基于CF概率模型的滑坡致滑地质环境背景因子筛选分析

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基于地统计方法的滑坡因子敏感度分析的开题报告

基于地统计方法的滑坡因子敏感度分析的开题报告一、研究背景与意义滑坡是一种地质灾害，对人类及土地资源造成严重影响。

为了预测和减轻滑坡带来的损失，需要对滑坡的成因及影响因素进行研究。

滑坡因子敏感度分析是评估影响因素的重要方法，可为滑坡预报、评估与管理提供科学依据。

地统计方法是近年来发展迅速的一种统计学方法，广泛应用于地质灾害研究和生态环境评价中。

因此，本研究将基于地统计方法，探讨滑坡因子敏感度分析的理论和方法。

二、研究内容与目标本研究拟以滑坡为研究对象，选取一定数量的滑坡样本，收集其相关因子数据，通过地统计方法对滑坡因子进行敏感度分析，以探究滑坡灾害因素的平衡关系。

具体研究内容包括以下几方面：1. 收集和整理滑坡样本数据及相关因子数据；2. 对滑坡样本数据进行统计分析，确定滑坡因子的空间分布规律；3. 建立滑坡因子敏感度分析模型，并对模型进行验证；4. 分析各因子对滑坡发生的影响、相互关系及敏感度大小，进而对滑坡灾害进行预测和评估。

三、研究方法本研究将采用地统计学中的空间插值法和变异函数分析法，对滑坡因子敏感度进行分析。

具体方法如下：1. 空间插值法：通过样点数据的空间相关性，预测未知区域内因子数据的空间分布，获取空间插值网格数据；2. 变异函数分析法：利用样本数据的统计特征，获取因子数据在空间上的变异程度大小，进而探究其空间相关性。

四、研究预期结果本研究预期结果为：建立基于地统计方法的滑坡因子敏感度分析模型，对影响滑坡灾害的因素进行分析和预测，为滑坡预防、评估及治理提供科学依据。

五、研究的创新点和局限性1. 创新点：本研究首次将地统计方法应用于滑坡因子敏感度分析中，旨在探究滑坡发生的主要因素和其相互关系，为滑坡防治提供新的思路和方法。

2. 局限性：本研究仅选取特定地域的滑坡样本进行研究，其结论需要进一步扩大样本范围和数据来源的深度，以提高研究结论的可靠性和适用性。

云南省镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子筛选及危险性分区

云南省镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子筛选及危险性分区余飞燕;吕蒙;杨军【摘要】综合环境地质学、自然地理学等学科的理论和方法,对野外实地调查及室内整理的数据进行数学模型计算,系统研究了镇雄县滑坡地质灾害的时空分布规律.基于GIS叠加分析功能,得出镇雄县滑坡地质灾害的主要致灾因子,采用滑坡确定性系数(CF)法对滑坡地质灾害各个因子数据进行量比,并根据主要致灾因子数据与滑坡形成有利级别进行多元线性回归模型的建立,最终获得适用于镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子的多元线性回归模型,在此基础上对滑坡地质灾害危险性进行分区,得到各个分区的分布情况.【期刊名称】《地质与资源》【年(卷),期】2015(024)002【总页数】5页(P152-156)【关键词】滑坡;多元线性回归模型;CF;致灾因子;云南省镇雄县【作者】余飞燕;吕蒙;杨军【作者单位】昆明理工大学国土资源学院,云南昆明650093;昆明理工大学国土资源学院,云南昆明650093;云南大学资源环境与地球科学学院,云南昆明650504【正文语种】中文【中图分类】P642.22;P694镇雄县已发现滑坡地质灾害111个，属于滑坡地质灾害多发地区，滑坡频繁发生.据报道，2012年7月21日，镇雄县持续强降雨天气使洪水肆虐、山体滑坡、房屋垮塌，致7人死亡、2人失踪、3人受伤，直接经济损失3.15亿元.2013年1月11日镇雄县果珠乡高坡村赵家沟村民组发生严重山体滑坡事故，造成46人死亡，多户人家被埋.地质灾害给镇雄县人民的生命财产带来了巨大的损失，所以对镇雄县进行滑坡地质灾害主要致灾因子筛选及其危险性分区研究十分有意义.本文通过野外调查和室内分析，初步分析了镇雄县滑坡发育控制因素和主要影响因素，并采用滑坡确定性系数（CF）方法对滑坡地质灾害各个因子数据进行量化，消除定性数据人为主观因素的影响，实现数据均为客观的定量数据，保障分析结果的客观性.应用多元线性回归模型计算评价区内各单元格地质灾害的发生概率，对整个镇雄县的滑坡地质灾害进行了区划.镇雄县区域构造上位于扬子准地台娄山弧形箱形褶皱区，属于滇东、滇东北新华夏系、华夏系构造体系.区内以多字型构造较为发育，地质构造复杂，构造形迹以褶皱为主，向、背斜构造的相间排列及断裂构造的错移，致使岩体褶曲破坏严重，岩体多呈块状、碎块状，断层带附近，岩体更为破碎，呈断层角砾岩，为滑坡地质灾害的形成及发展孕育了条件.区内地层出露较齐全，除第三系、泥盆系地层外，其他地层均有出露，尤以二叠系、三叠系较为发育，且上二叠统峨眉山玄武岩分布广泛.各时代地层之间均呈整合或假整合接触，其主要岩性为浅海相碳酸盐岩、碎屑岩，其次是滨海相、海陆相交互相的砂岩、泥岩、页岩和含煤建造.第四系沉积类型单一，山间小盆谷堆积.偶见河流阶地，厚度小.地层岩性岩相的特殊分布，以及二叠系、三叠系地层中以软岩、软硬相间岩（岩组）为主，在地形陡峭地段易形成滑坡、崩塌等地质灾害.研究区以构造侵蚀峡谷中—高山地形地貌为主，水资源较为发育，县内大小河流共有21条，径流长度超过10 km的河流共17条，另有遍布全县的大小冲沟不计其数，地表河流、冲沟支流天然落差较大，河流河床陡险多石，河水流量受控于降水量的时空分布明显，丰、枯季节各河流水流量变化较大，洪峰流量亦大小不一.同时，镇雄县干湿季明显，冬天较长，气温相差大，气温的急剧变化加速了岩体的风化，岩土体力学性质降低，为滑坡地质灾害发生提供了条件.镇雄县降雨时空分布不均，降雨主要集中在每年的6～8月份.干季，岩体干燥，风化强烈.雨季降雨时间长，软化土体，抗剪强度急剧降低.暴雨、持续强降雨，松散土体处于饱和状态，形成强烈的地表径流，冲刷和淘蚀斜坡脚，容易诱发老滑坡复活，新滑坡随之产生.本文所采取的数据量化及分析方法为滑坡确定性系数（CF）分析方法［1-3］.该方法是一种结合确定性系数（CF）来分析影响滑坡发生的各个因素敏感性的方法.滑坡确定性系数（CF）分析方法为一个概率函数，最早由E.H.Shortliffe和B.G.Buchanan［4］提出，由D. Heckerman［5］进行完善改进，具体表示为：式中：PPa为因子分级a中发生滑坡的条件概率，可表示a单元中的滑坡面积百分比值；PPs为事件在整个研究区中发生的先验概率，表示为整个研究区的滑坡面积百分比值.通过式（1）的函数转化，CF为［-1，1］.正值代表事件发生确定性的增长，即滑坡变形失稳的确定性高；负值代表确定性的降低，表示滑坡变形失稳的确定性低；接近于0值，代表先验概率与条件概率十分接近，事件发生的确定性不能进行确定.计算出每一数据层的CF后，需要将不同数据层的CF进行合并.假定要合并的两数据层的CF值分别为x和y，合并得到的结果为Z，合并的公式如下：每个因子数据层的CF计算及合并均在ArcGIS软件中进行.按一定的规则对合并后得到的Z值进行重新划分，得到滑坡形成条件分区结果.通过对比已有滑坡数据，可确定每一种致灾因子对滑坡发生的影响程度，从而确定滑坡主要致灾因子.3.1 滑坡地质灾害影响因子敏感性分析滑坡灾害是各种内外影响因素综合作用的产物，涉及地形地貌、地质环境，以及水文动力等方面，滑坡灾害影响因素的选取是危险性研究的基础.根据镇雄县具体情况以及资料收集情况，选择了高程、坡度、起伏度、岩性（岩组）等8个因子来进行致灾因子敏感性分析.3.1.1 高程镇雄县地处乌蒙山脉北缘斜坡山地，处于金沙江南岸，总体地势西南高、东北低，全县最低高程520 m，最高高程2416 m，县境内最大高差达1896 m.本文将高程因子分为小于700 m、700～1200 m、1200～1700 m、1700～2200 m以及大于2200 m等5类.通过（1）式得到的CF值可知高程因子中700～1200 m滑坡易发性高.3.1.2 坡度在平缓地带，滑坡是很难形成的.斜坡失稳形成滑坡一般发生在小于60°的地带，超过60°，斜坡失稳一般以崩塌的形式出现.镇雄县属于山区，坡度变化明显，高坡度地区主要集中在镇雄县中东部地区，坡度高达50°，中部及中西部相对平缓.本文将坡度因子分为4类，通过（1）式得到坡度分级及CF值（见表1）.由表1可知坡度因子5～15°滑坡易发性高.3.1.3 起伏度起伏度为特定区域内（30 m×30 m栅格单元内）的相对高差.本文为了方便后期数据分析，引入起伏度的概念对地形变化进行量化.镇雄县境内山高坡陡，沟谷纵横，主要为山区，面积占县域总面积的46%.本文将起伏度因子分为5类.起伏度分级及CF值见表2.由表2可知起伏度因子中30～200 m滑坡易发性高.3.1.4 岩性（岩组）镇雄县岩体总体以沉积岩为主，主要岩性为碳酸盐岩、碎屑岩，第四系沉积类型单一，为山间小盆谷堆积、偶见河流阶地，厚度小.本文将岩性因子分为坚硬岩组、半坚硬岩组、软弱岩组、松散岩岩组等4类.通过（1）式得到的中半坚硬岩组滑坡易发性高，CF值为0.681.3.1.5 坡向有学者研究认为，斜坡的朝向可能也与滑坡的易发性程度有关，但要因地区而异.本文根据斜坡朝向将坡向因子分为东、西、南、北与平地等5个二级因子.其中北朝向指角度在0～45°与315～360°范围内，东朝向为坡向角度在45～135°范围内，南朝向为坡向角度在135～225°范围内，西朝向为坡向角度在225～315°范围内.通过CF分析得到坡向南区段滑坡易发性高.3.1.6 与水系距离总体上，镇雄县水资源发育，地表河流天然落差较大，河流河床陡险多石，河流两侧边坡前缘常年受水浸润，土体之间的摩擦力减小，土体的抗滑力下降，引发了大量滑坡.本文将镇雄县与主要水系的距离因子划分为与水系距离小于200、200～400、400～600 m以及大于600 m 4级.通过（1）式的函数转化得到每个区段的CF值，通过CF分析得到距离水系200～400 m区段是滑坡易区域.3.1.7 与道路距离在道路的修建和运营过程，对于斜坡土体有一个扰动作用，可能破坏土体的平衡，尤其是在土体处于极限平衡状态时.故本文将公路基础建设作为滑坡的一个诱发因子.本文取镇雄县主要道路为研究对象，与道路距离因子分为小于500、500～1000、1000～1500 m以及大于1500 m 4级.通过CF分析，与道路距离在小于500 m区段滑坡易发性高，即敏感性高.3.1.8 降雨众所周知，降雨是引发滑坡发生的最为普遍的因素之一，特别是暴雨和绵绵细雨的危害更大.根据对镇雄县滑坡的调查研究发现，全县共有滑坡地质灾害111处，发育中型滑坡52个，小型滑坡37个，大型滑坡22个.这些滑坡全部具备了滑坡发生的必要条件，其出发因素绝大多数是降雨.镇雄县降雨量时间分配极不均匀，主要集中在6～8月，占全年总量的76%，境内多年平均降雨量为923.6 mm.本文根据年暴雨天数划分了4类：小于1天、1～2天、2～3天及大于3天.通过CF分析，年暴雨天数在大于3天区段滑坡易发性高.3.2 主要致灾因子的筛选基于上述对于选取的各个致灾因子的敏感性分析，根据公式（2）对各个数据层进行合并，合并字段为CF值.首先将其中2个因子数据层进行合并形成新的数据层，再将另外一个因子数据层与新的数据层合并，直到所有数据层均合并为止.为了使合并结果便于解释，将合并图层的CF字段值进行分级，分为3级.划分的标准与相应级别的意义如表3所示.通过对滑坡主要致灾因子的分析，得出岩性（岩组）、坡度、坡向、起伏度、与水系距离、与道路距离、降雨量等因子能作为影响镇雄县滑坡发育的主要因子.4.1 回归模型的建立统计学中回归的含义是指：变量之间定量的依存关系［6-10］.标准的线性回归方程［11-14］如下：将回归原理用于滑坡形成条件分析中，βi表示各致实因子回归系数；xi表示各致灾因子指标值，取值范围［-1，1］.因变量Y就是滑坡形成条件有利级别，取值范围［1，6］.随机选取局部区域栅格单元（本文随机选取200个栅格作为样本数据），采用各因子数据类CF值作为回归模型的自变量，滑坡形成条件有利级别作为因变量，将数据导入SPSS统计分析软件，进行多元线性回归分析，得到镇雄县滑坡地质灾害主要因子的回归模型，如表4.将最终统计量带入（3）得出：Y=3.176+1.843×x1+…+1.121×x7式中：x1，x2，x3……x7，分别代表岩性（岩组）、坡度、坡向、与水系距离、与道路距离、起伏度及降雨等致灾因子的CF值.表4中显著性水平sig.均接近于零，说明自变量对因变量均有显著影响.4.2 回归模型的检验根据所得回归模型，进行主要致灾因子图层叠加分析，得到最终滑坡地质灾害危险度分区结果（如图1所示）.分别统计各分区覆盖的区域面积，结果如表5所示.由上表可以看出，已发的滑坡主要集中在高危险区域，而历史上很少发生滑坡的地区滑坡分布相对稀疏.这一结果表明所建模型分区符合历史上滑坡分布现状.因此，所建镇雄县滑坡地质灾害主要致灾因子多元线性回归模型合理、有效.高危险区主要分布在镇雄县县城、泼机镇、牛场镇、罗坎镇、塘房镇等乡镇（图1）.区内主要岩性为粉砂岩、细砂岩、泥岩、页岩夹灰岩，其特点是滑坡地质灾害发育集中，活动频繁、稳定性差.区内现状滑坡地质灾害发育59个.不确定区主要分布在镇以古乡、花山乡、以勒镇、牛场镇、场坝镇.区内主要岩性为块状灰岩、生物灰岩、假鲕状灰岩、厚层状灰岩，局部夹鲕状灰岩，生物灰岩.区内现状滑坡地质灾害发育22个.低危险区主要分布在镇五德镇、罗坎镇、以勒镇、场坝镇.区内主要岩性为灰岩、灰质白云岩、泥质灰岩、灰、青灰色灰岩.区内现状滑坡地质灾害发育30个.根据镇雄县滑坡地质灾害成灾条件研究，本文得出以下结论.1）分析得出所选各个致灾因子的敏感区段，高程：700～1200 m；坡度：5～15°；起伏度：30～200 m；岩性（岩组）：半坚硬岩组；坡向：南；与水系距离：200～400 m；与道路距离：小于500 m；降雨：暴雨大于3天.2）根据滑坡地质灾害确定性系数CF值，确定了每个因子数据类的主要程度，之后采用各图层依次叠加分析，得到岩性（岩组）、坡度、坡向、起伏度、与水系距离、与道路距离等6个致灾因子为镇雄县滑坡地质灾害的主要致灾因子.3）根据筛选出的主要致灾因子进行多元线性回归分析得出其多元线性回归模型，并叠加已发滑坡数据对多元线性回归模型进行检验，所能解释的滑坡面积占总滑坡面积的84.27%，检验结果较好.［2］兰恒星，伍法权，王思敬.基于GIS的滑坡CF多元回归模型及其应用［J］.山地学报,2002,20（6）:732—737.［3］兰恒星，王苓涓，周成虎.云南小江流域滑坡关键影响因子研究［J］.中国地质灾害与防治学报,2003,14（1）:100—106.［4］徐锡伟，闻学泽，叶建青.汶川Ms8.0地震地表破裂带及其发震构造［J］.地震地质,2008,4（3）:10—15.［5］张培震，徐锡伟，闻学泽.2008年汶川8.0级地震发震断裂的滑动速率、复发周期和构造成因［J］.地球物理,2008,4（3）:120—125.［6］顾晓安.社会经济统计学:原理与应用案例［M］.上海：立信会计出版社,2006:155—157.［7］何春雄.应用数理统计基础［M］.广州：华南理工大学出版社,2006: 211—242.［8］周皓.统计基础和SPSS入门与提高［M］.北京：清华大学出版社,2004:245—253.［9］周爽.社会统计分析：SPSS应用教程［M］.北京：清华大学出版社,2006:189—231.［10］龚有容.应用统计学［M］.上海：立信会计出版社,2006:246—267.［11］李雪平.基于GIS的区域斜坡稳定性评价Logistic回归模型研究［D］.武汉：中国地质大学,2005:76—78.［12］王志旺，廖勇龙，李端有.基于逻辑回归法的滑坡危险度区划研究［J］.地下空间与工程学报,2006,2（8）:1451—1454.［13］王卫东，钟晨.基于GIS的Logistic回归模型在地质灾害危险性区划中的应用［J］.工程勘察,2009（1）:5—10.［14］王征征.MAPGIS和SPSS的区域型滑坡危险性区划［D］.北京：中国地质大学,2006:62—73.【相关文献】［1］许冲，戴福初，姚鑫，等.基于GIS的汶川地震滑坡灾害影响因子［J］.岩石力学与工程学报,2010,29（5）:2972—2981.。

滑坡地质灾害风险评价及防治

滑坡地质灾害风险评价及防治摘要：客观来讲，我国人口众多且地质灾害频发，在一定程度上对我国经济建设发展造成了阻碍性影响。

其中，以山体滑坡为主的地质灾害所表现出的频发性特点明显，给部分区域经济发展造成了阻碍性影响。

严重时，甚至会对区域居民人身安全构成威胁。

为加强对滑坡地质灾害风险的防治处理，本文主要立足于滑坡地质灾害成因及机理分析，对滑坡地质灾害风险评价方法进行研究分析。

并在此基础上，提出滑坡地质灾害风险防治措施，以供参考。

关键词：滑坡地质灾害；风险评价；防治措施；分析引言部分山体受到恶劣天气以及地震等因素影响，容易引发一系列地质灾害问题。

其中，部分山体滑坡往往会携带大量泥沙滑落引发泥石流现象。

对于滑坡这一类的地质灾害而言，其所表现出的突然性特点十分明显，容易对周围构筑物或者居民人身安全构成严重威胁。

一般来说，四川省等可以视为我国滑坡地质灾害分布范围最广且灾害问题频发的地理区域。

究其原因，主要是因为这些省份地区山脉多且容易受到恶劣或者极端天气影响，而频繁出现滑坡地质灾害问题。

目前，为进一步加强对滑坡地质灾害问题的防治处理，政府相关部门联合主管单位对地质灾害风险评价方法以及防治措施进行了统筹推进与合理部署，以实现防灾减灾目标。

1滑坡地质灾害成因及机理分析滑坡地质灾害的成因机理可以理解为引起滑坡地质灾害的影响因素及其演化过程，包括滑坡的地质环境条件、破坏方式，引起滑坡地质灾害的自然因素和诱发因素等。

一般来说，边坡稳定性程度表现主要与岩土抗剪强度相关。

如果边坡剪应力明显超出结构面抗剪强度的最大承受范围，边坡结构将会出现破坏性问题，如剪切破坏、拉裂等。

从客观角度上来讲，滑坡的形成主要是由于斜坡岩土体突破平衡条件后，沿着软弱结构面形成剪切破坏，进而形成地质灾害[1]。

期间，斜坡软弱结构面容易存在应力集中问题。

当内部条件或者外部条件受到相关因素影响发生变化时，局部应力会逐渐增大。

当增大的应力明显超过抗剪强度时，剪切破坏问题会越来越明显，形成滑坡源，并逐步向外扩展。

基于CF与Logistic回归模型耦合的永嘉县滑坡易发性评价

摘!要#!在研究永嘉县滑坡孕灾环境的基础上$选取高程&坡度&坡向&距河流距离&距道路距离&距断层距离&地层岩性及归一化植被指数!/*1("Y个评价因子$运用 \(2的空间分析功能$采用确定性系数!+."与 -FUAB7A6回归耦合模型进行滑坡灾害易发性分析'研究结果表明#距断层距离&坡度&高程&坡向和 /1*(是影响滑坡分布的主要因子$研究区被划分为极高易发区!"9a$<`"&高易发区!"<a;O`"&中易发区!":aOY`"&低易发区!$$a!O`"和极低易发区!9$a<"`"'耦合模型的合理性和精确度均符合检验要求$可为当地防灾减灾工作提供一定的参考价值' 关键词#!滑坡%确定性系数模型%-FUAB7A6回归模型%耦合模型%易发性评价中图法分类号#!%:<$8$$!!!!!文献标志码#!,!!!!!文章编号#!":;$J!";<!$#$"""#J"$"J#O !"##!"#8":<<"(K86HLA8CMGN8$#$##$<; 引用格式#!刘璐瑶$高惠瑛$李照8基于 +.与 -FUAB7A6回归模型耦合的永嘉县滑坡易发性评价)P*8中国海洋大学学报 !自然科学版"$$#$"$!"!"#"#"$"J"$O8 -AW-W@=F$\=F5WA@AHU$-ARC=F8-=HMB?AMDBWB6DV7ANA?A7@=BBDBBSDH7N=BDMFH6FWV?AHUFE+.SFMD?=HM?FUAB7A6>DU>DBBAFH SFMD?AH4FHUKA=6FWH7@)P*8%D>AFMA6=?FE)6D=H0HAXD>BA7@FE+CAH=$$#$"$!"!"#"#"$"J"$O8

地质环境与地质灾害的风险评估

地质环境与地质灾害的风险评估随着人口的增长和城市化进程的加速，对地质环境和地质灾害风险的认识与评估变得越来越重要。

地质环境是指地球表层由自然界和人类活动共同作用形成的环境，包括岩石、土壤、地下水、地貌、地理位置等因素。

地质灾害是指地球表层活动导致的一系列自然灾害，如地震、泥石流、滑坡、崩塌等。

正确认识地质环境并评估地质灾害的风险对于保护人类安全和促进可持续发展具有重要意义。

一、地质环境的评估地质环境的评估是指对一个地区地质特征及相关因素进行系统分析和综合评价的过程。

评估地质环境的主要目的是为了获取地质情况的基本资料，以便制定相应的地质工程规划和环境保护措施。

常用的地质环境评估方法包括地质调查、岩石物性测试、地形测量、地理信息系统等。

通过这些手段，可以获得地质环境的基本特征、地质构造、岩石性质等重要信息，为地质灾害风险评估提供必要的数据支持。

二、地质灾害的风险评估地质灾害的风险评估是指对一个地区地质灾害发生的可能性和危害程度进行定量分析和评估的过程。

风险评估可以帮助决策者对地质灾害的严重性和影响范围有一个全面的认识，从而采取相应的防灾减灾措施。

地质灾害的风险评估主要考虑以下几个方面的因素：1. 地质灾害的潜在危害性：即地质灾害对人类、财产和环境造成的潜在影响，包括损失程度和可能引发的次生灾害。

2. 地质灾害的发生概率：即地质灾害在一定时间和空间范围内发生的可能性。

这需要根据历史灾害数据、地质构造和地形特征等进行统计和分析。

3. 脆弱性和暴露度：即人类和财产对地质灾害的脆弱性和暴露程度。

不同地区的建筑物、基础设施和居民密度等因素都会对地质灾害的影响进行修正。

通过综合考虑上述因素，可以利用数学模型和地理信息系统等方法对地质灾害的风险进行定量评估。

风险评估的结果可以提供给政府和相关部门，以便他们制定适当的灾害管理和防治措施。

三、地质环境与地质灾害风险评估的应用地质环境与地质灾害风险评估的应用范围非常广泛。

基于CF与CF-LR模型的地质灾害易发性评价

基于CF与CF-LR模型的地质灾害易发性评价
屠水云;张钟远;付弘流;徐世光;邓明国;何例春;刘金宇
【期刊名称】《中国地质灾害与防治学报》
【年(卷),期】2022(33)2
【摘要】区域地质灾害易发性评价对地质灾害防治具有重要意义。

本文以贵州省
沿河县为研究区,考虑海拔、坡度、坡向、地形曲率、NDVI、工程地质岩组、断层、道路、水系9个因素,通过相关性分析后作为评价因子。

分别利用CF模型和CF-
LR模型评价沿河县地质灾害易发性。

结果表明:CF模型比CF-LR模型地质灾害易
发性等级的频率比值从低易发区到极高易发区明显增大,均有效评价了沿河县地质
灾害易发性;CF-LR模型比CF模型AUC值提高了0.096,CF-LR模型具有更高的评价精度。

【总页数】9页(P96-104)
【作者】屠水云;张钟远;付弘流;徐世光;邓明国;何例春;刘金宇
【作者单位】云南地矿工程勘察集团公司;昆明理工大学国土资源工程学院;铜仁市
自然资源局
【正文语种】中文
【中图分类】P642
【相关文献】
1.基于CF和Logistic回归模型的广东省地质灾害易发性评价
2.基于CF模型-AHP 的地质灾害易发性评价
3.基于AHP-CF模型的地质灾害易发性评价——以泰顺县
仕阳镇为例4.基于AHP-CF模型的地质灾害易发性评价——以泰顺县仕阳镇为例5.基于CF-Logistic模型的雅砻江新龙段地质灾害易发性评价
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基于确定性系数的的滑坡易发性定性与定量研究.

河流缓冲分级/m 1: <200 2: 200～400 3: 400～600 4: 600～800 5: 800～1000
滑坡面积/km2
3.84 2.79 1.48 0.60 0.19
分级面积/km2
37.34 29.16 24.42 19.18 13.14
滑坡频率
0.103 0.096 0.061 0.031 0.014
Fig.2 The map of stratigraphic group
5.灾害定性评价
NDVI值 1. 低 2. 较低 3. 中 4. 高
表2 NDVI分级及CF值 Table 2 CF values of NDVI group
Hale Waihona Puke 滑坡面积/km24.49 3.10 1.33 0.06
分级面积/ km2
Fig.3 The map of NDVI group
5.灾害定性评价
表3 断裂分级及CF值 Table 3 CF values of faults buffer group
距断裂距离及分级/m 1: <300 2: 300～600 3: 600～900 4: 900～1200 5: 1200～1500 6: 1500～1800 7: 1800～2100
基于确定性系数的滑坡易发性定性与定量研究
姓名：武锋强
1.研究目的及研究内容
研究目的及意义：
对研究区滑坡灾害易发性评价。
研究内容：
利用确定性系数方法，定性评价怒江俄米地区滑坡的易发性。
2.技术路线
岩性
坡度
计算各评价因子
坡向
分级滑坡面积
高程
断层
水系
植被
计算分级CF值（作为权重）

加权确定性系数模型的滑坡易发性评价

加权确定性系数模型地质与环境学院，陕西西安７１００５４）
摘要：针对传统的滑坡灾害易发性评价中仅考虑评价因子间的一级指标权重或者因子各分级状态的二级指标权重，未能考虑各评价因子各分级状态的综合权重，从而导致评价结果缺乏一定适应性问题。文中提出了将随机森林模型（ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ，ＲＦ）和确定性系数模型（ＣｅｒｔａｉｎｔｙＦａｃｔｏｒ，ＣＦ）相耦合的加权确定性系数评价模型（ＷｅｉｇｈｔｅｄＣｅｒｔａｉｎｔｙＦａｃｔｏｒ，ＷＣＦ）。该模型通过ＣＦ模型计算二级指标因子权重，并利用ＲＦ模型计算出一级指标因子权重，然后通过将所有指标因子的易发性指数进行加权求和，获得多种因素耦合下的滑坡灾害易发性程度。以陕西省西安市周至县为研究区，在对研究区的地质环境、人类活动情况、滑坡分布特征及形成条件进行了综合分析的基础上，选取了１４类与滑坡发生相关的指示因子，结合ＧＩＳ的空间分析功能，分别采用ＣＦ，ＲＦ和ＷＣＦ模型对研究区内滑坡灾害易发性进行区划，各模型的评价结果采用Ｋａｐｐａ系数进行对比验证。研究结果表明：研究区内的滑坡主要受高程、地貌类型、与断层距离因子的影响，各因子所占权重分别为０．２７，０．１２，０．１１；改进后的ＷＣＦ模型区划结果的准确性相对于ＲＦ和ＣＦ模型提高了５．２％和９．９％．由此表明，ＷＣＦ模型更适用于研究区的滑坡易发性评价，评价结果可为研究区的滑坡灾害防治规划提供重要的参考价值。关键词：滑坡；易发性评价；ＷＣＦ模型；随机森林；确定性系数中图分类号：Ｐ６４２文献标志码：Ａ文章编号：１６７２－９３１５（２０２０）０２－０２５９－０９ＤＯＩ：１０．１３８００／ｊ．ｃｎｋｉ．ｘａｋｊｄｘｘｂ．２０２０．０２１０开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：

地质环境与地质灾害风险评估

地质环境与地质灾害风险评估地质环境与地质灾害风险评估是一项重要的研究领域，对于城市规划、土地利用和灾害防治具有重要意义。

本文将从地质环境与地质灾害的关系、风险评估方法和案例分析三个方面进行讨论。

一、地质环境与地质灾害的关系地质环境是指地质背景下的各种自然环境要素，包括地壳构造、岩石类型、地下水位等。

地质环境对地质灾害的发生和演化有着重要影响。

例如，在地震多发区，地壳构造不稳定，极容易引发地震，从而导致地震灾害的发生。

另外，岩石类型也是灾害的重要因素。

对于那些岩石稳定性差、容易发生崩塌或滑坡的区域，灾害风险就更大。

二、风险评估方法在地质环境与地质灾害风险评估中，有多种方法可供选择，以下将介绍几种常用的方法。

1. 概率法：这是一种基于统计数据和模型的方法。

通过分析历史地质灾害事件的发生频率、规模和分布规律，建立数学模型，计算地质灾害的概率和风险。

2. 专家评估法：这是一种基于专家经验和判断的方法。

专家根据地质环境和地质灾害的相关信息，运用自己的经验和专业知识，进行主观判断并给出评估结果。

3. 空间分析法：这是一种基于GIS技术的方法。

通过收集和整理地质环境和地质灾害的空间数据，运用GIS技术进行空间分析和模拟，得出地质灾害的风险分布图。

三、案例分析以某市为例，该市位于地震多发区，同时又有大面积的岩石崩塌和滑坡等地质灾害。

为了评估地震和崩塌灾害的风险，采用了概率法和空间分析法相结合的方法。

首先，收集了该市历史上的地震和崩塌事件数据，并进行统计分析。

通过建立地震和崩塌的概率模型，计算出地震和崩塌的概率和风险等级。

结果显示，该市的地震风险较高，且西部山区的崩塌风险最大。

其次，采用GIS技术，对该市地震和崩塌的空间分布进行了分析。

结合地质环境和地震活动性等因素，建立了地震和崩塌的空间模型。

通过空间叠置分析，得出了不同区域地震和崩塌灾害的风险分布图。

根据结果，提出了相应的防灾减灾建议，包括加强地震监测预警、严格山区开发限制等。

学术研究中的因子分析与结构方程模型如何进行因子分析和结构方程建模

学术研究中的因子分析与结构方程模型如何进行因子分析和结构方程建模在学术研究领域中，因子分析和结构方程模型是常用的数据分析方法。

通过对数据进行因子分析和结构方程建模，研究者可以探索变量之间的关系、检验理论模型的拟合度以及预测潜在变量等。

本文将介绍因子分析和结构方程模型的基本概念、使用方法以及一些应用场景。

一、因子分析因子分析是一种多变量分析方法，旨在从一组观测变量中发现共性因子并对其进行解释。

通过因子提取和旋转，可以将观测变量归纳为几个相对独立的潜在因子，以减少变量之间的复杂关系。

因此，因子分析可以用于降维、变量筛选和构建潜在变量等方面。

1. 因子提取因子提取是指从观测变量中识别和提取潜在因子。

常用的因子提取方法有主成分分析、主轴法和极大似然法等。

主成分分析是一种按照方差大小提取因子的方法，主轴法则是以变量之间的相关系数为基础，按降序提取因子，而极大似然法则基于数据的概率分布来提取因子。

2. 因子旋转因子旋转是指通过调整因子的位置和相关性，使其更具解释力和解释性。

常见的因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转。

正交旋转（如方差最大法、Varimax法）使得因子之间无相关性，方便解释因子的独立性；而斜交旋转（如直接斜交旋转法）允许因子之间存在相关性，更接近实际情况。

3. 因子解释在因子分析中，解释因子对结果的解释至关重要。

解释因子包括因子载荷和方差贡献。

因子载荷表示观测变量与因子之间的相关性，取值范围通常在-1到1之间；方差贡献表示因子对总方差的贡献程度，可用于选择最具解释力的因子。

二、结构方程模型结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）是一种基于统计模型的分析方法，用于检验理论模型的拟合度和参数估计。

结构方程模型由测量模型和结构模型组成，可以分析和解释变量之间的直接和间接影响。

1. 测量模型测量模型用于对潜在变量进行测量，并建立潜在变量与观测变量之间的关系。

常见的测量模型包括确认性因子分析（CFA）和模式匹配等。

基于不同因子筛选方法的LightGBM-SHAP滑坡易发性研究

基于不同因子筛选方法的LightGBM-SHAP滑坡易发性研究陈丹璐;孙德亮;文海家;辜庆渝【期刊名称】《北京师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(60)1【摘要】以重庆市黔江区为例,选取23个评价因子构建滑坡致灾因子数据库,利用地理探测器与皮尔逊-主成分分析2种因子筛选方法选择因子最优组合;基于Bayesian-LightGBM-SHAP混合模型进行滑坡易发性评价,并对模型精度进行验证,分析影响黔江区滑坡发生的主导因子.初始模型的AUC值为0.801,Pearson Correlation Coefficient-BayesianLightGBM模型AUC值为0.824,GeoDetector-Bayesian-LightGBM模型AUC为0.835;由因子重要性可知,多年平均降雨量、高程、POI核密度与距河流距离是滑坡发生的最主要因子,而输沙指数、水流动力指数与坡位对滑坡的发生影响较弱.因子筛选法-Bayesian-LightGBM相结合的混合模型能够提高模型的准确性,为构建合理因子数据库提供参考框架;通过与因子重要性的结合分析,验证了地理探测器能够准确探测各因子对滑坡发生的贡献值,突出各滑坡地理因子组合之间的相关性,从而探究各因子与滑坡之间的关系.【总页数】11页(P148-158)【作者】陈丹璐;孙德亮;文海家;辜庆渝【作者单位】重庆师范大学地理与旅游学院;地理信息系统应用研究重庆市高校重点实验室;重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室【正文语种】中文【中图分类】X87【相关文献】1.基于不同因子分级法的滑坡易发性评价——以湖北远安县为例2.基于RS-SVM 模型的滑坡易发性评价因子选择方法研究3.考虑线状环境因子适宜性和不同机器学习模型的滑坡易发性预测建模规律4.基于不同特征选择方法和随机森林法的滑坡易发性评价--以湖南中西部地区为例5.滑坡易发性预测不确定性:环境因子不同属性区间划分和不同数据驱动模型的影响因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于CF概率模型的滑坡致滑地质环境背景因子筛选分析

① 资助项目：福建省地质灾害区域自动化预警预报系统升级改造项目
收稿日期：２１－５２０２０－２
作者简介：郑
侠（９１）１８一，女，助理工程师，水文地质工程地质环境地质专业。
第３期
郑
侠：基于ＣＦ概率模型的滑坡致滑地质环境背景因子筛选分析
地质灾害调查数据库
福建省
滑坡的发生受地形（地貌）等地质环境背景控制，受强降雨和人类工程活动诱发，是多因素综合作用的体现。对滑坡致滑地质环境背景因子进行筛选，并实现各因子定量化表达，
是滑坡灾害预警预报的基础。福建省从１９年开展滑坡区划调查以来，已累计调查滑坡近万处，记录了滑坡所在的９９位置高程、斜坡坡度、残坡积土厚度、植被类型、基岩岩性、工程切坡情况等基础信息，建
分别进行描述统计分析和Ｃ概率模型计算，筛选出滑坡致滑关键地质环境背景因子，按敏感程Ｆ度从高到低分别为滑坡所在位置高程、斜坡坡度、土层厚度和基岩岩性。、
关键词ＣＦ概率模型地质环境背景因子
等＿在统计分析香港大屿山岛滑坡灾害发生与致滑因子之间关系的基础上，确定斜坡坡度、２
斜坡方位、岩石特性、高程、土地利用为逻辑回归计算的基本参数，预测该区斜坡不稳定的

《基于贝叶斯算法优化机器学习模型的滑坡易发性评价》范文

《基于贝叶斯算法优化机器学习模型的滑坡易发性评价》篇一一、引言滑坡是自然灾害中常见的一种地质灾害，给人们的生命财产带来了极大的损失。

因此，对于滑坡易发性的评价一直是地质工程和地理信息系统领域研究的热点问题。

随着计算机技术的快速发展，机器学习算法在滑坡易发性评价中得到了广泛的应用。

本文将介绍一种基于贝叶斯算法优化机器学习模型的滑坡易发性评价方法，以期为相关研究提供参考。

二、研究背景与意义传统的滑坡易发性评价方法主要依赖于地质勘查和专家经验，其评价结果受人为因素影响较大。

随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习算法在滑坡易发性评价中得到了广泛应用。

贝叶斯算法作为一种重要的机器学习算法，具有强大的优化能力和良好的泛化性能，能够有效地提高滑坡易发性评价的准确性和可靠性。

因此，研究基于贝叶斯算法优化机器学习模型的滑坡易发性评价具有重要的理论和实践意义。

三、研究方法与数据本研究采用机器学习中的贝叶斯算法对滑坡易发性进行评价。

首先，收集滑坡相关数据，包括地形、地质、气候、人类活动等因素的数据。

然后，利用贝叶斯算法建立机器学习模型，对滑坡易发性进行评价。

在模型训练过程中，采用交叉验证等方法对模型进行优化，以提高评价的准确性和可靠性。

四、贝叶斯算法在滑坡易发性评价中的应用贝叶斯算法是一种基于概率推理的机器学习算法，其核心思想是利用先验知识和新的观测数据不断更新概率模型，以实现对未知数据的预测。

在滑坡易发性评价中，贝叶斯算法可以通过对历史滑坡数据的分析，提取出影响滑坡发生的关键因素，并建立相应的概率模型。

然后，利用新的观测数据对概率模型进行更新，实现对滑坡易发性的评价。

五、模型优化与结果分析在模型训练过程中，我们采用了交叉验证等方法对模型进行优化。

交叉验证是一种常用的模型评估方法，其基本思想是将数据集分为训练集和验证集，利用训练集训练模型，然后利用验证集评估模型的性能。

通过多次交叉验证，我们可以找到最优的模型参数，提高模型的泛化性能。

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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地球科学中的地质灾害风险预测模型

地球科学中的地质灾害风险预测模型地质灾害是指在地球表层地质环境中造成的一系列灾害性事件，包括地震、地质滑坡、泥石流、火山喷发等。

这些灾害不仅对人类的生命财产造成严重威胁，还给社会经济发展带来巨大的冲击。

为了有效地减轻灾害带来的损失，地球科学家们采用了地质灾害风险预测模型来帮助我们更好地理解和预测地质灾害的发生概率、规模和影响范围。

地质灾害风险预测模型是一种利用地学数据、统计方法和定量模型来定量评估地质灾害风险的工具。

下面将介绍地球科学中常见的几类地质灾害预测模型。

1. 地震风险预测模型：地震是最为致命和破坏性的地质灾害之一。

地震风险预测模型通过分析地球的地壳运动、地震活动数据和地震震源参数等信息，可以预测地震的震级、震源位置和发生的概率。

常用的地震风险模型包括统计模型、物理模型和人工神经网络模型等。

通过这些模型的应用，我们可以及时采取措施来减少地震带来的损失，提高社会应对地震的能力。

2. 滑坡风险预测模型：滑坡是地球表层以重力作用而发生的较大规模的地质灾害。

滑坡风险预测模型基于地质学和地形学特征，通过分析降雨、地质构造、土壤类型、坡度和地下水位等因素，可以评估滑坡的发生概率和规模。

其中，地形分析和数值模拟是滑坡风险预测模型的常用方法，可以预测滑坡的空间分布和运动轨迹，为滑坡灾害的防治提供科学依据。

3. 泥石流风险预测模型：泥石流是由陡坡上的水土流失形成的一种高速流动的混合物。

泥石流风险预测模型主要通过遥感技术、地形信息和水文数据等，来评估泥石流的潜在危险性和影响范围。

遥感技术可以获取地表信息，包括地貌特征、植被覆盖和河流网络等，用于辅助判定泥石流潜在发生区域。

地形信息和水文数据则可以用于模拟泥石流的产生和传播，为防范和应对泥石流灾害提供科学指导。

4. 火山喷发风险预测模型：火山喷发是一种自然灾害，其喷发物和火山爆发带来的物理过程和后果对周边环境和人类生活产生了广泛影响。

火山喷发风险预测模型主要通过监测地壳运动、地热特征和地震活动等，来预测火山的喷发风险和规模。