易贡藏布冰川边缘地带暴雨泥石流与冰川融雪泥石流特征差异分析

本文为探究冰川边缘地带暴雨泥石流与冰川融雪泥石流的特征差异,以易贡藏布流域中下游的64条泥石流沟为研究对象,在实地考察的基础上,通过遥感解译、建立Matrix Laboratory数学模型等方法,得到了两者在形成发育条件上和下游段威胁范围的差异。结果表明:(1)在地形地貌上,冰川融雪泥石流和暴雨泥石流在相对高差、纵向剖面形状指数等地形因子上有不同或相似的峰值数量分布。(2)在物源上,冰川融雪泥石流单沟最大、最小物源储量分别为6740×10^(4)m^(3),253×10^(4)m^(3),暴雨泥石流单沟最大、最小物源储量分别为228×10^(4)m^(3),1.5×10^(4)m^(3)。(3)在流量上,冰川融雪泥石流最大、最小流量分别为1498.2 m^(3)/s,105.4 m^(3)/s,暴雨泥石流最大、最小流量分别为126.7 m^(3)/s,2.0 m^(3)/s。两者在流量上有明显差异的原因,除了汇水面积相差大,还因冰川融雪泥石流有冰川融水与积雪融水的补给。其百年一遇重现期的冰川融水峰值流量最大、最小值分别为79.7 m^(3)/s,0.6 m^(3)/s,融雪当量为32.52 mm/d。(4)冰川融雪泥石流堆积区固体松散物质冲出距离远大于暴雨泥石流,冰川融雪泥石流单沟最大冲出距离为414.3 m,暴雨泥石流单沟最大冲出距离为43.6 m。对该区域内不同泥石流之间的发育机制差异进行研究,可为类似地区的泥石流防治提供一定的参考。

基于随机森林模型的藏东南地区滑坡易发性评价及主控因素分析

为了获取藏东南地区的滑坡易发性分区、深入探究研究区滑坡发育的主控因素。本文采用随机森林模型对藏东南地区的滑坡易发性进行研究。首先通过现场调查、遥感解译和文献查询等手段,共发现研究区滑坡306处,其次使用频率比模型(FR)对研究区易发性做快速评判,在其低易发区进行非滑坡样本的选取,使得随机森林模型得到较好的原始数据集,并通过计算权重来制作研究区易发性图,分析滑坡发生的主控因素,最后绘制ROC曲线和计算线下曲线的面积(AUC)对模型的准确性进行验证。模型预测结果显示,研究区高易发区主要集中在易贡藏布、帕隆藏布交汇处和雅鲁藏布江大拐弯的地方。在对特征重要性因素排序中,前三分别是断层密度、高程和坡度,模型的AUC=0.940,因此有较好的准确性。根据结果分析,研究区因长期受到构造作用影响,地质构造复杂,东西两侧均是巨型断层,南侧为喜马拉雅前缘断裂带,断裂带发育,尤其在高易发区断层纵横交错,多重挤压造成岩石破碎,节理发育。因此,易贡藏布、帕隆藏布交汇处和雅鲁藏布江大拐弯区域为滑坡灾害高易发区具有合理性。该模型对藏东南地区滑坡的发生和灾害的治理提供了理论依据,对该地区防灾减灾提供了理论支撑。

基于机器学习的伊犁河谷黄土区泥石流易发性评估

伊犁河谷地处中-哈边境,南北疆结合带,是丝绸之路经济带的前沿,该区域生态环境脆弱,泥石流灾害多发。本研究采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)以及决策树(DT)四种机器学习模型,模型输入为遥感判别和野外考察确定的398条泥石流沟以及14个特征参数,计算各个评价因子权重并对泥石流易发性进行评价,最后绘制ROC曲线以及计算曲线下面积(AUC)对四种机器学习的模型的准确性进行评价。研究结果表明:(1)泥石流高易发区主要位于深切河谷地区的天山山地以及山前坡地的黄土覆盖区域;(2)地形起伏度、多年平均降雨量、干旱指数是控制泥石流空间发育的前三个重要因素;(3)四种模型的验证数据集AUC值分别为0.938(RF)、0.932(SVM)、0.89(LR)、0.879(DT),随机森林模型在该区域的易发性评价中具有更好的预测能力;(4)研究区黄土的生态植被被破坏是泥石流多发的重要原因,应该重点进行生态治理和保护,减少水土流失,从源头治理泥石流灾害。