频率比与信息量模型在黄土沟壑区滑坡易发性评价中的应用与比较
发布时间：2022-02-12 12:43
本文以地处黄土沟壑区的皋兰县部分区域为研究对象,选取了高程、坡度、坡向、平面曲率、岩性、河流、水流强度指数和建筑物作为滑坡的评价因子,基于GIS的数据分析技术,利用频率比和信息量模型对其进行滑坡易发性评价,并对结果进行等级划分。最后,通过ROC曲线和密度法,对2种模型的评价结果进行精度检验和对比分析。结果表明:信息量模型的评价结果优于频率比模型的评价结果,其更适合于该区域滑坡易发性的定量评估;研究区滑坡的分布主要受控于高程和建筑设施;高、极高易发区域集中分布于低高程区域和距建筑物250m范围内。所得到的滑坡易发性分区结果可为该区域的滑坡灾害防治和土地规划利用提供参考依据。
【文章来源】：自然灾害学报. 2020,29(04)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
研究区地理位置及滑坡分布图
滑坡灾害点分布的获取是进行滑坡易发性评价的前提[19]。根据野外实地调查并结合高精度遥感影像的解译,共编录了61处滑坡(图1),滑坡集中发育在高程1 575～1 750 m,建筑物附近,沿河流展布。据据坡体结构的差异,滑坡类型主要分为填土型滑坡和黄土-基岩滑坡2种,其中填土型滑坡2处,黄土-基岩滑坡坡共18处,基岩滑坡坡41处。图2(a)是一个天然的黄土-泥岩滑坡,坡体主要为泥岩,上覆薄层黄土;图2(b)、(d)是2个典型的因人工挖方而形成的泥岩型滑坡,也是该区域发育最多的滑坡类型;图2(c)是一个人工回填造成的高陡边坡,坡体为砂质粉砂质黏土组成。3 滑坡易发性指标选择与分析
滑坡的发生是地质环境变异的结果,而地质环境是一个受众多因素影响的复杂系统,合理的选择评价因素是进行滑坡易发性区划的关键[20]。受地形地貌的控制,研究区内滑坡的分布在垂直高程上具有明显的分级特征;岩土体作为斜坡的基本组成,其性质对黄土斜坡的稳定性存在绝对的控制作用;区域内河流的侵蚀作用严重影响滑坡的稳定状态,主要通过破坏坡脚和水位变化改变坡体的应力状态,从而导致坡体整体或局部的失稳,同时,将水流功率指数用来作为水文要素的补充;该区域是生态修复与产业发展示范区,区内人类活动非常强烈,低海拔区域的土地平整活动每天都在进行,因此,本次研究专门对区域内的建筑设施进行遥感解译。综上,在分析控制黄土滑坡不稳定因素的基础上,本次评估选取了高程、坡度、坡向、地形起伏度、岩性、河流缓冲区、水流强度指数和建筑物缓冲区等8个因子,并根据以往研究者经验[14,21-23]与滑坡点分布规律进行因子状态分级(图3)。4 结果与讨论
【参考文献】：
期刊论文
[1]综合统计模型和物理模型的地质灾害精细评估——以福建省龙山社区为例[J]. 仉义星,兰恒星,李郎平,伍宇明,陈志超,陈俊辉. 工程地质学报. 2019(03)
[2]基于信息量、逻辑回归及其耦合模型的滑坡易发性评估研究:以青海沙塘川流域为例[J]. 栗泽桐,王涛,周杨,刘甲美,辛鹏. 现代地质. 2019(01)
[3]基于改进频率比法的川藏铁路沿线及邻区地质灾害易发性分区评价[J]. 李郎平,兰恒星,郭长宝,张永双,李全文,伍宇明. 现代地质. 2017(05)
[4]基于地理加权回归模型的云南省地质灾害易发性评价[J]. 饶品增,曹冉,蒋卫国. 自然灾害学报. 2017(02)
[5]信息量模型在山地环境地质灾害危险性评价中的应用——以四川泸定县为例[J]. 邓辉,何政伟,陈晔,蔡宏,李璇琼. 自然灾害学报. 2014(02)
[6]基于多变量统计分析的大型滑坡敏感性评价:以汶川地震影响的陇南地区为例[J]. 张帆宇,刘高,谌文武,沈云霞,韩文峰. 中南大学学报(自然科学版). 2012(09)
[7]权重线性组合与逻辑回归模型在滑坡易发性区划中的应用与比较[J]. 王进,郭靖,王卫东,方理刚. 中南大学学报(自然科学版). 2012(05)
[8]滑坡危险性评价中关键因素的筛选[J]. 赵建华,陈汉林,杨树锋,程晓敢. 自然灾害学报. 2008(02)
本文编号：3621739
【文章来源】：自然灾害学报. 2020,29(04)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
研究区地理位置及滑坡分布图
滑坡灾害点分布的获取是进行滑坡易发性评价的前提[19]。根据野外实地调查并结合高精度遥感影像的解译,共编录了61处滑坡(图1),滑坡集中发育在高程1 575～1 750 m,建筑物附近,沿河流展布。据据坡体结构的差异,滑坡类型主要分为填土型滑坡和黄土-基岩滑坡2种,其中填土型滑坡2处,黄土-基岩滑坡坡共18处,基岩滑坡坡41处。图2(a)是一个天然的黄土-泥岩滑坡,坡体主要为泥岩,上覆薄层黄土;图2(b)、(d)是2个典型的因人工挖方而形成的泥岩型滑坡,也是该区域发育最多的滑坡类型;图2(c)是一个人工回填造成的高陡边坡,坡体为砂质粉砂质黏土组成。3 滑坡易发性指标选择与分析
滑坡的发生是地质环境变异的结果,而地质环境是一个受众多因素影响的复杂系统,合理的选择评价因素是进行滑坡易发性区划的关键[20]。受地形地貌的控制,研究区内滑坡的分布在垂直高程上具有明显的分级特征;岩土体作为斜坡的基本组成,其性质对黄土斜坡的稳定性存在绝对的控制作用;区域内河流的侵蚀作用严重影响滑坡的稳定状态,主要通过破坏坡脚和水位变化改变坡体的应力状态,从而导致坡体整体或局部的失稳,同时,将水流功率指数用来作为水文要素的补充;该区域是生态修复与产业发展示范区,区内人类活动非常强烈,低海拔区域的土地平整活动每天都在进行,因此,本次研究专门对区域内的建筑设施进行遥感解译。综上,在分析控制黄土滑坡不稳定因素的基础上,本次评估选取了高程、坡度、坡向、地形起伏度、岩性、河流缓冲区、水流强度指数和建筑物缓冲区等8个因子,并根据以往研究者经验[14,21-23]与滑坡点分布规律进行因子状态分级(图3)。4 结果与讨论
【参考文献】：
期刊论文
[1]综合统计模型和物理模型的地质灾害精细评估——以福建省龙山社区为例[J]. 仉义星,兰恒星,李郎平,伍宇明,陈志超,陈俊辉. 工程地质学报. 2019(03)
[2]基于信息量、逻辑回归及其耦合模型的滑坡易发性评估研究:以青海沙塘川流域为例[J]. 栗泽桐,王涛,周杨,刘甲美,辛鹏. 现代地质. 2019(01)
[3]基于改进频率比法的川藏铁路沿线及邻区地质灾害易发性分区评价[J]. 李郎平,兰恒星,郭长宝,张永双,李全文,伍宇明. 现代地质. 2017(05)
[4]基于地理加权回归模型的云南省地质灾害易发性评价[J]. 饶品增,曹冉,蒋卫国. 自然灾害学报. 2017(02)
[5]信息量模型在山地环境地质灾害危险性评价中的应用——以四川泸定县为例[J]. 邓辉,何政伟,陈晔,蔡宏,李璇琼. 自然灾害学报. 2014(02)
[6]基于多变量统计分析的大型滑坡敏感性评价:以汶川地震影响的陇南地区为例[J]. 张帆宇,刘高,谌文武,沈云霞,韩文峰. 中南大学学报(自然科学版). 2012(09)
[7]权重线性组合与逻辑回归模型在滑坡易发性区划中的应用与比较[J]. 王进,郭靖,王卫东,方理刚. 中南大学学报(自然科学版). 2012(05)
[8]滑坡危险性评价中关键因素的筛选[J]. 赵建华,陈汉林,杨树锋,程晓敢. 自然灾害学报. 2008(02)
本文编号：3621739
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