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1、论文内容 1、研究背景 2、致灾因子与灾害空间分布 3、因子建立 4、灾害危险性评价 5、植被覆盖变化监测 6、总结及展望 兰州地区位于黄河河谷冲刷出的黄河谷地当中，由于受到南北两山的制约， 城市用地较少。而兰州地区人口密度大，建筑密度高，近些年来外来人口也 越来越多，为了适应城市的发展与人民的居住，各种道路、建筑不得不“与 山争地”，这就使得兰州地区各处坡脚都存在被切割、被占用的情况；且兰 州地区有着特殊的黄土地貌，常年干旱少雨，植被稀少，为了配合政府绿化 ，南北两山常年灌溉，土壤一直处于湿润软弱状态，一旦发生地震等地质灾 害，在各山体斜坡、坡脚就会发生崩塌、滑坡等地质灾害，所造成的后果无
2、法估计。 1、研究背景 伏 龙 坪 滑 坡 东 李 家 湾 滑 坡 亨 堂 峡 崩 塌 白 塔 山 滑 坡 研究区概况 技术路线 数据源：30m ASTER DEM 数据 （研究区遥感影像、研究区地质、 地貌数据） 滑坡灾害及隐患点：227处 研究过程： 1）提取致灾因子并分级 Slope、Aster、SOS、SOA、 RDLS 、VCE etc. 2）空间分布特征分析及因子建立 3）植被覆盖变化监测 4）确定滑坡危险性水平 5）滑坡灾害危险性预测及精度评定 2、致灾因子与灾害空间分布 坡 度 坡 向 坡度 变变率 坡向 变变率地表 曲率 粗糙 度 起伏 度 VCE 切割 深度 致灾因子与灾害
3、空间分布 兰州地区地貌数据兰州地区地质数据 空间分布特征分析 地质灾害与高程关系统计图 地质灾害与地形起伏关系统计图地质灾害与切割深度关系统计图 研究区内地质灾害集中发育于高程1700m2600m、地形起伏度1545m、切割深度5m- 30m区域。特定的高程对应着确定的人口密度。在此范围内多为小起伏中山，人口密度大， 人类工程活动活跃，且地形起伏大、切割强烈，对地层破坏作用较为明显，易发生滑坡。 空间分布特征分析 地质灾害集中发育在东南、南和西南向的阳坡：其 接受的太阳辐射多、水蒸发强，水热条件变化大，造 成植被生长状况较弱、土坡风化崩解快、斜坡土体稳 定性弱，在流水作用下，极易发生滑坡灾害。
4、 地质灾害集中发育在坡度为2540的区 间内；凸形坡、平形坡发生灾害的可能性也 较大，凹形坡相对较稳定。 坡度制约着重力作用与流水侵蚀作用的强 度，坡形决定着斜坡岩土体内应力分布。 地质灾害与坡度关系统计图 地质灾害与坡向关系统计图 空间分布特征分析 黄土地层发生的灾害数位居榜首，占 总灾害的30.12%，其他粉砂岩与泥岩也 发生了较多的地质灾害。 黄土具有垂直节理发育、疏松多孔、 强湿陷性等特点，在短时集中强降雨、灌 溉植被用水浸泡作用下，极易发生崩滑流 灾害。 第三季沙岩、泥岩风化严重、完整性 差，在雨水、灌溉用水作用与坡脚开挖、 矿山开采等人为活动影响下，就会发生大 规模崩塌灾害。 第四
5、季松散堆积物、滑塌物及人工开 挖的砾石废弃物等，为泥石流的发生提供 了大量的固体物质来源，一旦滑坡与泥石 流灾害发生，就会造成严重的后果。 地质灾害与地质关系统计表 确定性系数法(CF) PPa 是事件（灾害）在数据类a中发生的条件概率 ，即某地形因子的某级别a中的滑坡面积与此地形 因子该级别中单元总面积的比值； PPs 是事件在整个研究区中发生的先验概率， 即整个研究区的滑坡面积与研究区总面积的比 值。 计算出各因子各级别的CF值之后，按下 式合并，若合并的两个数据级别的CF值分别 为x和y，合并后的结果Z值为该地形因子的地 质灾害确定性系数。 Z值接近1，则灾害发生的可能性大； Z值接近-
6、1，则其对灾害发生无关紧要。 Z值接近0，则不易判断。 地形因子坡度坡向坡度变率坡向变率高程粗糙度起伏度切割深度VCE CF值0.76-0.130.83-0.110.65-0.10.740.690.51 确定性系数法计算结果 由CF确定性系数模型选择出的致灾因子有：坡度、坡度变 率、高程、地形起伏度、地表切割深度与高程变异系数。 3、因子建立 敏感性系数法(SI) 敏感性指数是通过统计学的方法来计算各地形因 子各级别发生灾害的相对频率。若以 Pmn代表因子m 的某属性n出现的频率，则滑坡和地形因子属性的相 对频率计算步骤为: 1.计算因子m的等级n中地质灾害发生概率 2.计算因子m中地质灾害发
7、生概率 3.计算各因子各等级敏感性 4.将计算得到的各因子敏感性指数求平均值。若平 均值大于1，说明该因子对灾害有较大影响，选择其 为参评因子，否则不选择为评价因子。 地形因子坡度坡向坡度变率坡向变率高程粗糙度起伏度切割深度VCE SI值1.8481.0111.5450.9931.1980.9891.3371.0741.772 敏感性指数计算结果 由敏感性分析模型选择出的地形因子有：坡度、坡向、 坡度变率、高程(DEM)、地形起伏度、地表切割深度、高 程变异系数(VCE)。 相关系数 坡度坡向坡度变率 坡度 10.1122550.249733 坡向 1-0.12286 坡度变率 1 地表起伏
8、度 地表粗糙 度 高程变异 系数 地表切割 深度 地表起伏 度 10.7665450.9506370.950772 地表粗糙 度 10.7574320.735466 高程变异 系数 10.899311 地表切割 深度 1 宏观地形因子相关系数 以上两种方法都仅分析了单一因子与地质灾害的 相关关系，并没有考虑到各个因子之间的相关性，因 而筛选出的结果可能还是存在一定的误差。因此，研 究继续采用因子间的相关系数计算来剔除因子间相关 性。 微观地形因子相关系数 综合上述3种方法最终筛选的地形因子为：高程、 坡度、坡向、坡度变率、地形起伏度、地表切割深 度。 4、灾害危险性评价 因子发生地质灾害的概率
9、可通过公式计算 ： 危险性评价方程： 概率指数评价模型（GW） 信息量模型 各评价因子的信息量综合指标由下式计算 危险性评价方程： 灾害危险性评价 （附）两种模型计算结果 评价因子分段情况类内面积/km类内滑坡面积/km概率指数信息量 高程/m27001.29 0.02 0.76 -0.09 坡度/()550.46 0.02 1.00 1.08 坡向平地0.33 0.01 0.82 0.02 N8.22 0.12 0.73 -0.10 EN9.24 0.14 0.78 -0.03 E10.79 0.18 0.86 0.06 ES8.53 0.13 0.78 -0.03 S7.26 0.10 0
10、.67 -0.19 WS7.35 0.10 0.69 -0.16 W9.56 0.19 1.00 0.21 WN9.07 0.16 0.87 0.08 评价因子分段情况类内面积/km类内滑坡面积/km概率指数信息量 坡度变率151.07 0.03 0.64 0.50 坡向变率6011.99 0.15 0.63 -0.21 地形起伏 度/m 600.62 0.03 1.00 1.03 地质稳定岩组3.420.010.17-1.49 -0.54 -1.69 0.31 -0.21 偶滑岩组2.470.040.70 较易滑岩组3.630.010.14 易滑岩组30.730.661.00 极易滑岩组26
11、.70.340.60 切割深度 /m 300.89 0.04 1.00 0.92 常数项高程平面曲率起伏度坡度地质岩组高程变异系数 系数-0.32-0.153-0.134-0.640.1740.0380.426 逻辑回归模型（Logistic） 危险性评价方程： Ua：事件a的效用函数 ：常数 n：逻辑回归系数 Xn：与事件相关的若干因变量。 由SPSS软件计算出的Logistic回归系数为： 灾害危险性评价 精度评定 将三种模型的预测结果及建模区内地质灾害发生 与否情况，通过采样并制作成Excel文件导入SPSS软 件中，得到三种评价模型的ROC曲线和精度计算结 果。 检验模型面积标准误差渐
12、进Sig 渐近95%置信区间 下限上限 概率指数法0.7000.0170.0000.6680.733 信息量法0.7320.0160.0000.7000.763 Logistic模 型法 0.7230.0160.0000.6910.754 ROC曲线计算结果 精度评定 将三种模型的预测结果及建模区内地质灾害发生 与否情况，通过采样并制作成Excel文件导入SPSS软 件中，得到三种评价模型的ROC曲线和精度计算结 果。 检验模型面积标准误差渐进Sig 渐近95%置信区间 下限上限 概率指数法0.7000.0170.0000.6680.733 信息量法0.7320.0160.0000.7000.
13、763 Logistic模 型法 0.7230.0160.0000.6910.754 ROC曲线计算结果 分析曲线及计算结果发现：信息量模 型的预测精度最好，其ROC曲线下面积 为0.732；Logistic回归模型ROC曲线下 面积为0.723，其预测精度次之；概率指 数模型的预测精度较前两种模型略低，其 ROC曲线下面积为0.7。但依据ROC曲线 评价标准，信息量和概率指数模型均达到 较高准确性级别，说明本研究区其预测结 果具有较高的可信度，均能够较好地进行 本研究区地质灾害危险性预测。 精度评定 为进一步讨论三种模型预测可靠性 ，对三种模型预测结果按相同的标 准进行风险分级，并预测各等级
14、面 积。发现，信息量模型对兰州地区 的滑坡灾害模拟结果更加可靠。 （城关区） （七里河区） （西固区） （安宁区） 植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法，用 来定性和定量的评价植被覆盖和生长活力。 本文研究了2000年、2008年和2013年三年的植被覆盖变 化，希望从南北两山植被生长、绿化方面说明兰州市在灾害防 治方面已取得的一些成就。 2000年2008年2013年 兰州市南北两山植被指数灰度图 兰州市南北两山植被覆盖图 2000年2008年2013年 2000年2008年2013年 兰州市南北两山植被覆盖分级图 5、植被覆盖变化监测 植被覆盖变化监测 将三个时相的植被覆盖栅格数
15、据转化为矢量数据以 便的对各级别的面积进行统计，统计结果如下： 2000、2008、2013年各级植被覆盖面积和百分比 2000年、2008年、2013年各级面积 2000-2013年，兰州市南北两山植被面积总体上呈 增长趋势，优等植被覆盖面积变化最大。说明此间 植被长势良好，两山植被显著增长，植被绿化在向 好的方向发展。 6、总结与展望 结论 （1）兰州地区的地质灾害一般易发生在坡度、高程等适宜人类居住的地区，此时地质灾害受人类工程活动影 响较大。同时，地质灾害与坡向、地质等影响到岩土体内应力的致灾因子有极大关系。 （2）本文基于确定性系数和敏感性分析模型法、相关系数法对黄土区地质灾害的地形
16、因子进行了适宜性分析 ，建立了可在研究区内普遍使用的一套因子建立体系。 （3）依据建立的致灾因子，本文获取并分析了研究区概率指数、信息量法和Logistic回归三种模型，对研究 区进行了灾害危险性评价。从ROC曲线与预测结果来看，三种模型敏感性强弱分布的趋势基本一致，信息量模 型在兰州地区预测效果略好。 （4）通过对研究区内植被覆盖度变化研究分析发现，在2000-2013年的13年之间兰州市南北两山植被变化总 体呈增长趋势，说明兰州地区对于灾害治理做出了较大的贡献。 展望 （1）研究采用DEM数据的精度不够可能影响到某些计算结果。 （2）研究对各致灾因子分级没有明确的标准、具有较强的主观性，可能
