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        基于GIS和信息量模型的安徽池州地質(zhì)災害易發(fā)性評價

        2020-06-30 07:55:36吳君平趙冰雪姚志強張樂勤
        關鍵詞:評價

        王 雷,吳君平,趙冰雪,3,姚志強,張樂勤

        (1.池州學院地理與規(guī)劃學院,安徽 池州 247000;2.安徽省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站, 安徽 合肥 230000;3.南京大學地理與海洋科學學院,江蘇 南京 210023)

        0 引言

        池州地處安徽西南,北與安慶市隔江相望,南鄰黃山市,西與江西省毗鄰。池州西北部為沿江平原,地勢低平,河湖交錯,地表由第四紀全新世和更新世沖積、坡積和洪積物組成;中部為崗沖相間丘陵區(qū),由中元古界淺變質(zhì)巖及古生代碎屑巖和碳酸鹽巖及燕山晚期巖漿巖等組成;東南部以九華山、老山、牯牛降和仙寓山構(gòu)成南部山區(qū)骨架(圖1)。區(qū)域內(nèi)地質(zhì)構(gòu)造單元屬于揚子準地臺區(qū),橫跨下?lián)P子臺坳和江南臺隆兩個二級構(gòu)造單元,經(jīng)過多期次的構(gòu)造運動,褶皺、斷裂構(gòu)造較為發(fā)育,使巖石破碎,易于風化。地層間的主干斷裂有東至斷裂、葛公斷裂、高坦斷裂、江南深斷裂、周王深斷裂等。在安徽省地質(zhì)災害防治“十三五”規(guī)劃中,池州市被列為崩塌、滑坡、泥石流、巖溶塌陷的重點防治區(qū)域[1]。

        圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of study area

        目前已有多位學者對地質(zhì)災害的易發(fā)性評價方法進行了研究,但由于不同的地質(zhì)、氣候、人類活動環(huán)境下,影響因素有所不同,各因子的適宜性也有差別,目前沒有形成統(tǒng)一的方法[2-4]。常用的地質(zhì)災害易發(fā)性評價模型主要有:人工神經(jīng)網(wǎng)絡[5-6]、信息量法[7-10]、綜合指數(shù)法[11-12]、層次分析法[13-14]、邏輯回歸分析[15-16]、證據(jù)權(quán)法[17]等。信息量法具有原理簡單,易于建模且具有較高精度的特點,近年來,以GIS為代表的空間信息技術(shù)結(jié)合信息量模型已廣泛應用于地質(zhì)災害易發(fā)性的評價中[7-10,18-19]。

        基于信息量模型,借助GIS技術(shù)分析地質(zhì)災害易發(fā)性,步驟如下:(1)選取與地質(zhì)災害相關的影響因子,完成基礎數(shù)據(jù)的整理;(2)運用ArcGIS重分類和區(qū)域統(tǒng)計工具統(tǒng)計各影響因子不同區(qū)間的災害信息;(3)依據(jù)統(tǒng)計信息,分析各因子的空間分布特征及其與災害發(fā)生的關系,計算致災因子不同區(qū)間的信息量;(4)對單因子不同區(qū)間按信息量重新賦值,獲得單因子信息量圖,借助疊加分析方法,獲得綜合信息量圖層;(5)采用分位數(shù)法將綜合信息量圖層劃分為50個區(qū)間,在此基礎上依據(jù)不同區(qū)間的災害點密度將圖層劃歸為5個易發(fā)區(qū)間;(6)統(tǒng)計不同易發(fā)區(qū)間的面積占比與災積比,判斷區(qū)間劃分的合理性。

        1 數(shù)據(jù)來源

        研究數(shù)據(jù)包括全市388個歷史地質(zhì)災害點,來源于安徽省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站池州站,其中滑坡146個,崩塌199個,塌陷21個,泥石流22個??紤]該區(qū)主要的災害類型為崩塌和滑坡以及不同災害類型致災因素的差異,本文選取其中的345個滑坡和崩塌災害點作為災害點數(shù)據(jù)。坡度和坡向通過ASTER GDEM V2數(shù)據(jù)生成,數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云,分辨率為30 m;道路數(shù)據(jù)源于Open Street Map,在此基礎上,借助Google影像完善道路網(wǎng);河流數(shù)據(jù)基于DEM通過ArcGIS水文分析工具獲取;地層巖性和斷裂數(shù)據(jù)來源于安徽省地質(zhì)圖;土地利用類型數(shù)據(jù)來源于FROM-GLC(http://data.ess.tsinghua.edu.cn/),分辨率為10 m;降雨量數(shù)據(jù)來源于安徽省水文局水文信息網(wǎng)(http://yc.wswj.net/ahsxx/LOL/public/public.html),有效站點數(shù)92個,選取2014—2018年的年均降雨量作為站點的年降雨量值,通過張力樣條插值生成全區(qū)降雨量空間分布圖。

        2 信息量模型

        信息量模型源于信息理論中量化描述信息的一種統(tǒng)計評價方法,由美國數(shù)學家,信息論創(chuàng)始人香農(nóng)提出[20],被許多學者廣泛的應用到地質(zhì)災害易發(fā)性評價中。地質(zhì)災害的發(fā)生受多種因素的影響,在不同的地理環(huán)境中,各種影響因素對地質(zhì)災害的發(fā)生的作用有所差異。地質(zhì)災害的發(fā)生與否與評價過程中各因素信息量的大小有關,以已發(fā)生災害的影響因素為依據(jù),推算標志災害發(fā)生概率的信息量,建立評價模型,從而對整個區(qū)域的災害易發(fā)性做出評價。信息量通過事件概率來計算,見公式(1)

        (1)

        其中I(E,x1x2…xn)為因素x1x2…xn組合條件下地質(zhì)災害發(fā)生的信息量,p(E|x1x2…xn)為x1x2…xn組合下地質(zhì)災害發(fā)生的概率,p(E)為地質(zhì)災害發(fā)生的概率。式(1)可改寫為:

        I(E,x1x2…xn)=I(E,x1)+Ix1(E,x2)+…+

        Ix1x2…xn-1(E,xn)

        (2)

        Ix1(E,x2)為因素x1存在的條件下,因素x2所提供的信息量。

        通常情況下,影響地質(zhì)災害發(fā)生的因素有很多,在排除因子相互影響的前提下,可計算各因子的單因子信息量,通過疊加得到多因子共同作用下的綜合信息量,見公式(3)

        (3)

        式(3)中Ii為各因子的信息量,可用頻率估計條件概率來估算因素xi對地質(zhì)災害發(fā)生事件(E)提供的信息量。

        ArcGIS中采用柵格數(shù)據(jù)組織評價單元,通常情況下,每個柵格單元由多個影響因素,各因素又被劃分為多個區(qū)間或類別,對每個柵格單元的信息量進行求和就得到該柵格單元的信息量,見公式(4)

        (4)

        式中:n——評價因子個數(shù);

        A——研究區(qū)評價單元總面積;

        N——研究區(qū)內(nèi)含有災害點的總數(shù);

        Ai——研究區(qū)含有評價因素xi的單元總面積;

        Ni——分布在評價因素xi的災害點總數(shù)。

        I為柵格單元的信息量預測值,I值有正有負,當I大于0時表示多因素的組合有利于柵格單元發(fā)生地質(zhì)災害,反之則表示不利于地質(zhì)災害的發(fā)生。信息量的值越大表示越易于發(fā)生災害。

        3 基于GIS的地質(zhì)災害易發(fā)性評價

        3.1 災害影響因子分析

        本文通過收集影響地質(zhì)災害發(fā)生的相關基礎數(shù)據(jù),最終選取坡度、坡向、工程地質(zhì)巖組、斷裂、道路、河流、降雨量、土地利用類型8個影響因子進行地質(zhì)災害易發(fā)性評價。利用ArcGIS對因子進行分級,離散型因子根據(jù)已有的分類標準,如:工程地質(zhì)巖組、土地利用類型。連續(xù)型因子中坡度、坡向采用細化等間距的分級方式;降雨量按100 mm等間距分級;距斷裂、道路和河流的距離參考已有研究[9,21],結(jié)合區(qū)間內(nèi)的災害密度進行分級,各因子劃分區(qū)間見表1。

        (1)地形因素

        地形決定著區(qū)域地面能量與物質(zhì)的再分配,是影響地質(zhì)災害發(fā)生的基礎條件?;贒EM進行坡度和坡向計算。其中坡度以5°為間隔,劃分為10個等級。坡向以正北為0°,依順時針方向增至360°,每隔30°將坡向劃分為12個區(qū)間,另外ArcGIS中-1代表水平面,故共有13個區(qū)間。

        由圖2(a)可見,隨著坡度的增大整體災害密度表現(xiàn)為上升趨勢,坡度大于20°以上的區(qū)間占總面積的32.34%,區(qū)間內(nèi)災害密度高。從圖2(b)可知,坡向與災害發(fā)生總體表現(xiàn)為東南(90°~210°)方向密度較高,西北方向密度低,這與池州夏季受東南季風影響,陽坡的水熱條件更為顯著,易于造成地質(zhì)災害相吻合。

        (2)地質(zhì)構(gòu)造

        依據(jù)池州市巖土體類型劃分和特征一覽表[22]將區(qū)域劃分為7類工程地質(zhì)巖組:堅硬-較堅硬塊裂狀花崗巖為主巖漿巖巖組(R);堅硬-較堅硬中-厚層狀巖溶較發(fā)育的碳酸鹽巖巖組(O);較堅硬-軟弱層狀碳酸鹽巖與碎屑巖巖組(P+T);堅硬-軟弱薄-厚層狀砂巖泥巖頁巖為主碎屑巖巖組(S);堅硬-較軟弱中厚-巨厚層狀砂礫巖為主碎屑巖巖組(K);較堅硬-軟弱片狀含云母千枚巖、板巖巖組(Pt2);第四紀松散巖類巖組(Q)。由圖2(c)可見:地質(zhì)災害發(fā)生密度最大的是R,其面積占總面積的11.67%,災害密度為10.97個/100 km2。

        研究區(qū)內(nèi)經(jīng)過多次的地質(zhì)構(gòu)造,發(fā)育了多條斷裂,斷裂帶附近受斷裂作用影響易發(fā)生地質(zhì)災害。以斷裂帶為中心做5個等級的緩沖區(qū)。由圖2(d)可見,災害發(fā)生的密度在斷裂帶附近明顯高于其它地方。

        (3)道路

        池州屬于皖南低山丘陵區(qū),山區(qū)村落主要沿河道和山谷分布,且房屋多依山而建。山區(qū)道路在建設過程中多存在開挖坡體的情況,這會直接影響坡體的穩(wěn)定性,形成地質(zhì)災害隱患。以池州主要道路為中心做5個等級的緩沖區(qū)。由圖2(e)可見,臨近道路的區(qū)域災害點密度明顯大于其它區(qū)域。

        (4)河流

        池州境內(nèi)有三大水系,九條主要河流,其中多數(shù)河流由南向北匯入長江。在夏季強降雨條件下,山體斜坡易受水體的沖刷,影響其穩(wěn)定性。以河網(wǎng)為中心做5個等級的緩沖區(qū)。由圖2(f)可見,災害發(fā)生的密度整體與臨近河流的距離成負相關性。

        (5)降雨量

        池州市屬于亞熱帶季風性氣候,受東南季風的影響,降雨量整體呈東南高西北低的特點。在降雨的主要季節(jié),山區(qū)受地形因素的影響,降雨在短時局部空間上差異往往較為明顯,且總體與海拔的高度成正比。由圖2(g)可見,隨著降雨量的增加地質(zhì)災害的密度呈明顯的上升趨勢,其中降雨量大于2 000 mm的區(qū)域災害密度為10.80個/100 km2,其面積占總面積的10.74%。

        (6)土地利用類型

        在FROM-GLC 10 m土地利用數(shù)據(jù)集的基礎上,將池州土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、不透水面和裸地。由圖2(h)可見,裸地的災害密度高達41.1個/100 km2,這主要是由于礦山開發(fā)造成了多起地質(zhì)災害。

        圖2 因子對地質(zhì)災害發(fā)育貢獻統(tǒng)計Fig.2 Statistics of factors contribution to the development of geological disasters

        3.2 致災因子信息量計算

        運用ArcGIS重分類得到8個因子專題圖(圖3),圖層柵格單元大小30 m×30 m,統(tǒng)計因子不同區(qū)間的面積及災害發(fā)生數(shù)量獲得各因子不同區(qū)間的信息量表(表1)。根據(jù)信息量值對各因子圖層重新賦值得到各致災因子的信息量圖層,利用柵格計算器疊加單因子信息量圖層得到綜合信息量分布圖。

        3.3 地質(zhì)災害易發(fā)性評價

        對災害易發(fā)性的分級,多數(shù)學者采用“自然斷點法”[9-10,18],該方法認為數(shù)據(jù)本身有斷點,其適宜性受到一定限制。本文首先對綜合信息量采用“分位數(shù)”分類法分為50個區(qū)間,從而保證每個區(qū)間的面積較為平均,在此基礎上,統(tǒng)計每個區(qū)間的災害點密度。參考吳樹仁提出的分區(qū)標準[4],依據(jù)不同信息量區(qū)間的災害點密度劃分易發(fā)性等級,將密度小于0.5個/100 km2的定為低易發(fā)區(qū);大于0.5個/100 km2,小于2個/100 km2的定為較低易發(fā)區(qū);大于2個/100 km2,小于5個/100 km2的定為中易發(fā)區(qū);大于5個/100 km2,小于15個/100 km2定為較高易發(fā)區(qū);大于15個/100 km2的定為高易發(fā)區(qū)。據(jù)此,由低易發(fā)區(qū)至高易發(fā)區(qū)的信息量區(qū)間分別為(-11.23,-4.44)、(-4.44,-1.19)、(-1.19,-0.05)、(-0.05,0.99)、(0.99,6.68)分類標準見圖4,結(jié)果見圖3(i)。

        4 結(jié)果評價

        通過疊加以上8個致災因子,并對地質(zhì)災害易發(fā)性結(jié)果進行區(qū)域統(tǒng)計分析,可得各易發(fā)區(qū)內(nèi)主要的致災因子的組合形式,結(jié)合圖3(i)可見:

        (1)高和較高易發(fā)區(qū)面積為1 801.47 km2,約占全區(qū)面積的21.77%,主要分布在坡度較大的山區(qū)河谷兩側(cè)。究其原因是山區(qū)道路和村落多沿河道和山谷而建、人為開鑿邊坡和河流沖刷作用下容易造成滑坡、崩塌等地質(zhì)災害。

        圖3 評價因子分級和易發(fā)性等級Fig.3 The classified distribution maps of evaluation factors and susceptibility

        表1 致災因子信息量

        圖4 地質(zhì)災害易發(fā)性分級標準Fig.4 The standard of the susceptibility classification

        (2)中易發(fā)區(qū)面積為2 156.38 km2,約占全區(qū)面積的26.07%,主要位于遠離道路和河流的山區(qū),該區(qū)域受道路和流水等因素的影響較小,但由于地形坡度較大,較易在其他人為因素的影響下發(fā)生地質(zhì)災害。

        (3)較低和低易發(fā)區(qū)面積4 313.84 km2,約占全區(qū)面積的52.15%,主要分布在沿江平原地帶和南部山區(qū)地勢較為平緩的區(qū)域。沿江平原地帶由于地勢平坦,地質(zhì)災害發(fā)生的可能性較小,南部山區(qū)部分遠離道路、河流且坡度較小區(qū)域,地質(zhì)災害發(fā)生的概率也不大。

        表2 不同易發(fā)性等級對應的實際災害

        通過GIS區(qū)域統(tǒng)計分析工具,獲取各易發(fā)等級區(qū)域的災害點數(shù)量,統(tǒng)計不同易發(fā)等級的單元個數(shù)、各區(qū)域的面積占比、各區(qū)域的災害點占總數(shù)量的比例、不同易發(fā)等級內(nèi)的地質(zhì)災害比例。由表2可見,隨著易發(fā)性等級的提高,單位面積內(nèi)的災害點數(shù)量由0.33增加到25.73。高易發(fā)區(qū)和較高易發(fā)區(qū)占區(qū)域總面積的21.77%,而災害發(fā)生數(shù)量占總災害的70.15%,其中高易發(fā)區(qū)占48.7%,災積比為6.17,明顯高于其他易發(fā)等級。

        5 結(jié)論

        (1)基于信息量模型,選取8個主要的致災因子,借助GIS技術(shù)對安徽池州地質(zhì)災害的易發(fā)性進行評價。通過計算不同因子對地質(zhì)災害的信息量,疊加計算獲得該區(qū)地質(zhì)災害易發(fā)性分布圖,依據(jù)災害發(fā)生密度將易發(fā)性分為低易發(fā)區(qū)、較低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、較高易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)5類。

        (2)礦山開采區(qū)、道路附近100 m內(nèi)、河流附近200 m內(nèi)、塊裂狀花崗巖為主巖漿巖巖組、斷裂帶附近500 m以內(nèi)、降雨量大于2 000 mm的山區(qū)、坡度大于20°、山體的東南坡面是研究區(qū)地質(zhì)災害發(fā)生的集中區(qū)域。

        (3)從高易發(fā)區(qū)的分布來看,坡度較大的山區(qū)道路和河流附近易發(fā)生地質(zhì)災害,表明在地形坡度較大的區(qū)域人類工程活動和流水作用對地質(zhì)災害的發(fā)生影響明顯。

        (4)隨著易發(fā)性等級的提高,地質(zhì)災害發(fā)生的比例快速上升,易發(fā)性等級與實際災害發(fā)生的相符,高和較高易發(fā)區(qū)的地質(zhì)災害占總災害數(shù)量的70.15%,高易發(fā)區(qū)災積比為6.17,評價結(jié)果可靠,可為該區(qū)的地質(zhì)災害防治和經(jīng)濟建設提供科學依據(jù)。

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