的重点区域,地质灾害频发,尤其是滑坡灾害层出不穷。文章基于对G216国道沿线地质灾害的实地调查以及遥感解译结果,以最大熵模型为方法,利用169个灾害点数据和8个评价因子图层预测了研究区滑坡灾害的易发性分布。根据占比划分五级风险区。结果表明,滑坡易发概率以G216为中心向外辐射逐渐降低。同时采用刀切法检验评价因子对预测结果的贡献度,确定了滑坡主导因素及其阈值。最后通过ROC曲线验证了模型的可靠性。为中尼边境公路区域建设提供一种地质灾害预测分析模型,也为青藏地区公路边坡防灾减灾提供有效支撑。 相似文献
18.
Wei Chen Wenping Li Enke Hou Zhou Zhao Niandong Deng Hanying Bai Danzhi Wang 《Arabian Journal of Geosciences》2014,7(11):4499-4511
The main objective of this study was to apply a statistical (information value) model using geographic information system (GIS) to the Chencang District of Baoji, China. Landslide locations within the study area were identified using reports and aerial photographs, and a field survey. A total of 120 landslides were mapped, of which 84 (70 %) were randomly selected for building the landslide susceptibility model. The remaining 36 (30 %) were used for model validation. We considered a total of 10 potential factors that predispose an area to a landslide for the landslide susceptibility mapping. These included slope degree, altitude, slope aspect, plan curvature, geomorphology, distance from faults, lithology, land use, mean annual rainfall, and peak ground acceleration. Following an analysis of these factors, a landslide susceptibility map was produced using the information value model with GIS. The resulting landslide susceptibility index was divided into five classes (very high, high, moderate, low, and very low) using the natural breaks method. The corresponding distribution area percentages were 29.22, 25.14, 15.66, 15.60, and 14.38 %, respectively. Finally, landslide locations were used to validate the results of the landslide susceptibility map using areas under the curve (AUC). The AUC plot showed that the susceptibility map had a success rate of 81.79 % and a prediction accuracy of 82.95 %. Based on the results of the AUC evaluation, the landslide susceptibility map produced using the information value model exhibited good performance. 相似文献
19.
Landslides are one of the most frequent and common natural hazards in many parts of Himalaya. To reduce the potential risk, the landslide susceptibility maps are one of the first and most important steps in the landslide hazard mitigation. Earth observation satellite and geographical information system-based techniques have been used to derive and analyse various geo-environmental parameters significant to landslide hazards. In this study, a bivariate statistics method was used for spatial modelling of landslide susceptibility zones. For this purpose, thematic layers including landslide inventory, geology, slope angle, slope aspect, geomorphology, slope morphology, drainage density, lineament and land use/land cover were used. A large number of landslide occurrences have been observed in the upper Tons river valley area of Western Himalaya. The result has been used to spatially classify the study area into zones of very high, high, moderate, low and very low landslide susceptibility zones. About 72% of active landslides have been observed to occur in very high and high hazard zones. The result of the analysis was verified using the landslide location data. The validation result shows significant agreement between the susceptibility map and landslide location. The result can be used to reduce landslide hazards by proper planning. 相似文献