滇东北滑坡孕灾环境因子敏感性分析

以云南省滑坡地质灾害严重的滇东北作为研究区,在建立滇东北滑坡地质灾害数据库的基础上,依托ArcGIS软件和确定性系数分析方法,对高程、坡度、坡向、降雨量、岩石硬度、距道路距离、距河流距离、距断裂距离8个孕灾环境因子进行敏感性分析,以进一步梳理滇东北地区滑坡发育的环境特征。研究发现:①坡度、距道路距离、高程对研究区内的滑坡的空间分布具有较强控制作用。在35°~40°的坡度范围内滑坡发生的确定性高,CF值为0.4666;在距道路距离0~400 m范围内滑坡发生的确定性高,CF值为0.3544;在1200~1600 m高程范围内滑坡发生的确定性高,CF值为0.3156。②在135°~180°坡向范围内滑坡发生的确定性较高,CF值为0.2949,且该坡向多为阳坡,居民点及人类活动较多。③岩石硬度、降雨量、距河流距离、距断裂距离的CF值均较小,显示研究区滑坡发生对这4个孕灾因子敏感性较低,相关性不明显。通过对各孕灾环境因子的敏感性分析,可为滇东北进一步建立滑坡地质灾害预警模型提供帮助。

四川省普格县滑坡孕灾环境因子敏感性分析

四川西部是我国地质灾害高易发区。为了对滑坡孕灾环境因子的敏感性进行定量分析,以普格县境内分布的滑坡为例,基于变维分形理论、Arc GIS平台,借助累积和变换次数和分维值研究区内小、中、大型滑坡孕灾环境因子的敏感性,并引入分维值方差这一概念来度量分维值的离散程度。主要成果与结论为:(1)坡度、断裂和公路等因子对滑坡发育的影响较大,河流和起伏度等因子对滑坡发育的影响较小;(2)中型滑坡的孕灾环境因子分维值方差最大,小型滑坡次之,大型滑坡最小;(3)分维值为滑坡对孕灾环境因子的敏感性提供了定量的分析,而分维值方差为滑坡对各个孕灾环境因子敏感性程度的离散性进行了度量;(4)变维分形理论为滑坡灾害危险性评价中的孕灾环境因子权重提供了分形学依据。

浙江电网台风风灾的孕灾环境因子敏感性分析

选取近15年9个严重影响浙江的台风个例和电网台风风灾数据,利用ArcGIS软件对高精度DEM数据和土地利用类型数据进行提取和处理,获得浙江电网110 kV及以上杆塔和台风风灾点的孕灾环境因子(海拔高度、土地利用类型、坡度、坡向、地形起伏度和离岸距离),利用数理统计的方法,定量评估了各孕灾环境因子对电网台风风灾的影响程度。在此基础上,利用SPAW软件进行因子分析,确定各个孕灾环境因子的权重系数,构建电网台风风灾孕灾环境敏感性评估模型,绘制浙江电网台风风灾孕灾环境敏感度分布图。结果表明:①海拔、坡度和地形起伏度对电网台风风灾形成是正向促进作用。②对浙江电网台风风灾形成影响最大的孕灾环境因子是坡度和地形起伏度,其次是离岸距离、海拔和坡向,影响最小的孕灾环境因子是土地利用类型。③从孕灾环境敏感度分布图中可以分析,杭嘉湖平原、沿海平地和金衢盆地等地是电网台风风灾孕灾环境敏感度较低的区域,山区多为敏感度较高地区。

GIS支持下云南镇沅县滑坡孕灾环境因子的敏感性评价

以云南省镇沅县为例,通过确定性系数概率模型研究了高程、坡度、断裂带、水系、道路5种孕灾环境因子对滑坡发生的影响。结果表明,各孕灾因子对滑坡的敏感性指数由大到小依次为：坡度〉高程〉道路〉河流〉断裂带;其中,高程在780~1 960 m的区域和坡度在56°~88°的区间滑坡发生的几率大;距离道路、水系和断裂带越远滑坡稳定性系数越高,滑坡发生的可能性越小。

基于GIS的贵州省农业干旱灾害危险性评价

贵州是典型喀斯特地貌发育区,生态环境脆弱,农业干旱灾害频发,开展农业干旱灾害危险性评价与区划研究,可为贵州农业防旱减灾工作提供科学指导。该文从气候、地形、水资源、土壤环境、地表覆盖性质等方面选择了气象干旱综合指数(MCI)为致灾因子,坡度坡向、水源邻近度、土壤粘粒含量为孕灾环境因子、土地利用类型、植被覆盖(NDVI)为承载体脆弱性因子,采用层次层析法、熵权法结合确定权重,在GIS平台上实现了多个时间节点的农业干旱灾害危险性评价与区划,并分析了39 a以来的干旱灾害危险性格局形成过程。研究表明:①贵州省农业干旱灾害危险性指数为0.36,总体属于中度危险等级;②低危险区、次低危险区、中度危险区、次高危险区、高危险区面积依次占总面积的15.05%、27.22%、27.55%、20.91%、9.27%,次高及以上危险等级区集中分布在贵州省遵义市北部、毕节市大部、黔西南州南部及其与安顺市、黔南州交接周围地区;③1981—2019年,贵州农业干旱灾害危险性格局由起初的东部—北部较高危险区逐渐向西向南演变成西北—西南—北部农业干旱灾害较高危险区分布格局。总体上,西部、南部的农业干旱灾害危险性有明显增强趋势,未来贵州应该加强西部、南部的防旱抗旱工作。

区域性滑坡敏感性评价的数据驱动权重模型及应用

基于GIS的区域滑坡灾害评价的空间分析方法主要有两种,一是基于专家经验的知识驱动型方法;二是基于统计学的数据驱动型方法.前者对于影响滑坡灾害发生的评价指标的分级以及权重的确定多依赖于专家的经验,具有主观性和不确定性.而后者则是根据已发生滑坡灾害的历史调查数据以及影响滑坡灾害发生的孕灾环境因子资料,对评价指标进行分级和权重的确定.后者使区域滑坡评价更具科学性和可靠性.本文基于GIS技术,运用贝叶斯统计方法的数据驱动权重模型及其分析程序,进行了哥伦比亚Chinchina地区滑坡灾害敏感性分析.

赣江上游区洪水灾害易损性定量评价与区划

本文采用层次分析和GIS空间分析相结合的方法,从孕灾环境、致灾因子、承灾体与防灾减灾能力4个方面对赣江上游区洪水灾害易损性进行了定量评价与区划。结果表明:高、较高易损性地区分布于河网周边和低坡地,易损性最低的地区主要分布在崇义县、大余县;中部、东南部洪水灾害易损性较高且在赣江上游区间隔分布。本文成果提供了遭受洪水的潜在损失程度的决策信息,对于提升防灾、救灾工作具有重要意义。