黑龙江省大风气候特征分析以及致灾危险性区划

选择1978-2020年黑龙江省83个地面气象站逐日风速资料,分析了全省大风的气候特征,并对大风灾害致灾危险性进行区划,其中采用线性回归方法延伸各站极大风速序列,结果表明:(1)各站回归方程检验结果较好,推算结果可信;(2)年均大风日数为18.2 d,呈显著减少趋势;省西部、中部偏南以及东南部地区日数偏多,中部偏北和北部地区日数偏少;(3)年均大风风速最大值为35.3 m/s,呈显著减小趋势;省西南部、中部偏南以及三江平原西部地区风速偏大,北半部、东部和南部地区风速偏小;(4)大兴安岭地区基本处于低危险区,黑河大部、伊春大部、齐齐哈尔东部、绥化东部、大庆中部、牡丹江西南部以及三江平原东北部基本处于较低危险区,其他地区均处于较高及以上危险区。

基于随机森林方法的滑坡灾害危险性区划

滑坡灾害危险性区划在滑坡灾害管理工作中具有重要意义。该文以深圳市为研究区,将随机森林方法应用于滑坡灾害危险性区划和因子评价工作。研究中采用随机森林方法进行建模,结合ROC曲线和AUC值对模型性能进行评价;通过预报效率曲线对全区的滑坡危险性区划总体效果进行评价;根据错误率变化和节点不纯度变化,对不同因子的重要性进行分析,结合作用曲线,探讨不同因子对滑坡的影响规律。实例研究说明随机森林方法适用于滑坡危险性区划工作,具有良好的建模效果。

应用CF和Logistic回归模型编制滑坡危险性区划图

根据地理信息系统(GIS),以滑坡发生确定性系数(CF)和Logistic回归模型编制贵州省滑坡灾害区划图,其主要步骤为:应用历史滑坡灾点面积和滑坡致灾单因子子集面积计算CF,由此确定主要的滑坡致灾因子;应用Logistic回归模型、地理信息系统(GIS)空间分析工具和统计软件SPSS寻求最合适的模型描述灾害是否发生(因变量)与致灾因子(自变量)之间的关系;计算研究区域内各单元的滑坡概率,划分危险性等级,绘制基于GIS的贵州省滑坡灾害区划图;最后,用历史灾害分布数据检验滑坡灾害区划图。研究结果表明:根据区划图,贵州省可分为4个区域,即低危险区、中等危险区、高危险区和极高危险区;对贵州省的危险性分区合理,结合CF与Logistic回归模型编制滑坡灾害区划图的方法有效。

降雨型滑坡危险性区划方法

降雨诱发的滑坡等地质灾害分布广、危害大,开展地质灾害危险性区划是减轻地质灾害损失的有效途径之一。以湖南省为例,根据地质灾害调查成果,选取3 412处滑坡,分析了区域降雨型滑坡的发育特点和分布规律,建立了危险性区划指标体系,利用不确定性推理中的确定性系数法,对滑坡与工程地质岩组、坡度、坡向、植被和年均降水量5个评价因子进行了相关性分析,建立了Logistic多元回归模型;采用不规则网格单元划分方法,形成了湖南省滑坡灾害危险性区划图。

安徽省冰雹气候特征及其致灾因子危险性区划

利用安徽省82个气象台站观测资料,《中国气象灾害大典(1951-2005年)》和《安徽省气象灾害年鉴(2006-2009年)》的记录资料,对安徽省冰雹的气候特征进行研究,并对致灾因子进行危险性区划,以期为冰雹灾害的防御和评估提供科学依据。结果表明,安徽省冰雹具有一定的年代际变化规律,且降雹日数与年平均最低气温呈显著的负相关(P<0.05);3-8月冰雹出现频率较高,其中6月最高,而秋冬季出现较少;冰雹大部发生在一日内午后至日落之前;空间分布上冰雹主要发生在淮北东北、大别山南部以及黄山部分地区。利用冰雹的直径、持续时间,以及发生时的阵风等级3个致灾因子定义了冰雹强度指数,并利用百分位法对冰雹强度进行分级,为冰雹强度的定量化评估提供可能。致灾因子危险性区划结果表明,极高危险区集中在淮北东部地区,低危险区主要在淮河以南的大部地区。利用历史灾情对区划结果的初步验证表明,风险区划结果具有一定的合理性。

斜坡单元支持下地震滑坡危险性区划——以芦山地震为例

以地震滑坡作为研究对象,选取"4·20"芦山地震中芦山县为研究区,结合多源数据,在相关分析后选取10个评价因子,分别是地面高程、坡度、坡向、斜坡形态、地层、斜坡结构、断层平均距离、水系平均距离、植被指数和地震峰值加速度,在数字高程模型基础上采用集水区重叠法划分斜坡单元,再对各评价因子重采样,进而利用基于遗传算法的神经网络算法构建地震滑坡危险性评价模型,完成地震滑坡危险性区划。将基于斜坡单元的危险性区划结果和基于格网单元的区划结果进行比较,结果显示滑坡正确率分别为96.6%和92.6%,斜坡单元的正确率较高;同时通过多组数据的受试者工作特征曲线分析本评价模型的不确定性,每组曲线位置及曲线下面积大小相当。

基于GIS的滑坡灾害危险性区划研究——以重庆市万州区为例

为了弥补滑坡灾害危险性区划研究中影响因子和等级划分的不确定性,结合前人研究成果,依据斜坡几何形态、岩性、地质构造、河流侵蚀、土地利用类型、人类工程活动、降水条件等影响因子与研究区实际已发生的滑坡灾害数之间的关系,编制重庆市万州区滑坡灾害危险性评价标准,并基于GIS技术和信息量模型法,计算滑坡评价因子的信息量,就万州区滑坡危险性进行区划,最后基于乡镇行政区对该区滑坡危险性区划进行细化。结果表明:建设用地、坡高为90～200 m的地形、1 024～1 060 mm的年降雨量以及侏罗系中统上沙溪庙组岩层等因素对万州区滑坡发生影响较大;根据滑坡灾害危险性评价标准,万州区滑坡灾害被划分为高、中、低、极低等4个危险区;应用信息量模型法得到的万州区滑坡危险性区划与实际情况比较吻合;高危险区和中危险区面积分别为564.4 km2和848.6 km2,分别占万州区总面积的16.3%和24.5%,主要分布于长江干流及支流两岸的居民相对集中区以及公路干线地段;高危险和中危险乡镇主要分布在万州区经济较为发达的长江干流两岸,尤其是左岸的黄柏乡、太龙镇、天城镇、李河镇等以及万州主城区。

大地震诱发滑坡的分布特点及危险性区划研究

汶川8.0级大地震诱发大规模以滑坡、崩塌为主的地质灾害,改变了原有的地貌形态,形成多处堰塞湖,毁坏民房和道路,使之成为严重的次生滑坡灾害危险区域。以成都市的都江堰、彭州、崇州、邛崃、大邑5个市、县地震区为研究区,分析了滑坡分布与地震烈度和宏观震中距关系,并在GIS技术的支持下采用贡献权重迭加法进行了滑坡危险性区划,分别获得研究区不同等级的危险区面积和滑坡分布密度,其中彭州、都江堰成为地震滑坡最严重的区域。

基于聚类分析的滑坡灾害危险性区划研究

滑坡灾害危险性区划研究在城市规划决策方面具有重要的现实意义。聚类分析以统计学的形式将具有相似特征的数据进行归类,能够实现滑坡灾害危险性空间分布情况的定量评价。根据湖北省巴东县滑坡灾害统计资料,选择具有代表性的滑坡灾害影响因素作为危险性区划评价指标,采用熵权法和层次分析法相结合,综合评判各指标权重。并在此基础上,以MapGIS为操作平台,以C#语言编程实现了快速聚类算法,对研究区86216个单元进行了滑坡灾害属性分类及危险性等级自动识别,预测结果较好。本研究将综合权重评判方法与聚类模型结合,同时克服了聚类结果不能自动排序的困难,对处理大批量,多属性数据具有一定的创新性和实用价值。

小流域滑体危险性区划研究——以孙水河为例

滑坡危险性区划是近年来区域滑坡研究的热点。以孙水河为例 ,探讨小流域滑坡危险性分区的目的、原则和方法。针对小流域特征 ,选取地形、地质、水文气象和人为活动等为分区的主要作用因素。按每个作用因素在滑坡形成分布中的作用程度 ,应用黄金分割法确定相应的作用权值。按模糊平判法分析验算每个网格单元的综合作用指标。按分区用的综合指标界线值圈划综合指标等值线图 。

基于GIS的巴东县新城区滑坡灾害危险性区划

巴东县新城区是三峡库区滑坡灾害最为发育的地段之一。通过还原滑坡形成前的物质组成和历史环境,选取了影响滑坡发育的地层岩性、水位影响带等9项评价指标。完善了基于地形条件的不规则单元划分方法,对研究区进行了斜坡评价单元的划分,使得评价单元具有更明确的地质意义和更完善的地质结构。此外,将各影响因素图与斜坡评价单元分布图叠加得到计算单元,在计算单元信息量求解的基础上提出了斜坡评价单元信息量的计算方法,进行了基于斜坡评价单元的危险性区划,得到了巴东县新城区滑坡灾害危险性区划图。分析结果表明,水位影响带、居民区、公路分布区及顺向坡坡型与滑坡灾害发生的相关性最大。高危险区占城区面积的16.4%,主要分布在长江两岸临江地段。

浙江省永嘉县滑坡灾害危险性区划

永嘉县是浙江省滑坡灾害发生频繁的区县之一,其滑坡受地质、地形和人类工程活动等因素的影响。本文根据永嘉县滑坡灾害分布情况,选择了影响滑坡分布的主要因素,将各种因子归一化处理后转换成相同分辨率的定量数据,选择了逻辑回归分析模型和信息量模型进行滑坡灾害危险性评价。在逻辑回归模型中,利用SPSS软件,通过逐步回归分析筛选出影响滑坡的最直接的因子,计算出各个因子的回归系数,得到逻辑回归方程,据此编制了危险性预测分区图。在信息量模型中,通过MAPGIS软件及其二次开发的信息量模型,对永嘉县滑坡灾害进行了危险性区划,并依信息量法的结果编制了该区的危险性预测分区图。两种方法所编制的危险性分区图中高危险区和中危险区重合率达到了87%,具有很高的一致性,起到了相互验证的作用,为滑坡的有效防治提供了依据。最后根据"云娜"台风期间永嘉县实际灾害发生情况的资料分析,新灾害点绝大部分落在危险性预测区中的高危险区,表明模型的预测准确率很高。

基于GIS的辽宁省岫岩县泥石流灾害危险性区划研究

利用GIS技术,以辽宁省鞍山市岫岩满族自治县为例,针对泥石流灾害研究过程中的不确定性,应用确定因子法对泥石流灾害危险性区划进行研究。基于岫岩县地质灾害调查资料,借助GIS的数字化、空间分析等功能,获得泥石流灾害点分布图及其影响因子图,进而利用叠置分析获得按均一条件单元划分的研究区图。根据确定因子法计算每一数据类对应的CF值,然后采用逻辑回归模型进行分析,建立岫岩县泥石流危险性评价模型,利用该模型进行危险性分析,得到岫岩县泥石流危险性区划图。经过灾害点数据的效果检验,证明本方法能够较好地反映泥石流灾害区域危险性特征。

基于GIS的深圳市滑坡危险性区划研究

深圳市在快速城市化过程中形成了大量人工边坡,这些边坡在强降雨及人为活动干扰下具有发生崩塌和滑坡的潜在危险性,给当地人民群众生命财产安全带来较大威胁。基于深圳市斜坡调查结果,选择地层岩性、地质构造、地形、植被、水文、人类活动5个因子37个变量,构建了深圳市滑坡危险性区划评价指标体系。基于信息量模型,利用GIS空间分析工具,完成了深圳市滑坡危险性区划工作,并利用野外调查第一手资料对危险性区划进行了验证。结果表明,深圳市滑坡危险区面积为12.7 km2,占评价总面积的0.67%;较危险区面积为676.9 km2,占评价总面积的35.8%;较稳定区面积为1 040.5 km2,占评价总面积的55%;稳定区面积为160.1 km2,占评价总面积的8.5%。

基于滑坡危险性区划的山区铁路规划选线方法

在铁路工程设计中选择合适的评价方法对线路设计方案进行比选分析,从而选出最优的选线规划方案是前期研究的主要工作。本研究根据拟建川藏铁路康定至林芝段沿线滑坡灾害的孕灾环境、诱发条件和灾害特征,选取断层距离、地层岩性、相对高差等10个危险性评价指标,采用贡献权重法(CRW)对4种设计方案线路进行定量危险性评价。运用GIS系统中的自然断点法对危险性结果进行分级区划和制图,由此对各方案线路的危险度进行统计分析,并结合线路的长度和经过的经济据点指标对4种选线方案进行比选分析,推选出理塘-八宿方案为最优方案。

中国地震次生地质灾害分布及地市级危险性区划研究

地震次生地质灾害指由地震活动引起的地质灾害。地震次生地质灾害,主要为崩塌、滑坡,其次为塌陷、地裂缝、砂土液化等。地震次生地质灾害增强了地震的破坏效应,加剧了地震灾害的损失程度,给抢险救灾和灾后重建造成很大困难。一般震级大于5级、烈度超过6度的地震可能引发不同程度的地质灾害,震级和烈度越高,次生地质灾害越严重。本文根据中国历史地震次生地质灾害的活动程度及发生条件,以地(市、区、盟)为单元,进行了危险性评价:高度和中度危险区主要分布在中国中部的陕甘宁川渝滇藏地区,形成一个大致北北东向的高危险带,其余大部分地区为轻度危险区。

多分类支持向量机在泥石流危险性区划中的应用

以凉山州安宁河流域129个乡镇的泥石流危险性区划资料为依据,随机选取总样本数的2/3和1/2作为训练样本,建立不同数量训练样本下安宁河流域泥石流危险性区划的多分类SVM模型,进行以乡镇为单元的区域泥石流危险性评价研究。评价结果表明,SVM模型的预测精度随着训练样本数量的增加而提高;2个SVM模型对测试样本的预测准确率均高于相应的BP神经网络模型,对训练样本的回判准确率高于或接近于BP神经网络模型。因此,支持向量机方法是一种比神经网络方法具有更优精度和更强泛化性能的新机器学习方法,在泥石流危险性评价实践中具有十分广阔的应用前景和推广应用价值。

基于证据权法的滑坡危险性区划探索

在传统的滑坡危险性区划研究中,评价因素的选取及其权重取值存在主观和随意性。该文选择三峡库区巫山县城作为研究区,引入在矿产资源评价预测中广泛应用的证据权法,以贝叶斯条件概率为基础,研究评价滑坡的控制因素(地层、岩性、构造、高程、坡度和坡向等)和诱发因素(人类工程活动、道路和水系等),利用ArcGIS计算并叠加各因素的证据权重,得到滑坡危险性区划图。经分离样本法验证,危险性区划准确率为81%(其中65%分布在极高和高危险区,16%分布在中危险区),表明证据权法可用于评价因素的选取及其权重取值研究。

基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划

崩滑流是崩塌、滑坡和泥石流地质灾害的总称。本文根据逻辑回归模型和贵州省崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF，统计贵州省内崩滑流发生概率与其影响因子之间的函数关系；并利用GIS技术编制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图。首先根据影响因子子集中已发崩滑流灾害面积和影响因子子集面积来计算崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF；其次将灾害是否发生作为因变量，影响因子子集发生崩滑流地质灾害的确定性系数CF作为自变量，应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系；然后利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生崩滑流地质灾害的概率p，按p值10等分标准将研究区划分为10个危险性等级区，并绘制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图；最后用已发崩滑流地质灾害的分布数据来检验危险性区划的效果。研究结果表明：本文根据逻辑回归模型和崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF，将贵州省分为Ⅰ～Ⅹ的10个崩滑流地质灾害危险性等级区与实际情况基本符合，能够良好地反映贵州省境内发生崩滑流地质灾害的难易程度。

地质灾害危险性区划的多态系统可靠性分析方法

在对多态系统可靠性研究的基础上,将基于矩阵分析的多态系统可靠性分析方法用于区域地质灾害的危险性评价研究,结果表明该方法能较好地定量评价区域地质灾害的危险程度。利用多态系统的可靠性分析方法进行地质灾害危险性区划,不仅可以得出各子区域所处的主要危险区和次主要危险区,而且还可以得出各子区域处于不同地质灾害危险区的可靠度(即可能性大小)。该方法基本克服了目前危险性评价方法中评价指标分级和量化以及危险性程度分级的人为性和随意性,具有分级标准统一、评价因素和评价方法相对简单、不受区域条件限制、适用性强等特点。