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岩溶山区特殊的地质结构导致崩塌、滑坡等地质灾害时常发生，带来了严重的人员伤亡和经济社会损失。研究岩溶山区崩滑灾害特征，建立相应的变形破坏地质模式，对于岩溶山区崩滑灾害风险防控与治理工程具有重要理论意义与指导价值。文章以典型地质灾害形成演化过程为例，在系统地分析研究区典型崩滑灾害地质背景、影响因素、动力学与运动学特征的基础上，提出了岩溶山区崩滑灾害变形破坏地质模式，得出以下主要结论:（1）影响崩滑成灾基本因素（崩滑灾害体势能、岩溶结构面、岩组结构、斜坡地貌和斜坡结构）、影响因素（水文地质条件、工程活动、地震、降雨）和变形运动特征（运动形式和变形机制）三个方面，据此建立了岩溶山区崩滑灾害地质分类指标体系。（2）结合研究区特征对模型体系里面的每个要素进行系统分析，崩滑灾害的发生是各个要素相互组合、相互作用的结果。（3）总结了研究区内5种典型崩滑地质模式:高势能反倾降雨型高速远程滑坡—碎屑流模型、高势能斜倾视向采矿型高速远程崩滑灾害模型、超高势能横向陡倾地震型高速远程滑坡、高势能采矿型高速崩塌—碎屑流模型、低势能差异风化崩塌模型。为后续开展物理模拟、数值模拟、稳定性计算和变形破坏预测等工作奠定基础。下一步将更加深入全面地建立研究区的崩滑灾害模式，并进行崩滑灾害的危险性分级工作。 相似文献
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武汉市城镇扩张适宜性与景观生态安全格局的时空耦合关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
城镇用地扩张与景观生态安全格局之间存在空间上的关联性与冲突性,为探究城镇扩张适宜性与景观生态安全格局的耦合关系,本文以武汉市为例,在2001、2007和2014年3期ETM遥感影像解译的基础上,结合武汉市高程、坡度、全国第二次土地调查与变更调查数据、道路交通网络数据等构建武汉市土地利用时空数据库。从自然环境因素与区位条件因素两大方面构建城镇扩张适宜性评价指标体系,利用GIS空间分析获取武汉市城镇扩张适宜性分布特征,采用最小阻力模型(MCR)构建武汉市景观生态安全格局。从空间分布特征与时间演变特征两个维度研究城镇扩张系统与景观生态系统之间的耦合关系。 相似文献
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福建省滑坡灾害群发,点多面广,开展区域滑坡灾害预警业务是有效防灾减灾的重要手段,预警模型的科学性和有效性是预警业务的核心问题。传统区域滑坡灾害预警模型,受到滑坡诱发机理复杂、数据积累有限,以及大数据分析方法不足等限制,存在预警精度有限、精细化不足等问题。本文基于近9年地质与气象大数据,采用随机森林算法,构建了福建省区域滑坡灾害预警模型并开展实例校验。研究得出如下结论:①提出区域滑坡灾害训练样本集构建的优化方法,并构建了福建省区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等26个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了福建省近9年(2010~2018年)全部样本数量达15 589个(其中:正样本3562个,负样本12 027个,正负样本比例约1 : 3.4); ②基于随机森林算法,对福建训练样本集进行学习训练、模型优化和模型存储。模型训练采用5折交叉验证法,采用贝叶斯优化算法进行模型参数优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。优化后的模型准确率和泛化能力均较好(准确率94.3%,AUC为0.954); ③选取2021年6月22日和28日的实际滑坡灾害发生情况,采用本文新提出的预警模型进行实况模拟运行,命中率均为100%。对比原显式统计模型预警结果,新模型命中率是原模型的6倍(6月22日)或相当(6月28日),新模型预警区内滑坡密度是原模型的1.6~1.7倍。初步验证表明基于随机森林的新模型优势明显,命中率更高,预警区面积更小,能够实现更加精准的预警。后续将继续跟踪研究区新发滑坡灾害情况,进行模型校验与修正完善。 相似文献
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四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。 相似文献
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飞地增长是指新增建设用地与原有建设用地相离的扩张方式,是快速城市化的中国城市发展中普遍存在的现象.本文以多源地理大数据以及土地利用数据为基础,在斑块尺度单元,测度中国三大城市群在1995—2015年间新增飞地斑块空间活力水平.研究表明:长三角地区飞地斑块数量最多、总面积最大,而斑块空间活力最低;珠三角地区的飞地斑块数量最少,斑块平均面积最大且空间活力最高;而京津冀的飞地斑块空间活力分布最不均衡.本文研究成果为认识和把握中国三大城市群20年来飞地型开发区的发展状况以及为探索健康合理的城市空间形态提供了参考. 相似文献
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国土综合整治方案是城市合理规划的重要部分,为提升国土综合整治方案实施的综合效益,设计基于层次聚类分析的国土综合整治方案质量控制模型.选取广州市白云区国土综合整治方案作为研究对象,从不同角度设计4种国土综合整治方案建设策略,采用极差法无量纲化处理国土综合整治方案相关数据,利用主成分分析法,获取国土综合整治方案质量控制模型指标,采用层次分析法计算指标权重,通过聚类分析方法,依据指标权重对各控制策略评分,评分较高的策略即为国土综合整治方案的质量控制策略.通过实例分析结果表明,重视生态与经济的策略是提升广州市白云区国土综合整治方案质量的最佳策略,有助于更好地开展国土综合整治工作. 相似文献
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可溶岩中存在大量的溶洞、溶隙、溶孔、管道等溶蚀现象，易造成山体崩滑、地面塌陷、洪涝等灾害，因此研究可溶岩的化学溶蚀速率可以预测岩溶的发展趋势，为岩溶地质灾害早期识别与安全评价提供保障。文章在大量文献调研的基础上，综合分析国内外学者围绕可溶岩化学溶蚀试验方法取得的成果，得到以下认识:（1）可溶岩化学溶蚀试验方法不断成熟和完善，研究深度和应用范围逐步拓展。（2）可溶岩化学溶蚀的测定方法很多，根据试验开展的条件主要分为室内溶蚀试验和野外溶蚀试验，其中标准溶蚀试片法以其操作简单被广泛采用。（3）现有的可溶岩化学溶蚀测定方法的原理及适用性不同，需要综合运用多种试验手段得出相对可靠的试验结果。根据这一科学问题的研究现状，下一步应着重开展大尺寸可溶岩室内溶蚀试验研究，建立模型试验系统真实模拟野外可溶岩的溶蚀过程，并加强从微观角度刻画可溶岩的溶蚀过程。另外需要综合运用多种野外试验方法开展研究，避免或降低单一试验方法可能带来的较大误差，建立野外溶蚀试验和室内溶蚀试验的关联，以期通过室内短期的试验研究推测野外长时间尺度下的溶蚀状态。 相似文献
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我国滑坡灾害分布范围广,危害严重。区域滑坡危险性评价一直都是滑坡灾害防灾减灾的重要内容之一。近年来,随着大数据和人工智能技术的飞速发展,机器学习技术逐渐在滑坡灾害危险性评价方面得到广泛应用,并取得了较好效果。在大量研读文献的基础上,系统阐述了基于机器学习技术的滑坡危险性评价方法研究现状。综述从评价因子选择与量化归一化、数据清洗与样本集构建、模型选取与训练评价等三个关键环节对现有研究成果进行分析评述,最后对机器学习滑坡危险性评价方法的发展趋势提出讨论意见。 相似文献
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基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
中国滑坡灾害严重,区域滑坡灾害预警是防灾减灾的重要手段之一,预警模型是开展区域滑坡灾害预警的关键问题。本文系统开展了基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型研究,并以四川省青川县为例,基于近10年地质与气象数据,构建了青川县区域滑坡灾害预警模型并开展实例校验。研究得出如下结论:(1)提出了基于机器学习的区域滑坡灾害预警模型的构建方法,主要包括训练样本集构建、样本学习训练与优化建模、模型保存与预警输出等几个关键步骤。(2)提出了区域滑坡训练样本集的构建方法,即以正样本为基础,在时空约束条件下随机采样获取负样本,最终获得完整的训练样本集。(3)样本学习训练中,以训练样本集的80%作为训练集,20%作为测试集,进行5折交叉验证,采用精确度、ROC曲线和AUC值校验模型准确度和模型泛化能力。采用贝叶斯优化算法进行模型优化。(4)实际预警中,调用训练好的预警模型输出滑坡灾害可能发生的概率。依据概率大小,分级确定预警等级。分级依据为:当输出概率P≥40%且P＜60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P＜80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。(5)以青川县为例,构建了青川县区域滑坡训练样本集,采用6种机器学习算法进行模型训练,结果显示随机森林算法表现最好,其准确率最高(0.963),模型无过拟合现象,模型泛化能力最好(AUC=0.986);其次为逻辑回归算法;再次为人工神经网络算法和决策树算法。选取2018年6月26日的青川县日常预警业务进行实例校验。结果显示:当日17处滑坡灾害点中,100%的灾害点全部落入预警区范围内,其中:70.6%的滑坡落在红色预警区内,17.6%的滑坡落在橙色预警区内,11.8%的滑坡落在黄色预警区内。 相似文献
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