地震滑坡易发性评价及震后潜在泥石流沟判别

发布时间：2020-05-17 13:41

【摘要】：地震发生后,会诱发大量滑坡,滑坡数量多且规模较地震前有明显增加。当产生大量滑坡后,地区松散物源增加,在降雨条件下,极易发生泥石流。本文以汶川—都江堰部分区域为研究区,对研究区内的地震滑坡进行易发性评价,同时对震后潜在泥石流沟进行判别。选取高程、坡度、坡向、表面曲率、剖面曲率、岩性、距断层的距离、距水系的距离和距道路的距离共九个因子作为研究区滑坡发生的影响因子。利用信息增益率方法,计算得到每个影响因子的信息增益率,即对滑坡产生的影响程度。根据信息增益率值的大小,本文将表面曲率和剖面曲率影响因子去除,选取高程、坡度、坡向、岩性、距断层的距离、距水系的距离和距道路的距离作为研究区滑坡易发性评价因子。应用最值标准化和偏差法标准化公式对评价因子进行数据标准化,采用逻辑回归模型,得到研究区滑坡发生的概率。根据自然断点法,将研究区滑坡易发性等级分为5类:极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区和极低易发区。滑坡易发性评价的模型应用精度采用ROC曲线表示。对研究区沟谷型泥石流进行判别分析时,选取流域面积、形状系数比、松散物源面积和相对高差4个因子作为沟谷型泥石流判别因子,根据129条泥石流沟和26条非泥石流沟,建立研究区沟谷型泥石流判别模型。随机选取3组70%的流域数据进行建模,确定临界值。另外3组30%的流域数据进行模型验证,并采用准确度、敏感性、特异性、正预测值和负预测值5个指标来表示预测效果。主要结论如下:(1)随着海拔越高、坡度越大,滑坡分布减少,主要是由于高海拔区山势较陡,滑坡可能转变为崩塌或落石等其它地质灾害;滑坡主要分布在地形凸起、地势复杂的区域;滑坡主要分布在岩性为花岗岩的区域,其次分布在闪长岩区域,其余岩性地区滑坡分布相对较少;滑坡主要分布在距离断层3km以内,在距断层的距离较大的区域,滑坡分布相对较少;滑坡主要分布在距水系600m以内,随着距水系距离的增加,滑坡分布减少;研究区范围较大,滑坡主要分布在距道路的距离5km以外。(2)信息增益率从大到小依次为高程、距水系的距离、坡度、岩性、距断层的距离、坡向、距道路的距离、剖面曲率和表面曲率,去掉信息增益率最小的2个因子剖面曲率和表面曲率,选取高程、坡度、坡向、岩性、距断层的距离、距水系的距离和距道路的距离7个影响因子作为研究区滑坡易发性评价因子。(3)经过最值标准化和偏差法标准化后得到的滑坡易发性评价的易发性分区结果差异不大,分布在各易发区间内的滑坡数量和面积也基本一致。表明最值标准化和偏差法标准化得到的滑坡易发性评价结果可视为一样。(4)由数据标准化模型得到的滑坡易发性评价训练集数据结果的ROC曲线下的面积AUC值为0.729,验证集数据结果的AUC值为0.706;未进行数据标准化模型得到的滑坡易发性评价训练集数据结果的AUC值为0.65,验证集数据结果的AUC值为0.625。由此表明经过应用数据标准化后得到的滑坡易发性评价模型精度比未进行数据标准化得到的滑坡易发性评价模型精度高。(5)由流域面积、形状系数比、松散物源面积和相对高差建立的研究区震后潜在泥石流沟判别模型,经过模型验证,数据集a建立的模型预测震后潜在泥石流沟的准确度最高,达到89.7%,预测非泥石流沟的准确率为50%,总体模型预测的准确率达到83%。说明建立的研究区震后潜在泥石流沟判别模型在识别沟谷型泥石流应用方面具有一定的意义。
【图文】：

滑坡分布,位置图,大地震,断层地震

9图 2-1 研究区位置图区地处西南区域，属于板块活动活跃地带。汶川大地震的发生是由运动发育积累的。研究区域内的龙门山断裂带受到挤压而产生了垂，从而引发了此次汶川大地震（Wu et al.，2008）。汶川大地震为逆压型断层地震，震源深度为 10~20km，持续时间较长。研究区大部区，在此次地震作用下，诱发了大量滑坡。滑坡分布广泛，数量多

高程图,年平均气温,龙池,季风性

10图 2-2 研究区高程图水文属于典型的亚热带湿润季风性气候，年平均气温为 12.9℃。汶均降雨量为 1253mm，，雨季主要集中在六月至九月，70%的降间段（Tang et al.，2011）。龙池地区和虹口地区的年平均气温2.2℃，年平均降雨量都为 1134.8mm，80%的年降雨量主要集中
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P315;P642.2

【参考文献】