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<正>川藏铁路加查至朗县段地处西藏自治区东南部,该区新构造活动强烈,地质构造复杂且发育一系列大型-巨型滑坡,其中在加查县拉岗村沿雅鲁藏布江断裂发育一高位远程滑坡,该滑坡面积达2. 95 km2,体积约3. 6×107 m3,最大水平滑动距离3050 m,滑坡顶部与堆积体前缘高差965 m,高位远程滑坡具有体积大、运动速度快、滑动距离远和破坏力强等特点。 相似文献
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金沙江干热河谷区泥石流易发性评价模型及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
金沙江上游奔子栏-昌波河段属典型的干热河谷区,气候干热少雨,但泥石流灾害发生频繁。采用指标熵模型对干热河谷区泥石流的影响因子进行敏感性分析,最后筛选出流域地貌熵值、岩土类型、坡向、坡度、植被归一化指数、月均降雨量等6个因子作为泥石流的易发性评价因子。将研究区划分为217个小流域,以流域单元为评价单元,采用权重系数法建立了泥石流的易发性评价模型,并利用该模型制作易发性分区图。分区结果表明:研究区泥石流极高易发区和高易发区主要分布在北部的昌波-贡波段、中东部的徐龙-曲雅贡段和南部的金沙江沿岸。极高易发区和高易发区面积占研究区总面积的36.4%,两区内的泥石流流域面积占泥石流总流域面积的58%。经检验泥石流的预测成功率为69.6%。 相似文献
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以芦山地震重灾区宝兴县境内省道S210沿线为研究区,利用高分辨率航片,对沿线地震诱发崩塌滑坡进行判识,并通过分析地形、地层岩性及震中距等因子,探讨公路沿线崩塌滑坡的分布规律,进而利用确定性系数和频率比例法对地震诱发崩塌滑坡的易发性进行评价,最终通过沿线崩塌滑坡易发性分析结果对道路断道的危险性进行评价.研究结果发现:省道S210沿线芦山地震造成的坡面破坏以中小型崩塌为主,高程集中在750～1 500 m,坡度多位于30°～60°,且位于西、南西和北西坡向的崩塌滑坡较多,岩性以硬岩和软硬相间岩层为主,研究区距震中19～21 km的距离为崩塌滑坡集中分布区域.崩塌滑坡高易发区和较高易发区主要位于研究区的北段,南段公路同侧也有分布,较低和低易发区位于中段宽谷路段. 相似文献
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芦山地震重灾区崩塌滑坡易发性评价 总被引：2，自引：0，他引：2
2013-04-20 T08:02,四川省芦山县发生7.0级大地震,地震诱发了大量的次生山地灾害.在芦山、宝兴、天全三个地震重灾县6651.35 km2的区域内,采用震后遥感影像解译并结合野外调查的方法,共解译出1379处崩塌(含落石)滑坡.应用GIS技术,建立了芦山地震诱发崩塌滑坡灾害及相关地形、地质空间数据库,分析了岩性、断层、地震动加速度、高程、坡度等5个因素与崩塌滑坡分布的关系,应用崩塌滑坡数量百分比这一标准来分别衡量每个因素中各个级别对崩塌滑坡的影响程度;然后使用层次分析法对这5个参数进行权重分析;在GIS平台下对这些参数进行综合分析,以此将研究区内的崩塌滑坡按易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区4类,极高易发区与高易发区面积约2149.89 km2,占研究区总面积的32.32％. 相似文献
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本文在全面调查分析连云港市区地质灾害隐患点及分布状况的基础上,从诱发地质灾害的地质条件、人类工程活动、地形地貌及气候植被因素考虑,选取了地层岩性、地质构造、地形地貌、露天开采、降雨强度、植被覆盖率等15个评价因子,建立了地质灾害易发性评价指标体系,运用层次分析法计算各评价因子的权重值,并进行归一化处理,然后利用模糊评判法对各隐患点的易发性指数进行计算、统计,将连云港市区划分为地质灾害高易发区、中易发区和低易发区,最后利用GIS空间分析功能生成了易发性分区图,实现了地质灾害易发防治分区的目的,为连云港市后期地质灾害防治提供重要参考依据。 相似文献
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多模型耦合方法被广泛应用于同震滑坡易发性评价研究,但耦合证据权重法和其他方法的改进型证据权重法鲜有涉及。该文以北海道地震震中区为研究区,基于震前和震后高精度遥感影像解译出5977处同震滑坡(以中小型为主),选取高程、坡度、距断层距离、距水系距离等8个滑坡易发性评价因子,对同震滑坡的空间分布规律和控制因子进行分析,发现同震滑坡集中发育在距断层小于5 km、距水系小于800 m、峰值地面加速度(PGA)0.5 g、高程90~250 m、坡度20°~40°、坡向东至东南向、岩性以页岩和砾岩为主的区域内;基于改进型证据权重法,综合考虑地形、地质和水文条件对北海道同震滑坡易发性进行评价,经ROC曲线评价模型验证,发现改进模型曲线下面积(AUC)为0.916,较原模型(AUC为0.870)精度有明显提高。改进模型能为同震滑坡易发性评价提供新的研究思路,并为震后区域防灾减灾提供科学依据。 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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滑坡、泥石流敏感性是指区域在自然状况下发生滑坡、泥石流现象的可能性大小。以OLI影像、ASTER GDEM为数据源,选取强降水、地表坡度、地表植被覆盖和河流侵蚀等因子为评价指标,在遥感、地理信息系统技术的支持下,开展云南昌宁县滑坡、泥石流易发程度评价。结果显示:昌宁县滑坡、泥石流易发度分为不易发、轻度易发、中度易发和高度易发4个等级,各等级所占面积分别为:12.42 km2、2 055.61 km2、1 584.98km2、89.64 km2,比例为:0.33%、54.92%、42.35%、2.40%。空间分布上,中度易发区在田园镇中部、漭水镇中部和南部、鸡飞镇东北部、卡斯镇中部及东部、柯街镇西部、珠街乡东部和北部、以及更戛乡东部及南部地区分布相对集中;高度易发区则集中分布于北部黒惠江、中部右甸河及南部勐统河各支流上游山区,由北向南形成"川"字型分布。 相似文献
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选择"4·20"芦山地震灾区为研究区,在野外实地考察的基础上,结合高精度遥感影像解译分析,针对地震灾区滑坡、崩塌和泥石流等次生山地灾害的形成条件展开系统分析;在ArcGIS 9.3软件支持下,采用信息量模型,选择坡向、坡度、地层岩性、断裂带、河流冲刷作用、地震烈度和降水量7个影响因子作为芦山地震灾区次生山地灾害易发性评价的指标参数,将其划分为高易发区、中易发区和低易发区,该评价结果与实地考察结果基本吻合。基于GIS的信息量模型能够很好地为芦山地震灾区次生山地灾害易发性区划研究提供指导,其结果可以用来解决次生山地灾害易发性评价中效率低、精度差、费时费力等问题,从而实现次生山地灾害易发性评价的信息化和科学化。 相似文献
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《山地学报》2018,(5)
在区域泥石流易发性研究中,科学确定泥石流易发性主控因子及其贡献率既是关键科学问题,也是区域泥石流预警预报和风险管理的重要基础。本研究选取汶川地震重灾区,引入随机森林算法,以小流域为评价单元,集合多元因子指标体系,建立泥石流易发性评价模型,定量分析了汶川地震重灾区内泥石流关键影响因子及贡献率,并探讨了研究区泥石流易发性的空间分布特征。本文初选了63项评价指标,以模型AUC值变化为基础,筛选出35项指标构成易发性评价指标体系,并用于区域内泥石流易发性主控因子的识别,结果表明:流域高差、流域平均坡度、流域内滑坡面积、平均降雨天数是区域内泥石流易发性主控因子,另外,沟长比降、大于10°积温、年均温、人口密度、村落个数、低覆盖度土地利用方式等在泥石流易发性评价中也发挥着重要作用;易发性评价结果显示,极高易发区占比达到了22.94%,主要分布于研究区西部,泥石流易发性较高的小流域主要分布在青藏高原向四川盆地过渡的地形急变带,同时也与地震带、断裂带、干旱河谷区域密切相关。模型验证结果表明,平均AUC值达0.84,模型具有很高的稳定性和准确性,说明随机森林算法非常适用于区域泥石流易发性评价研究,机器学习算法结合小流域为单元的方法对区域泥石流易发性评价有效果良好,可为区域尺度灾害易发性及风险评估提供更为有效的方法参考。 相似文献
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广州市白云区金沙洲一带因受武广高铁隧道等一大批重点工程项目施工中大量抽排地下水的影响,诱发了多次较为严重的地质灾害。文章在多年实地调查的基础上,系统分析其地质灾害致灾因子,建立了地质灾害易发程度分区的评价指标体系,采用信息量法,按照地质灾害易发程度对各评价单元划分等级,将金沙洲地区划分为4个区：高易发区、中易发区、低易发区和不易发区。其中,武广高铁隧道通过的中南部地区属于地质灾害高易发区,该区隐伏岩溶发育,地质环境脆弱,不适宜大规模开发建设;浔峰断裂（F3）、沙贝断裂（F4）及保利西子湾断裂（F5）3条断裂通过的东部地区为地质灾害中易发区,该区发育有不良岩土体,区内主要发生地面沉降地质灾害;东南部大塱山组和中部测水组非可溶岩地层区为地质灾害低易发区,该区以埋藏型可溶岩分布为主,总体发生地质灾害的概率较小;西部丘陵地带为地质灾害不易发区,为非可溶岩区,不具备孕育地质灾害的形成环境。 相似文献
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黄土高原中部地区极端暴雨事件频发,引发大面积浅层滑坡和泥流灾害。随着全球变暖,降雨增加,中国西北黄土高原植被覆盖发生显著变化,不考虑植被因素的黄土滑坡易发性分区的评价方法需要改进。本文以晋西黄土区蔡家川流域农地小流域为研究对象,基于暴雨前后流域高分辨率图像、数字高程模型,野外滑坡调查和室内岩土测试,利用半定量的信息量模型、信息量-逻辑回归耦合模型和定量的物理模型,按有植被和无植被两种工况开展了浅层黄土滑坡易发性分区,并评估模型精度。结果表明：考虑植被时,半定量模型获取的易发性指数均下降,物理模型计算的稳定区面积显著增大,说明植被对浅层滑坡有抑制作用;考虑植被时,各个模型的评价精度都有所提高,信息量-逻辑回归耦合模型的精度高于信息量模型,物理模型的精度整体高于两个半定量模型。研究结果可为以暴雨滑坡为主要类型的小流域水土流失预测预报提供参考。 相似文献
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不完备样本条件下基于支持向量回归模型的滑坡易发性评价 总被引：2，自引：1，他引：1
区域滑坡易发性评价对灾害中长期预测预报具有重要意义,在基于统计模型进行评价过程中,样本选取对评价结果有较大影响,构建较稳健的、受样本数量影响小的分析模型非常重要。本文以马来西亚热带雨林地区为例,选择坡度、坡向、地表曲率、地貌类型、岩性、构造、土地覆盖、道路和排水系统等9大要素作为评价因子,结合支持向量回归(SVR)模型计算研究区滑坡易发性指数,并探讨不完备样本条件下易发性评价方法,分析样本数量和评价精度之间的关系。结果显示,基于SVR模型进行该区滑坡易发性分析评价,其成功率验证法的描述精度约为95.9%;同时,样本数量的增减对分析精度影响较小;SVR方法是一种适于热带雨林地区高植被覆盖条件下的分析模型,可为今后同类地区的滑坡灾害管理工作提供支持。 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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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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以湖北省鄂州程潮铁矿和黄石大冶铁矿为例,利用GIS空间分析功能对研究区数据进行提取分级、赋值统计及归一化等处理,构建了包括高程、坡度、地层、地下开采点的分布密度、相距最近地下开采点的距离、开采厚度与深度比值、蚀变接触带缓冲区、地下水深度以及地表地物类型的矿区采空塌陷易发性评价指标数据集;借助IDL语言调用Matlab神经网络工具箱,将研究区2011和2012年的指标数据集作为输入数据,塌陷易发性作为期望输出,建立基于BP神经网络的矿区采空塌陷易发性预测模型;通过选取并优化训练样本,实现对2013年矿山塌陷易发性的预测。结果表明,高易发区及以上的区域包含89.91%的采空塌陷,随着易发等级的提高,采空塌陷面积占易发等级面积比也随之增大;采空塌陷的分布具有明显的地带性,高易发区基本沿着岩体与围岩的接触带分布。模型解决了塌陷预测中的非线性映射问题,预测结果与实际调查情况基本吻合。BP神经网络模型与GIS技术相结合预测矿区采空塌陷的易发性具有可行性。 相似文献
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塌岸灾害广泛分布于中国三峡库区。塌岸易发性评价对库区灾害防治具有重要意义。当前塌岸易发性评价的研究程度低,评价模型的适用性差,评价指标的选取依据不充分,并没有考虑波浪对库岸稳定性的影响。本研究以塌岸灾害广泛发育的三峡库区奉节段至云阳段为研究对象,考虑波浪和库岸形态对研究区塌岸发育的影响,提出江岸宽度、库岸形态、风速这三个指标,并基于研究区塌岸灾害发育和分布特征共选取8个影响因子,构建三峡库区塌岸灾害易发性评价指标体系;采用三种机器学习模型,实现三峡库区塌岸灾害易发性分区及检验、模型精度预测、评价结果的分区和实地验证。结果表明：(1)江岸宽度、岸坡形态和风速等影响因子权重靠前,对奉节段塌岸发育的贡献较大;(2)ANN模型、RF模型与SVM模型的较高-高易发区灾害点数量分别占总灾害点的53.1%、48.9%和39.3%。ANN模型与RF模型塌岸强度从低至高依次增大,分区结果较为合理,而SVM模型分区结果不太理想。(3)ANN模型、RF模型和SVM模型的AUC值分别为0.798、0.793、0.766,三种机器学习模型的预测精度较为可靠;(4)RF模型高易发性区域最符合实际地质条件,其易发性... 相似文献
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利用空间统计方法进行泥石流易发性定量评价的本质是度量影响因子（地形、地貌、岩性等）和响应因子（泥石流）之间的空间关系,最后给出所有影响因子综合作用结果,得到泥石流易发性评价结果。选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、岩性、降雨量与水系距离7个因素作为泥石流影响因子,采用证据权模型,对研究区内泥石流进行灾害易发性评价,使用自然间断法将研究区内泥石流易发程度分级,得到研究区泥石流易发后概率图,获得了较高的置信度,方法简单易行,可以在其它灾害易发性评价中推广。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2016,(3)
为提高滑坡易发性评价的精度和准确性,利用粗糙集理论和支持向量机模型进行滑坡易发性评价因子选择。以三峡库区秭归到巴东段为研究区,首先通过相关分析和主成分变换对初始滑坡评价因子进行筛减与合并,将剩余的评价因子分为控制因素和影响因素,采用粗糙集理论分别对其进行属性约简,生成核因子集。然后,利用核因子集对支持向量机模型进行训练和预测,得到滑坡易发性评价结果,其预测精度和曲线下面积分别为76.9%和0.939。最后,将两种传统的对所有滑坡评价因子一同进行筛选的方法用于该研究区的滑坡易发性评价,并将传统方法与该方法的评价结果进行比较,结果表明,该文所提出的滑坡评价因子选择方法的精度和准确性均优于传统方法。 相似文献