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川滇黔接壤地区是中国滑坡灾害的多发区,区内共有崩塌、滑坡等地质灾害隐患点1.2万余处,对100余万人的生命与财产安全构成威胁,严重影响当地人民生产、生活安全与可持续发展。选择坡度、相对高差、到活动断裂带距离、年均降雨量和年均大雨日数5个因子作为滑坡危险性的评价因子,在GIS支持下获取各因子的贡献权重,根据贡献率模型在空间叠加下生成研究区滑坡危险性评价图。结果表明:(1)研究区1.92×105 km2面积中,极高危险区3.92×104 km2,高危险区4.34×104 km2,中危险区4.58×104 km2,低危险区3.92×104 km2,稳定区2.42×104 km2,中度以上危险区面积占研究区总面积的67.00%;(2)极高危险区主要分布在小江—安宁河深大断裂两侧以及金沙江、雅砻江等深切河谷中,显示出活动断裂带和地貌对滑坡危险性的宏观控制作用;(3)中度以上危险区内人口总量约1 152.31万人,占总人口的32.17%;GDP约419.88亿元,占研究区总量的28.75%,因此加强川滇黔接壤地区地质灾害防灾减灾能力建设已刻不容缓。 相似文献
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应用ArcGIS技术,选取海拔、坡度、河流水系、断层密度、地层岩性、灾害点密度、年降雨量等7个评价因子建立评价指标体系,采用指数加权法对利州区地质灾害危险性进行分区,研究结果为不危险区面积190.05 km2、低危险区750.18 km2、中危险区450.02 km2、高危险区148.27 km2,高危险区主要分布在河流和断裂带附近。 相似文献
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联合SBAS-InSAR和PSO-BP算法的高山峡谷区地质灾害危险性评价 总被引：2，自引：2，他引：0
近年来,高山峡谷区地质灾害频频发生,给人民生命和财产安全带来严重威胁。针对现有地质灾害评价方法存在地质灾害数据时效性差、不准确以及需进行大量评价因子权值计算等弊端,该研究提出一种联合SBAS-InSAR（Small Baseline Subsets- Interferometric Synthetic Aperture Radar）和PSO-BP（Particle Swarm Optimization-Back Propagation）算法来对高山峡谷区地质灾害危险性进行评价的方法。首先利用SBAS-InSAR技术获取得到研究区升降轨形变量,引入高分辨率影像等作为辅助识别,得到研究区地质灾害数据;然后,选取高程、坡度、升降形变速率等12个评价因子与是否为高危险区构建PSO-BP模型,对模型进行训练、验证并保存模型;利用保存好的模型得到研究区的地质灾害指数,通过ArcGIS自然间断点分级法结合专家参与进行危险性分级,最终得到研究区地质灾害危险性评价结果。试验结果表明：利用升降轨结合的方式对高山峡谷地质灾害进行识别,避免了单一轨道存在SAR成像几何畸变造成部分地质灾害不能识别或识别结果不全面等问题;利用SBAS-InSAR技术并结合高分辨率影像等辅助信息,可有效识别出活跃的泥石流、滑坡、崩塌和潜在地质灾害,解决了现有地质灾害点数据源时效性差、不准确等弊端;利用PSO-BP算法能跳过大量评价因子权值计算等弊端;为验证该研究方法的有效性,选择信息量法和组合赋权法进行定量和定性比较,结果表明,该研究方法有效的提高了地质灾害危险性评价的准确度,信息量法、组合赋权法和该研究方法的AUC（Area Under The Curve）值分别为0.694、0.721、0.785,准确率为73.3%、76.2%、79.8%。利用该方法能更为有效的对高山峡谷区地质灾害进行危险性评价,为防灾减灾事业及政府部门决策提供参考。 相似文献
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利用华南（广东、广西、福建）芒果种植区115个气象站1961−2016年观测资料,结合芒果寒冻害指标,采用加权综合评价法,确定种植区各气象站点的寒冻害危险性指数,建立寒冻害危险性指数与地理因子之间的多元线性回归模型,并基于GIS技术对华南芒果种植区寒冻害危险性进行区划。结果表明：华南芒果种植区寒冻害危险性与地理因子之间关系密切,总体呈现由沿海到内陆,寒冻害危险性逐渐变大的趋势,此外,随着纬度和海拔的增高,从南到北芒果寒冻害危险性程度也逐渐增大。轻度危险区主要分布在华南芒果种植区南部沿海地带及部分内陆地市的低海拔地区,占种植区面积比例为56.85%,该区域适合大规模种植芒果;中度寒冻害危险性区域主要分布在华南芒果种植区内陆中低海拔地区以及北部高纬度沿海地区,占种植区面积比例为37.03%;重度以上的寒冻害危险性区域主要分布在华南芒果种植区内陆高海拔地区,占种植区面积比例为6.12%。通过历史灾情和各县区年产量资料验证,区划结果与实际较为吻合,研究结果可为华南地区芒果的优化布局和防灾减灾提供参考。 相似文献
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云南昆明东川区泥石流危险性评价 总被引：2，自引：0，他引：2
根据泥石流危险度评价的五个层次：即泥石流灾害野外调查、泥石流暴发成因分析、危险度评价模型、灾害评价与减灾。根据泥石流的发生学原理,10个自然因子分别用于代表能量、物质和激发条件,以用于自然危险度评价,在评价时采用了权重模型和方根模型,野外泥石流调查资料用于模型检验,结果表明权重模型能更好进行自然危险度区划;4个社会经济发展水平代表性因子用于经济状况评价。二者复合后得到该区域综合危险度评价。根据综合危险度评价结果最重度危险区面积为133.7 km^2,79.0%的泥石流沟该区内;重度危险区面积580.6 km^2,19.8%的泥石流沟位于该区内;中度危险区面积723.9km^2,有1.2%的泥石流沟位于区内;安全区面积119.0 km^2,该区内无泥石流沟,表明分区结果符合实际泥石流分布。根据分区结果提出了该区内泥石流减灾方案。 相似文献
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以湟水河流域（西宁段）为研究区,根据研究区地理与生态特点,选择降雨侵蚀力、坡度、土壤可蚀性、植被覆盖度作为土壤侵蚀危险性的评价指标,在ArcGIS支持下生成单因子危险性分布图,在此基础上基于ArcGIS的空间叠加分析功能,对土壤侵蚀危险性进行综合评价。结果表明:研究区域内土壤侵蚀中度和高度危险区域占大部分,达到71.4%;轻度危险区域和不敏感区域较少,分别为1.37%和27.08%;极危险区面积仅占0.15%。但是,对土壤侵蚀危险性较高的地方主要集中在人口密度较大的区域,主要为环西宁市区和湟水河河谷区域。 相似文献
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基于地质灾害危险性区划的盈江县农村居民点空间布局优化 总被引：2，自引：0，他引：2
为增强农村居民点地质环境安全布局认识,科学推动农村建设用地可持续、健康发展。以云南省盈江县为研究区域,选择坡度、线性构造等评价指标,用Logistic回归模型对研究区进行了地质灾害危险性区划,其中为了统一评价单元,通过ArcGIS建立鱼网将相关地理信息数据网格化。再根据地质灾害危险性区划结果对现状农村居民点布局进行相关分析和研究。结果表明:盈江县地质灾害区划分区结果中的中高易发区占到全县总面积的63.57%,包含全县95.83%的历史地质灾害点;且农村居民点位于地质灾害中、高易发区的面积占居民点总面积比例达到74.55%,所有乡镇都有位于高易发区的居民点;基于农村居民点现状与区划结果,将各乡镇及其典型村落划分为3个级别,并针对性地提出“梯度推进”、“内部整改”、“就地城镇化”3种优化方向。 相似文献
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重庆三峡库区水土流失敏感性调查研究 总被引：1，自引：1，他引：1
在RS、GIS技术支持下,兼顾坡面侵蚀和重力侵蚀,从DEM、坡度、降水、地表物质、地质灾害、土地利用等6个方面,对重庆三峡库区水土流失敏感性进行了单因子评价和综合评价。研究结果表明:重庆三峡库区水土流失以中、高度敏感性所占面积较大,分别占库区总面积的43.35%、36.0%;轻度敏感性面积占库区总面积的14.39%;不敏感、极度敏感区面积相对较小,仅分别占1.04%、5.23%。从区域分布来看,重庆三峡库区中、东部以中、高度敏感性为主,西部以轻、中度敏感性为主。 相似文献
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[目的]研究贵州省平塘县500 m口径球面射电望远镜(FAST)工程台址光明顶滑坡的危险性及其区划,为该区及相似地区的滑坡灾害监测与防治提供参考依据。[方法]选取地形地貌、岩性岩组、地质构造、人类工程活动及灾害历史等作为一级评价指标,在此基础上发展二级评价指标,运用GIS技术构建基于模糊层次法(FAHP)的滑坡危险性评价指标体系,并完全参与对指标隶属度矩阵的运算,开展针对喀斯特单体滑坡危险性评价研究。[结果]光明顶坡体总体居于中危险和低危险水平,局部高危险,高危险区域主要位于1 H馈源塔和断层破碎带区域的3个支撑柱附近,高危险区约占研究区面积的4%。[结论]光明顶坡体存在安全隐患,已经对精密的射电望远镜设施的安全运行构成威胁。本文评价结果与实际情况基本相符,评价方法在单体滑坡危险性评价研究方面具有创新性,且可操作。 相似文献
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[目的]对四川省雅安市泥石流灾害危险性进行评价,为科学合理地预测和应对该区泥石流的发生提供科学依据。[方法]首先构建危险性评价指标体系,选取3类8个评价因子并进行量化分级,再用层次分析法(AHP)给指标赋权重,最后用危险性评价模型叠置分析评价因子,进行雅安市危险度区划,将雅安市范围的泥石流危险性级别分为轻度(Ⅰ)、中度(Ⅱ)、较高(Ⅲ)、高度(Ⅳ)。[结果]宝兴县的Ⅳ区域占比(8.8%)最小,整体泥石流危险性最低。天全县危险性相对偏低。雨城区、芦山县、名山区的Ⅳ级都占比约20.0%,整体泥石流危险性居中;荥经县和汉源县整体泥石流危险性偏高,Ⅳ级占比约45.0%;石棉县的泥石流危险性最高,Ⅳ级区域占比高达57.4%,Ⅲ级区域占比高达24.4%。[结论]加强预防高度危险区的泥石流灾害能力,警惕较高危险区泥石流潜在危险性。采用合理有效的措施(灾害监测,气象预报,植树种草)将雅安市泥石流危险性尽可能降低。 相似文献
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不同降雨特征条件下舟曲县地质灾害危险性区划 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]合理区划甘肃省甘南藏族自治州舟曲县区域地质灾害危险性,为该区以及类似区域地质灾害危险性区划提供科学依据。[方法]从舟曲县暴雨地质灾害触发因素入手,结合野外勘察,采用无限边坡稳定性SINMAP模型,开展不同降雨特征条件下区域地质灾害危险性区划研究,对不同级别下灾害区域面积和所占比例的迁移与转化规律进行定量评价。[结果]地势低洼地区与地形湿度较高区域、灾害点分布规律一致,随着降雨量的逐渐增大,地表浅层土壤水分、土壤湿度区域面积逐渐增加,逐渐扩展到山脊和坡度较缓的斜坡单元;随着降雨预警级别的升高,1h雨量从10mm升至56mm,稳定性区域面积比例和所占滑坡比例分别减少22%和38%,不稳定性区域比例值分别增加121%和125%,潜在不稳定区域面积和所占滑坡比例始终最高,均值高达35%和39%;同时,基本稳定区、潜在不稳定区正逐渐向不稳定区及极不稳定区迁移与过渡,发生地质灾害的潜在性逐渐增大,危险程度日益加剧;预警级别升至蓝色Ⅳ级时,地质灾害即被触发,预警级别升至黄色Ⅲ级后,危害程度发生质变,地质灾害危险程度显著加剧。[结论]降雨是舟曲地质灾害的诱发因素,如遇合适的强降雨条件,地质灾害危险程度依然严峻。 相似文献
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公路泥石流危险性评估是震区道路交通防灾减灾和重建规划的重要基础性技术工作之一.选取都江堰—汶川公路沿线28条泥石流沟为研究对象,运用遥感和GIS技术进行数据处理与综合分析,采用灰色关联分析法进行评价因子遴选和权重确定,进行各条泥石流沟危险度计算,完成震区都江堰—汶川公路沿线泥石流危险性评估.结果表明:1)都江堰—汶川公路沿线28条泥石流沟大部分处于高度危险以上、占总数的78.57％,极高危险区占总数的25％;2)饵沟、牛圈沟、磨子沟危险性最大,其次是高店子沟、马埝坪沟和一碗水沟;3)基于灰色关联分析法的多因素评价方法,能较好地确定评价因子及其权重、并计算出泥石流危险度,具有一定实用性.研究结果可为灾区防灾减灾管理、灾后恢复重建和道路交通选线设计提供必要的依据和参考. 相似文献
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[目的]评价研究区泥石流的危险性,找出适合新疆西昆仑地区泥石流灾害研究的技术和方法。[方法]以新疆西昆仑山脉西段马尔洋地区为研究对象,在充分收集、研究前人资料和有效利用其他信息源的基础上,通过对研究区ETM+影像数据的研究,对研究区泥石流灾害点进行了判读。结合DEM数据,对该区地形地貌进行了研究。[结果]选取了合适的泥石流灾害危险性评价指标体系。一般危险区、中度危险区、高度危险区、极度危险区,面积分别为:31.69,40.70,38.31,25.83km2,所占比例分别为:23.21%,29.81%,28.06%,19.92%。[结论]研究区泥石流灾害极度危险区和高度危险区占总面积的47.98%,主要分布在研究区的中部和西北部区域,为泥石流灾害高度危险性易发区。 相似文献
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基于GIS的吉林省县级耕地地力评价与评价指标体系的研究——以九台市为例 总被引：7，自引：2，他引：7
在耕地地力调查的基础上,采用GIS技术和模糊评价、层次分析、综合指数法等,对吉林省九台市基本农田耕地地力评价。结果表明,全市263.9万亩基本农田耕地可分为六级,其中,一级地IFI(地力综合指数)>0.85,面积为31.09万亩,占总面积的11.8%;二级地IFI 0.8~0.85,面积85.77万亩,占32.5%;三级地IFI 0.75~0.80,面积67.45万亩,占25.6%;四级地IFI 0.70~0.75,面积37.37万亩,占14.2%;五级地IFI 0.65~0.70,面积27.55万亩,占10.4%;六级地IFI<0.65,面积14.65万亩,占5.5%。并采用归纳法,建立起九台市耕地地力评价的指标体系。 相似文献
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基于模糊神经系统与GIS的区域土壤侵蚀快速评价 总被引：3，自引：1，他引：2
土壤侵蚀调查与评价是水土保持工作的重要组成部分。该文对区域土壤侵蚀评价进行了尝试性研究,提出一种基于模糊神经系统和GIS技术的快速评价方法。研究中利用模糊神经系统技术从地面监测调查数据中提取土壤侵蚀强度的评价规则,建立能够全面、客观地反映特定区域范围内土壤侵蚀自然特征及规律的评价标准,在此基础之上结合GIS技术以实现对整个地区的快速评价。采用该方法进行湖北省土壤侵蚀普查,结果表明全省侵蚀面积约占国土总面积的30.1%。其中,鄂西南、鄂西北高山区土壤侵蚀情况最严重,鄂东南、鄂东北低山丘陵区次之,鄂北岗地中度侵蚀面积较大,而江汉平原基本无明显侵蚀。经验证评价结果与实际情况具有较好的一致性。 相似文献
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[目的]对四川省泸定县进行地质灾害易发性评价,为该区地质灾害预防预测提供依据。[方法]借助谷歌影像解译,获取崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害隐患点279处。选取地形地貌、岩性构造、气象水文、土壤与土地利用(LULC)4个方面构建评价指标体系。运用确定性系数法确定因子权重,并结合信息量法构成加权信息量模型。通过ArcGIS空间分析平台,开展灾害易发性评价。[结果]研究区极高和高易发区分别占总研究区面积的13.54%,26.49%。地质灾害点共225处落在极高易发区和高易发区内,占总样本灾害点的80.65%。通过受试者工作特征曲线(ROC)的线下面积(AUC)进行检验,其值为0.793,评价模型精度良好。[结论]对四川省泸定县的地质灾害易发性进行了等级划分,采用的加权信息量方法的易发性评价结果可信。 相似文献
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汶川地震触发了大量次生山地灾害,震后山地灾害活动风险对灾区的发展规划决策有着重要的参考价值。通过对四川境内震后灾区基础资料的分析和研究,分别对灾区的44个县(市)进行了山地灾害危险性、易损性和风险评价,并以震后灾害点密度对危险性评价结果进行了验证,结果发现二者之间具有线性函数关系。评价结果表明,高度危险区集中于龙门山断裂附近,并且呈现明显的带状分布,面积比例为39.8%;极高易损和高度易损区则主要分布于成都、绵阳、德阳、雅安等大城市周边地区,面积比例为13.1%;高度风险区则主要位于龙门山腹地向山前平原的过渡带,属于高度危险和高度易损的结合部位,面积比例为11.0%。高风险区是今后恢复重建和发展规划中需要重点关注的地区;中度风险区由于灾后恢复重建的推进,其承灾体的易损性将会上升,容易导致其向高度风险转化,也要给予重视。 相似文献