， ， ，

(蘭州大學(xué) 西部環(huán)境教育部重點實驗室, 蘭州 730000)

1 研究背景

滑坡是指斜坡上的土、巖體，受河流、地下水、地震及人類活動等因素的影響，在重力作用下失穩(wěn)，整體或分散地向下滑動的自然現(xiàn)象，是一種典型的全球性的重大自然地質(zhì)災(zāi)害[1]。當(dāng)滑坡發(fā)生在人類居住地附近時，會給人類帶來巨大的損失，因此，進(jìn)行區(qū)域滑坡危險性評價具有重大意義。

滑坡發(fā)育的影響因子錯綜復(fù)雜，因子選取較多或不當(dāng)，不但會增加評價過程的難度，甚至影響最終評價結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。所以，對影響因子進(jìn)行篩選及影響因子中各屬性類別對滑坡發(fā)育貢獻(xiàn)的研究是進(jìn)行滑坡危險性評價的關(guān)鍵。唐川[2]利用敏感性分析方法對德國波恩地區(qū)滑坡影響因子進(jìn)行了分析，同時對該區(qū)域進(jìn)行了滑坡危險性評價。敏感性分析法[3]是由日本學(xué)者M(jìn)asamn Aniya提出的統(tǒng)計學(xué)方法，利用ArcGIS對屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，繼而使用敏感性分析法對滑坡發(fā)育的影響因子進(jìn)行篩選，得出關(guān)鍵影響因子，從而建立區(qū)域滑坡危險性評價指標(biāo)體系?；诮y(tǒng)計方法的滑坡災(zāi)害危險性評價需要假定滑坡的發(fā)生與若干因子相關(guān),并且在這些因子的作用下,相同的因子組合狀況依然會導(dǎo)致滑坡的發(fā)生[4]。早期 E.B.維索科奧斯特羅夫斯卡婭及N.N恰金將信息量法應(yīng)用于區(qū)域礦產(chǎn)預(yù)測中[5]，晏同珍先生首先將信息論引入到滑坡預(yù)測，繼而被許多學(xué)者廣泛應(yīng)用到環(huán)境質(zhì)量評估和地質(zhì)災(zāi)害危險性評價中[6]。信息量法是一種統(tǒng)計分析法，用條件概率的形式給出評價因子的權(quán)重值，避免了主觀臆斷性[7]。集空間、屬性數(shù)據(jù)的處理、管理、查詢、分析、輸入輸出及遙感圖像處理分析等功能為一體的地理信息系統(tǒng)，是當(dāng)前滑坡災(zāi)害危險性評價的強(qiáng)有力的工具[8-9]。GIS與信息量法的結(jié)合，綜合了信息量法與GIS評價方法的優(yōu)點，將GIS技術(shù)的數(shù)據(jù)采集、圖形處理、空間分析功能與信息量法的定量分析評價功能結(jié)合，彌補(bǔ)了單一評價方法的不足，提高了工作效率以及結(jié)果的精準(zhǔn)性。

本文以白龍江流域作為研究區(qū)，利用GIS的信息量法對白龍江流域滑坡進(jìn)行危險性評價，通過野外調(diào)查及前人研究選取8個影響因子，并對各影響因子及其各屬性類進(jìn)行敏感性分析。

2 研究區(qū)概況與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為地處青藏高原向黃土高原過渡的斜坡急劇變形帶上的白龍江流域，屬西秦嶺侵蝕-剝蝕構(gòu)造山地，處于我國南北構(gòu)造帶與東西構(gòu)造帶的交匯處。構(gòu)造線呈NWW向延伸，斷裂多屬壓性，區(qū)內(nèi)主要地質(zhì)構(gòu)造為：白龍江復(fù)式背斜、文縣復(fù)式向斜、文(縣)-康(縣) 斷裂帶等。研究區(qū)內(nèi)溝壑縱橫、切割強(qiáng)烈、谷道狹窄、山勢陡峻，地勢西高東低。區(qū)內(nèi)地層從志留系到第四系均有出露，志留系、泥盆系、石炭系、二疊系等分布也較為廣泛。受新構(gòu)造活動的影響，巖層擠壓、褶皺斷裂嚴(yán)重，導(dǎo)致研究區(qū)巖層十分破碎。流域水系呈不規(guī)則的樹枝狀，其主要支流有白水江、岷江、達(dá)拉溝和拱壩河等。降水集中在6—9月份，多為暴雨。

2.2 研究方法

2.2.1 敏感性指數(shù)IL分析法

IL=b/a;

(1)

a=Pmn(G)/Pm(G) ;

(2)

b=Pmn(L)/Pm(L) 。

(3)

式中：IL表示滑坡敏感性指數(shù)；Pmn(L)表示影響因子m的n個屬性類別中存在滑坡點的柵格個數(shù)；Pm(L)表示影響因子m中的所有滑坡點的柵格個數(shù)；Pmn(G)表示影響因子m的n個屬性類別中不存在滑坡點的柵格個數(shù)；Pm(G) 表示影響因子m所占的總柵格個數(shù)[10]。

2.2.2 GIS的信息量法

(1) 計算各影響因子Xi對滑坡災(zāi)害發(fā)生(H)提供的信息量Ii(Xi，H)：

(4)

式中:P(Xi，H)為滑坡災(zāi)害發(fā)生(H)條件下出現(xiàn)影響因子Xi的概率；P(Xi)為研究區(qū)內(nèi)出現(xiàn)影響因子Xi的概率。

公式(4)為理論公式，但在實際計算中通常采用下列樣本頻率計算：

(5)

式中:Ni為分布在影響因素Xi內(nèi)的災(zāi)害單元數(shù)，N為研究區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害分布的單元總數(shù);Si為研究區(qū)內(nèi)含有影響因素Xi的單元數(shù)，S為研究區(qū)所劃分的評價單元總數(shù)。

(2) 計算某個評價單元內(nèi)總的信息量I：

(6)

式中n為評價因子數(shù)。

(3) 基于GIS的信息量法實際上對處理對象進(jìn)行了變換，將式(6)進(jìn)行如下變換：

(7)

式中,N/S為研究區(qū)滑坡災(zāi)害分布密度，研究區(qū)一定時，該值是定值。因此，只需計算Ni/Si即可。

3 評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

3.1 影響因子敏感性分析

滑坡發(fā)育的影響因子一般主要有地層巖性和地質(zhì)構(gòu)造、地形地貌、水文地質(zhì)條件及破壞動力等[11]。本文在野外調(diào)查及前人研究的基礎(chǔ)上，選取高程、坡度、坡向、地質(zhì)年代、河流緩沖區(qū)、距地質(zhì)構(gòu)造線的距離、NDVI以及土地利用8個影響因子，這些評價因子在已有的滑坡危險性評價研究中已被廣泛應(yīng)用, 并取得了大量的研究成果[12-14]。對以上8個影響因子的各屬性類進(jìn)行相對頻率組合定量計算，最終確定其滑坡敏感性指數(shù)IL。具體計算過程是：①在ArcGIS中將選取的8個影響因子的屬性用柵格單元表示，柵格大小為200 m×200 m；②將白龍江流域內(nèi)402個滑坡災(zāi)害點圖層添加到ArcGIS中不同屬性圖層的柵格單元中，提取滑坡災(zāi)害點所處位置中各個影響因子的屬性數(shù)據(jù)，用柵格單元個數(shù)表示，得出影響因子m的n個類別中存在滑坡點的柵格個數(shù)Pmn(L)、影響因子m中所有滑坡點的柵格個數(shù)Pm(L)、影響因子m的n個類別中不存在滑坡點的柵格個數(shù)Pmn(G)以及影響因子m所占的總柵格個數(shù)Pm(G)；③根據(jù)公式(1)至公式(3)計算得出各個影響因子的各屬性類別的敏感性；④根據(jù)影響因子各屬性類別的敏感性可得出各影響因子的平均敏感性。

根據(jù)敏感性計算方法及Gokceoglu等[15-17]的研究成果,說明某個因子中某一屬性類別的IL值大于1，則滑坡與該屬性類別成正相關(guān)，其對滑坡的發(fā)育具有較明顯的促進(jìn)作用,滑坡在該屬性類內(nèi)發(fā)生的概率較大；反之若IL值小于1，則說明滑坡與該屬性類成負(fù)相關(guān)，其對滑坡的發(fā)育具有一定的抑制作用，滑坡在該屬性類內(nèi)發(fā)生的概率較小。而當(dāng)IL值接近于1時，說明該屬性類別與滑坡相關(guān)性不大,接近于整個區(qū)域內(nèi)的平均水平。根據(jù)各個影響因子各屬性類別的敏感性得出各影響因子的平均敏感性，若某個影響因子的平均敏感性值小于1，則不作為該地區(qū)滑坡危險性評價的參評因子。

(1) 坡向：坡向?qū)掳l(fā)育的影響主要表現(xiàn)為山坡的小氣候以及水熱比的規(guī)律性差異[18]。對該因子進(jìn)行IL計算，如圖1(a)所示：在90°～315°之間，IL都大于1，說明在該屬性類別范圍內(nèi)對滑坡的發(fā)育產(chǎn)生了積極影響；而在其它屬性類別中IL都低于1，因此，對滑坡的發(fā)育產(chǎn)生了抑制作用。

(2) 高程：水系發(fā)育程度、土壤類型、植被類型、人類活動等都與高程有密切的關(guān)系，本文將研究區(qū)高程分為以下5個類別：575～1 400 m，1 400～2 300 m，2 300～3 200 m，3 200～4 100 m，4 100～5 100 m。通過IL值計算，如圖1(b)所示：隨著高程的增加，IL值逐漸降低，高程越低，滑坡發(fā)育越好。在2 300～5 100 m之間，IL值都低于1，說明在該屬性類別范圍內(nèi)對滑坡的發(fā)育無影響，相反起到抑制作用；在575～2 300 m之間，IL值大于1，該區(qū)域內(nèi)高程相對較低，人類活動頻繁，大范圍采石采礦工廠的建立，沿坡地密集的建筑以及修路等，都將引起巖、土體松動，甚至坍塌，同時山區(qū)房屋的建設(shè)一般都分布于坡面上，在房屋建設(shè)過程中，難免觸及部分滑坡的滑動面，進(jìn)而使得斜坡失穩(wěn)。

(3) 河流緩沖區(qū)：河流侵蝕作用對坡面具有極大的影響，河流不斷的淘蝕坡角產(chǎn)生許多臨空面，促使了滑坡的發(fā)生。在ArcGIS中對白龍江進(jìn)行緩沖區(qū)分析，劃分距河流的距離500，1 000，1 500，2 000，2 500，3 000 m的緩沖區(qū)，將滑坡災(zāi)害點關(guān)聯(lián)到河流緩沖區(qū)圖層中得出，隨著緩沖區(qū)的增大，滑坡發(fā)生的數(shù)量和密度逐漸減少。對該因子進(jìn)行IL值計算，如圖1(c)所示：在1 000 m緩沖區(qū)以內(nèi)，IL值都大于1，對滑坡的發(fā)育產(chǎn)生了積極影響作用，足夠大的臨空面是滑坡發(fā)生的重要條件之一，河水的不斷沖蝕作用，使得河流沿岸的坡角遭到嚴(yán)重的淘蝕，在研究區(qū)內(nèi)產(chǎn)生了大量的臨空面，因此距離河流越近，越能夠促進(jìn)滑坡的發(fā)育；而在大于1 000 m的緩沖區(qū)中IL值都低于1，河流沖蝕能力降低，對滑坡發(fā)育的影響作用也越來越小。

(4) 坡度：坡度是滑坡發(fā)生的重要影響因素之一，對滑坡發(fā)生起到控制性作用。坡度增大，重力及剪切力也隨之增大，因此，滑坡發(fā)生的概率也不斷的增大。本文將研究區(qū)坡度分為4個類別：0°～15°，15°～35°，35°～45°，45°～70°。對該因子進(jìn)行IL值計算，如圖1(d)所示：在0°～15°，15°～35°以及45°～70°之間，IL值都大于1，說明在該屬性類別范圍內(nèi)對滑坡的發(fā)育產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用。在低坡度范圍內(nèi)，人類活動頻繁，地下水埋深較淺，都有利于新滑坡的發(fā)育，同時也為老滑坡的復(fù)活提供了有利條件。坡度較大的地方，發(fā)生崩塌的概率較大，崩塌產(chǎn)生的碎石為滑坡的發(fā)育提供了物源條件，因此坡度在45°～70°之間也有利于滑坡災(zāi)害的發(fā)生。

(5) 土地利用類型：研究區(qū)內(nèi)土地利用類型為耕地、林地、草地、水域、居民用地以及未利用土地6個類型。對該因子進(jìn)行IL值計算，如圖1(e)所示，其中耕地和居民用地的IL值大于1，耕地及居民用地都在不同程度上破壞了土體及巖體的結(jié)構(gòu)，使得研究區(qū)內(nèi)該屬性類別中的土體變得松散，進(jìn)而促進(jìn)滑坡災(zāi)害的發(fā)生。

(6) 距斷層構(gòu)造線距離：在ArcGIS中對研究區(qū)的斷層構(gòu)造線進(jìn)行緩沖區(qū)分析，劃分的緩沖區(qū)為：1 000，2 000，3 000，4 000，5 000 m。對該因子進(jìn)行IL值計算，如圖1(f)所示，在距離構(gòu)造線1 000 m內(nèi)IL值大于1，在研究區(qū)內(nèi)斷層構(gòu)造線分布零亂，在區(qū)域性斷裂構(gòu)造的交叉復(fù)合部位，巖石通常較為破碎，距離構(gòu)造線越近，構(gòu)造活動越為強(qiáng)烈，其附近巖土遭到破壞程度越大，進(jìn)而破壞了坡體的穩(wěn)定性。因而距構(gòu)造線的距離越遠(yuǎn)，越不利于滑坡的發(fā)育。

(7) 歸一化植被指數(shù)(NDVI)：本文在ArcGIS中對歸一化植被指數(shù)進(jìn)行分類，分別為-0.14～0.13，0.13～0.35，0.35～0.55，0.55～0.75，0.75～0.96。對該因子進(jìn)行IL值計算，如圖1(g)所示，僅在0.13～0.35范圍內(nèi)，IL值大于1，其他范圍內(nèi)IL值都低于1，都抑制了滑坡的發(fā)育。

(8) 地質(zhì)年代：研究區(qū)位于松潘-甘孜褶皺帶，武都山字型構(gòu)造與隴南斜迭弧形構(gòu)造的交錯部位[19]。巖性決定相關(guān)的力學(xué)性質(zhì)，一般軟弱的巖土其力學(xué)性質(zhì)都比較差[20]。對該因子進(jìn)行IL值計算，如圖1(h)所示，在泥盆系(D)、下侏羅系(J)、志留系(S)、新第三系(N)以及第四系(Q)中IL值大于1，在以上5個屬性類別范圍內(nèi)，主要巖石類型為千枚巖、灰?guī)r、粉砂巖、泥巖等，巖體風(fēng)化現(xiàn)象嚴(yán)重，較為破碎松散，為滑坡的發(fā)育提供了物源條件；而在石炭系和上白堊系中IL值都略大于1，對該區(qū)域滑坡的發(fā)育沒有產(chǎn)生積極的促進(jìn)或抑制作用。

3.2 關(guān)鍵影響因子篩選

利用各個影響因子的各屬性類別的IL值，對預(yù)選的8個影響因子進(jìn)行平均敏感性計算，得出：土地利用(1.992)>地質(zhì)年代(1.262)>高程(1.123)>河流緩沖區(qū)(1.059)>距斷層構(gòu)造線距離(1.058)>坡度(1.014)>坡向(0.978)>NDVI(0.505)。由于坡向和NDVI的平均敏感性值均小于1，所以，將坡向和NDVI因子剔除，不作為該地區(qū)滑坡危險性評價時的參評因子。最終選取土地利用、地質(zhì)年代、高程、河流緩沖區(qū)、距斷層構(gòu)造線距離以及坡度作為白龍江流域滑坡危險性評價的參評因子。

4 滑坡危險性評價

表1 信息量值計算結(jié)果Table 1 Calculation results of information quantity

信息量模型就是在柵格單元內(nèi)將各影響因子對滑坡影響的信息量累加，確定每個柵格單元中各因子對滑坡發(fā)生的綜合信息量值，然后根據(jù)綜合信息量值進(jìn)行危險性區(qū)劃[21]。研究區(qū)內(nèi)共有滑坡災(zāi)害點402個，分布廣泛，且暴發(fā)頻率高，危害極為嚴(yán)重。本文在進(jìn)行滑坡危險性評價時，首先在ArcGIS中隨機(jī)選取50個點作為驗證點，不參與計算，另外352個滑坡點作為樣本點參與計算，進(jìn)行滑坡危險性分區(qū)。

4.1 影響因子信息量值計算

對確定的6個參評因子進(jìn)行分析，在ArcGIS中對各因子圖層進(jìn)行柵格，柵格大小為200 m×200 m，從各因子圖層中提取相關(guān)信息，根據(jù)公式(7)對各圖層因子進(jìn)行信息量計算，然后在ArcGIS中對各因子圖層進(jìn)行信息量賦值，由于ArcGIS默認(rèn)取整數(shù)，因此，在賦值過程中需要將信息量值擴(kuò)大十萬倍，以便取到小數(shù)點后5位。6個因子圖層的信息量計算結(jié)果見表1。從表中分析得出：高程在575～1 400 m的范圍內(nèi)，信息量值最大，受人類活動影響大，發(fā)生滑坡的可能性較大；隨著河流緩沖區(qū)的增加，信息量值不斷減少，說明離河流越近，對滑坡災(zāi)害的影響越大；地質(zhì)年代中，新第三系(N)的信息量值最大，巖性為紅色泥巖、砂質(zhì)泥巖等，與地層呈不整合接觸，表層松散破碎的覆蓋物為滑坡產(chǎn)生提供了有利條件；坡度在0°～35°以及45°～70°之間容易發(fā)生滑坡災(zāi)害；距離斷層構(gòu)造線較近的范圍內(nèi)，信息量值大，更容易促進(jìn)滑坡的發(fā)育。土地利用類型中，人類活動頻繁的耕地以及居民用地中信息量值大，充分說明，人為活動對滑坡的發(fā)育具有重大的影響。

4.2 滑坡危險性分區(qū)

圖2 白龍江流域滑坡危險性分區(qū)圖Fig.2 Map of risk zoning for landslides in Bailong river basin

將6張信息量圖在ArcGIS中利用Raster Calculator進(jìn)行運(yùn)算疊加分析，將各因子的信息量值疊加，得到一張綜合信息量圖，其信息量范圍是-11.141 01～6.095 59，信息量值越大，發(fā)生滑坡的可能性越大。在ArcGIS中將其重新分類，劃分為5級：極高度危險區(qū)(2.648 27～6.095 59)、高度危險區(qū)(-0.799 05～2.648 27)、中度危險區(qū)(-4.246 37～-0.799 05)、輕度危險區(qū)(-7.693 69～-4.246 37)以及極輕度危險區(qū)(-11.141 01～-7.693 69)。最后，得到白龍江滑坡危險性區(qū)劃圖，如圖2。圖中紅色區(qū)域容易發(fā)生滑坡災(zāi)害，主要集中在白龍江沿岸，舟曲一帶的山坡上，岷江下游官亭—兩河口段區(qū)域、拱壩河下游以及武都部分區(qū)域。

4.3 結(jié)果驗證

將50個滑坡驗證點在ArcGIS中關(guān)聯(lián)到上述危險性分區(qū)圖中，其中16個滑坡點落在極高度危險區(qū)內(nèi)，33個滑坡點落在高度危險區(qū)內(nèi)，1個滑坡點落在中度危險性區(qū)內(nèi)，因此，98%的驗證點落在高度及極高度危險區(qū)內(nèi)，充分證明GIS技術(shù)和信息量法在滑坡危險性評價中的可靠性和準(zhǔn)確性，同時也證明了本文所選取的評價因子的正確性及合理性。

5 結(jié) 論

(1) 本文利用滑坡敏感性指數(shù)對影響白龍江流域滑坡發(fā)育的影響因子進(jìn)行了詳細(xì)分析，最終得出：影響因子屬性類別在高程為575～2 300 m、坡度在0°～15°，15°～35°以及45°～70°之間、河流緩沖區(qū)在1 000 m之內(nèi)、土地利用為耕地和居民用地、地質(zhì)年代為泥盆系、下侏羅系、志留系、新第三系以及第四系，距離構(gòu)造線在1 000 m以內(nèi)時，對研究區(qū)滑坡災(zāi)害的發(fā)育起到積極的促進(jìn)作用。

(2) 由于坡向和NDVI的平均敏感性指數(shù)小于1，因此將二者剔除。最終確定高程、坡度、土地利用、地質(zhì)年代、距斷層構(gòu)造線距離以及河流緩沖區(qū)6個影響因子作為白龍江流域滑坡危險性評價的參評因子。最終利用GIS技術(shù)和信息量法結(jié)合將研究區(qū)滑坡危險性等級劃分為5級。

(3) 本文選取敏感性指數(shù)分析法及GIS的信息量法，對參評因子選取時沒有直接將人為選取的影響因子全部進(jìn)行籠統(tǒng)的疊加分析，而是經(jīng)過細(xì)致分析，經(jīng)過篩選得到合理的指標(biāo)體系；在最終評價時也通過了信息量法的統(tǒng)計分析，用條件概率的形式較客觀地賦予了評價因子權(quán)重。二者都較好地避免了人為的主觀臆斷性，提高了評價結(jié)果的精準(zhǔn)性。

(4) 由于資料來源有限，未能獲取更高分辨率影像，在作分析時必然影響結(jié)果，有待進(jìn)一步改善。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蘭恒星,王苓涓,周成虎.地理信息系統(tǒng)支持下的滑坡災(zāi)害分析模型研究[J].工程地質(zhì)學(xué)報,2002, (4):421-427.(LAN Heng-xing, WANG Ling-juan, ZHOU Cheng-hu. Study on GIS-aided Model for Analysis of Landslide Hazard[J]. Journal of Engineering Geology, 2002, (4): 421-427.(in Chinese))

[2] 唐 川.德國波恩地區(qū)滑坡特征與危險性評價[J].水土保持學(xué)報,2000,14(1):49-53.(TANG Chuan. Characteristics of Landslides and Its Hazard Assessment in Boon Area, Germany[J]. Journal of Soil Water Conservation, 2000, 14(1): 49-53.(in Chinese))

[3] 唐 川, GRUNERT J. 滑坡災(zāi)害評價原理與方法研究[J].地理學(xué),1998,53(6):149-157.(TANG Chuan. GRUNERT J. Principles and Methodology of Landslide Hazard Assessment[J]. Acta Geographica Sinica, 1998, 53(6): 149-157.(in Chinese))

[4] 司康平,田 原,汪大明,等.滑坡災(zāi)害危險性評價的3種統(tǒng)計方法比較[J].北京大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2009,45(4):639-646.(SI Kang-ping, TIAN Yuan, WANG Da-ming,etal. The Comparison of Three Statistical Methods on Landslide Susceptibility Analysis: A Case Study of Shenzhen City[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2009, 45(4): 639-646.(in Chinese))

[5] 趙鵬大.礦床統(tǒng)計預(yù)測[M]. 北京: 地質(zhì)出版社,1983.(ZHAO Peng-da. Statistical Prediction of Mineral Deposit[M]. Beijing: Geological Publishing House, 1983.(in Chinese))

[6] 張俊峰,何政偉,汪宙峰.基于GIS的信息量法在天山公路地質(zhì)穩(wěn)定性評價系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 測繪科學(xué),2008, 33(2):170.(ZHANG Jun-feng, HE Zheng-wei, WANG Zhou-feng. The Application of Information Model Based on GIS in Geology Stability Evaluation System of Tianshan Road[J]. Science of Surveying and Mapping, 2008, 33(2):170.(in Chinese))

[7] 王志旺,李端有,王湘桂.區(qū)域滑坡空間預(yù)測方法研究綜述[J].長江科學(xué)院院報,2012,29(5):78-94. (WANG Zhi-wang, LI Duan-you, WANG Xiang-gui. Review of Researches on Regional Landslide Susceptibility Mapping Model[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2012, 29(5): 78-94.(in Chinese))

[8] 戴福初,李 軍.地理信息系統(tǒng)在滑坡災(zāi)害研究中的應(yīng)用[J].地質(zhì)科技情報,2000,19(1):91-96.(DAI Fu-chu, LI Jun. Applications of Geographical Information Systems in Landslide Studies[J]. Geological Science and Technology Information, 2000, 19(1): 91-96.(in Chinese))

[9] 韋京蓮.地質(zhì)災(zāi)害信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及數(shù)據(jù)庫設(shè)計[J].煤田地質(zhì)與勘探,2002,30(1):30-32. (WEI Jing-lian. Data Preparation and Database Design for Information System on Geological Disaster[J]. Coal Geology and Exploration, 2002, 30(1): 30-32.(in Chinese))

[10] 趙建華,陳漢林,楊樹鋒,等.滑坡危險性評價中關(guān)鍵因素的篩選[J].自然災(zāi)害學(xué)報,2008,17 (2):87-92.(ZHAO Jian-hua, CHEN Han-lin, YANG Shu-feng,etal. Selection of Key Factors in Assessment of Landslide Hazard[J]. Journal of Natural Disasters, 2008, 17 (2): 87-92.(in Chinese))

[11] 王志旺.基于GIS技術(shù)的區(qū)域滑坡分形特征分析與危險性評價[D].武漢：中國地質(zhì)大學(xué)，2010.(WANG Zhi-wang. GIS-Based Methods for Fractal Analysis and Hazard Estimation of Regional Landslides[D]. Wuhan: China University of Geosciences, 2010.(in Chinese))

[12] 楚敬龍,杜加強(qiáng),滕彥國,等. 基于GIS的重慶市萬州區(qū)滑坡災(zāi)害危險性評價[J].地質(zhì)通報,2008,27(11):1875-1881.(CHU Jing-long, DU Jia-qiang, TENG Yan-guo,etal. Landslide Hazard Evaluation for Wanzhou District, Chongqing City, China, Using GIS[J]. Geological Bulletin of China, 2008,27(11):1875-1881.(in Chinese))

[13] 李鐵鋒,溫銘生,叢威青,等.降雨型滑坡危險性區(qū)劃方法[J].地學(xué)前緣,2007,14(6):107-111.(LI Tie-feng, WEN Ming-sheng, CONG Wei-qing,etal. Research on the Zonation Methods of Landslides Triggered by Rainfall[J]. Earth Science Frontiers, 2007, 14(6): 107-111.(in Chinese))

[14] AL-HOMOUD A S, MASANAT Y. A Classification System for the Assessment of Slope Stability of Terrains along Highway Routes in Jordan[J]. Environmental Geology, 1998,34(1): 59-69.

[15] GOKCEOGLU C, AKSOY H. Landslide Susceptibility Mapping of the Slopes in the Residual Soils of the Mengen Region (Turkey) by Deterministic Stability Analyses and Image Processing Techniques[J]. Engineering Geology, 1996, 44(1/4): 147-161.

[16] LUZI L, PERGALANI F, TERLIEN M T J. Slope Vulnerability to Earthquakes at Subregional Scale, Using Probabilistic Techniques and Geographic Information Systems[J]. Engineering Geology, 2000, 58(3/4): 313- 336.

[17] LEE S, MIN K. Statistical Analysis of Landslide Susceptibility at Yong in Korea[J]. Environmental Geology, 2001,40(9):1095-1113.

[18] 高克昌,崔 鵬,趙純勇,等. 基于地理信息系統(tǒng)和信息量模型的滑坡危險性評價——以重慶萬州為例[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報,2006，(5):991-996.(GAO Ke-chang, CUI Peng, ZHAO Chun-yong,etal. Landslide Hazard Evaluation of Wanzhou Based on GIS Information Value Method in the Three Gorges Reservoir[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2006, (5): 991-996.(in Chinese))

[19] 韓金華.基于GIS的白龍江流域泥石流危險性評價研究[D].蘭州：蘭州大學(xué),2010.(HAN Jin-hua. Study on GIS-based Risk Assessment on Debris Flows of Bailong Basin[D]. Lanzhou： Lanzhou University, 2010.(in Chinese))

[20] 周 偉.基于Logistic回歸和SINMAP模型的白龍江流域滑坡危險性評價研究[D].蘭州：蘭州大學(xué),2012.(ZHOU Wei. Landslide Hazard Assessment Based on Logistic Regression and SINMAP Model in Bailong River Basin[D].Lanzhou： Lanzhou University, 2012.(in Chinese))

[21] 魏從玲.基于GIS的巫山縣滑坡地質(zhì)災(zāi)害危險性評價[D].重慶：西南大學(xué),2008.(WEI Cong-ling. GIS-Based Assessment of Landslide’s Geological Hazard in Wushan County[D]. Chongqing: Southwest University, 2008.(in Chinese))