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为了对野外风险斜坡及潜在地质灾害进行快速识别,现基于斜坡单元采用信息量模型对贵定县宝山至盘江重点区开展地质灾害风险评价,并分析地质灾害分布与风险斜坡的相关性。结果表明:1风险评价结果中极高风险斜坡42处,高风险斜坡308处,中风险斜坡580处,低风险斜坡280处,分别占比347%、2545%、4793%及2314%;2地质灾害主要分布于极高及高风险斜坡,低风险斜坡中无地质灾害分布;3通过对比评价结果与研究区实际情况,表明风险评价结果较为合理,信息量模型可以应用于山地斜坡地质灾害风险评价,同时评价结果为下一步指导地质灾害防治工作提供了重要的信息及依据。 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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以则木河断裂带（普格段）为研究区,分析研究区的地质灾害控制效应以及发育规律;选取海拔高程、坡向、坡度等7个评价因子构建评价指标体系,运用确定性系数模型与信息量模型耦合的加权信息量模型,通过ArcGIS进行地质灾害易发性评价。结果显示,研究区地质灾害发育具有断层距离效应、地层效应以及高程和坡度微地貌效应;极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区的面积分别为46.75 km2、123.78 km2、215.73 km2、285.34 km2,面积占比分别为6.96%、18.43%、32.12%、42.49%。研究结果对指导则木河断裂带地区以及同类区域的国土空间规划与地灾防治等方面具有重要现实意义。 相似文献
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研究区位于重庆市巫溪县下堡镇内,属渝东盆缘山区,地形切割强烈,地质环境复杂,地质灾害频发。为了研究高陡峡谷区地质灾发育分布规律、风险区划,文章选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、距水系距离及距褶皱距离因子做为地质灾害易发性评价的影响因素,基于ArcGIS平台,利用信息量模型,定量评价了巫溪宁桥片区高陡峡谷区高位地质灾害的易发性,评价模型与地质灾害分布空间契合度较高,评价结果可信度较高。再结合易损性评价对研究区进行了地质灾害风险评价,最终得到研究区地质灾害风险评价模型。为该区域地质灾害防治提供了科学依据,同时对同类高陡峡谷地区地质灾害风险性评价及地质灾害防治具有借鉴意义。 相似文献
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本文以湖北省秭归县为研究区,选取高程、水系距离、道路距离、岩土体类型、坡向、坡度、土地覆盖类型、年降雨量等8个评价因子开展滑坡易发性评价工作,依据ArcGIS软件数据分析工具完成各评价因子相关性分析。对评价因子相关性值|r|>0.1的高程、坡向因子剔除,计算各因子信息量值。利用信息量模型进行滑坡易发性评价,将研究区划分为四个区域：(1)极高易发区,面积140.0864 km2,占研究区总面积6.18%,主要分布在长江及支流沿岸;(2)高易发区,面积1002.445 km2,占研究区总面积44.23%,主要呈带状分布在极高易发区两侧,部分位于两河口镇、磨坪乡周边区域;(3)中易发区,面积833.8711 km2,占研究区总面积36.79%,呈带状分布在极高易发区两侧,零散分布;(4)低易发区,面积290.2564 km2,占研究区总面积12.80%,多分布在高山人稀区域。本文研究结果能够较好地反映研究区滑坡灾害分布规律,可为秭归县防灾减灾工作提供依据。 相似文献
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《中国地质灾害与防治学报》2021,(5)
研究区位于重庆市巫溪县下堡镇内,属渝东盆缘山区,地形切割强烈,地质环境复杂,地质灾害频发。为了研究高陡峡谷区地质灾发育分布规律、风险区划,文章选取高程、坡度、坡向、工程地质岩组、距水系距离及距褶皱距离因子做为地质灾害易发性评价的影响因素,基于ArcGIS平台,利用信息量模型,定量评价了巫溪宁桥片区高陡峡谷区高位地质灾害的易发性,评价模型与地质灾害分布空间契合度较高,评价结果可信度较高。再结合易损性评价对研究区进行了地质灾害风险评价,最终得到研究区地质灾害风险评价模型。为该区域地质灾害防治提供了科学依据,同时对同类高陡峡谷地区地质灾害风险性评价及地质灾害防治具有借鉴意义。 相似文献
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本文提出了汶川地震高烈度区11县域(汶川、北川、绵竹、青川、茂县、都江堰、安县、什邡、彭州、平武和文县)地质灾害区域预警方法,包括发育度分布、潜势度区划与危险度区域预警。研究区地震后地质灾害类型由震前的滑坡、崩塌为主演变成泥石流为主,震后灾害数量是震前的8.7倍,地质灾害极高发育区分布面积204.32 km2,灾害点密度达到8.11起/km2,主要位于什邡、绵竹、安县、汶川及文县境内。基于地形坡度、坡向、高程、地貌、岩性、断裂构造、烈度区划、年均雨量、水系、人类工程活动(道路)及地质灾害发育度分区指数等11项因子,计算潜势度并划分为四个等级,极高潜势区面积占全区面积的4.17%,灾害点数占11县域灾害总数的44.15%,灾害点平均密度达到2.44起/km2,地质灾害极高、高潜势区呈线状、局部面状分布,在都江堰、彭州、什邡、绵竹、安县等地呈面状分布,在北川、平武、青川、文县等地呈条带状分布。将地震、汛期降雨和日降雨作为引发因子,基于潜势度评价,开展地质灾害危险度区域预警研究,地震引发地质灾害高危险度的地区主要集中在南部的汶川、都江堰、彭州、什邡、绵竹以及北部的青川、文县等地; 2013年汛期降雨引发地质灾害危险度高的地区集中在都江堰、绵竹、安县、北川、平武和文县等地; 2013年7月9日降雨引发地质灾害危险度高的地区集中在都江堰、彭州、什邡、绵竹和安县等,三种引发因子引发的实际灾害点与危险度预警的重点区域比较吻合,研究方法可以作为地震引发地质灾害预测、汛期(5～9月)地质灾害趋势预测和短临(1～3日)地质灾害区域预警提供科学支撑。 相似文献
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地质灾害风险评价是地质灾害风险管控的支撑与依据,对于科学防治地质灾害具有重要意义。以江苏南京为研究区,选取历史灾害点密度等影响因子开展易发性评价,以降雨量作为诱发因素开展危险性评价,结合承灾体易损性,分析划定地质灾害高、中、低三类风险区。结果表明：高风险区主要集中在沿江的老山、幕府山、紫金山、栖霞山以及青龙山等部分人员聚居的山前坡麓一带,面积51.3 km2,占比0.8%;中风险区主要集中在低山丘陵中人员较集中的区域,面积371.9 km2,占比5.6%;低风险区分布较广,位于其余低山丘陵岗地,面积1 740.1 km2,占比26.4%。研究成果可有效支撑当地地质灾害防灾减灾以及国土空间规划应用。 相似文献
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区域地质灾害评价是减灾防治的重要非工程手段,构建区域滑坡危险性评价模型,对提高地质灾害评价精度和防治效率具有重要意义。文章以滑坡频发的大渡河中游地区为研究区,初选高程、坡度、坡向、地震动参数、土壤类型、工程地质岩组、年平均降雨量和地形湿度指数（TWI）等13个因子,建立滑坡危险性初级评价指标体系。考虑各因子对滑坡形成贡献程度的不同和目前常权栅格叠加方式对滑坡危险性评价结果精度的影响,引入了地理探测器和变权栅格叠加,构建了地理探测器、信息量法和变权栅格叠加的组合模型（GDIV模型）。基于2021年四川省1∶50 000地质灾害风险调查中313处滑坡地质灾害隐患点,开展基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价,并与逻辑回归模型和信息量模型的组合模型（LRI模型）评价结果进行对比分析。结果表明：研究区以中危险及以下危险区为主,占总面积的78.3%,极高和高危险区主要分布在大渡河、革什扎河和东谷河两岸的低海拔地区;与LRI模型相比,基于GDIV模型的评价结果精度更高,其受试者工作特征（ROC）曲线的线下面积（AUC）值为0.917。文章提出的GDIV模型提高了区域滑坡危险性评价精度,可为... 相似文献
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针对崩塌、滑坡和泥石流等灾种齐全的高山峡谷区,选取四川省阿坝县为研究区,采用多灾种耦合的评价思路,开展地质灾害危险性精细化评价。崩塌、滑坡等斜坡类灾害危险性评价以栅格为评价单元,泥石流灾害危险性评价以流域为评价单元。基于信息量模型和层次分析法,分别开展危险性评价,进而采用取大值的方法,获取研究区综合地质灾害危险性评价结果。研究表明,工作区综合地质灾害极高危险区、高危险区面积明显大于单灾种评价结果,极高危险区、高危险区主要位于崩塌、滑坡较发育的碎裂岩区域和极度易发的泥石流流域。针对高山峡谷区地质灾害危险性评价,多灾种耦合的评价思路能更合理的反映不同类型灾害在形态及空间上的差异,获取更精确的危险性评价结果。 相似文献
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青海化隆县地质灾害易发性区划 总被引：1，自引：0，他引：1
通过青海化隆县1:5万地质灾害详细调查工作,基本查清了该县境内的地质灾害类型、规模、危害程度及时空展布规律,并进行了地质灾害易发程度分区和风险性评价。(1)县境内共发育地质灾害点438处,其中滑坡243处,不稳定斜坡92处,泥石流沟90条,崩塌13处,其展布主要受控于地形地貌和气候条件。(2)利用GIS信息量模型区划评价了县境内的地质灾害高易发区和高风险区,认为化隆县境内地质灾害高易发区面积占县境总面积的49.1%;中易发区面积占33.5%。;低易发区面积占17.4%。(3)地质灾害高风险区面积占总面积的44.3%;中风险区面积占37.4%;低风险区面积占18.3%。评价区划成果将为当地政府有效开展地质灾害群测群防工作提供基础数据。 相似文献
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本文以湖北省地质灾害高易发区之一鄂州市为研究区,在鄂州市地质灾害详细调查的基础上,选取地貌单元、高差、坡度、工程地质岩组、断层、开矿活动6个影响因素,应用加权信息量模型,通过GIS空间分析平台,开展研究区易发性评价。研究结果表明:研究区划分为高易发、中易发、低易发三个区,分别占研究区面积的4.58%,13.59%,81.83%。通过受试者工作特征曲线(ROC)的线下面积(AUC)进行检验,其值为89.2%,评价精度较高。本文湖北省鄂州市为例开展地质灾害易发性评价、结果分析以及预测精度评价等,为湖北省内县域地质灾害易发性评价提供理论指导和技术参考。 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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我国地质灾害具有点多面广的分布特点,而地质灾害风险管控人力和能力有限,因此需要开展地质灾害风险排序工作,筛选出优先管控的地质灾害隐患点,确保地质灾害风险管控对策实施的针对性和高效性。地质灾害风险排序的实质是运用定量化风险评价计算出每处隐患点的风险值,然后根据风险值开展排序工作。目前定量化风险评价模型多用于单个地质灾害点风险评价,并未应用于大范围地质灾害风险排序工作,且模型较为复杂,推广应用较难。在分析崩塌、滑坡地质灾害与其环境因素间的响应关系及规律的基础上,提取崩塌、滑坡地质灾害的主控环境因子与诱发因子,联合人口、物质、资源等易损性因子建立地质灾害风险评价指标体系;基于岩石工程系统相互作用矩阵与专家打分法确定各级地质灾害风险评价指标因子权重,构建地质灾害风险评分体系;并根据风险评价定义,提出了能够快速定量化的简易地质灾害风险计算模型。以贵州省98处地质灾害隐患点为例,开展模型应用验证,风险排序结果与灾害管理机构主观认识的实际风险一致,验证了本模型的合理性与有效性,提高了地质灾害风险管控能力与效率。 相似文献
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海岸带位于海陆交互地带,其独特的地理、地质和环境条件导致其灾害地质现象发育,地质灾害易发性和危险性高。考虑到海岸带的重要经济和社会属性,开展海岸带的地质灾害风险评价显得极为重要。本文首先建立了基于模糊贝叶斯网络的地质灾害风险评价模型,结合网络层次分析法(ANP)确定模糊贝叶斯网络的条件概率,并简化了贝叶斯网络的结构图谱。在此基础上,以辽东半岛东部海岸带作为研究区,以崩塌、滑坡、地面塌陷、海岸侵蚀和海水入侵等5个主要地质灾害类型作为评价对象,开展了基于ANP-模糊贝叶斯网络模型的地质灾害易发性、危险性和风险性评价,并编制了综合地质灾害风险分布图;结果显示,区内高、较高风险区主要分布于研究区的西南部海岸带,面积为249km2,约占全区面积的9.1%。研究成果可为海岸带国土资源开发、经济建设规划、防灾减灾救灾等提供重要参考,对同类地区的海岸带地质灾害风险评价具有一定借鉴意义。 相似文献
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陕南秦巴山区地质灾害危险性评价研究 总被引：3，自引：3，他引：0
陕西省是中国地质灾害最严重的省份之一,而陕南秦巴山区地质灾害灾情尤为严峻,因此进行地质灾害危险性评价对指导防灾减灾工作意义重大。文章以陕南秦巴山区为研究区,基于GIS技术与2001-2016年研究区地质灾害灾情数据,分析研究了区内地质灾害与各指标因子之间的敏感性关系,并确定了高程、岩土体类型、断裂构造、降雨等7个影响地质灾害发生较大的因子作为区域地质灾害危险性评价指标。其次,以各指标条件下地质灾害数量和累计发生频次曲线斜率的突变为依据,对评价指标因子进行状态分级。最后,运用信息量法建立栅格数据模型展开区域地质灾害危险性评价。研究结果表明:高危险性、较高危险性、中危险性的地区占研究区总面积的百分比分别为10.52%、28.31%、30.19%,区内地质灾害点的空间分布与地质灾害危险性评价结果基本一致,信息量模型的预测精度为90.16%。文章将经验知识与数据驱动的分析方法相结合,应用于较大范围的地质灾害危险性区划,研究结果可为区域地质灾害防治工作提供参考依据。 相似文献
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广西平果市频发的地质灾害严重制约着市区的工程建设和生命财产安全。在充分收集和整理区域地质资料的基础上,通过遥感解译和现场调查,确定了平果市共发育251处斜坡类地质灾害,其中崩塌189处、滑坡62处。选择高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、距断层距离、土层厚度、距河流距离和降雨共9个因子作为评价因子,结合信息量和多层感知机分类器的优势,采用信息量和多层感知机分类器耦合模型对平果市斜坡类地质灾害进行易发性评价。斜坡类地质灾害易发性制图表明极高易发区占平果市面积的25.39%,主要分布于平果市的北部、中部和南部山区。通过ROC曲线对模型预测能力进行检验获得AUC=0.809,表明模型评价结果能够很好地预测研究区斜坡类地质灾害的发生。研究结果可为研究区的崩滑灾害风险评价和灾害防治提供科学依据。 相似文献
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以藏东察雅县城为研究区,选取高程、坡度、坡形、坡向、斜坡结构、地层、距断层距离共7个评价指标,运用证据权重法,构建了地质灾害易发性评价模型。以4种降雨频率（10%、5%、2%、1%）下的年最大日降雨量作为动态诱发因子,建筑、人口和交通设施作为承灾体,评价地质灾害的动态风险性。结果表明,研究区斜坡以中、低风险为主,围绕县城场镇两侧的斜坡出现少量高风险和极高风险区。随着降雨频率的降低,区内高风险区、极高风险区面积最大增长5.34%和0.07%;低风险区、中风险区面积最大变化幅度分别为28.33%和23.32%。基于风险评价结果,提出考虑不同降雨频率的地质灾害风险源头管控方法,具体为：针对10%、5%、2%和1%不同降雨频率下的极高风险区,建议分别采取工程治理、工程治理/专业监测、专业监测、专业监测/群专结合的管控手段;针对1%降雨频率下的高风险与中风险区,建议采取群专结合与群测群防。该风险管控体系考虑了不同降雨频率下斜坡的动态风险,可提高山区城镇地质灾害风险的管控精细化水平。 相似文献
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以绿春县城为研究区,在绿春县城地质灾害详细调查的基础上,选取地层岩性、高程、坡度、坡向、断层、道路、河流7个影响因素,在信息量模型的基础上运用层次分析法赋权重,通过GIS空间分析平台,进行研究区地质灾害易发性评价.结果表明:研究区划分为地质灾害极高易发、高易发、中易发、低易发4个等级,分别占研究区面积的32.24％、2... 相似文献