汶川地区地质灾害易发性评价方法对比分析
基于RS与GIS的汶川地区地质灾害易发性评价分析
基于RS与GIS的汶川地区地质灾害易发性评价分析黄维江;曾涛;谢玉凤【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2015(38)9【摘要】通过对汶川县2008年landsat5和2014年landsat8遥感影像解译提取了地质灾害信息，利用DEM数据对2014年地质灾害的面积在高程、坡度、坡向等致灾因子下进行统计，利用层次分析法和熵权计分别计算主观和客观权重，进行权重拟合得到综合权重，建立起灾害敏感性评价模型对灾害的易发性进行预测。
结果表明：震后新增地质灾害面积与2008年预测的高易发区叠加对比进行验证，两者空间分布基本一致，85．71％的新增地质灾害发生在预测高易发区，面积约为344．94 km2，验证结果良好，表明2014年汶川地质灾害易发性评价结果具备较高的可靠性和可行性。
%Geological disaster now happens more frequently in the region that had happened the earthquake.Continued monitoring, e-valuation and analysis of geological disasters contribute to preventing and mitigating geological disaster.Through the interpretation of the 2008 landsat5 and 2014 landsat8 remote sensing image of Wenchuan County, this paper got the geological disaster information. 20014 Geological disasters in hazard area elevation, slope, aspect, etc was statisticed by Use DEM ing Analytical Hierarchy Process and Entropy Weights to calculate subjective weights and objective weights.Fitting weight to get synthesis weights.Establishing an evaluation model of disaster sensitivity to predict disaster-prone.The predictionresults show that ecological disaster most likely occurs in the district which has an elevation between 1 000~2 000 m, a slope between 30°~45°and rare vegetation along the Min-jiang River.Contrasting the new geological disaster area after the earthquake to the 2008 forecast of high-prone areas to verify the su-perposition, Both the spatial distribution are basically the same.85.71% of new geological disasters occurred in predicting high-prone areas, an area of about 344.94 km2 , Verification result is good.It Shows that 2014 Wenchuan prone geological disasters evalu-ation results has high reliability and feasibility.【总页数】4页(P34-37)【作者】黄维江;曾涛;谢玉凤【作者单位】成都理工大学地球科学学院，四川成都610059;成都理工大学地球科学学院，四川成都610059;成都理工大学地球科学学院，四川成都610059【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.汶川地区地质灾害易发性评价方法对比分析 [J], 黄维江;曾涛;谢玉凤2.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 [J], 许冲;戴福初;姚鑫;赵洲;肖建章3.基于RS／GIS的汶川震后次生地质灾害统计分析 [J], CHEN Jianping;LI Jianfeng;QIN Xuwen;DONG Qingji;孙岩（译）;李剑峰（译）4.基于GIS和RS的舟曲县地质灾害易发性评价 [J], 许晓霞;张福平;王有林;马倩倩;苏玉波5.基于RS和GIS的地质灾害易发性评价研究——以南昌市湾里区为例 [J], 郭丽红;廖明;郭丽霞;陈娴;方俊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于逻辑回归的地震滑坡易发性评价——以汶川地震、鲁甸地震为例
第36卷第2期2021年4月Vol.36No.2Apr.2021灾害学JOURNAL OF CATASTROPHOLOGY韩继冲，张朝，曹娟.基于逻辑回归的地震滑坡易发性评价一以汶川地震、鲁甸地震为例[J].灾害学，2021,36(2)：193-199.[HAN Jichong,ZHAN Zhao,CAO Juan Assessing Earthquake-Induced Landslide Susceptibility based on Logistic Regression in2008Wenchuan Earthquake and2014Ludian Earthquake[J].Journal of Catastrophology,2021,36(2):193-199.doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2021.02.034.]基于逻辑回归的地震滑坡易发性评价”——以汶川地震、鲁甸地震为例韩继冲V,张朝V,曹娟1,2(1.北京师范大学地理科学学部，北京100875； 2.北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京100875)摘要：准确评估地震诱发的滑坡风险，并及时绘制滑坡易发风险图是灾害应急救援的科学前提和理论基础。
目前机器学习在滑坡敏感性评估中具有广泛应用，但大多数研究缺乏对模型的普适性探讨，且该类预测模型缺乏定量评价地震动参数对模型精度的影响。
该文以2008年5月12日的汶川8级地震和2014年8月3日的鲁甸6.5级地震为例，先通过相关系数及方差膨胀因子选择地震滑坡的影响因子构建数据库，并随机按照7：3的比例分为训练集和测试集，再分析影响因子在滑坡和非滑坡样本中的频数分布，最后分别利用两次地震的训练集建立逻辑回归模型(Logistic Regression,LR)进行精度验证和易发性评估。
结果显示模型在同一次地震的测试集下均达到较高的预测精度(>90%)；但是基于汶川地震构建的模型对鲁甸地震诱发滑坡的预测精度整体下降了14%。
地质灾害易发区划分的原则方法和评价
地质灾害易发区划分的原则方法和评价地质灾害易发区划分是指根据地质灾害发生的潜在危险性以及对人类、财产、环境等方面的影响程度，将区域划分成不同等级的易发区，以便采取相应的防灾减灾措施。
地质灾害易发区划分的原则、方法和评价有以下几个方面。
一、原则：1.综合性原则：地质灾害易发区划分需要综合考虑地质条件、地下水情况、地形地貌、气候条件以及人类活动等多种因素，全面分析地质灾害的成因、特点和规模，以确保划分结果具有科学性和可操作性。
2.评价性原则：划分地质灾害易发区时需要对各种地质灾害的危险性和影响程度进行评估，以确定不同等级的易发区，使相关部门和居民能够根据区域划分结果做出相应的防灾减灾决策。
3.长期性原则：划分地质灾害易发区应考虑长期的灾害发生潜在性，而不仅仅是基于短期的预测和观测数据。
必须通过对长时间范围内的地质灾害历史和发展趋势的研究，以获得可靠的地质灾害易发区划分结果。
二、方法：1.统计分析法：通过收集、整理和分析多个历史地质灾害事件的数据，计算灾害频率和概率，确定地质灾害的危险性。
统计分析法可以根据不同地质因素和环境因素的权重，计算出每个地区地质灾害的风险评价指数，并据此划分易发区。
2.专家评估法：通过请地质灾害防治领域专家对目标区域的地质条件、地下水情况、地形地貌、气候条件以及人类活动进行评估，并综合评估地质灾害的危险性和潜在影响，以划分易发区。
3.系统模型法：建立地质灾害易发区划分的数学模型，将多个影响因素进行量化，通过模型计算分析得出不同等级的易发区。
系统模型法可以利用GIS技术进行空间分析，提高划分的精度和可视化程度。
三、评价：1.可行性：地质灾害易发区划分的结果能够为相关部门和居民提供准确的信息，有助于合理规划、利用和管理土地资源，以减少或避免地质灾害造成的损失。
划分结果需要与实际情况相符，具有可操作性。
2.科学性：地质灾害易发区划分的原则和方法需要基于科学的理论和数据支持，不能仅凭主观判断。
汶川5.12大地震地表次生灾害评价与分析
汶川5.12大地震地表次生灾害评价与分析孙晓宇;周成虎;郭兆成;张俊;苏奋振;仉天宇;张丹丹;吕婷婷【期刊名称】《地质学报》【年(卷),期】2010(084)009【摘要】针对汶川5.12大地震,对由地震引起的地质次生灾害发生的坡度和坡向进行了统计,分析了地表破坏的易发坡度、坡向及其与震中的关系等.另外,分别以不同震中距为缓冲区、以平行中央断裂带的各级缓冲区、以等烈度区为缓冲区对地震引起的地表破坏的空间分布以及发生地表破坏的坡度在各级缓冲区中的变化进行了分析.结果表明:①地震引发的滑坡及滑坡群共5093个,总面积大约958 km2;②在30°～44°坡度区间地表破坏发生的数量最大,42°坡度为地表破坏发生概率的拐点.主要的地表破坏发生在迎着地震波传播的坡向上;③随着震中距的增加,地表破坏的发生概率逐渐减小,震中距40km以内的速度减小非常迅速,40km以外则整体上缓慢减少,局部略有起伏.各缓冲区中发生地表破坏的平均坡度比缓冲区内的地形平均坡度大4°左右.④地震引发的地表破坏主要受到断裂带的控制,有64.17%的地表破坏发生在中央断裂带两侧10km范围内.⑤高地震烈度区域引发的地表破坏率远远大于低烈度区域,在烈度为Ⅺ度的区域内发生地表破坏率达到14.5%,而Ⅶ度烈度带上引发地表破坏率仅为0.01%.【总页数】9页(P1283-1291)【作者】孙晓宇;周成虎;郭兆成;张俊;苏奋振;仉天宇;张丹丹;吕婷婷【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;国家海洋局海洋环境预报中心,北京,100081;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;国家海洋局海洋环境预报中心,北京,100081;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;北京师范大学资源学院,北京,100875【正文语种】中文【相关文献】1.汶川大地震反思灾害移民权益保障与政府责任——以5.12汶川大地震为例 [J], 施国庆;郑瑞强;周建2.记忆里的声音——苏碧群先生《大地震——“5．12”汶川大地震四川灾情纪实》出版有感 [J], 刘文科3.浅谈“5.12”汶川大地震造成的公路次生灾害 [J], 胡德贵;吉随旺;贺智功;汪军;4.记忆里的声音——苏碧群先生《大地震——“5．12”汶川大地震四川灾情纪实》出版有感 [J], 刘文科5.苏碧群同志摄影作品集《大地震——“5．12”汶川大地震四川灾情纪实》出版首发式暨捐赠仪式在京举行 [J], 无因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
汶川八级地震地质灾害研究
汶川八级地震地质灾害研究2008年5月12日，四川省汶川县发生了一场规模达0级的地震。
这场地震不仅给当地人民带来了巨大的痛苦，也给整个中国乃至世界带来了震惊。
作为一场超级地震，汶川地震的破坏力极大，引发了众多的地质灾害，如崩塌、滑坡、泥石流等。
本文将深入研究这些地质灾害的发生机制、危害程度及应对措施。
在汶川地震中，崩塌、滑坡和泥石流等地质灾害极为常见。
崩塌是指山体或土石由于地震震动而突然崩裂、滑落的现象。
在汶川地震中，许多山体因地震而崩塌，堵塞了河流，毁坏了道路，甚至掩埋了附近的村庄。
滑坡是指土壤、岩体或其他地质体在重力作用下沿着一定的滑动面或滑动带移动的现象。
这次地震中，许多地方出现了大面积的滑坡，造成了大量的人员伤亡和财产损失。
泥石流是指由于降雨或地震等原因导致山体滑坡，泥沙、石头等物质在流动中裹挟在一起，形成强大的流动体的现象。
在汶川地震中，泥石流掩埋了许多建筑物和道路，给抢险救援工作带来了极大的困难。
针对这些地质灾害，抢险救援部门采取了多种措施。
针对崩塌和滑坡，救援人员采取了紧急避让和工程治理等措施。
在危险区域设置警戒线，及时疏散群众，避免发生次生灾害。
同时，工程治理方面也加大了力度，实施了边坡加固、排水沟建设等工程，以防止未来可能发生的滑坡、崩塌等现象。
针对泥石流，救援部门则采取了水土保持、排水沟疏通等措施，以减少泥石流的危害程度。
汶川地震地质灾害的发生再次提醒我们，在应对自然灾害方面，尤其是地质灾害方面，提前采取预防措施和了解灾害应对知识至关重要。
面对崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害，我们需要及时采取避让和工程治理等措施，保护人民生命财产安全。
同时，还需要加强在抗震救援和重建方面的工作，为受灾地区的人们提供及时有效的帮助。
在抗震救援方面，我们需要充分利用科技力量和社会资源，提高救援效率和质量。
利用无人机、卫星遥感等技术手段进行灾区搜救，快速准确地确定受困者的位置，为救援工作提供科学支撑。
基于不同方法的泥石流危险性评价对比分析——以四川汶川七盘沟泥石流为例
基于不同方法的泥石流危险性评价对比分析——以四川汶川七盘沟泥石流为例杨小凤;朱军;曹云刚;龚竞;曹振宇;尹灵芝【期刊名称】《中国地质灾害与防治学报》【年(卷),期】2017(28)1【摘要】以汶川县七盘沟泥石流为研究对象,综合灾害环境选择危险性评价指标,以流域划分评价单元,基于熵值法、层次分析法和灰色关联法三种赋权方法,并采用危险性多因子评价模型,设计了基于上述三种方法的危险评价流程,开展了危险评价与有效性分析试验.研究结果得到研究区泥石流危险性级别,从危险分区与泥石流淹没范围以及单位面积内滑坡面积比重可得,熵值法和层次分析法的评价结果中单位滑坡面积随着危险级别的提高而增大,其中熵值法的评价结果精度较高,层次分析法计算结果与其他方法差异较大,灰色关联法没有达到良好的梯度.实验结果表明该实验方法能有效进行七盘沟泥石流危险评价,可为泥石流灾害环境的危险评估和应急预警提供合理和有效的参考依据.【总页数】9页(P22-29,61)【作者】杨小凤;朱军;曹云刚;龚竞;曹振宇;尹灵芝【作者单位】西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都611756;西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都610031;西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都611756;西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都610031;四川省应急测绘与防灾减灾工程技术研究中心,四川成都610041;西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都611756;西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都610031;四川省应急测绘与防灾减灾工程技术研究中心,四川成都610041;四川省应急测绘与防灾减灾工程技术研究中心,四川成都610041;西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都611756;西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都610031【正文语种】中文【中图分类】P612.23【相关文献】1.弯道超高法在泥石流流速计算中的应用——以四川省汶川县G317国道磨子沟泥石流为例 [J], 丁明涛;陈宁生;韦方强;齐云龙2.四川汶川七盘沟“7•11”泥石流破坏建筑物的特征与力学模型 [J], 曾超;崔鹏;葛永刚;张建强;雷雨;严炎3.泥石流胁迫下建筑物易损性评价——以汶川县七盘沟为例 [J], 丁明涛; 李昱陆; 庞金彪; 王英杰4.四川汶川七盘沟泥石流现状与危险性评价 [J], 杨秀元;蔡玲玲;田运涛5.基于FLO-2D的泥石流危险性评价——以四川省汶川县绵虒镇簇头沟为例 [J], 龚柯;杨涛;夏晨皓;杨宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GIS和信息量模型的汶川县地质灾害易发性评价
基于GIS和信息量模型的汶川县地质灾害易发性评价发布时间：2021-11-18T01:34:37.064Z 来源：《福光技术》2021年18期作者：宋永平1,2 王喻1,2 [导读] 本文对研究区概况、易发性评价原则和地质灾害易发性评价方法进行研究，提出了研究区易发性评价，主要包括滑坡易发性评价、崩塌易发性评价和泥石流易发性评价，以期为相关人员提供参考。
1四川省地质矿产勘查开发局四0二地质队四川成都 6117302四川蜀西地质工程勘测集团有限公司四川成都 611730摘要：为解决基于GIS和信息量模型的汶川县地质灾害易发性评价中存在的问题，本文对研究区概况、易发性评价原则和地质灾害易发性评价方法进行研究，提出了研究区易发性评价，主要包括滑坡易发性评价、崩塌易发性评价和泥石流易发性评价，以期为相关人员提供参考。
关键词：GIS；信息量模型；地质灾害；易发性评价1 引言地质灾害易发性评价是灾害风险评价的基础，其核心是分析评估区域地质灾害的程度，预测地质灾害的发展趋势。
本次研究选择“5.12”强震区汶川县为研究区，通过地面调查、遥感解译以及地理信息系统，在充分研究区内孕灾地质环境的基础上，根据不同灾害类型，通过信息量模型对工作区地质灾害易发性进行定量评价[1]。
2 研究区概况汶川县位于四川盆地西北部，阿坝藏族自治州东南部，龙门山脉与邛崃山脉之间，属高山峡谷地带。
县境主要山脉可以分东部龙门山及西和西南部邛崃山两大体系。
全县河流均属岷江水系，各级支流多为树枝状河流。
境内地层发育较为完整，地表易风化，岩性相对破碎，工程地质特征存在较大的空间差异。
汶川县交通位置如图1所示。
图1 汶川县交通位置图3易发性评价原则3.1以人为本的原则地质灾害易发评价在充分考虑地质环境条件和地质灾害发育的同时，应充分考虑易受地质灾害影响的居民点及与人类活动有关的工程设施。
3.2定性与定量相结合的原则通过定性与定量分析相结合的手段，对地质灾害危险性进行分级，结果更为科学、合理。
汶川地震四川重灾区地质安全综合评估
汶川地震四川重灾区地质安全综合评估张二勇;周爱国;文冬光;张开军;孟晖;石菊松【期刊名称】《水文地质工程地质》【年(卷),期】2009(36)4【摘要】以四川12个地震重灾县为研究区,在详细收集分析地震前后相关资料的基础上,开展了研究区灾后恢复重建的地质安全综合评估.首先在综合分析历史最高洪水位、25°坡角、活动断裂、沟谷稳定性、地质灾害易发性5项因子的基础上,划分出不宜建区和相对宜建区;再对相对宜建区开展地质安全综合评估,利用GIS软件的空间分析叠加功能,在对相对宜建区进行多边性网格单元剖分的基础上,选取地形地貌、活动断裂及区域地壳稳定性、斜坡稳定性、地质灾害易发程度4项指标进行单独分级评价,然后按照取差原则综合上述各单因子评价结果,进行综合评价,划分出了相对安全区、次安全区、不安全区,为灾后恢复重建工作提供了地质安全依据.【总页数】4页(P108-111)【作者】张二勇;周爱国;文冬光;张开军;孟晖;石菊松【作者单位】中国地质大学(北京),北京,100083;中国地质调查局,北京,100037;中国地质大学(武汉),武汉,430074;中国地质调查局,北京,100037;中国地质调查局,北京,100037;中国地质环境监测院,北京,100081;中国地质科学院地科院地质力学研究所,北京,100086【正文语种】中文【中图分类】P315.2【相关文献】1.四川省汶川地震重灾区环境承载力分析与对策研究 [J], 刘春红;刘邵权;苏春江;杨钟贤2.电力工业通信设备质检中心赴四川绵阳为汶川地震重灾区企业提供生产许可证产品义务检测 [J],3.四川汶川地震极重灾区再生育工作回顾性分析与思考 [J], 刘琼;宋涛;胡春4.把重灾区建成共建共享的范本四川省汶川地震灾后重点城镇通信基础设施共建共享规划顺利通过评审 [J], 甘信建5.四川省汶川地震极重灾区次生山地灾害分布规律与发育趋势 [J], 韩用顺;朱颖彦;孔亚平;韩军;薛蛟;曾思美因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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
Jou rnal of Engineering Geology 工程地质学报 1004-9665/2010/18(1)20015212基于GI S 与确定性系数分析方法的汶川地震滑坡易发性评价许 冲①② 戴福初① 姚 鑫③④ 赵 洲⑤ 肖建章①(①中国科学院地质与地球物理研究所 北京 100029)(②中国科学院研究生院 北京 100049)(③国土资源部新构造运动与地质灾害重点实验室 北京 100081)(④中国地质科学院地质力学研究所 北京 100081)(⑤西安科技大学 地质与环境学院 西安 710054)摘 要 汶川M s 810级大地震诱发了数以万计的滑坡灾害。
在大约48678k m 2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GI S 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GI S 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 (A r 2ea 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11690146k m 2,占研究区总面积的24102%,其中发育滑坡面积为524184k m 2,占滑坡总面积的73173%。
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821107%。
关键词 汶川地震 滑坡 确定性系数法 易发性评价 GI S 中图分类号:P642,P694 文献标识码:A 3收稿日期:2009-06-26;收到修改稿日期:2009-10-11.基金项目:中国地质科学院地质力学研究所基本科研业务费项目(编号:DZ LXJK200906)第一作者简介:许 冲,主要从事3S 技术在地震地质灾害方面的应用研究与学习工作.Email:xc11111111@G I S PLATFO R M AN D CERTA I NTY FACTO R ANALY S I S M ETHOD BASED W ENCHUAN EARTHQUAKE 2I N D UCED LAND S L I D E SUSCEPT I B I L I TY E 2VAL UAT I O NXU Chong①② DA I Fuchu ① Y AO Xin③④ Z HAO Zhou ⑤ X I A O J ianzhang①(①Institute of Geology and Geophysics,Chinese A cade m y of Sciences,B eijing 100029)(②Graduate U niversity of the Chinese A cade m y of Sciences,B eijing 100049)(③Key L aboratory of N eotectonic and Geohazard,M inistry of L and and Resources,B eijing 100081)(④Institute of Geo m echanics,Chinese A cade m y of Geological Sciences,B eijing 100081)(⑤College of Geology and Environm ent,X i πan U niversity of Science and Technology,X i πan 710054)Abstract A t 14:28(Beijing ti m e )ofMay 12,2008,a catastr ophic earthquake with surface wave magnitude of 810struck Sichuan p r ovince of China .Tens of thousands of landslideswere triggered by this earthquake over a br oad ar 2ea.A t otal of48007landslides were inter p reted fr om aerial phot ographs and multi2s ource re mote sensing i m ageries, verified by field check.A s patial database,including landslides and ass ociated contr olling para meters which may have influence on the occurrence of landslides,was devel oped and analyzed using geographical infor mati on syste m (GI S)technol ogy.The eight fact ors that influence landslide occurrence,including seis m ic intensity,lithol ogy,sl ope angle,faults,elevati on,sl ope as pect,drainages and r oads were created in raster data f or mat base on GI S p latf or m. The landslide suscep tibility index of all ranks in each i m pact fact or was calculated,using the certainty fact or analy2 sis method.Earthquake2induced landslide suscep tibility areas of16i m pact fact or combinati on categories were ana2 lyzed and mapped one after another,using the GI S raster analysis methods.The suscep tibility result of the highest AUC(A rea Under Curve)was used t o create suscep tibility map by using Natural B reaks la w.The resulting suscep ti2 bility map showed five classes of landslide suscep tibility,i1e.,extre mely high,high,moderate,l ow,and extre mely l o w.The validati on results showed satisfact ory agree ment bet w een the suscep tibility map and the existing data on landslide distributi ons.The area with extre mely high and high suscep tibility accounts f or about11690146k m2, 24102%of the study area,includes landslide areas of524184k m2,73173%of all landslide areas.The suscep ti2 bility success accuracy was up t o821107%in the for m of AUC.Key words W enchuan earthquake,Landslide,Certainty fact or method,Suscep tibility assess ment,Geographic I nf or mati on Syste m s1 引 言2008年5月12日14时28分,以四川省汶川县映秀镇为震中发生了M s810级大地震。
基于贡献率模型的汶川县滑坡灾害的易损性评价
基于贡献率模型的汶川县滑坡灾害的易损性评价吴森;张占成;周光红;吴彩燕;陈国辉【摘要】地质灾害的易损性主要是指受灾体发生损坏的难易程度与遭受地质灾害破坏的机率.贡献率模型是评价作用程度的一种指标模型,它通过贡献率均值化、归一化处理,利用权重转换模型建立贡献率转化的权重关系.以汶川县为例,综合考虑汶川县自身自然和社会经济特点,结合四川统计年鉴(2010年),以及利用GIS技术获取区域地质灾害易损性评价因子时功能约束等条件,选取人口密度、林地密度、耕地密度、滑坡灾害密度、居民点密度、道路密度等6个因子作为汶川县地质灾害易损性评价因子.将汶川县14个乡镇作为基本评价单元,利用贡献率模型进行汶川县滑坡灾害易损性等级区划,划分为5个等级:极高易损区、高易损区、中易损区、低易损区、极低易损区.分析结果显示易损性分布基本上与人口密度、道路密度、林地密度分布相一致,体现了评价结果的合理性.%Geological disaster vulnerability is mainly refers to the damage difficulty level and the geological disasters failure probability of the affected objects.Contributing weight model,which uses weight conversion model to build the contributing rate weight conversion relation through the process of mean treatment and normalization,is one of the index models for evaluating effectdegree.Taking the landslide disaster vulnerability assessment in Wenchuan County for example,six factors of population density,forestdensity,cultivated density,landslide disaster density,residential density and road network density are selected to assess the geological disaster vulnerability of Wenchuan County based on the overall consideration of the natural and social features of Wenchuan County,the 2010 yearbook ofSichuan Province and the limitation of GIS technology in obtaining the assessment factors,choosing the 14 villages and towns in Wenchuan County as the basic evaluation unit,the vulnerability zoning of Wenchuan landslides finally can be divided into five grades by using the contributing rate weight model:very high vulnerability zone,high vulnerabilityzone,moderate vulnerability zone,low vulnerability zone,very low vulnerability zone.It is revealed that the vulnerability distribution is basically consistent with the distributions of population density,road network density,forest density,so as to reflect the rationality of the evaluation results.【期刊名称】《三峡大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(035)003【总页数】6页(P69-74)【关键词】汶川;滑坡;贡献率权重;易损性评价【作者】吴森;张占成;周光红;吴彩燕;陈国辉【作者单位】西南科技大学环境与资源学院,四川绵阳621010;四川省地质工程勘察院,成都610072;成都理工大学核技术与自动化工程学院,成都610059;西南科技大学环境与资源学院,四川绵阳621010;四川省地质工程勘察院,成都610072【正文语种】中文【中图分类】X82;P642.22地质灾害的易损性主要是指受灾体发生损坏的难易程度与遭受地质灾害破坏的机率.它受自然、生态环境、资源、社会经济的共同驱动，是自然过程与社会过程相互作用的结果，主要包括人口道路密度、建筑密度、矿产资源丰度、环境脆弱度等.通常情况下，人口密度与工程财产密度越高，人居环境和工程财产对地质灾害的抵抗能力及灾后重建的可恢复性越差，生态环境越脆弱，受灾区遭受地质灾害的破坏越严重，所造成的损失就越大，地质灾害的风险也就越高［1］.1 研究区概况汶川县位于四川盆地的西北部，处于“5·12”大地震的震中位置.区域内主要地层由中元古界黄水河群（Pthn）、震旦系（Z）、月里寨群（Dyl）和第四系（Q）地层组成［2］；境内及邻区地质构造复杂，地处九顶山华夏系构造带，有3 条主要大断裂（青川－茂汶断裂带、北川－映秀断裂带、江油－灌县断裂带），呈北东－南西方向斜穿全县［3］.“5·12”地震后，该地区引发了大量的地质灾害，主要为滑坡、崩塌、泥石流和不稳定斜坡等.地质灾害破坏了房屋、交通，导致了大量的人员伤亡和财产损失，给当地人们的生产生活造成了巨大的损失.汶川县地形地貌条件复杂，构造发育，降雨明显，人类活动痕迹强烈，加之“5·12”大地震后，大量岩体结构遭受到破坏，地表土体松动，在强降雨或地震等其他外力作用下很有可能再次形成大规模滑坡或者崩塌等地质灾害，这对当地居民的生产生活造成了极大的威胁，而滑坡灾害又是其中最主要的灾害，因此分析滑坡灾害的威胁对象，统计滑坡灾害可能造成的损失，并对全县滑坡灾害易损性进行评价研究，对于减少滑坡灾害造成的破坏与损失具有重要的意义［3－4］.2 滑坡灾害易损性评价传统的滑坡灾害易损性评价方法很多，进行易损性评价最主要的问题就是确定各评价因子权重，确权的方法有很多种，如常见的专家打分法就是通过计算各评价因子的多个专家打分的平均分数，得到各因子的初始权重，经归一化处理后得到各因子的权重.除此以外，层次分析法也是进行确权的一种普遍方法.但是，这些常见的确权方法都不可避免地具有很强的主观性，有许多人为因素在里面.贡献率是评价作用程度的一种指标，通过量化处理，建立贡献率转化权重关系，在经济学中是一种成熟的指标统计方法，该方法称为因子贡献权重法［5－7］.运用贡献权重法可以得到因子对地质灾害易损性的贡献率，贡献作用越大，则此类因子将是该区防灾减灾的重点防治因素.2.1 评价因子的选取要选取能够代表地质灾害易损性特征又能反映区域特性的地质灾害易损性评价因子并不容易，受到统计资料数据的不完整性的限制，评价因子的选取大多数情况下还需要依赖经验判断.综合考虑汶川县自身自然和社会经济特点，结合四川统计年鉴（2010年），以及利用GIS技术获取区域地质灾害易损性评价因子时功能约束等条件，选取人口密度、林地密度、耕地密度、滑坡灾害密度、居民点密度、道路密度等6个因子作为汶川县地质灾害易损性评价因子.1）人口密度A1（万人／km2）：A1＝区域内总人口／区域总面积.人员伤亡与人口密度的大小有着非常密切的关系，人口密度越大，则遭受地质灾害时，该区人们生命遭受损失的可能性也就越大，也即易损性越大.将汶川县14个乡镇作为基本评价单元，计算每个镇的人口平均密度（见表1）.表1 人口密度表乡镇名称面积／km2人口／万人口密度A1／（万人·km－2）214.120 00 2.500 0 0.011 68克枯乡66.497 15 5.651 1 0.084 98雁门乡153.280 00 5.656 2 0.036 90威州镇132.370 00 3.000 0 0.022 66绵池镇252.020 00 2.500 0 0.009 92草坡乡533.910 00 2.300 0 0.004 31银杏乡288.850 00 3.200 0 0.011 08耿达乡900.290 00 2.300 0 0.002 56卧龙镇803.920 00 4.132 1 0.005 14映秀镇97.755 93 3.200 0 0.032 74白花乡62.533 80 2.500 0 0.039 98三江乡482.390 00 2.410 0 0.005 00漩口镇29.739 24 4.500 0 0.151 32水磨镇龙溪乡72.477 55 1.230 1 0.016 972）林地密度A2（km2／km2）：A2＝区域内林地总面积／区域总面积.林地的损坏情况首先与林地密度大小有着密切的关联，林地密度越大，则遭受地质灾害时，该地区林地遭受损失的可能性也就越大，即生态环境易损性越大.以乡镇为单位，计算每个镇的林地平均密度（见表2）.表2 林地密度表乡镇名称林地面积／km2乡镇面积／km2林地密度A2／（km2·km－2）81.745 10 214.120 00 0.381 77克枯乡33.457 91 66.497 15 0.503 15雁门乡68.739 78 153.280 00 0.448 46威州镇76.509 28 132.370 00 0.578 00绵池镇181.265 40 252.020 00 0.719 25草坡乡411.022 70 533.910 00 0.769 84银杏乡265.666 00 288.850 00 0.919 74耿达乡364.247 80 900.290 00 0.404 59卧龙镇349.651 50 803.920 00 0.434 93映秀镇88.15226 97.755 93 0.901 76白花乡46.044 93 62.533 80 0.736 32三江乡252.798 00 482.390 00 0.524 05漩口镇15.023 11 29.739 24 0.505 16水磨镇龙溪乡34.426 46 72.477 55 0.475 003）耕地密度A3（km2／km2）：A3＝区域内耕地总面积／区域总面积.汶川县主要经济收入来自农业，因此耕地密度可作为经济易损性的一个评价指标，耕地密度越大，遭受地质灾害时，则该地区耕地遭受损失的可能性就越大，即经济易损性越大.以乡镇为单位，计算每个镇的耕地平均密度（见表3）.表3 耕地密度表乡镇名称耕地面积／km2乡镇面积／km2耕地密度A3／（km2·km－2）3.419 30 214.120 00 0.015 97克枯乡1.768 70 66.497 150.026 60雁门乡5.825 10 153.280 00 0.038 00威州镇3.970 10 132.370 00 0.029 99绵池镇5.205 30 252.020 00 0.020 65草坡乡3.045 80 533.910 00 0.005 70银杏乡0.852 00 288.850 00 0.002 95耿达乡3.106 20 900.290 000.003 45卧龙镇1.450 00 803.920 00 0.001 80映秀镇1.200 00 97.755 93 0.012 28白花乡0.762 40 62.533 80 0.012 19三江乡5.312 00 482.390 00 0.011 01漩口镇3.187 10 29.739 24 0.107 17水磨镇龙溪乡5.238 50 72.477 55 0.072 284）滑坡灾害密度A4（／%）：A4＝（各乡镇区域内滑坡总面积×100／各乡镇区域面积）%.根据提供的已发生的滑坡灾害点数据，将区域内滑坡面积除以区域总面积求出滑坡灾害密度，以此来反映汶川县各乡镇遭受地质灾害的机率（见表4）. 表4 滑坡灾害密度表乡镇名称滑坡面积／km2乡镇面积／km2滑坡灾害密度A4／%2.476 45 214.120 00 1.156 57克枯乡0.747 00 66.497 15 1.123 36雁门乡6.253 42 153.280 00 4.079 74威州镇1.540 99 132.370 00 1.164 16绵池镇0.978 00 252.020 00 0.388 07草坡乡0.602 79 533.910 00 0.112 90银杏乡1.616 94 288.850 00 0.559 79耿达乡0.800 85 900.290 00 0.088 95卧龙镇0.268 94 803.920 00 0.033 45映秀镇0.348 20 97.755 93 0.356 19白花乡0.409 40 62.533 80 0.654 68三江乡0.622 96 482.390 00 0.129 14漩口镇0.923 17 29.739 24 3.104 22水磨镇龙溪乡0.797 85 72.477 55 1.100 825）居民点密度A5（／%）：A5＝（各乡镇区域内居民点总面积×100／各乡镇区域面积）%.居民点在滑坡灾害易损性评价中也是相对重要的因子之一.根据数据中提供的居民点数据，计算得出居民点密度表与分布图（见表5）.表5 居民点密度表乡镇名称居民点面积／km2乡镇面积／km2居民点密度A5／%0.642 34 214.120 00 0.30克枯乡0.791 33 66.497 15 1.19雁门乡0.904 38 153.280 00 0.59威州镇12.270 76 132.370 00 9.27绵池镇3.175 50 252.020 00 1.26草坡乡0.747 47 533.910 00 0.14银杏乡0.895 47 288.850 00 0.31耿达乡1.080 35 900.290 00 0.12卧龙镇1.125 49 803.920 00 0.14映秀镇3.959 15 97.755 93 4.05白花乡0.462 85 62.533 80 0.74三江乡2.701 39482.390 00 0.56漩口镇2.688 43 29.739 24 9.04水磨镇龙溪乡2.688 9572.477 55 3.716）道路密度A6（km／km2）：A6＝各乡镇区域内道路长度／各乡镇区域面积.道路在滑坡灾害中的损失不仅仅是道路本身损失，同时还会带来其它的损失，例如道路不畅所引起的运输损失等.所以在滑坡灾害的易损性评价中，道路网密度也是重要的评价指标（见表6）.表6 道路密度表乡镇名称道路长度／km乡镇面积／km2道路密度A6／（km·km －2）66.889 0 214.120 0 0.312 0克枯乡28.519 0 66.497 2 0.429 0雁门乡33.040 0 153.280 0 0.216 0威州镇65.392 0 132.370 0 0.494 0绵池镇61.933 0 252.020 0 0.246 0草坡乡176.440 0 533.910 0 0.330 0银杏乡40.768 0 288.850 0 0.141 0耿达乡206.766 0 900.290 0 0.230 0卧龙镇239.331 0 803.920 0 0.298 0映秀镇42.069 0 97.755 9 0.430 0白花乡36.142 0 62.533 8 0.578 0三江乡94.370 0 482.390 0 0.196 0漩口镇25.456 0 29.739 2 0.856 0水磨镇龙溪乡35.773 0 72.477 6 0.494 0以上各评价因子的指标值均用密度的形式来表达，选择密度作为指标值的主要原因是密度是单位面积上的某要素的数量多少的体现，它与汶川县的大小和区域位置相关，可以作为一个连续的变量，是空间数据的类型，因此选用易损因子的密度作为评价指标值有利于易损度区划.2.2 参评因子权重确定运用贡献率权重法可以得到各评价因子对地质灾害易损性的贡献作用的大小，贡献作用越大，则此类因子将是该区防灾减灾的重点防治因子.在获取各评价指标之后，首先采用归一化处理的方法对各指标进行无量纲处理，计算方法为式中，zi 为各评价指标内部归一化值；xi 为某一指标值.各评价指标无量纲结果见表7.表7 易损度评价指标无量纲结果乡镇人口林地耕地历史滑坡点居民点道路龙溪乡0.026 91 0.045 99 0.044 68 0.080 00 0.009 55 0.059 43克枯乡0.195 250.060 61 0.073 96 0.080 00 0.037 87 0.081 72雁门乡0.084 96 0.054 020.105 55 0.285 00 0.018 78 0.041 14威州镇0.052 24 0.069 62 0.083 210.080 00 0.295 03 0.094 10续表7 易损度评价指标无量纲结果乡镇人口林地耕地历史滑坡点居民点道路绵池镇0.022 69 0.086 64 0.057 01 0.025 00 0.040 10 0.046 86草坡乡0.010 03 0.092 73 0.016 18 0.010 00 0.004 46 0.062 86银杏乡0.025 33 0.110 790.008 48 0.040 00 0.009 87 0.026 86耿达乡0.005 81 0.048 73 0.009 250.005 00 0.003 82 0.043 81卧龙镇0.011 61 0.052 39 0.005 39 0.020 000.004 46 0.056 76映秀镇0.074 93 0.108 62 0.033 90 0.025 00 0.128 900.081 90白花乡0.091 82 0.088 69 0.033 90 0.045 00 0.023 55 0.110 10三江乡0.011 61 0.063 12 0.030 82 0.010 00 0.017 83 0.037 33漩口镇0.347 76 0.060 85 0.297 38 0.220 00 0.287 71 0.163 05水磨镇0.039 05 0.057 210.200 31 0.075 00 0.118 08 0.094 102.2.1 自权重分配地质灾害易损性自权重表示了各指标内部的贡献关系，通过自权重可以看出不同评价指标自身的权重分配关系，根据评价因子的贡献，将因子对自身易损性贡献分为高、中、低3类，分别求取高、中、低3类因子的自权重［7］，计算方法为1）划分三级易损区间：式中，XL 为低易损度贡献区域，XM 为中易损度贡献区域，XH 为高易损度贡献区域，Xmin为评价因子内部最小归一化值，Xmax为评价因子内部最大归一化值，d＝（Xmax－Xmin）／3.2）贡献率均值化处理：按分级标准，求取每一级别标准中各个指标的贡献平均值：式中，为低易损度区贡献平均值，MX为中易损度区贡献平均值，为高易损度区贡献平均值；∑LXi、∑MXi、∑HXi 分别为低、中、高易损度区中各指标的贡献率之和；U，M，H 分别为各分区中指标个数.3）分配自权重：式中，W Li、W Mi、W Hi分别为低、中、高易损度区评价指标的自权重；为各评价指标低、中、高易损度区贡献平均值；，表8为易损性自权重分配表.表8 易损性自权重分配表人口林地耕地历史滑居民点道路低易损度区0.065 55 0.229 67 0.092 14 0.073 79 0.03 943 0.15 5 08低易损度区0.336 07 0.338 71 0.270 12 0.400 22 0.285 92 0.305 58低易损度区0.598 38 0.431 61 0.637 73 0.525 99 0.674 65 0.539 342.2.2 互权重的分配互权重表示了各指标对易损度的贡献关系，用贡献关系来代表易损度各指标的权重：式中，为互权重；表9为易损性互权重分配表.表9 易损性互权重分配表道路人口互权重林地互权重耕地互权重历史滑坡互权重居民点互权重互权重0.233 0.096 0.156 0.221 0.173 0.1212.3 易损性分区利用GIS空间分析模块中叠加功能对滑坡危险度进行区划，区划模型见下式：式中，W′i 为互权重；Wi 为自权重；Zi 为因子子类归一化值.经计算得汶川县滑坡灾害易损性值表（见表10）.表10 汶川县滑坡灾害易损性值表乡镇耿达乡白花乡草坡乡克枯乡龙溪乡绵池镇三江乡水磨镇威州镇卧龙镇漩口镇雁门乡银杏乡映秀镇易损性值V0.00226 0.009 78 0.005 58 0.022 25 0.004 59 0.005 61 0.002 99 0.032 47 0.043 50 0.002 55 0.143 11 0.041 58 0.006 34 0.015 97通过上面的计算可以得到汶川县各个乡镇的易损性值，然而并未进行等级区划，未进行等级区划的易损性评价难以反映出汶川县滑坡的易损性等级，因此，还需根据得到的各乡镇滑坡易损性值进行等级区划.依据表10中的数据，应用GIS技术将数据录入目标图层属性表，并将该图层由矢量转为栅格，运用ArcGIS软件中重分类功能中的自然断点法对整个区域易损性按五级对栅格图层进行重分类（如图1所示）［8］：0.002 263－0.002 813（极低易损区），0.002 813－0.009 415（低易损区），0.009 415－0.022 069（中易损区），0.022 069－0.042 977（高易损区），0.042 977－0.143 111（极高易损区），最终得到汶川县滑坡灾害易损性区划图（如图2所示）.图1 易损性自然断点与重分类分级标准图图2 汶川县滑坡灾害易损性区划图分析结果显示：威州镇、雁门乡和漩口镇处于极高易损区；水磨镇处于高易损性区，映秀镇和克枯乡位于中易损区.其他乡镇易损性均较低.分析结果通过与各评价指对分布情况相比发现，标易损性分布基本上与人口密度、道路密度、灾害点密度等分布相一致（如图3所示），体现了评价结果的合理性.有些乡镇部分评价因子所占比重较大，但这并不表明该地区易损性值一定高，例如映秀镇，在道路密度、居民点密度中所占比重虽然比较大，但是该地区发生灾害的概率比较小（即已发生滑坡灾害点密度较小），因此该地区的易损性较低，这也从整体上体现了评价结果的合理性.图3 易损性各评价指标分布图3 结论以汶川县14 个乡镇作为基本评价单元，利用ArcGIS软件对易损性评价各个因子进行统计分析和评价分级；采用贡献率权重模型求取易损性值，弥补了专家经验判别的失误与主观性，使得研究结果更客观、可靠地反映汶川县地区易损性分布特征；人口、道路、建筑密度等指标是地质灾害易损性评价的重要准则，从分析结果看，易损性分布基本上与以上主要的评价指标分布相一致，客观体现了分析结果的合理性，最终生成汶川县滑坡灾害易损性等级区划图.这为汶川县制定中、长期规划提供参考依据，将会对各级政府的动态管理、及时发布和反馈信息、减少地质灾害的损失等有着十分重要的意义.参考文献：［1］乔建平，吴彩燕.滑坡本底因子贡献率与权重转换研究［J］.中国地质灾害与防治学报，2008，19（3）：13－16.［2］周建伟.汶川县城地质灾害危险性评价研究［D］.成都：成都理工大学，2010.［3］张云祥.汶川县城崩滑地质灾害发育特征及典型灾害点防治研究［D］.成都：成都理工大学，2010.［4］李剑锋.基于GIS／RS技术的汶川地震与次生地质灾害评价［D］.北京：中国地质大学（北京），2010.［5］乔建平，朱阿兴，吴彩燕，等.采用本底因子贡献率法的三峡库区滑坡危险度区划［J］.山地学报，2006，24（5）：569－572.［6］乔建平.三峡水库区云阳－巫山段斜坡高差因素对滑坡发育的贡献率研究［J］.中国地质灾害与防治学报，2005，16（4）：16－19.［7］石莉莉，乔建平.基于GIS和贡献率权重叠加方法的区域滑坡灾害易损性评价［J］.灾害学，2009，24（3）：46－50.［8］汤安国，杨昕.ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程［M］.北京：科学出版社，2009.。
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Ｖｏ １ ． ３８， Ｎｏ ．１ ０ Ｏｃ ｔ ．，２ ０１ ５
汶 川 地 区 地 质 灾 害 易 发 性 评 价 方 法 对 比分 析
ｎｄ ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ．Ｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ，ａ ｎａ ｌ ｙ ｔ ｉ ｃ ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｙ ｒ ｅ ｃ ｅ ｓ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ｉ ｆｏ ｎ ｍ ａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ｅ ｒ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｖ ｌｕ ａ ａ ｔ ｅ ｇ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ—
过这 ３种评价方法的结果对 比表明 ： 采 用单 一的信 息量 法、 层 次分析 法做 地 质 灾害易发 性评 价 时各 有优 势和不
足， 将 多种 易发性评价方 法进行合理 的综合应 用是地质 灾害易发性评价 的优选 方法。 关键词 ： 地质 灾害； 易发性评价 ； 层次分析法 ； 信息量 法
Ｄｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ Ｗ ｅ ｎｃ ｈ ｕ ａ ｎ Ａｒ ｅ ａ
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黄 维江 ，曾 涛 ，谢 玉凤
（ 成都理工大学 地球科学学院 ， 四川 成都 ６ １ ０ ０ ５ ９ ）
摘 要 ： 在 比较和分析 了 目前 国内外研究和应用较 多的几种 地质 灾害评价理 论和 方法的基础 上 ， 对 汶川县 ２ ０ １ ４
年ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ ８遥 感 影 像 解 译 并提 取 了地 质 灾 害信 息 ， 利用 Ｄ Ｅ Ｍ数据对 ２ ０ ０ １ ４年 地 质 灾 害 的 面 积 在 高程 、 坡 度、 坡向 等 致 灾 因子 进 行 了统 计 。采 用信 息 量 法 、 层 次分析 法、 加 权 信 息 量 对 汶 川 地 区地 质 灾 害 易 发 性 进 行 了评 价 。 通
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中 图分 类 号 ： Ｐ ２ ０ ８ 文献 标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２— ５ ８ ６ ７ （ ２ ０ １ ５ ） １ ０— ０ ０ ７ ９— ０ ３
Ｃｏ ｍｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｅｖ ａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ Ｐｒ ｏ ｎ ｅ Ｇｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ