基于加权确定性系数法的地质灾害易发性分析

针对传统的确定性系数法在地质灾害易发性分析中未能考虑各评价因子对地质灾害易发性影响的差异性问题,提出了将层次分析法与确定性系数法相耦合的加权确定性系数法。利用传统确定性系数法计算各因子不同特征变量下的地质灾害易发性指数,利用层次分析法确定各因子的权重大小,并将所有因子的易发性指数进行加权求和,进而分析多因素耦合下地质灾害的易发性大小。以陕西省澄城县地质灾害为例,在GIS支持下分别采用传统确定性系数法与加权确定性系数法进行地质灾害易发性分析的应用研究,结果表明加权确定性系数法对地质灾害易发性分析结果的准确性优于传统确定性系数法。可为区域地质灾害易发性分析的理论方法研究及应用提供参考。

基于确定性系数法的梯田型黄土滑坡隐患影响因素分析

[目的]研究梯田型黄土滑坡隐患的影响因素,旨在揭示梯田型黄土滑坡隐患的形成机理,为防治梯田型黄土滑坡隐患提供科学依据。[方法]基于GEE云计算平台,以宁夏回族自治区彭阳县为研究区,使用随机森林算法,提取研究区梯田分布信息,并基于叠置分析确定了研究区梯田型黄土滑坡隐患的高、极高易发性分区,选取8个影响因素,采用确定性系数法进行了分析。[结果]①研究区梯田占全县总面积的47.28%,梯田影响范围内的正在变形区没有、潜在不稳定斜坡有86处。②梯田型黄土滑坡隐患高、极高易发性分区占研究区高、极高易发性分区总面积的46.68%,占研究区梯田总面积的27.64%。③降雨量、地层岩性、沟谷密度、坡向对研究区内梯田型黄土滑坡隐患的空间分布具有较强的控制作用。[结论]研究区梯田型黄土滑坡隐患的主要控制因素是降雨量与地层岩性,尤其是当降水量>450 mm,且存在第四系石质黄土夹古土壤地层的地区。

基于ROC曲线与确定性系数法集成模型的三峡库区奉节县滑坡易发性评价

滑坡易发性评价是区域滑坡灾害风险评估和防控的基础。以滑坡灾害高易发区三峡库区奉节县为研究区,首先初步选取坡度、坡向、高程、剖面曲率、断裂带距离、岩土体类型、水系距离、降雨量、道路距离和植被覆盖度10项基本指标,构建滑坡易发性初始评价指标体系,并采用频率比法对各评价指标进行分级;然后,采用ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve受试者工作特征曲线)法定量分析各评价指标对滑坡易发性建模精度的影响程度,确定对研究区滑坡易发性建模影响的关键评价指标体系;最后,分别应用确定性系数法和逻辑回归模型对研究区滑坡易发性进行建模与分区,并对比分析两种模型评价结果的精度。结果表明:确定性系数法的成功率和预测率为82.1%和82.0%,其值高于逻辑回归模型的80.5%和79.5%;确定性系数法中92.24%的滑坡分布在高易发区和较高易发区,其值高于逻辑回归模型的80.65%,表明集成ROC曲线法与确定性系数法的区域滑坡易发性评价方法具有可靠性和精确性,可为完善滑坡灾害易发性评价理论和技术方法提供新的思路。

基于确定性系数的加权信息量法滑坡易发性评价--以贵州省兴义市为例

本文以贵州省兴义市滑坡地质灾害为研究对象,通过皮尔逊相关系数(PCC)对评价因子进行相关性分析,选取了坡度、平面曲率、地貌类型、工程岩组、距构造距离、斜坡结构、距水系距离7个评价因子,以确定性系数法计算各因子权重值,构建加权信息量模型,并与单一信息量模型和确定性系数模型的评价结果作对比分析。结果表明:加权信息量模型在高易发区和极高易发区的滑坡数占比为89.14%,AUC值为0.798,分别大于信息量模型的88.24%、0.788和确定性系数模型的85.52%、0.787。加权信息量模型评价结果更合理,精度更高,优于单一信息量模型和确定性系数模型。

基于GIS与确定性系数分析方法的汶川地震滑坡易发性评价

汶川Ms 8.0级大地震诱发了数以万计的滑坡灾害。在大约48678 km2的滑坡影响区域内,作者采用震后遥感影像解译并结合野外调查的方法,共解译出48007处滑坡。应用GIS技术,建立了汶川地震诱发滑坡灾害及相关地形、地质空间数据库。采用地震滑坡确定性系数分析方法,分析了地震滑坡关于地震烈度、岩性、坡度、断层、高程、坡向、河流与公路等8个因素的易发程度。基于GIS栅格分析方法,分别对16种不同影响因子组合类型进行地震滑坡易发性评价。最后,应用AUC(Ar-ea Under Curve,评价曲线下面积)方法得到最佳因子组合及其对应的评价结果,使用自然分类法则方法将研究区按滑坡易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区与极低易发区5类,极高易发区与高易发区面积之和约11690.46km2,占研究区总面积的24.02%,其中发育滑坡面积为524.84 km2,占滑坡总面积的73.73%。结果表明了极高与高易发区与实际滑坡之间有着良好的一致性,方法的评价结果成功率(AUC值)达到82.107%。

基于确定性系数组合模型的区域滑坡敏感性评价

本文以四川茂县叠溪镇到石大关乡为研究区,根据野外资料并结合研究区的基本情况,选取了坡度、剖面曲率、起伏度、坡向、距河流距离、高程、地层、距断层距离、土地类型、植被覆盖度10个影响因子。以GIS技术作为操作平台,采用确定性系数+层次分析法(CF-AHP)、确定性系数+逻辑回归方法(CF-LR)和确定性系数+神经网络的多层感知器方法(CF-MLP) 3种方法对研究区滑坡灾害敏感性进行评价,将该区域滑坡灾害划分为极低、低、中、高敏感区4类,并通过受试者工作特征曲线(ROC)检验模型的效果。CF-AHP、CF-LR和CF-MLP组合模型ROC曲线的线下面积(AUC)分别为0. 850、0. 884和0. 867,CF-LR组合模型效果最好。CF-LR组合模型中,高、中、低和极低敏感区面积分别占研究区总面积的11. 3%、25. 1%、22. 5%和41. 1%。研究结果表明,高敏感区主要集中在主要水系周围与断层集中区域,计算出的敏感性分区结果与研究区实际情况接近,能够在地质灾害风险评价中起到重要参考作用。

基于统计方法耦合地理探测器的地质灾害易发性评价——以吕梁山区为例

[目的]以山西省吕梁市吕梁山区的离石、石楼、柳林三区(县)为例研究高精度地质灾害易发性评价模型,为该地区区域规划提供辅助决策支持。[方法]基于地理信息系统,以区域内525个历史灾害点及500个非灾害点为样本,选取19个地灾影响因素,应用地理探测器(geographic detectors,GD)判断各因素的相对重要性,在JupyterNotebook平台展开相关性检验并筛选指标因子,以信息量模型(information method,IM)为基础,利用灾害点计算其所提供的信息量的同时结合非灾害点提供信息量得到指标因子改进信息量模型(improved information method,IIM),并借助地理探测器空间分异性q值计算权重。利用综合确定性系数法(certainty factor,CF)分别建立GD-IIM,GD-IM,GD-CF,IM,CF,IIM共6大评价体系,采用自然断点分类法将研究区易发性依次划分为5,4,3个等级,以种子细胞面积指数(seed cell area index,SCAI)验证其分区结果准确性,采用ROC曲线对比模型结果精确度。[结果]经SCAI检验将各模型分为极低、低、高、极高4个等级,满足合理性要求,GD-IIM模型的灾易发性评价成功率、预测率分别为90.5%,85.5%,精度较高。[结论]双变量统计方法耦合地理探测器在构建研究区的易发性评价预测模型中表现出较为准确的结果。考虑非灾害点信息量进行模型构建比IM单一考虑灾害点信息量模型精度有所提升,适宜研究区的模型构建。

山西省崩塌、滑坡、泥石流易发程度评价方法的探讨

文章通过对山西省崩塌、滑坡、泥石流地质灾害分布规律的分析,选择与其相关的坡度、地貌、岩土体、降水、构造及地震等影响因素作为评价因子,采用确定性系数法和GIS技术对山西省崩塌滑坡泥石流进行了易发程度分区,根据计算评价结果,结合人类工程活动强度,对山西省崩塌、滑坡、泥石流易发程度分区进行了人为修正,将全省分为高易发区、中易发区、低易发区和非易发区。正确划分崩塌滑坡泥石流易发程度,掌握崩塌滑坡泥石流的发育规律,对于山西省防灾减灾、有效预防崩塌滑坡泥石流地质灾害的发生,可提供有针对性的科学依据。

基于SRTM DEM的地形起伏度对天水市黄土滑坡的影响分析

以天水市辖区30 m分辨率的SRTM DEM数据为基础,首先利用GIS空间分析模块中邻域统计分析法,依次选取2×2、3×3、4×4、…、28×28、29×29、30×30共29个矩形邻域分析窗口,运用均值变点分析法进行最佳计算单元的计算分析。结果表明:12×12的网格大小(12.96×10~4m^2)为曲线突变的拐点,作为曲线由陡变缓的阈值,确定12×12的网格大小(12.96×10~4m^2)为研究区地形起伏度计算的最佳单元,生成研究区地形起伏度分级图。进而采用确定性系数法(CF)、证据权法、信息量法和条件概率法对研究区发育的黄土滑坡灾害与地形起伏度之间的相关关系进行了定量分析。研究结果表明,区内地形起伏度影响因子层中地形起伏度60~120 m的分级因子层为黄土滑坡灾害的易发因子层,而其中60~90 m区间的值最大,为黄土滑坡灾害的优势因子区间,对滑坡的响应最敏感。

基于RS和GIS的岩溶石漠化恶化趋势定量预测——以广西都安瑶族自治县典型岩溶石漠化地区为例

以广西壮族自治区都安瑶族自治县典型岩溶石漠化地区为例,以1999年和2009年获取的两个时相的TM数据为数据源,以遥感(RS)和地理信息系统(GIS)为技术手段和平台,以碳酸盐岩类型、土地利用类型、岩溶地貌类型、地形坡度和人口聚居密度为石漠化恶化的影响因子,运用层次分析—确定性系数(analytical hierarchy process-certainty factor,AHP-CF)法计算待预测区的石漠化恶化易发指数(rocky desertification deterioration index,RDDI),以RDDI为参数实现岩溶石漠化恶化趋势的定量预测。预测结果可为制定有前瞻性和针对性的岩溶石漠化地区生态环境保护和恢复规划提供科学依据,有利于推进石漠化防治工作的进程。

基于GIS的小江断裂中北段滑坡灾害危险性评价

小江断裂中北段作为金沙江下游重大水电工程库区内最重要的活动断裂构造,其沿线滑坡地质灾害发育,严重制约了当地的经济和社会发展。在详细调查了小江断裂中北段沿线滑坡地质灾害的基础上,选取了坡度、坡向、工程地质岩组、岸坡结构、断裂构造等9个影响因子作为评价指标,对研究区滑坡灾害的发育分布规律进行了分析研究,并采用AHP-CF法建立了滑坡灾害危险性评价模型,利用GIS空间分析功能得出了研究区滑坡地质灾害危险性分区。通过检验曲线验证滑坡地质危险性评价结果可知,AUC值为80%。

粤西低山丘陵区崩塌滑坡灾害易发性分析

以粤西高州市马贵河流域为靶区,通过主成分分析法确定了影响崩塌滑坡灾害的主因子及其权重,得到主因子耦合作用下崩塌滑坡灾害的易发性分区。结果表明:(1)坡度、水系、地层岩性、公路和高程为影响崩塌滑坡灾害的主因子,累计贡献率>80%;(2)≥30°坡度区间,200~800 m水系距离,第四纪、侏罗纪和晚元古代地层,≤2 000 m公路距离,300~700 m高程区间分别为5大主因子的高敏感性区间;(3)高易发区域主要分布在马贵镇、深水村、三家村和六塘村,居民点分布广、灾害严重。建议加强群测群防和专业监测,做好防灾减灾工作。确定研究区崩塌滑坡灾害的主控因子、高敏感性区间和易发性分区,可以指导当地居民的生产生活、经济建设布局和防灾减灾,具有重要的工程实际意义。

地形起伏度与滑坡发育的相关性——以丽水市滑坡为例

丽水市位于浙西南山区,地形地貌复杂,地势起伏变化大,滑坡灾害发育。以5 m分辨率的DEM为数据源,基于GIS平台的邻域统计分析工具,依次分析了2×2、3×3、4×4、…50×50共49个矩形窗口,发现平均地形起伏度与窗口大小存在显著的正相关,运用均值变点分析法计算出地形起伏度最佳统计单元大小为8100 m^(2)(窗格18×18)。地形起伏度等间距分成9级,采用信息量法、确定性系数法研究分析了丽水市发育的滑坡灾害与地形起伏度之间的相关性。研究表明,滑坡发育与地形起伏度密切相关,丽水地区小起伏度更利于滑坡灾害发育,滑坡易发地形起伏度为15~60 m,滑坡最易发区间为15~30 m。

皖西山地地质灾害孕灾条件分析

皖西山地为中国著名革命老区,也是安徽省经济欠发达地区,该区崩塌滑坡地质灾害频发,是安徽省地质灾害最严重的地区之一,每年都给当地居民生活和生产造成较大损失。本文根据近年地质灾害调查成果,首次在本区采用确定性系数法分析了当地主要地质灾害诱发因素,求证了皖西山地地质灾害孕灾的条件和所占比重,可以真实地反映当地诱发原因,为本区地质灾害易发区划分和风险区划提供了依据。

震后地质灾害易发性评价--以映秀震区为例

2008年汶川大地震诱发了数以万计的地质灾害,特别是在震中映秀附近,同震滑坡形成了大量松散物质堆积于沟道和山区斜坡上,为震后泥石流的发生提供了良好的物源条件,同时也有大量同震滑坡堆积体在震后发生复活。为了研究震后滑坡地质灾害发生的控制因素并进行易发性分析,对震中映秀附近2008年同震滑坡及2009年震后滑坡进行了遥感解译与野外调查复核。在此基础上,选取岩性、同震滑坡面密度、坡度、坡向、高程、相对高差、距河流距离和径流强度指数,8个因子作为震后滑坡地质灾害易发性评价的因子。利用确定性系数(certainty factor, CF)法和逻辑回归方法,定量评价了汶川震中区域震后地质灾害易发性,并对两个模型精度进行了比较。将研究区划分为193个小流域单元,将各评价因子进行分级,计算出各分级的CF值,并基于ArcGIS平台分别将CF值叠加得出各流域单元的CF值;利用SPSS计算各因子分级的标准化值,以得出各因子的回归系数,建立逻辑回归模型,最终对各个流域单元滑坡地质灾害的空间发生概率(即易发性)进行评价。根据结果将研究区域划分为5个区:高易发区、较高度易发区、中度易发区、较低度易发区以和低易发区。通过ROC(receiver operating characteristic curve)曲线检验CF法和逻辑回归评价方法的精度,AUC(area under curve)值分别为0.840和0.897,评价方法精度较高。

湖南省降雨型滑坡灾害发生的关键性因子研究

选用湖南省1∶5万地质灾害详查数据及省气象台提供的雨量数据(2013—2017年),运用确定性系数即CF分析法进行了分析,得出高程、坡度、坡向、坡度曲率即坡型、工程地质岩组与岩性以及人类工程活动等不同的影响因子对降雨型滑坡产生的影响。结果表明,在高程方面,400~800 m区间是滑坡的重要敏感发生区域;在坡度方面,滑坡主要发生在10°~35°之间;在坡向上,朝南向的斜坡最易发生滑坡;在坡型上,凹形坡比凸形坡更容易发生滑坡。除此之外,人类工程活动也对滑坡的发生具有重要的影响作用。

基于ArcGIS的易滑地层滑坡孕灾模式研究——以湖北省保康县为例

湖北省保康县滑坡灾害发育,查明滑坡的孕灾模式十分必要。通过分析滑坡分布发育特征,选取高程分布、水系分布、岩土体类型、降水、断层分布和人类活动6个因子,基于Arc GIS操作平台进行因子敏感性分析,进而识别出研究区易滑地层。在此基础上,提取出非连续变量孕灾模式:孕灾模式A,含碎石粉质黏土+基岩为碎屑岩;孕灾模式B,含碎石粉质黏土+基岩为碳酸盐岩。采用确定性系数(CF)法识别出连续变量孕灾模式:滑坡发育面积多为1.2万~4.8万m^2,滑坡后缘高程主要集中在280~520 m高程段,总体坡度19°~31°,且发育岩层倾角9°~36°。综合以上变量,获得研究区易滑地层滑坡典型孕灾模式,可划分为2个大类和6个亚类,即基岩为碎屑岩类(根据不同斜坡结构又可细分为3类)和基岩为碳酸盐岩类(根据不同斜坡结构又可细分为3类),滑体物质成分均为含碎石粉质黏土。研究结果可为保康县滑坡灾害防治提供一定的地质依据。

基于I-CF模型的四川德格县滑坡危险性评价与区划

文章以德格县为研究区,以7 m DEM进行地形分析处理,并结合相关调查数据建立了德格县滑坡灾害数据库,通过选取的地震峰值加速度、断裂带、水系、坡度、坡向、高程、岩性等7个指标,在GIS技术支持下,利用信息量模型(I)、层次分析法模型(AHP)、确定性系数模型(CF)相互耦合对研究区灾害敏感性评价,再分析得到活动频率因素对研究区全县域进行危险性评价,将得到的结果分成4个区域,分别为高危险区、较高危险区、中危险区、低危险区,其中高、较高危险区占总面积2.23%。其中,滑坡灾害占总灾害的42%。评价结果与实际调查结果符合程度较高,能够为该地域未进行实地调查的地方进行相关滑坡灾害的预测预报,并对安全防治提供技术支持,亦可以为其他地区滑坡灾害危险性评价提供理论指导和技术参考。

不同模型的滑坡易发性评价精度讨论

为探讨不同滑坡易发性评价模型其评价结果的差异和评价精度,本文以贵州省桐梓县为研究区,选取坡度、斜坡结构、地形起伏度、工程地质岩组、距水系距离、距断层距离6个影响因子建立评价指标体系,分别采用信息量模型、确定性系数法、频率比法3种方法开展区域地质灾害易发性评价,并通过ROC曲线对评价结果进行精度验证。评价结果表明:信息量模型(AUC=0.800)的评价精度优于确定性系数法(AUC=0.784)和频率比法(AUC=0.787),因此信息量模型更适合于该区域的滑坡易发性评价。

四川省雅江县上游河段滑坡灾害危险性评价

雅江县位于四川省西部雅砻江中游河段,以中山—高山峡谷地貌为主,地质灾害频发.为保障人民生命财产安全,基于逻辑回归与确定性系数叠加分析,进行雅江县上游河段滑坡灾害危险性评价.结果表明:1)雅江县上游河段滑坡极易发生在海拔2500~3000 m、拔河高度600~900 m、坡度30~45°、距离河流水系0~200 m范围较硬岩夹较软岩类地带;2)雅江县上游河段高危险区、极高危险区面积占总面积的46.75%,发生滑坡占滑坡总数的65.91%,说明该区域内滑坡分布密集,危害程度相对较高,与野外实际调查结果相符;3)雅江县上游河段呷拉镇一带多属极高危险区、高危险区,瓦多乡一带多属中等危险区,木绒乡、普巴绒乡一带多属低危险区、极低危险区;4)通过查验点及ROC曲线对评价结果验证,该评价结果有较高的准确性,能够作为研究区防灾减灾与河谷开发利用的合理方案依据.