Risk Assessment of Secondary Geological Disasters Induced by the Yushu Earthquake

The Yushu Ms 7.1 earthquake occurred on April 14,2010 in Qinghai Province,China.It induced a mass of secondary geological disasters,such as collapses,landslides,and debris flows.Risk assessment maps are important for geological disaster prevention and mitigation,and also can serve as a guide for post-earthquake reconstruction.Firstly,a hazard assessment index system of secondary geological disasters in the earthquake region was built in this paper,which was based on detailed analysis of environmental and triggering factors closely related to geological disasters in the study area.GIS technology was utilized to extract and analyze the assessment index.Hazard assessment maps of secondary geological disasters were obtained by spatial modeling and overlaying analysis.Secondly,an analysis of the vulnerability of hazard bearing bodies in the area was conducted,important information,such as, population density,percentage of arable land, industrial and agricultural outputs per unit area were regarded as assessment indices to evaluate socioeconomic vulnerability.Thirdly,the risk level of secondary geological disasters of the area was obtained by the formula:Risk=Hazard×Vulnerability. Risk assessment maps were categorized into four levels,including"low","moderate","high"and"very high".These results show that some urban areas are at very high risk,including Jiegu,Chengwen,Xiaxiula and Sahuteng towns.This research can provide some references and suggestions to improve decisionmaking support for emergency relief and post- earthquake reconstruction in the study area.

Study on Quantitative Assessment for the Social Risk of Major Geological Disasters

Based on the analysis of social risk of geological disasters,the index system of social risk evaluation was established. To assess the social risk quantitatively,a quantitative evaluation model of the social risk was established based on AHP,and the social risk of geological disasters was graded. Finally,the evaluation model was applied in a case.

Entropy-Based Set Pair Analysis Model on Geological Disaster Risk for Military Engineering

Measuring the geological disaster-risked situation, is a typical non-deterministic decision-making issue in disaster pre- vention and emergency response science for military engineering. Based on the given geological disaster risk analysis mechanism, geological disaster risk monitoring matrix was established, and risk characters’ value was obtained by mining the hidden information in the monitoring matrix with Entropy theory;with Identity, Discrepancy, and Contrary of Set Pair Analysis and distance measurement, geological disaster-risked model was erected for military engineering, and the steps were given for measuring geological disaster risk, which determined geological disaster-risked SPA force and order relationship of military engineering. Finally, case showed that model has the feasibility and effectiveness over measuring the geological disaster-risked situation for military engineering.

Research on Risk Assessment of City Natural Disaster based on Neural Network

Aiming at the selection of fuzzy AHP and fuzzy DH methods in the previous studies, this paper evaluate the qualitative index system using expert questionnaire, the self-learning BP neural network model to construct the index of system, and complete the establishment of model, in order to avoid the serious subjectivity, and using statistical and measurement methods test the reliability index, analyze the validity of the evaluation index system and completeness. Finally, the paper validate the practicability of the model.

基于无人机倾斜摄影测量三维建模的区域黄土滑坡识别及特征分析

【研究目的】黄土滑坡是黄土地区人居与城镇建设安全的重大隐患。滑坡识别是滑坡灾害及其他研究工作的基础,因此基于无人机倾斜摄影测量三维建模从不同维度、不同视角直观快速地识别黄土滑坡并进行特征参数提取,能够为黄土滑坡风险识别及风险管理精细化研究提供技术支撑。【研究方法】以宁夏回族自治区固原市彭阳县红河镇西南部的黑牛沟村为研究区,采用无人机倾斜摄影测量数据获取、三维建模、现场验证结合地统计学分析,开展了区域黄土滑坡识别及其特征参数提取和分析。【研究结果】基于三维实景模型确定并分析研究区沟谷沿线地貌凹陷区是否存在陡壁及其周界形态,结合色调、纹理和微地貌等标志实现了黄土滑坡识别,共圈定了23个滑坡,结合现场验证移除2个非滑坡点,最终确定了21个滑坡;滑坡密集分布在主沟和支沟沟口,多呈对滑的形式出现在沟谷两侧且具有群发性;大型及特大型滑坡占比达到57.14%,滑坡的滑动方向主要以西南(阳坡)、东南(半阳坡)为主,相对高差集中在80~120 m,滑坡体坡形多呈凹形坡,滑坡体坡度主要集中在20°~30°;滑坡体土地利用类型主要为植被,其次为裸地,也有一部分为农田,道路和河流占比极少。【结论】基于无人机倾斜摄影测量构建的三维实景模型可从多维度、多视角精确快速地识别区域黄土滑坡,并分析其相关特征参数,能够弥补当前二维平面遥感影像存在的不足;还能够为滑坡易发性、危险性、易损性及风险评估等相关研究提供数据支撑。

基于概率模型的四川省降水诱发地质灾害风险预警方法研究

开展降水诱发地质灾害风险预警是降低地质灾害风险的重要手段之一。基于2008-2019年四川省地质灾害历史灾情数据,在地理分区基础上,以地形、岩土、植被、气候因子为区划评价因子,采用信息量模型,将四川省划分为7个地质灾害分区。以正态化处理后的地质灾害有效降水量为建模因子,采用高斯拟合方法,建立各分区降水诱发地质灾害概率模型,并进行地质灾害预警检验。结果表明:(1)四川省可划分为盆地及盆周山区低易发区、中等易发区、高易发区,西南山地次易发区、易发区,川西高原次易发区、易发区等7个地质灾害分区。(2)ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线分析表明,盆地及盆周山区的地质灾害分区精度略低于西南山地区和川西高原区的分区精度。(3)各分区正态化处理后的有效降水量与地质灾害频率具有很好的高斯分布关系。(4)建立的降水诱发地质灾害概率模型的地质灾害预警成功率为72%,当日降水量≥10 mm时,地质灾害预警成功率为83%。

Comparative study of different machine learning models in landslide susceptibility assessment: A case study of Conghua District, Guangzhou, China

Machine learning is currently one of the research hotspots in the field of landslide prediction.To clarify and evaluate the differences in characteristics and prediction effects of different machine learning models,Conghua District,which is the most prone to landslide disasters in Guangzhou,was selected for landslide susceptibility evaluation.The evaluation factors were selected by using correlation analysis and variance expansion factor method.Applying four machine learning methods namely Logistic Regression(LR),Random Forest(RF),Support Vector Machines(SVM),and Extreme Gradient Boosting(XGB),landslide models were constructed.Comparative analysis and evaluation of the model were conducted through statistical indices and receiver operating characteristic(ROC)curves.The results showed that LR,RF,SVM,and XGB models have good predictive performance for landslide susceptibility,with the area under curve(AUC)values of 0.752,0.965,0.996,and 0.998,respectively.XGB model had the highest predictive ability,followed by RF model,SVM model,and LR model.The frequency ratio(FR)accuracy of LR,RF,SVM,and XGB models was 0.775,0.842,0.759,and 0.822,respectively.RF and XGB models were superior to LR and SVM models,indicating that the integrated algorithm has better predictive ability than a single classification algorithm in regional landslide classification problems.

桥梁文物预防性保护技术的研究现状与展望

桥梁文物保护具有重要的历史、文化和社会意义。针对当前桥梁文物保护中存在的“承灾机理不清、风险评估不准、隐患排查不全”等瓶颈问题,国家重点研发计划项目《桥梁文物风险评估和隐患排查关键技术与示范》以“结构承灾机理—风险评估方法—预防性保护技术—工程应用示范”为主线展开研究,旨在建立考虑残损状态下古代砖石拱桥和木廊桥承灾机理的风险定量评估方法,研发桥梁文物隐患排查技术和风险监测平台构建技术,实现方便操作和高效智能的桥梁文物预防性保护目标,研究成果将提升我国桥梁文物保护的科技创新能力和技术应用水平。

InSAR技术在普光气田地质灾害调查中的应用

普光气田高含硫化氢的集输管道经常需穿越一些地形地质条件复杂区域,这些地区通常又是地质灾害的高发区,不同类型的地质灾害威胁着管道的安全运行。通过雷达卫星数据对普光气田集输站场和集输管道周边滑坡进行了地表形变探测,共探测出32处地质灾害点;结合光学遥感影像目视解释和现场勘查^([1]),对普光气田103集气站南侧、胡家阀室、毛坝1井—1#阀室管线西侧共3处典型滑坡形变特征进行了详细分析。结果显示,该区域地质灾害变形速率受降雨的影响较大。调查结果能够对普光气田地质灾害防控工作提供重要的决策依据。

不同降雨工况条件下的崩滑地质灾害危险性评价

为针对性地采取预防、避让、治理等地质灾害防治与管控提供依据,完善在地质灾害危险性评价中将降雨作为单一诱发因子参与评价体系的弊端,在大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨4种不同降雨工况条件下进行了研究区崩滑地质灾害危险性评价。以云南省元阳县作为研究区域,以栅格单元作为评价单元,选取地貌类型、高程、坡度、坡向、曲率、工程地质岩组、土地利用类型、断层距离和河流距离9个评价因子,采用主观的层次分析法与客观的信息量模型相结合的加权信息量模型对元阳县崩塌、滑坡进行了地质灾害易发性评价。研究结果表明:基于自然间断点法元阳县域可分为低、中、高、极高4类易发区,4类易发区面积分别占元阳县面积的21.55%,35.46%,25.53%和17.16%。利用ROC曲线得出区划结果精度AUC值为0.812,表明区划结果很好。在易发性评价基础上,以年平均最大日降雨量为诱发因素,分别对大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨4种工况条件下的研究区进行了崩塌、滑坡地质灾害危险性评价,得到了大雨([25,50) mm)工况、暴雨([50,100) mm)工况、大暴雨([100,250]mm)工况和特大暴雨(>250 mm)工况4种条件下基于极值假设的研究区崩滑地质灾害危险性评价结果,并对不同降雨工况条件下的地质灾害危险性评价结果进行了对比分析,确定了地质灾害危险性评价结果在不同降雨条件下的空间合理性。通过与实际调查结果的对比表明,4种不同降雨工况条件下的崩滑地质灾害危险性评价结果与实际高度吻合,说明评价结果具有较高的可靠性与合理性。

新时期我国重大地震和地质灾害应急管理与实践

中国是世界上地震灾害、地质灾害最为严重的国家之一,地震和地质灾害应急工作对应急快速反应能力的要求是各类自然灾害应急中比较高的,也是难度比较大的。本文通过总结分析我国的地震和地质灾害形势以及近年来典型灾害事件,从强化底线思维、强化抗灾基础、强化应急准备、强化基层应急、强化应急处置五个方面梳理并探讨了地震和地质灾害的应急管理对策。

基于多源模型的粤北山区县域地质灾害危险性评价与驱动力分析

地质灾害危险性评价对降低地质灾害发生的不确定性及区域防灾减灾至关重要。本研究以粤北山区翁源县为例,选取与地质灾害密切相关的自然环境、区位距离与人类活动方面共13个评价指标,并基于皮尔逊相关系数进行评价指标相关性验证。采用信息量-随机森林耦合模型(Information-Random forest model,I-RF)对研究区地质灾害危险性进行评价,并结合地理探测器(Geodetector,GD)对地质灾害危险性驱动因子进行分析。研究结果显示:ROC曲线验证AUC值达到0.890,表明I-RF耦合模型可以较好地分析刻画研究区地质灾害危险性格局;研究区较高、高易发区主要分布河谷平原区和丘陵区,占比49.85%,中低易发区主要分布低山丘陵区,占比50.15%。县域中心龙仙镇遭受地质灾害的危险性较大,铁龙镇地质灾害危险性较低;因子探测结果显示高程、人口足迹和地质岩组是研究区崩塌、滑坡和泥石流三种主要地质灾害共有的诱发因子,交互探测结果显示高程是研究区地质灾害发生首要驱动因子,崩塌和滑坡主要受高程与距河流距离、地形起伏度和暴雨雨量交互驱动影响,泥石流则主要受高程与地形地貌、地质构造、水文气象和人类活动等方面评价指标交互驱动影响。总体来看,研究区地质灾害危险程度较高,应针对不同的地质灾害危险区和地灾类型,实施差异化的地质灾害防治措施。

秦巴山区地质灾害危险性评价研究——以汉中市为例

我国秦巴地区地质灾害多发,为了探索该区域地质灾害危险性分布特征,以汉中市为研究区,根据区内生态地质环境特点,选取海拔、坡度、岩土类型、距断层距离、距河流距离、距道路距离、年降水量、归一化植被指数、土地利用类型等9项因子构建地质灾害危险性评价指标体系。利用层次分析法和主成分分析法求得各评价指标的组合权重,在ArcGIS空间分析软件中将评价因子信息量值乘以指标的组合权重,再进行叠加分级处理,得到了研究区地质灾害危险性分区评价结果。结果表明:(1)根据信息量值和叠加分析得出断裂构造是研究区地质灾害发生的主控因子,且在临近河流、道路的区域极易发生地质灾害。(2)汉中市地质灾害极高、高危险区占全区面积的39.34%,主要横贯研究区中部;中危险区在境内分布相对零散,呈“大分散小集中”的特点,其中在汉中盆地地带较为集中;低、极低危险区占总面积的35.26%,主要位于研究区的北部和南部。

废弃矿山环境地质影响及生态修复模式分析

矿产资源开采挖掘过程中,不可避免地会对矿山生态环境和地质地貌产生破坏和污染。随着绿色矿山建设及可持续发展理念的持续深入,对开采过的废弃矿山进行生态修复刻不容缓。为了给矿山修复工作提供一定的参考,对目前矿山修复的研究现状进行了整理。综述了废弃矿山对环境的多方面影响,包括地形地貌景观破坏、土地资源破坏、含水层破坏和引发地质灾害等;指出了在矿山开采前后,对矿山的环境影响及地质灾害风险、土壤及地下水污染风险进行评估是不可或缺的步骤;最后针对矿山对环境的多方面影响,从恢复矿山开采后的生态环境和恢复矿山稳定性两个方面指明了今后矿山修复的方向。

城市地质安全风险评价理念发展与启示

近年来,随着中国城镇化程度逐步提高,城市地质安全风险评价日益受到重视。全球气候变化,粗放的城镇化方式以及多重灾害的交互作用使国内外城市地质安全风险面临更加复杂的形势;相应地,对城市地质安全风险评价理念和技术也取得了重要进展。国际社会经历了从灾害治理到灾害风险治理的转变过程,并逐渐意识到系统性多重灾害风险在城市地质安全评价中的作用;进一步提出了基于生态系统的减少灾害风险的治理理念和方法,同时开发了更加全面的数字产品。本文据此提出,中国要加强城市多重灾害调查和系统性地质安全风险的研究;深刻理解基于生态系统的减少灾害风险理念,提高治理成效;积极探索多重灾害情景下的治理措施;并提高开发数字产品的能力。

基于LiDAR数据的汕尾火山嶂地质灾害风险评价

机载激光雷达(LiDAR,light detection and ranging)数据能有效去除植被,获取真实的地表形态,从而为植被覆盖区的地质灾害风险评价提供新的方法和手段。汕尾火山嶂山体陡峻、植被茂密,是滑坡、崩塌和泥石流的易发地,本文首先采用高分辨率LiDAR数据生成高精度DEM数据以及坡度、坡向、曲率、起伏度、粗糙度和山体阴影等地形因子,综合高分一号遥感影像进行滑坡/崩塌解译共获得滑坡/崩塌44处;然后基于变维分形模型确定各解译因子对滑坡/崩塌形成的权重后计算获得每个解译滑坡/崩塌的确认概率,剔除概率较低的滑坡/崩塌3处;最后根据沟谷特征将火山嶂划分为6个子区,基于各个子区的地形特征、滑坡/崩塌密度和体量以及人类活动分布进行地质灾害风险评价。结果表明基于LiDAR数据生成的高精度地形因子可以有效地去除植被影响,是植被覆盖区地质灾害解译的有效手段。

甘肃省地质灾害发育特征

甘肃省地质环境条件复杂,受极端天气、地震及人类工程活动等影响,区内地质灾害多发、频发,防灾减灾形势严峻。为进一步查清甘肃省地质灾害现状发育特征,在甘肃省1∶50000地质灾害风险调查最新数据分析的基础上,分析了全省地质灾害灾情险情特征、总结了地质灾害时空分布规律及致灾特征。研究结果表明:①甘肃省地质灾害以崩塌、滑坡、泥石流为主,灾害规模多为中小型;②在空间分布上,地质灾害主要集中分布于甘肃省中部和东南部的9个市州,属于黄河流域及黄土高原区、白龙江流域及陇南山地;③在时间分布上,5—9月主汛期是地质灾害高发期,以7月下旬—8月上旬最为严重;④地质灾害具群发致灾、隐蔽致灾和链式致灾特征。研究成果可为区域地质灾害风险管控和应急管理提供一定的技术依据和参考。

统计模拟法在滑坡影响因素分析与成因研究中的应用

本文以大岭公山山体滑坡区为研究对象,利用统计模拟法原理,通过分别构建简化的毕肖普法及瑞典条分法计算模型,经对滑坡体内岩土进行采样,并进行分析计算并获得相应参数,确定摩擦角φ和滑动面黏聚力C作为土体的抗剪强度指标对稳定性分析结果影响最大,从而归纳出滑坡形成的影响因素和成因。为最大限度避免及减少地质灾害损失提供技术依据,为地质灾害防灾减灾提供基础保障。

长江上游地质灾害次生突发水污染风险分区研究

以2021年为基准年,基于地质灾害隐患点调查数据、环境统计数据、DEM数据及水质监测断面数据等,以1km×1km网格为基本单元,按照“地质灾害-风险源-传输途径-敏感受体”评估框架,采用风险场评估法对长江上游开展地质灾害次生突发水污染风险分区评估.结果表明:①高风险区面积为22534.1km^(2),占比2.3%;中风险区面积为105239.1km^(2),占比10.7%;低风险区面积为857694.4km^(2),占比87.0%;②从空间分布来看,高风险区主要分布在重庆市、陇南市东南部、绵阳市中部、南充市北部、阿坝州东南部、雅安市南部、凉山州中部、德阳市西部等;③从重点河流沿岸空间分布来看,高风险区主要分布在长江干流重庆段,金沙江攀枝花段,嘉陵江陇南段、南充段,岷江成都段、阿坝州段,雅砻江凉山州段等.

基于ArcGIS的广东省汕尾市地质灾害风险评价

为了给汕尾市防灾减灾管理及国土空间规划提供科学依据,笔者基于ArcGIS平台,采用信息量法进行汕尾市地质灾害风险评价和区划,并在此基础上提出风险管控建议。结果表明,汕尾市地质灾害类型包括崩塌、滑坡、泥石流,规模以小型为主。时间上,地质灾害主要发生在4至10月,空间上,地质灾害主要分布于陆河县。地质灾害高风险区、中风险区、低风险区面积占比分别为6.59%、29.81%、63.60%,其中高风险区面积289.81 km 2,主要分布于北部低山地区、西南局部丘陵地区、中东部低山地区。提出地质灾害风险管控建议:加强地质灾害隐患识别,完善地质灾害风险评价工作,全力做好重点时段的地质灾害防范工作。