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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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广东省地质灾害较为常见,崩塌、滑坡、泥石流是其中比较严重的3种类型。基于现有的泥石流危险度评价原理和方法,建立了可用于广东省崩塌、滑坡、泥石流灾害危险性的评价模型。以全省88个县级评价单元为基础,根据崩塌、滑坡、泥石流灾害危险度评价结果,将广东省共分为3个危险等级区,其中高度危险区8个县,占总数的9.1%;中度危险区60个县,占总数的68.2%;低度危险区20个县,占总数的22.7%,据此制成广东省崩塌、滑坡、泥石流灾害危险等级图。高度危险区主要位于粤北山区,危险度数值介于0.6～0.72之间;中度危险区连片分布,是全省崩塌、滑坡、泥石流灾害的主体部分,危险度数值介于0.4～0.6之间;低度危险区集中分布在平原区及低平台地区,危险度数值介于0.31～0.4之间。采用1994―2009年广东省防灾减灾年鉴和广东省地质灾害防治规划(2001―2015年)中的统计数据,验证了本文的研究成果与实际情况具有较高的一致性。 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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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,地质构造复杂且历史强震频发,一系列大型—巨型滑坡在该区密集分布。本文基于滑坡遥感解译和野外地质灾害调查,建立了川藏铁路加查—朗县段的滑坡空间数据库,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、地层岩性、距河流距离、距断裂带距离、距道路距离、植被归一化指数(NDVI)以及年平均降雨量等10个滑坡影响因子,基于ArcGIS软件平台和证据权模型,进行滑坡易发性评价。根据滑坡易发性指数(LSI)的分布特征,结合野外地质调查的认识,将研究区内的滑坡易发程度划分为4个级别,即极高易发区、高易发区、中易发区和低易发区,分别占研究区总面积的17.43%、22.64%、32.21%和27.72%。分析表明,极高易发区和高易发区主要分布在人类工程活动较多的研究区西南部,沿着雅鲁藏布江及其支流呈带状分布,中、低易发区主要分布在植被覆盖率较高、人类工程活动相对较少的东北部。极高易发区和高易发区内发育的滑坡数量约占已调查识别滑坡总数的88%,研究结果与已知滑坡的分布情况较吻合,采用成功率曲线对易发性评价结果进行检验,正确率达到了83%,具有较高的精度。易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡发育分布现状,可以为该区重大工程规划建设和防灾减灾提供理论指导和参考依据。 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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《山地学报》2016,(2)
为了对工程弃渣转化成泥石流的可能性进行评估,针对工程弃渣特点,在考虑自然沟道泥石流活动情况的基础上,叠加弃渣场局部环境特征、弃渣体堆积特征及物料特征等三方面共计12个评价指标,运用层次分析法确立指标的权重,利用黄金分割法为各指标定量赋值,通过计算弃渣泥石流易发性指数RQ来评估工程弃渣泥石流的易发性,将评价结果分成4级:高度易发、中度易发、低度易发和不易发,并通过对长江三峡巴东县黄家大沟工程弃渣泥石流与重庆奉节李家大沟弃渣泥石流易发性进行评价,结果显示黄家大沟弃渣泥石流易发性指数为0.602(偏保守估算),属于中度易发,与实际发生泥石流较符合;李家大沟弃渣泥石流易发性指数为0.707,属于中度易发,与弃渣稳定性理论计算评价结果一致,验证了该方法的准确性和可行性。 相似文献
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本文采用1974年~2016年欧洲各国"自由"等级数据,对欧洲"自由"等级格局演变进行时空分析,结合美国发布的《国别人权报告》、西方经济制裁数据、西方军事干涉数据,探索欧洲"自由"等级空间格局演变外部驱动机制。研究表明:(1)欧洲各国"自由"等级的标准差指数和变异系数总体下降,其相对和绝对差异有缩小趋势。(2)欧洲"自由"国家数量总体呈现显著增长,空间分布从欧洲南部、西部、北部地区扩散至欧洲东部、中部地区;欧洲"部分自由"国家数量总体变化不大,空间分布从欧洲中部地区、西部地区的大公国演变成欧洲东部、东南部地区;欧洲"不自由"国家数量总体出现明显减少,空间分布从欧洲东部、东南部、中部地区演变成白俄罗斯和俄罗斯。(3)欧洲"自由"等级相近的国家在空间上趋于集中分布;主要存在3种集聚模式,即高高集聚区,主要在欧洲西部地区;低低集聚区,主要在欧洲东部、东南部地区;高低集聚区,主要在欧洲南部、中部、东部地区。基于此,探索欧洲"自由"等级格局演变的外部驱动机制。 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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金沙江下游云南小江流域山地灾害综合区划 总被引：1，自引：0，他引：1
在分别完成云南小江流域泥石流危险度区划、滑坡危险度区划和土壤侵蚀强度分区的基础上,对小江流域山地灾害进行综合区划。结果为,共分为三个不同等级的山地灾害综合区:(1)一级(高危险度)山地灾害综合区,(2)二级(次高危险度)山地灾害综合区和(3)四级(低危险度)山地灾害综合区;无三级(中危险度)山地灾害综合区。其中一级(高危险度)区面积1 425.34 km2,有泥石流沟84条,占区划区域泥石流沟总数的60.0%,有滑坡137个,占区划区域滑坡总数的77.4%,土壤侵蚀强度以轻、中度为主;二级(次高危险度)区面积756.79 km2,有泥石流沟35条,占区划区域泥石流沟总数的25.0%,有滑坡34个,占区划区域滑坡总数的19.2%,土壤侵蚀以轻、中度为主;四级(低危险度)区面积863.20 km2,有泥石流沟21条,占区划区域泥石流沟总数的15.0%,有滑坡6个,占区划区域滑坡总数的3.4%,土壤侵蚀以轻度为主。 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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在提出城镇上山压力概念的同时构建了城镇上山压力指标体系,并进一步运用层次分析法、德尔菲法和综合模糊评价法测算和分析了2020年云南各州(市)的压力等级。研究结果表明:1由于耕地资源、人口、经济发展水平、农村社会发展不同,云南省城镇上山压力存在明显的空间非均衡性;2将云南城镇上山压力分为4个等级:Ⅰ等超高压主要位于滇中中部地区,Ⅱ等高压主要分布于滇中西部和东部、滇东南西部以及滇西南南部,Ⅲ等中压主要分布于滇中中部、滇西南大部分地区、滇西北的东部地区和滇东北北部,Ⅳ等低压主要分布于滇东南的东部和滇西北的西北部;3通过差异化的上山政策可以缩小城镇上山压力的非均衡性差距,云南省未来城镇上山的重点区域主要集中在滇中中东部、滇东南西部以及滇西南南部。 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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泥石流的发生受控于多种因子,而各因子属性段对泥石流的发生起到不同的作用.以甘肃南部武都地区为研究区,考虑到地震扰动影响并结合当地的地质环境条件,选取了高程、坡度、岩性、土地利用类型、滑坡点密度、地震因子、地质构造缓冲区及归一化植被指数(NDVI)等8个评价因子进行危险性评价.而后基于信息量模型和敏感性分析法对各影响因子属性类进行计算分析,得到各属性类的量化值.最后通过叠置分析,得到泥石流灾害危险性分区.结果表明,在中度、高度及极高度危险区内,信息量模型中分布的泥石流面积占研究区泥石流总面积的百分比为22.5％,24.7％,37.2％,而敏感性模型中占到的比例分别为25.5％,28.1％和36.4％.敏感性模型中中度危险区以上包含的泥石流比例占到90％,大于信息量模型的84.4％,因此,采用敏感性模型得到的危险性分区结果具有更高的精确性,能够为实际应用提供参考依据. 相似文献
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基于GIS甘肃中南部滑坡泥石流活动强度评价 总被引：1，自引：0，他引：1
以甘肃中南部为研究区,采用GIS、MATLAB、FUZZY相结合的评价方法,收集筛选评价指标数据,基于GIS进行数据处理、转换,将各层对应的2 km×2 km栅格数据转入MATLAB,建立成因性指标与滑坡泥石流活动强度的模糊隶属关系,基于GIS进行空间分析,确定评价指标划分等级,设计不同权重方案,在MATLAB中编程试算,试算结果用重点(样)区特征性数据所反映的强度大小与相对等级,进行拟合检验与灵敏性检验,进一步调整指标等级与权重参数,最终得到符合成因机制的滑坡泥石流活动强度评价等级分布。结果表明该评价方法高效实用、精度高,可以进行高分辨率区域评价、区域仿真模拟、区划等工作。 相似文献
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宁夏中部干旱带土地沙漠化评价 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于宁夏中部干旱带土地沙化现状,进行土地沙化敏感性和沙漠化控制重要性评价。宁夏中部干旱带土地沙化敏感性分为极敏感、高度敏感、中度敏感、轻度敏感和不敏感5级。极敏感区主要集中在与腾格里沙漠接壤的沙坡头区的北部边缘地带,高度敏感区主要分布在与毛乌素沙地接壤的盐池县、灵武市和红寺堡区的大部分地区,中度敏感区广泛分布于土地沙化极敏感区和高度敏感区的周边地区,轻度敏感区呈带状分布于中度敏感区的四周,不敏感区分布在中部干旱带最南端地区。宁夏中部干旱带土地沙漠化控制重要性分为极重要、重要、较重要和不重要4级。极重要地区位于腾格里沙漠南缘的沙坡头区,重要地区分布于毛乌素沙地西部的盐池县、灵武市和红寺堡区的大部分地区,较重要地区主要在海原、同心等县域,不重要地区面积较小,呈带状分布,位于宁夏中部干旱带的沿河地带和最南部。 相似文献
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陇南山区地质构造活动强烈,频繁的地质灾害对生态环境和生态安全构成严重威胁。分别以陇南市武都区的主要地质灾害(滑坡、泥石流和地震)和景观类型为风险源和受体,以景观结构指数和易损性指数作为评价指标,构建生态风险评价模型,进行生态风险特征评估。结果表明:武都区生态风险特征的分布主要受地质灾害风险分布和景观格局的影响,人类活动、植被覆盖度和海拔梯度也是重要的影响因素。极高风险区和高风险区主要集中分布在东江镇以东的白龙江沿岸及整个白龙江南岸、安化、马街、汉王和两水镇北部等地;低风险区和较低风险区主要分布在武都区东部和南部以及西部和西北部区域。基于景观结构的多风险源生态风险评价对于区域生态风险管理具有重要的现实和指导意义。 相似文献
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四川省德昌县群发性泥石流的特征和成因 总被引：1，自引：0，他引：1
地处川西南的德昌县近年来由局地暴雨诱发的泥石流造成了严重的经济损失.通过德昌群发性泥石流事件中局地暴雨过程和地面条件的分析,探讨了泥石流形成过程中的雨地耦合关系.根据TM遥感影像(30 m)解译,德昌泥石流分布具有明显的区域规律,以安宁河及其支流茨达河流域最为集中,安宁河支流老碾河流域次之.根据泥石流的分布特征,结合流域的高程、坡度、地层岩性等信息,分析了泥石流易发区域的流域坡度以及NDVI特点,并将两者结合起来进行泥石流易发区的判别,准确率达92%.因此,遥感影像的光谱差异可以作为识别群发性泥石流地区的遥感标志之一.此类泥石流易发区的下垫面判别准则有两条:(1)流域平均坡度大于20°;(2)NDVI介于0.1～0.3.将泥石流易发区的下垫面识别与诱发泥石流的局地暴雨过程结合起来分析,泥石流灾害的时空分布取决于暴雨中心落点及移动路径,以德昌2004-08-24群发性泥石流进行了实例验证,结果表明泥石流最终的暴发相对于局地暴雨的峰值过程约有1 h的滞后时间,此时段正是实施临灾预警的关键时间.据此,提出了群发性泥石流的减灾思路. 相似文献
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科尔沁沙地沙漠化风险评价 总被引：2，自引：0，他引：2
基于气象、土地利用类型与植被覆盖指数等数据,采用层次分析法与加权综合评分法评价了科尔沁沙地沙漠化风险。结果表明：1995、2000、2010年科尔沁沙地沙漠化风险指数平均值分别为0.420、0.428、0.437,16年来科尔沁沙地沙漠化处于高度风险水平。科尔沁沙地沙漠化风险等级在空间分布上表现为北部与西部沙漠化风险等级低,南部与东部为沙漠化高风险区。1995-2010年科尔沁沙地各旗县沙漠化风险等级存在差异,开鲁县的沙漠化风险由高度风险转变为极高度风险等级,扎鲁特旗的沙漠化风险由中度风险转变为低度风险等级,敖汉旗、巴林右旗、科尔沁区与科尔沁左翼中旗的沙漠化风险等级波动变化,其余旗县的沙漠化风险等级未变化。1995-2010年科尔沁沙地沙漠化中度,高度风险等级的面积分别减少了16 544.76、4 223.25 km2,低度,极高度风险等级的面积分别增加了16 544.76、4 223.25 km2。区域沙漠化风险的主要影响因素为年降水量、年均风速、植被覆盖指数、沙漠化土地面积与载畜量,植被覆盖指数增加有助于区域沙漠化风险的降低。 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