許林艷(云南國(guó)土資源職業(yè)學(xué)院數(shù)字國(guó)土與土地管理學(xué)院,云南昆明650093)
國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者針對(duì)不同區(qū)域的地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)進(jìn)行了廣泛的理論探討和實(shí)證研究,但是目前國(guó)內(nèi)外對(duì)地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)尚無(wú)統(tǒng)一的評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[1],因此,針對(duì)各區(qū)域開(kāi)展有針對(duì)性的地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)研究,對(duì)豐富和完善地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)研究具有重要的理論意義和實(shí)踐意義。區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究,即地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性大小,一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的重點(diǎn),而基于GIS的信息量法由于客觀(guān)性高、可操作性強(qiáng)且能融合專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn),被多數(shù)學(xué)者認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)科學(xué)化、信息化、快速化的方法之一[1-3],眾多評(píng)價(jià)實(shí)踐也表明,基于GIS的信息量法是一種運(yùn)用成熟、評(píng)價(jià)結(jié)果可靠度較高的方法[1-7]。筆者依托“思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與區(qū)劃”項(xiàng)目,在對(duì)思茅區(qū)地質(zhì)環(huán)境背景進(jìn)行深入、全面、系統(tǒng)的調(diào)查和定性分析的基礎(chǔ)上,采用信息量法對(duì)思茅區(qū)進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià),并在此基礎(chǔ)上,考慮地質(zhì)災(zāi)害造成的直接和潛在的生命財(cái)產(chǎn)損失,探討了信息量法在思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情評(píng)估及險(xiǎn)情預(yù)測(cè)中的應(yīng)用實(shí)踐。
信息量法最早是由晏國(guó)珍引入到滑坡預(yù)測(cè)的,繼而被許多學(xué)者應(yīng)用到地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中。由于地質(zhì)災(zāi)害是諸多因素共同作用的結(jié)果,雖然各因素本身的性質(zhì)及對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生所起的作用都存在較大差異,但在諸多影響因子中始終存在一種“最佳因素組合”,它對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的“貢獻(xiàn)率”最大,即誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性最大[8]。信息量法實(shí)際上是通過(guò)將各評(píng)價(jià)因子對(duì)斜坡變形破壞所提供的信息量值疊加,作為預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)的定量指標(biāo),它把各評(píng)價(jià)單元的信息量值等權(quán)重疊加,且其評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性與選取因子的多少和質(zhì)量無(wú)關(guān),比較適合于地形復(fù)雜的山區(qū)或高原區(qū)[1]。信息量通常用條件概率來(lái)計(jì)算,但實(shí)際計(jì)算時(shí)可用頻率估計(jì)條件概率來(lái)估算。具體計(jì)算過(guò)程如下:
(1)確定評(píng)價(jià)因子X(jué)i,并進(jìn)行單因子圖層重分類(lèi)。
(2)分別計(jì)算各評(píng)價(jià)因子X(jué)i對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生(H)所提供的信息量值Ii(Xi,H):
式中,S為研究區(qū)總面積;N為研究區(qū)已發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害的總面積;Si為研究區(qū)所含有的評(píng)價(jià)因子X(jué)i的總面積;Ni為含有指標(biāo)Xi并且發(fā)生發(fā)生了地質(zhì)災(zāi)害的面積。
(3)計(jì)算某一單元在P種因素組合情況下,提供邊坡變形破壞的信息量,即:
式中,Ii為評(píng)價(jià)單元內(nèi)總的信息量值;n為影響因子數(shù)(其他參數(shù)同前)。其中Ii<0、Ii=0、Ii>0分別表示該單元發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性小于、等于、大于區(qū)域平均發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性,即評(píng)價(jià)單元信息量越大,發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性越大。
(4)根據(jù)各評(píng)價(jià)單元信息量取值范圍,找出分界點(diǎn),將所得結(jié)果轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的的危險(xiǎn)性等級(jí)。
(5)結(jié)合災(zāi)情因子和險(xiǎn)情因子,確定地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情等級(jí)和險(xiǎn)情預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)等級(jí),方法同上。
2.1 技術(shù)路線(xiàn) 主要包括:資料的收集整理與野外調(diào)查、建立基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫(kù)、劃分評(píng)價(jià)單元、建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、評(píng)估預(yù)測(cè)及評(píng)估結(jié)果分析。具體技術(shù)流程見(jiàn)圖1。
圖1 技術(shù)路線(xiàn)
2.2 評(píng)估預(yù)測(cè)過(guò)程
2.2.1 建立地質(zhì)災(zāi)害基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫(kù)。由于所有評(píng)價(jià)指標(biāo)必須統(tǒng)一到同一地理坐標(biāo)系統(tǒng)才能進(jìn)行GIS空間分析,才能將其帶入數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià),因此必須建立研究區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫(kù)。該研究中空間數(shù)據(jù)庫(kù)主要包括:研究區(qū)1∶5萬(wàn)地形圖、水系圖、公路圖、居民點(diǎn)分布圖、地質(zhì)巖性圖、地質(zhì)構(gòu)造圖、降雨分布圖、地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)狀分布圖、村直接經(jīng)濟(jì)損失分布圖、村人員傷亡分布圖、村潛在經(jīng)濟(jì)損失分布圖、村潛在威脅人口分布圖、村人口密度分布圖、村地均戶(hù)數(shù)分布圖、坡度圖、坡向圖等。該研究屬性數(shù)據(jù)庫(kù)主要通過(guò)大量野外現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查所收集到的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)及隱患點(diǎn)數(shù)據(jù)以及研究區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)錄入到空間數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖層屬性結(jié)構(gòu)表中。
2.2.2 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在廣泛地查閱文獻(xiàn)資料和實(shí)地考察的基礎(chǔ)上,充分考慮因子的關(guān)鍵性和數(shù)據(jù)的可獲得性,選取距斷層距離、地面坡度、地層巖性、距河流距離、地面坡向、距公路距離、降雨量、地質(zhì)災(zāi)害分布現(xiàn)狀共8因子作為地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)因子,而對(duì)于那些在研究區(qū)域內(nèi)空間分布差異不明顯的因素未予考慮(如植被覆蓋、地震等因素),建立地質(zhì)危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;并在此基礎(chǔ)上,選取地質(zhì)災(zāi)害造成的村直接經(jīng)濟(jì)損失和村人員傷亡,建立思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情評(píng)估指標(biāo)體系;同時(shí)選取地質(zhì)災(zāi)害村潛在威脅人口和村潛在財(cái)產(chǎn)損失與村人口密度和村地均戶(hù)數(shù)兩種險(xiǎn)情因子方案,分別建立思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害險(xiǎn)情預(yù)測(cè)評(píng)估指標(biāo)體系。
該研究主要介紹災(zāi)情因子與險(xiǎn)情因子與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的相關(guān)關(guān)系及分布特征,其他因子與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的相關(guān)關(guān)系及分布特征,不再詳述。
(1)災(zāi)情因子。由于地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與區(qū)劃的主要目的是為防災(zāi)減災(zāi)決策提供參考,而實(shí)地調(diào)查得到的已造成生命財(cái)產(chǎn)損失數(shù)據(jù)是衡量地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情的最直接的依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)。研究區(qū)共已發(fā)生61個(gè)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn),分布在34個(gè)行政村,58個(gè)自然村內(nèi),共造成直接經(jīng)濟(jì)損失1 373.7萬(wàn)元,死亡10人。該研究思路主要是將實(shí)地調(diào)查到得的地質(zhì)災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡以行政村為單位計(jì)算其信息量,從而進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情的空間定位分析。
(2)險(xiǎn)情因子。險(xiǎn)情因子有2種方案:方案一是實(shí)地調(diào)查得到的潛在威脅人口和潛在經(jīng)濟(jì)損失是地質(zhì)災(zāi)害潛在險(xiǎn)情的直接反映,其中潛在威脅人口按實(shí)際調(diào)查中地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)的潛在威脅人口估算,潛在財(cái)產(chǎn)損失考慮到損毀的多為房屋且差異不大,主要根據(jù)房屋的結(jié)構(gòu)類(lèi)型和新舊程度,并結(jié)合實(shí)際調(diào)查訪(fǎng)問(wèn),采用統(tǒng)一價(jià)格折價(jià)法,按照每戶(hù)3萬(wàn)~5萬(wàn)不等的補(bǔ)償價(jià)格進(jìn)行估算。研究區(qū)共有42個(gè)行政村,94個(gè)自然村存在地質(zhì)災(zāi)害隱患,潛在威脅人口約2 702人,威脅財(cái)產(chǎn)約4 030.5萬(wàn)元。同理,險(xiǎn)情因子也是以行政村為單位計(jì)算其信息量,從而進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害險(xiǎn)情的空間定位分析。方案二的提出是為了檢驗(yàn)方案一中調(diào)查數(shù)據(jù)的完整性和科學(xué)性,選取村地均戶(hù)數(shù)和村人口密度作為險(xiǎn)情因子,進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害險(xiǎn)情預(yù)測(cè)對(duì)比分析,以期得到更加全面和科學(xué)的險(xiǎn)情預(yù)測(cè)結(jié)果。
2.2.3 劃分評(píng)價(jià)單元。該研究采用GIS柵格單元作為地質(zhì)災(zāi)害評(píng)價(jià)單元,柵格評(píng)價(jià)單元的劃分是否恰當(dāng),直接影響到預(yù)測(cè)結(jié)果的合理性。由于評(píng)價(jià)單元面積的大小主要與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的精度和自然坡體的大小有關(guān),但是假若基礎(chǔ)數(shù)據(jù)很粗略,而評(píng)價(jià)設(shè)置單元過(guò)小,這除了增加計(jì)算工作量以外別無(wú)其他用處。因此在實(shí)際運(yùn)用中,往往還只能憑經(jīng)驗(yàn)公式確定評(píng)價(jià)單元面積的大小。確定柵格單元大小的經(jīng)驗(yàn)公式為:
式中,G為適宜格網(wǎng)大小;S為原始地形圖比例尺倒數(shù)。結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況、制圖效果以及經(jīng)驗(yàn)公式,最后選取70 m×70 m的格網(wǎng)大小,一共將研究區(qū)劃分為8 013 626個(gè)柵格評(píng)價(jià)單元。
2.2.4 評(píng)價(jià)因子信息量計(jì)算。分別將地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)狀分布圖與各評(píng)價(jià)因子專(zhuān)題圖層進(jìn)行疊加,通過(guò)公式(1)計(jì)算出各評(píng)價(jià)因子每個(gè)狀態(tài)集對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生所提供的信息量值(表1)。
3.1 危險(xiǎn)性分區(qū)評(píng)價(jià) 利用ArcGIS的空間疊加功能將各評(píng)價(jià)單元內(nèi)的危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)因子的信息量值進(jìn)行疊加,信息量最大值為8.905 758 868,最小值為 -11.264 265 06,數(shù)值越大,表示地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性越大。利用自然斷點(diǎn)分類(lèi)法對(duì)研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性總息量值進(jìn)行重分類(lèi),分別為高度危險(xiǎn)區(qū)(Nat∈[-1.398 542 671,8.905 758 858]),中度危險(xiǎn)區(qū)(Nat∈[- 4.407965024,- 1.398542672]),低度危險(xiǎn)區(qū)(Nat∈[11.264 265 06,-4.407 965 025 5]),其占總評(píng)價(jià)單 元的面積比例依次為27.60%、40.23%、32.18%。
從得到的思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃(圖2)可以看出,地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分布圖很好地反映了區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的分布特征:思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害高度危險(xiǎn)區(qū)主要集中在思茅至江城公路和思茅至瀾滄公路沿線(xiàn)兩側(cè)、倚象鎮(zhèn)東南部、云仙鄉(xiāng)西北部、龍?zhí)多l(xiāng)東北部和思茅港鎮(zhèn)西部地區(qū);中度危險(xiǎn)區(qū)在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)都有零星分布;低度危險(xiǎn)區(qū)主要集中分布在地勢(shì)平坦的盆地一帶以及六順鄉(xiāng)東部和萊茵河自然保護(hù)區(qū)。值得注意的是,思茅港鎮(zhèn)西部糯扎度自然保護(hù)區(qū)是國(guó)家自然保護(hù)區(qū),從該處地質(zhì)環(huán)境看,緊靠瀾滄公路和瀾滄江,地層巖性以J2X和T2X為主,地形坡度陡峭,是地質(zhì)災(zāi)害高度和中度險(xiǎn)情區(qū)的集合。但由于該地區(qū)人煙稀少,雖是高易發(fā)區(qū),但是可能造成生命財(cái)產(chǎn)損失較少,不能稱(chēng)之為地質(zhì)災(zāi)害,只能稱(chēng)之為不良地質(zhì)現(xiàn)象,因此在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查過(guò)程中并非重點(diǎn)調(diào)查區(qū)。
圖2 地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)區(qū)劃
3.2 災(zāi)情評(píng)估 在地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上,將村直接經(jīng)濟(jì)損失和村人員傷亡兩個(gè)災(zāi)情因子疊加起來(lái),得到地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情總信息量最大值為9.405 496 60,最小值為-12.873 743 06,同理進(jìn)行重分類(lèi),將研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情分為高度災(zāi)情區(qū)(Nat∈[-1.795 485 902,9.405 496 597]),中度災(zāi)情區(qū)(Nat∈[-5.150 205 317 ~ -1.795 485 903])和低度災(zāi)情區(qū)(Nat∈[-12.873 743 06,-5.150 205 318]),其占總評(píng)價(jià)單元的面積比例依次為 22.78%、43.85%、33.37%。
圖3 地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情評(píng)價(jià)區(qū)劃
對(duì)比災(zāi)情評(píng)價(jià)圖(圖3)和危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)圖可知:地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情空間分布與危險(xiǎn)性空間分布基本一致,且高度災(zāi)情區(qū)主要集中在思茅至江城公路和思茅至瀾滄公路沿線(xiàn)兩側(cè)、云仙鄉(xiāng)西北部以及思茅港鎮(zhèn)北部地區(qū)。災(zāi)情評(píng)價(jià)是從已造成的生命財(cái)產(chǎn)損失角度對(duì)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性做出的一種詮釋?zhuān)叨葹?zāi)情區(qū)即為地質(zhì)災(zāi)害高度危險(xiǎn)區(qū),低度災(zāi)情區(qū)即為低度地質(zhì)災(zāi)害低度危險(xiǎn)區(qū)。
3.3 險(xiǎn)情預(yù)測(cè) 在地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)圖上,疊加方案一村威脅人口和村威脅財(cái)產(chǎn)2個(gè)險(xiǎn)情因子,得到方案一思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害險(xiǎn)情評(píng)價(jià)結(jié)果(圖4),通過(guò)分析可知:方案一險(xiǎn)情分布與實(shí)際調(diào)查中隱患點(diǎn)的分布基本一致,調(diào)查隱患點(diǎn)密集的地區(qū)為高度險(xiǎn)情區(qū),沒(méi)有隱患點(diǎn)的地區(qū)為低度險(xiǎn)情區(qū)??紤]到野外實(shí)地調(diào)查的局限性及典型性,雖為普查但也不可能對(duì)研究區(qū)內(nèi)每一個(gè)地方都進(jìn)行實(shí)地調(diào)查,因此其評(píng)價(jià)結(jié)果也可能存在局限性。
圖4 方案一地質(zhì)災(zāi)害險(xiǎn)情預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)結(jié)果
圖5 方案二地質(zhì)災(zāi)害險(xiǎn)情預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)結(jié)果
為了驗(yàn)證方案一中結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性,考慮在危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)圖上疊加方案二村人口密度和村地均戶(hù)數(shù)2個(gè)險(xiǎn)情因子,得到方案二思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害險(xiǎn)情評(píng)價(jià)結(jié)果(圖5),其中險(xiǎn)情預(yù)測(cè)總信息量最大值為8.464 862 82,最小值為-15.547 164 92,研究區(qū)險(xiǎn)情分為3級(jí):高度險(xiǎn)情區(qū)(Nat∈[-1.941 997 997,8.464 862 823]),中度險(xiǎn)情區(qū)(Nat∈[-5.765 382 592,- 1.941 997 998]),低度險(xiǎn)情區(qū)(Nat∈[-15.547 164 92,-5.765 382 593]),其占總評(píng)價(jià)單元的面積比例依次為32.93%、44.53%、22.54%。對(duì)比方案一和方案二的評(píng)價(jià)結(jié)果可知:高度險(xiǎn)情區(qū)主要集中在思江公路、思瀾公路沿線(xiàn)及云仙鄉(xiāng)西北部地區(qū);但局部地帶也存在特殊規(guī)律,如龍?zhí)多l(xiāng)北部、思茅港鎮(zhèn)西部糯扎度自然保護(hù)區(qū),方案一得出的結(jié)果是低度險(xiǎn)情區(qū),方案二得出的結(jié)果卻是高度險(xiǎn)情區(qū),說(shuō)明這些地區(qū)其自身的地質(zhì)環(huán)境決定了其是地質(zhì)災(zāi)害高度危險(xiǎn)區(qū),但在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查中可能被忽略或未予以重點(diǎn)調(diào)查,從而導(dǎo)致兩者結(jié)果存在局部差異,因此在以后的更新調(diào)查中要予以重點(diǎn)考慮。總的來(lái)說(shuō),2種方案險(xiǎn)情分布基本一致且與實(shí)地調(diào)查吻合,說(shuō)明這2種方案的評(píng)價(jià)結(jié)果都是具有可行性和可靠性的,但方案二中用村人口密度和村地均戶(hù)數(shù)作為險(xiǎn)情因子得出的險(xiǎn)情預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)結(jié)果更加全面和具有普遍意義。
該研究將信息量法應(yīng)用到思茅區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)評(píng)價(jià)及災(zāi)情評(píng)估和險(xiǎn)情預(yù)測(cè)中,且評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)地調(diào)查結(jié)果吻合度較高,說(shuō)明用信息量法進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害空間區(qū)劃具有可行性、可靠性及準(zhǔn)確性,并為豐富與完善云南山區(qū)典型性區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害理論與方法運(yùn)用研究提供了新的案例。其中用信息量法進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估(包括災(zāi)情評(píng)估和險(xiǎn)情預(yù)測(cè)),主要通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)損失統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間定位化,利用ArcGIS空間疊加功能將災(zāi)情因子和險(xiǎn)情因子與危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)因子進(jìn)行空間疊加,從而實(shí)現(xiàn)災(zāi)情評(píng)估和險(xiǎn)情預(yù)測(cè)評(píng)估。在險(xiǎn)情評(píng)價(jià)過(guò)程中,為了驗(yàn)證方案一村威脅人口和村威脅財(cái)產(chǎn)作為險(xiǎn)情因子進(jìn)行險(xiǎn)情預(yù)測(cè)的客觀(guān)性和可靠性,用方案二村人口密度和村地均戶(hù)數(shù)作為險(xiǎn)情因子進(jìn)行險(xiǎn)情預(yù)測(cè)評(píng)價(jià),并進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明,方案二的評(píng)價(jià)結(jié)果及其分布規(guī)律既遵循了以人為本的原則又滿(mǎn)足實(shí)際調(diào)查中數(shù)據(jù)的可獲得性,評(píng)價(jià)結(jié)果更加全面,具有普遍意義。
[1]張春山,韓金良,孫煒?shù)h,等.陜西隴縣地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性分區(qū)評(píng)價(jià)[J].地質(zhì)通報(bào),2008,27(11):1795 -1801.
[2]高克昌,崔鵬,趙純勇,等.基于地理信息系統(tǒng)和信息模型的滑坡危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)——以重慶萬(wàn)州為例[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2006,25(5):991-996.
[3]阮沈勇,黃潤(rùn)秋.基于GIS的信息量法模型在地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃中的應(yīng)用[J].成都理工學(xué)院學(xué)報(bào),2001,28(1):89 -92.
[4]吳柏清,何政偉,劉嚴(yán)松.基于GIS的信息量法在九龍縣地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪科學(xué),2008,33(4):146 -147.
[5]張桂榮,殷坤龍,劉傳正,等.基于GIS的陜西省旬陽(yáng)地區(qū)滑坡災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃[J].中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào),2003,14(4):39 -43.
[6]陳亮,孟高頭,張文杰,等.信息量模型在縣市地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與區(qū)劃中的應(yīng)用研究[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì),2003,30(5):49 -52.
[7]孟令超,盧曉倉(cāng),史晨曉,等.基于信息量模型的達(dá)曲庫(kù)區(qū)滑坡危險(xiǎn)性分析[J].災(zāi)害學(xué),2009,24(4):31 -34.
[8]孫煒?shù)h,譚成軒,王繼明,等.陜西寶雞地區(qū)千陽(yáng)縣地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)[J].地質(zhì)通報(bào),2008,27(11):1795 -1801.