基于MamdaniFIS模型的滑坡易发性评价研究
基于信息量模型的厦门市崩塌和滑坡地质灾害易发性评价
基于信息量模型的厦门市崩塌和滑坡地质灾害易发性评价吴少元【摘要】地质灾害易发性评价是地质灾害危险性评价与风险性评价的基础,是地质灾害调查研究的重点内容,其结果可以有效地指导地方政府的防灾减灾工作.厦门市地质灾害的类型主要为崩塌和滑坡,根据其发育特征,选取地形坡度、地面高程、地质构造、工程地质岩组、年平均降雨量、土地利用与人类活动、道路7大影响因素作为研究区崩塌和滑坡地质灾害易发性评价的评价因子,采用信息量法并结合GIS技术对厦门市崩塌和滑坡地质灾害的易发性进行评价.结果表明:评价结果与实际情况相吻合,可为厦门市地质灾害的防治提供依据.【期刊名称】《安全与环境工程》【年(卷),期】2019(026)003【总页数】6页(P22-27)【关键词】崩塌和滑坡;信息量模型;地质灾害易发性评价;厦门市【作者】吴少元【作者单位】厦门地质工程勘察院,福建厦门361008【正文语种】中文【中图分类】X4;P694地质灾害易发性是指造成地区经济损失和人员伤亡的地质事件发生的可能性，可能性越大，地质灾害发生的次数就越多。
崩塌和滑坡地质灾害易发性评价是在已调查的崩塌和滑坡地质灾害的基础上，分析斜坡体在所处的地形地貌、地质构造、气象水文、植被覆盖、人类活动等综合条件下发生崩塌和滑坡地质灾害的可能性，它是后续崩塌和滑坡地质灾害危险性评价与风险评价的基础[1-7]。
厦门市发育的地质灾害类型主要有滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地裂缝、地面沉降和滚石滚落等灾种，其中以崩塌和滑坡最为发育，其次为泥石流和滚石滚落，地面沉降、地面塌陷和地裂缝偶有发育[8]。
截至2017年2月，厦门市共发生崩塌地质灾害85处，滑坡地质灾害13处。
由于崩塌和滑坡两种地质灾害的产生机理和影响因素有很多共性，而泥石流、地面沉降、滚石滚落等地质灾害的产生机理与崩塌和滑坡地质灾害的差异较大，故本文将厦门市最为发育的两大灾种——崩塌和滑坡地质灾害合并考虑，暂不考虑其他灾种，以厦门市崩塌和滑坡地质灾害为基础，在野外详细调查和资料收集的基础上，采用信息量法并结合GIS技术对厦门市崩塌和滑坡地质灾害的易发性进行评价，得到厦门市崩塌和滑坡地质灾害易发性等级分区图，并根据野外实际调查情况对其进行修正，为厦门市地质灾害的防治工作提供技术支撑。
岷县滑坡灾害易发性评价与信息管理系统开发
岷县滑坡灾害易发性评价与信息管理系统开发岷县滑坡灾害易发性评价与信息管理系统开发引言：滑坡灾害是山区地质灾害的一种常见类型，对人民生命财产造成严重威胁。
岷县作为一个位于山地地区的县市，其滑坡灾害易发性评价与信息管理是大众关注的重点。
本文致力于探讨岷县滑坡灾害易发性评价，并为其开发信息管理系统提供支持。
一、滑坡灾害易发性评价1. 岷县滑坡历史数据分析通过收集岷县滑坡历史数据，包括灾害发生时间、地理位置、滑坡体类型等信息，利用统计学方法对数据进行分析，找出滑坡发生的一般规律，以便确定滑坡易发性评价的依据。
2. 影响滑坡发生的主要因素研究对岷县地区的地质环境、气候特点、降水情况、地表覆盖情况等进行详细调查与研究，找出可能与滑坡发生密切相关的主要因素。
例如，地形起伏、土壤类型、岩石性质等都可能对滑坡发生起到重要作用。
3. 滑坡易发性评价模型建立基于历史数据分析与主要因素研究的结果，可以建立滑坡易发性评价模型。
模型可以采用多种方法，例如统计模型、定量分析模型等，通过综合考虑各种影响因素，为岷县的滑坡灾害预测与防范提供科学依据。
二、信息管理系统开发1. 数据库建设信息管理系统需要建设一个完善的数据库，包括滑坡历史数据、地质地形数据、气候数据等。
数据库需要具备较高的可靠性、安全性、易用性，以确保相关数据能够有效地存储、管理与更新。
2. 空间信息系统（GIS）应用滑坡灾害的评价与管理往往与地理位置息息相关，因此，在信息管理系统中应用空间信息系统（GIS）技术，能够更加直观地展示滑坡发生的地区分布、滑坡体类型等信息，为决策提供方便。
3. 预警与响应系统设计信息管理系统还应包括滑坡灾害的预警与响应系统。
通过实时监测环境因素，例如降雨量、地质运动等，在滑坡可能发生时提供预警信息，使政府和居民能够及时采取有效的应对措施，减少灾害损失。
4. 数据分析与决策支持信息管理系统还应具备数据分析与决策支持的功能。
通过对收集的滑坡数据进行分析，识别出滑坡易发的地区，并根据分析结果为相关部门提供决策支持，制定防灾措施，以最大限度地减少滑坡灾害造成的损失。
基于证据权模型的川西鲜水河断裂带滑坡易发性评价
基于证据权模型的川西鲜水河断裂带滑坡易发性评价川西鲜水河断裂带是中国西部的一个重要地质构造，其中的滑坡现象一直存在着的，对于该区域的环境和经济发展带来了极大的影响，因此对于该区域的滑坡易发性进行评价变得尤为重要。
在这里，我们主要根据证据权模型来对川西鲜水河断裂带的滑坡易发性进行评价。
证据权模型认为，权重应根据证据量来确定，即证据越多，权重越高。
其中证据的数量包括直接证据和间接证据两种类型。
直接证据主要包括调查的相关资料和专家的现场考察。
针对川西鲜水河断裂带的滑坡易发性评价，可以通过以下几方面进行调查和研究：一是区域的地质情况，包括地形地貌、地质构造、地质构造活动水平以及岩土材料的性质和基本力学参数等；二是气候和降雨情况，包括年降雨量、降雨时段、降雨强度等；三是植被覆盖情况，植被覆盖情况对于土体的抗剪强度有极大影响。
通过这些直接证据，可以全面了解该区域的地质背景、自然环境等方面的情况，从而判断滑坡易发性。
间接证据主要包括统计分析和模型模拟。
通过区域的历史滑坡记录和滑坡的形态和规模等数据进行统计分析，可以得出该区域滑坡的特征和规律等。
同时还可以利用数值模拟方法来研究滑坡发生的可能性和潜在危险等问题。
综合上述直接证据和间接证据，我们可以根据证据权模型进行权重分析，评价川西鲜水河断裂带的滑坡易发性。
其中，根据不同证据的质量和数量来给出不同的权重，从而得出最终的评价结果。
例如，根据现场调查得出该区域的地质构造活动较为活跃，气候和降雨情况较为恶劣，植被覆盖较少等直接证据，可以给予较高的权重，从而得出该区域的滑坡易发性很高的结论。
综上所述，证据权模型为我们评价川西鲜水河断裂带的滑坡易发性提供了一种科学且较为全面的方法。
通过对直接和间接证据的权重分析和评价，我们可以全面了解该地区的滑坡易发性，并为环境和经济发展提供参考。
基于空间逻辑回归模型的滑坡易发性评价
基于空间逻辑回归模型的滑坡易发性评价
郑雪;唐章英;宋超
【期刊名称】《河北地质大学学报》
【年(卷),期】2024(47)1
【摘要】滑坡是山地丘陵地区发生最频繁、危害性最强的地质灾害之一。
进行滑坡易发性评价对于人们进行土地灾害评估和减轻滑坡相关损失是十分必要的。
在过去的几十年里,已经开发了许多种模型用于滑坡评估和易发性分级,但这些模型大多数并未考虑数据的空间结构信息,预测精度还有待提高。
研究使用随机森林模型筛选风险因子后对四川雅安芦山地区震后滑坡使用贝叶斯空间逻辑回归进行建模,并与普通未考虑空间结构信息的逻辑回归建模结果进行比较。
贝叶斯空间逻辑回归的AUC值为0.931,在传统逻辑回归的基础上提升了近14%,为滑坡易发性评价带来了新的思路。
【总页数】6页(P56-61)
【作者】郑雪;唐章英;宋超
【作者单位】西南石油大学地球科学与技术学院;四川大学华西公共卫生学院【正文语种】中文
【中图分类】P694
【相关文献】
1.基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价
2.基于逻辑回归树和旋转森林模型的滑坡易发性评价
3.基于频率比-逻辑回归耦合模型的双柏县滑坡易发性评价
4.基于信息量-逻辑回归模型的怒江州滑坡灾害易发性评价
5.基于斜坡单元划分和逻辑回归模型的滑坡易发性评价——以山阳县高坝店镇为例
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滑坡易发性危险性风险评价例析
第 38 卷 第 2 期 2011 年 3 月
水文地质工程地质 HYDROGEOLOGY ＆ ENGINEERING GEOLOGY
Vol. 38 No. 2 March 2011
滑坡易发性危险性风险评价例析
唐亚明 ， 张茂省 ， 李 林， 薛 强 710054 ） （ 中国地质调查局西安地质调查中心 ， 西安
［ 4］
。 后 在 2006 年 发 布 的《细 则 》
修订稿中 将“危 险 区 划 ” 的 有 关 内 容 取 消。 随 后 在 全 国范围内的地质灾 害 高 易 发 区 开 展 了 详 细 调 查 工 作， 在 2008 年中国地质调查局发布的《滑坡崩塌泥石流灾 害调查规范（ 1 ʒ 50000 ） 》 中 沿 用 了《细 则 》 中关于易发 区划和危险区划的 概 念 和 做 法
10 ˑ
10 m 之间， 个别超过 10 ˑ 10 m ， 但由于其运动速度 人员往往来不及躲避而造成伤亡 。 据不完全统计， 快， 延安市 13 个区县 1980 风险之大 。 2008 年共发生导致人员死亡 的地质灾害 51 起， 其中崩塌占了 42 起， 可见其带来的
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3. 1
易发性评价
评价指标体系 首先在地质灾害 形 成 条 件 分 析 的 基 础 上， 利用专
。
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基于LightGBM模型的甘肃省临夏县滑坡易发性评价
基于LightGBM模型的甘肃省临夏县滑坡易发性评价何哲;石玉玲;李富春;贾卓龙;晏长根【期刊名称】《水资源与水工程学报》【年(卷),期】2024(35)1【摘要】甘肃省临夏县地质环境复杂,滑坡灾害发育,对当地居民生产生活造成严重威胁,亦对工程建设的开展造成一定阻碍,因此,选取高效准确的机器学习方法对临夏县进行滑坡易发性评价具有重大意义。
首先依据遥感影像和野外勘察资料,选取了1718处滑坡样本,遴选了滑坡灾变的16种影响因子并建立滑坡影响因子评价体系;再结合预测精度和运行时间等指标对比了轻量级梯度提升机(LightGBM)模型与主流机器学习模型的性能;最后利用混淆矩阵分级方法进行了基于LightGBM模型的临夏县滑坡易发性评价。
结果表明:临夏县重要滑坡影响因子为地表植被和地形地貌因子,其中土地覆盖为最主要影响因子;LightGBM模型预测精度高达0.931,且运行速度仅为11.7 s,既能保证高精度又极大提升了运行效率;在抽稀后的数据集上,LightGBM模型的预测表现、校准程度和分级结果均优于随机森林(RF)模型;混淆矩阵分级法的较高和高易发区内滑坡分布更为集中,在14.94%的区域内分布着86.86%的滑坡灾害点。
滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡分布发育情况,可为当地工程建设及防灾减灾工作提供一定指导。
【总页数】10页(P197-205)【作者】何哲;石玉玲;李富春;贾卓龙;晏长根【作者单位】长安大学公路学院;长安大学地质工程与测绘学院;中国二十二冶集团有限公司西北分公司【正文语种】中文【中图分类】P642.22【相关文献】1.基于多模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县地震滑坡为例2.基于随机森林-特征递归消除模型的可解释性缓丘岭谷地貌滑坡易发性评价3.基于GBDT-LR和信息量模型耦合的滑坡易发性评价4.基于I、SVM、I-SVM的滑坡灾害易发性评价模型研究5.基于滑坡分类和加权频率比模型的滑坡易发性评价因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。