不同影响因子对地震滑坡的贡献率分析
滑坡灾害坡度坡向敏感性分析研究——以云南大关县为例
全县共发现各类地质灾害点共１ ８ ７ 处。 地 质灾害类型
主要是滑坡 和崩塌 ， 其次为泥石流、 不稳定斜坡等 。 滑 坡灾害是大关县各类地 质灾害中数 量最多、 分布最 广、 危
１ 研究 区概况及地质 灾害情况
大关县 位于云南省东北部 ， 昭通地 区的腹心地带。
害性最大的灾种。 在１ ８ ７ 个地质灾害点中， 滑坡地质灾害点 达９ ３ 个， 占地 质灾害总数的５ ０ ％。
中显得尤为重要， 也是准确进行地质灾害评价的基础。 本文选取云南昭通市大关县为研究区域 ， 结合现 有
的 滑坡 数 据 资 料 … ， 以Ａｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ 为平 台， 通 过 研 究 区域 的数 字高程模型数 据 （ ＤＥ Ｍ） 分析得到坡 度及坡向数据， 利 用Ｇ Ｉ Ｓ 空 间分析 功 能 ， 结合 基 于贡 献 率 的敏 感 性 数 学分 析
元古 界和 古 生界 、 中生 界 的地 层 个 别 缺 失 外 ， 其 余 地 层 均 有 出露 。 地 层 出 露岩 性 主 要 为 浅 海 相 碳 酸 盐 岩 ， 滨 海 相
大关县是云南省地 质灾害多发区， 其 中滑坡 是主要 的灾害类型。 滑坡主要影响因素有地形地貌、 植被覆盖、
地 层岩 性 、 地 质构 造 、 水 文 地 质条 件 和人 为活 动 等 因 素。
３ 结果 分析
根 据 上 述 思 路 将影 响 因子 分 为一 级 影 响因 子和 二 级 影 响 因 子。 将坡度、 坡 向定 为 一 级 影 响 因 子 ， 二 级 影 响 因
子是对一级影 响因子的细化 ， 是最后参 与危险性区划 的
指标。
空 间数 据库管理 功能 。 ＧＩ Ｓ 为 空间分析提供 了强大 的工
中高山地区滑坡发育地形地貌因子敏感性研究
摘要： 为 分析 海拔 高度 大 于 １ ３ ０ ０ ｍ 的 中高山地 区地 形地 貌 因子 对 滑坡 发 育 的敏 感性 程度 ， 运 用基 于 因子 综合 贡献 率 的敏 感性分析 方法 ， 研 究黔 东北 中 高山地 区坡 面形 态、 地 形坡 度 、 相 对 高 差三 类 影 响 因子对 滑坡 发 育的影 响程度 。在各 类影 响 因子 对滑坡 发 育 频数 、 面积 及 体 积分 量 贡 献 率的 基 础上， 利 用顺 序赋 值 法量化 各 分量 贡献 率的 贡献指 数 ， 并 以各 分 量贡献 指数 的几 何平 均数 构建敏 感 性 系数 ， 定 量分 析三 类地 形地 貌影 响 因子对 中高山地 区滑坡 发 育的敏 感性 。研 究结 果表 明 ， 阶梯 形 和 凸形坡 面形 态的斜坡 中后 部 为地 貌 演化堆 积 区 ， 能提 供较 大 重力 势能 ， 属 滑坡 发 育的敏 感性坡 面 形 态因子 ； 地 形坡 度在 １ ８ 。 ～２ ２ 。 之 间 的较 陡坡 和相 对 高差在 ４ ０ ￣８ ０ ｍ 之 间的矮 坡 常分布 于受地 表 水 强烈 冲刷 的地 带 ， 在 一 定重 力势 能和 强烈地 下 水共 同作 用 下 ， 极 易诱 发 浅层 小规模 滑坡 ； 地 形 坡 度大于 ２ ７ 。 的极 陡坡和 相 对 高差 大于 １ ２ ０ ｍ 的 高坡 由 于具备 较 大重 力 势 能 ， 常诱 发 深层 大规 模 滑
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地质灾害危险性评价因子与权重分析研究
地质灾害危险性评价因子与权重分析研究作者：汪洁李丽荆青青姚维岭王斌来源：《城市与减灾》 2014年第5期中国国土资源航空物探遥感中心汪洁李丽荆青青姚维岭方正国际软件（北京）有限公司王斌多年来我国在空间技术减灾领域做了大量的研究和应用工作，在自然灾害预警、灾害监测以及评估等方面取得了可观的进步。
地质灾害危险性评价研究正逐渐形成地质灾害监测、预警和预报系统研究的组成部分。
地质灾害危险性评价研究中一项重要的工作就是因子选取和权重确定。
控制地质灾害发生的因素主要分为主控因子和触发因子两类。
主控因子为地质灾害发育的基础条件，为地质灾害的发育、发生、发展提供了物质条件；触发因子为地质灾害的发育、发生、发展提供了动力。
本文利用遥感技术，通过解译地质灾害点，并结合研究区域的实际特点，采用层次分析法，从地形、地质、地貌、统计数据四方面因素进行分析，确定评价因子和权重，并通过权重值分析各个因子对危险性评价的贡献率，以求掌握各个因子在地质灾害中的作用，为地质灾害危险性评价提供数据依据和技术支持。
通过各因子贡献率可以为地质灾害的防治与治理提供参考。
研究区概况汶川，因汶水得名，位于四川盆地西北部边缘，是中国四个羌族聚居县之一，有“西羌门户”和“川西锁匙”之称。
地图坐标为北纬30°45′~31°43′与东经102°51′~103°44′之间，居阿坝藏族羌族自治州东南部，东邻彭州市、都江堰市，南靠崇州市、大邑县，西接宝兴、小金县，西北和东北分别与理县、茂县相连，如图1。
县城位于威州镇，在北部岷江与杂谷脑河交汇处，海拔1325 米，有茶坪山、邛崃山等山脉围绕，县区东西宽84 千米，南北长105千米，总面积4084 平方千米。
2008 年5 月12 日，汶川县发生8.0 级强烈地震。
灾后汶川的地质灾害呈数量多、规模大、范围广、密度高、衍生性、成群性特点。
震后引发的地质灾害以崩滑体为主，而且震后的崩滑体规模都呈大型趋势。
滑坡稳定影响因子敏感性分析及治理方案探讨
滑坡 稳定 影响 因素 的敏感性 分析 就是 定量 分析影 响滑 坡稳 定性 的各 因素与 滑坡稳 定 系数 之 间 的相 关性 ，即分 析各 因素 的变化 对于滑 坡稳 定系 数 的影 响 。分析 滑坡 影响 因素 的变化 与 滑坡 稳定性 的相关 关 系 以及 滑坡 在不 同外界 条件 下 的稳定性 ，不 但可 以找 出滑坡 失稳 的主 导 因素 ，而且 根据 敏感 性分析 得 出的主要 影 响因素 ，在 滑坡治 理及 优化设 计 中就可 以有 针对性
调 查 ，第 二 期 工 程 场 地 位 于 一 老 滑 坡 体 （ 即王 良寺 滑 坡 ）上 ，其 滑坡 体 体 积 超 过 １０× ０
１４ｌ，按滑坡 规模 和物 质组成 划分 ，该 滑坡 属 于大 型 黄 土滑坡 。在平 场 切坡 开挖 前 是 稳定 ０ｒ ３ Ｉ
的高 陡滑坡 ，由于第 二期 工程 的大量开 挖活动 的影 响 ，改 变了滑坡 的应 力分布 ，使滑 坡失稳
第 １ 第 ４期 ４卷
２ ００ ８年 １ ２月
地 质 力 学 学 报
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＧＥＯＭＥＣＨＡＮＩ ＣＳ
Ｖｏ Ｊ ４ Ｎ ． ｌ１ ｏ ４ Ｄ ｃ ２００ ８ ｅ ．
文 章 编 号 ：１０－６６ （ｏ ８ ４０８．８ ０６６ １ ２０ ）０—３１Ｏ
的采 取相应 的整 治措施 ，使 滑坡治 理达 到安 全 、经济 和有效 的 目的 。因此 ，在滑 坡及 滑坡 治
理工程 中 ，影响 因素 的敏感性 分析 显得 非常 重要 。
收 稿 日期 ：２０．７２ ０８０．１
作 者简 介 ：马 显 春 （９０） １８． ，男 ，助 理 工 程 师 ，主 要从 事 地质 灾 害方 面 的工 作 。Ｅ ａ ：ｎ 】 Ⅱｈｌ ９Ｏ ６ ．ｏ －ｌ ｄ ｌ【 ｃＩ１８ ＠１３ ｃｍ。 ａｉ ａ Ｉ Ｉ
应用2类New mark简易模型进行2008年汶川地震滑坡评估
３期
马思远等：应用 ２类 Ｎｅｗｍａｒｋ简易模型进行 ２００８年汶川地震滑坡评估
７７５
（Ｊｉｂｓｏｎｅｔａｌ．，１９９８，２０００）、１９８９年美国加利福尼亚 ＬｏｍａＰｒｉｅｔａＭＷ６９地震（ＭｃＣｒｉｎｋ，２００１）、 ２０１３年芦山 ＭＷ６６地震（陈晓利等，２０１３）、２０１５年尼泊尔 ＭＷ７８地震（Ｇａｌｌｅｎｅｔａｌ．，２０１７）和 ２０１７年四川九寨沟 ＭＷ７０地震（刘甲美等，２０１７）等，Ｎｅｗｍａｒｋ方 法 是 目 前 国 际 上 应 用 较 为 广 泛的一种地震滑坡危险性评估方法。
汶川地震发生后，国内外学者基于 Ｎｅｗｍａｒｋ位 移 分 析 方 法 对 汶 川 地 震 的 滑 坡 反 演 结 果 进 行了初步研究，取得了较好的评估效果 （Ｇｏｄｔｅｔａｌ．，２００８；葛 华 等，２０１３；王 涛 等，２０１３）。但 是这些研究只是基于 Ｎｅｗｍａｒｋ分析方法对汶 川 地 震 滑 坡 进 行 了 简 单 的 快 速 评 估，而 缺 少 对 结 果的详细定量化分析。此外，国内 外 许 多 学 者 基 于 全 球 地 震 动 记 录 拟 合 了 各 种 不 同 地 震 动 参 数的 Ｎｅｗｍａｒｋ经 验 公 式 （Ｊｉｂｓｏｎｅｔａｌ．，１９９８；Ｂｒａｙ，２００７；Ｊｉｂｓｏｎ，２００７；Ｓａｙｇｉｌｉｅｔａｌ．，２００８； Ｈｓｉｅｈｅｔａｌ．，２０１１；徐光兴等，２０１２）。但是，目前这些基于 Ｎｅｗｍａｒｋ模型的研究大多仅基于其 中的一种模型进行地震滑坡危 险 性 评 估，缺 乏 对 不 同 模 型 结 果 的 对 比。 仅 少 数 研 究 进 行 了 不 同 Ｎｅｗｍａｒｋ模型的对比，如 Ｍｉｌｅｓ等（２０００）的研究表明，基于不同地震动参数的简易模型得到 的反演结果具有差异性，因此建议在进行区域评估时，应选择多个简易模型进行对比，以 期获 得更为良好的评估结果。Ｄｒｅｙｆｕｓ等（２０１３）选择了 ７个 不 同形式 的简 易模型进 行对比，结 果 表 明，不同 Ｎｅｗｍａｒｋ简易模型的反演结果差异性不大，但不同模型的位移统计量 Ｄｎ值仍 存在较 大差异。
露天煤矿边坡稳态影响因子敏感性分析及滑坡控制对策
摘
要 ：通 过现 场地 质调 查 ，对胜 利露 天煤矿 的滑坡 形 成 原 因和 主要 影 响 因素进 行 了分析 ，
确 定 了滑坡 主要 导致 因素 为水 的作 用、岩 性 、开挖破 坏 、地 震动 等 。考虑 滑坡体 岩性 、荷 载 、加 固力等具体 情 况 ，采 用 Ｍ Ａ ＭＡ法对 边坡 排 水 率 Ｄ 、岩 体 容 重 Ｒ 、底 滑 面的 Ｃ ＳＲ Ｒ 日与 ８ 、侧 值
３ Ｓｈｏ ｏ ｃ ａｉ ｎ ｒｈｔｃ ｒ，Ｃ ｉａｕ ｉ ｒｔ ｏ ｉｉｇａｄＴ ｃｎ ｌ （ ｅ ｉｇ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ ｈｎ ） ． ｃｏｌ ｆ Ｍｅｈｎｃ ａｄＡ ｃｉ ｔ ｅ ｈｎ ｎｖ ｓｙ ｆ ｎｎ ｎ ｅｈｏｏ ｓ ｅｕ ｅ ｉ ｍ ｙ ｇ Ｂ ｉｎ ） ｅ ｉｇ１０ ８ ，Ｃ ｉａ ｊ ｊ
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张艳博 ，张 国锋 ，田宝柱 ，康 志强 ＇
（．河北联合大学 资源与环境学 院 ，河北 唐 山 １ ３ ．中国矿业 大学 （ 北京 ）力学与建筑学 院 ，北京 ０ ３０ ； ６ ０ ９ ０ ３０ ６ ０９； １０ ８ ） ０ ０ ３ ２ ．河北省矿业开发与安全技术重点实验室 ，河北 唐 山
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双鸭山市降雨诱发滑坡灾害气象风险预警模式
双鸭山市降雨诱发滑坡灾害气象风险预警模式2.佳木斯市气象局黑龙江佳木斯 154000摘要：本研究通过建立双鸭山市滑坡地质灾害数据库，综合分析突发性滑坡灾害的发生、发展及空间分布规律，开展气象条件（主要是暴雨）与滑坡的相关性研究，拟用逻辑回归分析把滑坡地质灾害的发生与当次降雨量和前期土壤含水量相结合构建气象预警模式，以提高其预警准确性。
关键词：滑坡、降雨量、土壤含水量双鸭山市是黑龙江四大煤城之一，地处黑龙江省东北部，位于完达山北麓，地形地貌、地质构造复杂，地质环境条件较差，市区内煤矿采空塌陷区分布比较广泛，特别是老矿区的塌陷现象十分严重，加之汛期暴雨易引发城市内涝，进而导致滑坡、崩塌、地面塌陷等地质灾害发生。
降雨是诱发灾害的主要因素之一，据统计，全国80%以上的地质灾害的发生都直接或间接受降雨影响，这些地质灾害主要包括崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝、地面塌陷等，其中崩塌和滑坡占其总数的90%以上[1]。
地质灾害的发生与当日及前期降雨都有密切联系，在前期降雨充沛的条件下，无论当日降雨量或小或大都可能引发滑坡地质灾害[2]，陈景武[3]、文科军[4]、李铁锋[5]等众多学者，根据降雨诱发滑坡灾害的现象，运用应用逻辑回归分析与前期降雨量结合定量分析降雨诱发灾害的可能性，对不同的地区进行了大量有意义的研究，探索了降雨诱发滑坡的机理，并且把该机理运用于地质灾害的预警预报工作中，取得了很好的成果[6-16]。
本研究通过对双鸭山市滑坡地质灾害隐患点的资料收集、勘查，来研究分析在特定气象条件（主要是暴雨）下发生滑坡地质灾害影响因素，建立双鸭山市滑坡地质灾害数据库，综合分析突发性滑坡灾害的发生、发展及空间分布规律，开展气象条件（主要是暴雨）与滑坡的相关性研究，拟用逻辑回归分析把滑坡地质灾害的发生与当次降雨量和降雨前的土壤含水量相结合构建气象预警模型，优化模型权重参数，提高其预警准确度，制作发布滑坡灾害风险气象条件预报预警信息，以期为政府决策提供有效参考，从而达到减灾防灾的目的。
滑坡敏感性分析
西南、贵州等地基于地理信息系统山地滑坡敏感性摘要:本文研究的目的是用地理信息系统的方法（GIS）评价中国西南贵州省周边地区发生滑坡的可能性。
底图是扫描这片区域，单幅滑坡绘制1:50万地形图。
在这片文章中，斜坡、岩性、滑坡单体、构造活动、排水分布和年降水量都将作为独立的影响因子。
因此，六个影响因子的地图准备通过各种权威资源收集信息并且把它们转换到GIS地图中。
在定性地图和梯形模糊数学比重（TFNW）方法的基础上进行敏感性分析。
使用预测图概率，将研究区的滑坡敏感性分为四个类别:即低、中、高和很高。
此外，加权程序显示TFNW是一种有效的方法在滑坡因子权重分析上。
关键字：滑坡灾害空间、地理信息系统、滑坡、模糊数、加权方法绪论2007年，在中国约有25,000件水文地质的混乱事件造成679人丧生，直接破坏资产和财产估计约3200万美元根据国土资源部的报告（2008）(/)。
在贵州，中国的一个，在无数的地质灾害事件中大约有150人丧生和许多基础设施被摧毁。
建立滑坡敏感性分析对于土地利用规划和基础设施的布局非常重要。
随之而来的需求是用一种逐渐被重视的地理信息系统（GIS）的方法去预测已经促使许多随机过程模型发展的事件。
地理信息系统是基于计算机的系统，具有高潜力的存档、处理、分析和显示地理参照数据(Aronoff 1989)的能力并且日益成为地质灾害分析和风险降低的主要工具（Coppock 1995)。
GIS作为基本的分析工具，结合一些合理的模型，采用空间数据管理和操作对于滑坡危险性区划是非常有效的。
因此，许多研究者试图在GIS环境下找出产生山体滑坡和滑坡的灾害图。
滑坡灾害图根据不同的目的和现有的资源，在不同的尺度编译，从地方到国家，采用多种技术，包括立体航空照片的分析、地貌域的映射、工程地质勘查和历史档案的索引(Guzzetti et al. 2000)。
对于这些技术的结合经常使用(Galli et al.2008)。
xch-汶川地震滑坡
定为《汶川地震滑坡分布规律与危险性评价》 ）
• 2004.09～2007.07 在西安科技大学完成硕士学习， 并获硕士学位（专业地质工程，方向为地理信息系统， 硕士毕业论 文题目为《基于ArcObjects的公路边坡稳定性评价系统研究》 ） • 2000.09～2004.07 在西安科技大学完成本科学习， 并获学士学位（专业地质工程）
3.汶川地震滑坡调查
绵竹文家沟滑坡
3.汶川地震滑坡调查
什邡岳家山滑坡
3.汶川地震滑坡调查
青川东河口滑坡
体积约1千万方
滑坡在高速滑行过程中解 体，形成碎屑流并堵塞红 河和青竹江，形成两个堰 塞湖
现已被开发为汶川地震遗迹滑坡滑动距离约4.5km， 堆积体宽度2.2km，面积 7.22km2，估算体积约7亿方 。 是汶川地震诱发滑坡规模最大的 滑坡堰塞坝高超过650m，但是 集水面积小
3.汶川地震滑坡调查
部分典型滑坡介绍
高速远程滑坡（碎屑流） 汶川县映秀镇牛圈沟滑坡碎屑流 绵竹文家沟滑坡 什邡岳家山滑坡碎屑流 青川东河口滑坡碎屑流 散体结构滑坡 安县大光包滑坡 北川陈家坝太洪村滑坡（唐家湾堰塞坝） 王家岩滑坡 北川唐家山滑坡
3.汶川地震滑坡调查
汶川县映秀镇牛圈沟滑坡碎屑流
映秀镇西南约2.5km 体积约300万方 滑坡的滑源位于牛圈沟左侧的支沟 的右侧，滑动方向为东，滑源区宽 度约400m，水平长度约320m。 斜坡在地震力的作用下失稳，滑体 高速冲向对面的山坡，在强烈的撞 击作用下解体，改道沿着支沟方向 高速下滑，方向约为E23°S。在距 牛圈沟主沟约350m处撞向并切过支 沟左侧的山坡后改向（具有弯道超 高现象，超高约20m）；然后沿着 E75°S方向，垂直于牛圈沟主沟的 方向冲入牛圈沟主沟，在主沟中改 道，完成最后一次转向。
地理信息系统在滑坡灾害研究中的应用_戴福初
输出功能。 输出是对数据处理及空间分析结果的表 达, 常以图形、图表等可视化形式表征。
滑坡灾害是在地球表层一定空间范围和一定时 间内发生的一种灾害现象, 在空间上各种类型的滑 坡或滑坡群大小有很大的区别, 时间上快慢差别也 很大, 但它们都是灾害孕育环境与触发因子共同作 用的结果。 而滑坡灾害及其影响因素都与空间位置 密切相关, 利用 G IS 技术不仅可以对滑坡灾害及其 相关信息进行管理, 而且可以从不同空间和时间尺 度上分析滑坡发生与环境因素之间的统计关系, 定 量—半定量评价滑坡灾害发生风险及其可能的灾害 范围。
图、在此基础上进行历史滑坡的条件查询检索、滑坡 滑坡数据层与地形数据 (包括坡度、高程、坡向和坡
发生的时间与空间规律分析, 如滑坡分布密度、滑坡 形) 进行叠加分析, 发现中等高程的北、北东向和西、
时序趋势分析。笔者建立了香港地区 1984～ 1996 年 北西向坡坡度陡的凹坡为滑坡易发区; 笔者以香港
历史滑坡空间数据库 (图 1) , 可以根据滑坡的发生 大屿山为研究区, 以 G IS 为技术支撑工具, 在开展
时间、规模、位置、滑坡类型及滑坡所造成的灾害损 自然滑坡风险评价时, 根据滑坡发生的空间位置自
失等进行单一或复合条件可视化查询和显示。
动提取滑坡发生源地的地形条件, 通过统计分析 (图
2 滑坡与动、静态环境因素相关分析
造等之间的统计直方图或饼状图等, 进而可据此对 易滑 地 质 环 境 条 件 进 行 综 合 分 析。 如 L arsen 和 To rres2Sanchez[1] 对 Puerto R ico 三个典型研究区以 航空遥感影像为数据源, 以 G IS 为工具, 对滑坡发
“7·22”岷县漳县地震地质灾害分布、特征及与影响因子间关系分析
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｇ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
工程地 质 学报 １ ０ ０ － ９ ６ ６ ５ ／ ２ ０ １ ３ ／ ２ １ （ ５ ） 一 ０ ７ ５ ０ 一 ｌ １
‘ ‘ ７ ・ ２ ２ ＂ 岷县 漳县 地震 地质 灾 害分 布 、 特 征 及 与 影 响 因 子 间关 系分 析 术
质灾害数量最多 ；（ ２ ） 软弱岩层在地震作用下易发生地质 灾害 ， 区内泥盆 系和二 叠系板 岩 、 灰岩岩组 内分 布近 ５ ０ ％的地质 灾
害， 面积发育 率最大的则为新近系 中厚层软弱泥岩 、 砂岩岩组 。地质灾 害主要沿发震 断裂通 过或距离 较近的地方 成片集 中分 布， 地质灾害主要分布在距离发震断裂 ２ ０ ｋ ｍ 以内的范 围内 ；（ ３ ） 震 中距和 Ｐ Ｇ Ａ与地 质灾害数量对应关系不 明显 ， 但是面积发 育率整体趋势是随着震 中距增加 而减小 ， 随着 Ｐ Ｇ Ａ增大而增加 ； 地质灾害易发程度 随烈 度增 大而增强 ；（ ４ ） 越靠 近公路 和河 流， 地质 灾害越易发生 ， 集 中分布区间分别为距公路 ０ ～ ８ ０ ０ ｍ和距河流 ０ － ６ ０ ０ ｍ。 关键词 岷县漳县地震
基于逻辑回归模型的喜德县滑坡易发性评价
地球科学与环境工程河南科技Henan Science and Technology总第872期第1期2024年1月收稿日期：2023-07-30基金项目：国家自然科学基金项目（42277136）。
作者简介：赵金彪（1987—），男，工程师，研究方向：土木工程设计；杨柳（1998—），女，硕士生，研究方向：地质灾害。
基于逻辑回归模型的喜德县滑坡易发性评价赵金彪1 杨 柳2 崔玉龙2（1.安徽瑞成土木工程设计咨询有限公司，安徽 合肥 230088；2.安徽理工大学，安徽 淮南 232001）摘 要：【目的】系统分析喜德县地质灾害发育特征及规律，为当地地质灾害防治提供参考。
【方法】以喜德县为研究区域，选取11个影响因子，分析滑坡的空间分布规律，并通过建立逻辑回归模型，对喜德县滑坡灾害进行易发性评价。
【结果】结果表明：喜德县滑坡分布于高程2 000~2 600 m ；坡度10°~30°；坡向为东北方向；坡位为中坡；距道路距离小于100 m ；距水系距离小于200 m ；距村落距离小于500 m ；距断层距离为小于3 500 m ；NDVI 为0.7~0.8；地层为白垩系；土地利用为耕地。
滑坡高易发区位于鲁基断裂、冷都基断裂、米市河断裂、扎都断裂带周边地区。
【结论】滑坡易发性分区结果可直接用于滑坡灾害的防治工作中，对工程建设选址也具有一定的参考价值。
关键词：地质灾害；滑坡易发性评价；逻辑回归中图分类号：P642.22 文献标志码：A 文章编号：1003-5168（2024）01-0095-05DOI ：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2024.01.019Landslide susceptibility Evaluation of Xide County Based on LogisticRegression ModelZHAO Jinbiao 1 YANG Liu 2 CUI Yulong 2(1.Ruicheng Civil Engineering Design Consulting CO. Ltd. , Hefei 230088, China2.Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China)Abstract: [Purposes ] Through the systematic analysis of the development characteristics and laws of geo⁃logical disasters in Xide County, this study provides reference for local geological disaster prevention and control. [Methods ] This paper takes Xide County as the research area, selects 11 influencing factors, ana⁃lyzes the spatial distribution of landslides, and evaluates the susceptibility of landslide disasters in Xide County by establishing a logistic regression model. [Findings ] The results show that landslides in Xide County are distributed at an elevation of 2 000~2 600 meters; a slope of 10°~30°; a north-east direction; a middle slope; a distance of less than 100 meters from a road; the distance from the water system is less than200 m; the distance from the village is less than 500 m; the distance from the fault is less than 3500 m; NDVI was 0.7 ~ 0.8; the stratum is Cretaceous; land use is cultivated land. landslide-prone areas are located in the surrounding area of Luji fault, Lengduji fault, Mishihe fault, Zhadu fault zone. [Conclusions ] The zoning results of landslide susceptibility can be directly used in the prevention and control of landslidedisasters, and also have certain reference value for site selection of engineering construction.Keywords: Geological hazards; evaluation of landslide susceptibility; logistic regression0 引言我国幅员辽阔，地形地貌复杂，滑坡灾害时有发生。
滑坡地质灾害评价方法分析
滑坡地质灾害评价方法分析摘要：地质灾害评估能够通过单项指标或综合指标定量化反映地质灾害的主要特点和破坏损失程度,为规划、部署和实施地质灾害防治工作提供依据。
地质灾害评估作用的发挥取决与评估方法，因此评估工作者必须熟悉并掌握地质灾害的评价方法。
本文介绍分析了滑坡地质灾害的评价方法。
关键词：滑坡；地质灾害；评价方法Abstract: by single parameter or geological hazards assessment, comprehensive index quantitative reflects the main characteristics of geological hazards and damage loss rate, for the planning, deployment and implementation of the geological hazards prevention and control work to provide the basis. Its role in geological disaster assessment depends on evaluation methods, assessing the workers must be familiar with and master the evaluation method of geological disaster. In this paper, the evaluation method of landslide geological hazards are analyzed.Key words: landslides; Geological disasters; Evaluation method一、滑坡地质灾害危险性评价滑坡地质灾害危险性评价是通过对滑坡灾害活动程度以及各种活动条件的综合分析，评价滑坡灾害活动的危险程度，确定滑坡地质灾害活动的密度、强度(规模)、发生概率(发展速率)以及可能造成危害区的位置、范围。
隐伏断层地震诱发滑坡易发性评价
隐伏断层地震诱发滑坡易发性评价黄赠;王锐;赵宇;魏振磊【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》【年(卷),期】2017(051)011【摘要】针对隐伏断层地震诱发滑坡无明显空间分布规律导致滑坡易发性分区难度较大的问题,提出考虑同震地表变形因子的人工神经网络地震滑坡易发性评价方法.以2004年日本新泻中越地震为例,除选取地层岩性、高程、坡度、坡向、地表曲率、地震加速度峰值、距道路的距离等常规地震滑坡影响因子外,新增同震地表变形作为影响因子,利用地理信息系统(GIS)平台通过神经网络法进行地震滑坡易发性评价.结果表明,基于GIS的人工神经网络法对地震诱发滑坡易发性评价有较高的精度.同震地表变形对预测准确度有一定贡献,优于坡向、高程以及距道路的距离等常规影响因子.【总页数】8页(P2136-2143)【作者】黄赠;王锐;赵宇;魏振磊【作者单位】浙江大学建筑工程学院,浙江杭州310058;浙江大学建筑工程学院,浙江杭州310058;浙江大学建筑工程学院,浙江杭州310058;浙江大学建筑工程学院,浙江杭州310058【正文语种】中文【中图分类】P642.22【相关文献】1.软岩区低强度地震诱发大规模滑坡的机理——以重庆小南海地震滑坡为例 [J], 王金鹏;李渝生;张超2.基于多模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县地震滑坡为例 [J], 沈玲玲;刘连友;许冲;王静璞3.汶川地震强震区地震诱发滑坡与后期降雨诱发滑坡控制因子耦合分析 [J], 齐信;唐川;陈州丰;邵长生4.基于地震滑坡敏感性分析的同震滑坡分布格局\r——以2014年MS 6.5鲁甸地震诱发滑坡为例 [J], 陈晓利;张凌;王明明5.基于逻辑回归的地震滑坡易发性评价——以汶川地震、鲁甸地震为例 [J], 韩继冲;张朝;曹娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
地质灾害论文汶川地震重灾区地质灾害风险评价的重要意义和方法
地质灾害论文：汶川地震重灾区地质灾害风险评价的重要意义和方法摘要：地质灾害发生的几率及其可能造成的损失等问题一直国内外研究的重点。
地质灾害风险评价的方法很多,各有优劣。
采取什么评价方法,怎样进行快速评价和制图,在减灾防灾中,特别是应急救灾中能发挥更大的作用是进行风险评价的主攻方向。
关键词：地质灾害，风险评价，指标体系本文在进行地质灾害调查和遥感解译资料的基础上,采用专家评判方法利用GIS技术对重灾区14县市地质灾害进行的快速定量的危险性评价,并在此基础上进行定性评价。
这种方法可以进行快速评价和制图,为地震灾区恢复重建工作中重建规划、特别是场地选址、地质灾害的防治提供急需的次生灾害方面的基础资料,为国家和地方政府规划决策提供科学依据。
一、地质灾害风险评价指标体系(一)地质灾害风险评估体系构成地质灾害风险评估是对风险区发生不同强度地质灾害活动的可能性及其可能造成的损失进行的定量化分析与评估。
地质灾害风险评估的目的是反映评价区地质灾害总体风险水平与地区差异,为指导国土资源开发、保护环境、规划与实施地质灾害防治工程提供科学依据。
地质灾害风险评估主要包括以下两方面内容:一是危险性分析———通过对历史地质灾害活动程度以及对地质灾害各种活动条件的综合分析,评价地质灾害活动的危险程度,确定地质灾害活动的密度、强度(规模)、发生概率(发展速率)以及可能造成的危害区的位置、范围。
二是易损性分析———通过对风险区内各类受灾体数量、价值以及对不同种类、不同强度地质灾害的抗御能力进行综合分析,评价承灾区易损性,确定可能遭受地质灾害危害的人口、工程、财产以及国土资源的数量(或密度)及其破坏损失率。
危险性分析和易损性分析是地质灾害风险评估的基础,通过这两方面分析,确定风险区位置、范围以及地质灾害活动的分布密度与时间概率,进而确定可能遭受地质灾害的人口、工程、财产以及资源、环境的空间分布与破坏损失率。
这二方面分析相互联系,形成具有层次特点的地质灾害风险评估系统。
四川新龙县滑坡地质灾害影响因素及分布规律分析
四川新龙县滑坡地质灾害影响因素及分布规律分析王战卫;薛东剑【摘要】四川省甘孜州新龙县所处地质构造背景比较复杂,滑坡等地质灾害频繁发生,给当地人民群众生产生活和地方经济的发展带来了极大的阻碍甚至危害.文章以SPOT-6卫星数据对研究区的滑坡地质灾害进行解译,共解译滑坡灾害点203处.依据滑坡产生的内在因子、自然因子和人类工程活动,对研究区滑坡成因影响因素进行分析.根据滑坡灾害分布规律和规模将雄龙西乡以南到纳黑、博美乡以北到古鲁村、如几贡巴到卡哇西、觉吾乡以北到亚火乡及下坝村以西到中莫坝村列为地质灾害防治监测重点地区.【期刊名称】《江苏科技信息》【年(卷),期】2019(036)003【总页数】3页(P78-80)【关键词】地质构造;SPOT-6;滑坡灾害;影响因素;分布规律【作者】王战卫;薛东剑【作者单位】成都理工大学地球科学学院,四川成都 610000;成都理工大学地球科学学院,四川成都 610000【正文语种】中文【中图分类】F416.10 引言四川新龙县恰处于活动性断裂的交汇、转弯处，端点部位易发生地震，再加气候多变，导致该地区自然灾害频繁发生。
由于地质灾害日益严重和对突发性地质灾害抢险救灾工作的时效性要求,有必要应用遥感技术开展地质灾害调查［1-2］。
研究区滑坡所依附的地质环境复杂，影响因子众多，发生机理多变，要最大程度保证人类工程活动与环境的和谐相处，应对不同因子对滑坡的影响进行分析，这样才能合理有效地开发和改造自然环境，对预防及控制滑坡灾害有较强的指导意义［3］。
1 研究区基本情况调查区位于青藏高原东南缘北纬30°20′00″－31°00′00″，东经100°00′00″－100°15′00″，行政区划隶属四川省甘孜藏族自治州新龙县、理塘县，约60%面积属新龙县，40%属理塘县，属横断山脉北段川西高山高原区，地形属典型高山深切割区，最高海拔5 120 m。
因子分析中的方差贡献率与累计贡献率解释(Ⅰ)
因子分析是一种常用的多变量统计分析方法，主要用于发现多个变量之间的内在关联和结构。
在进行因子分析时，我们通常会关注方差贡献率和累计贡献率这两个指标，它们对于我们理解变量之间的关系以及选择合适的因子个数是非常重要的。
本文将从方差贡献率和累计贡献率这两个指标的解释角度来探讨因子分析中的相关问题。
方差贡献率是指在因子分析中，每个因子对总方差的贡献程度。
方差贡献率越大，说明该因子能够解释的总方差也越大，因此对于构建因子模型来说，我们通常希望选择方差贡献率较大的因子。
通过观察各个因子的方差贡献率，我们可以初步判断出哪些因子对于变量之间的关系起着较重要的作用。
然而，单纯地观察方差贡献率并不能完全揭示因子分析的复杂性。
因为方差贡献率只是反映了每个因子对总方差的贡献程度，而并没有考虑因子之间的相关性。
在因子分析中，不同因子之间往往存在一定的相关性，因此我们还需要考虑累计贡献率这个指标。
累计贡献率是指在因子分析中，选择前k个因子时能够解释的总方差的比例。
通常情况下，我们会选择累计贡献率达到一定比例的因子作为最终的因子模型。
选择合适的累计贡献率能够在一定程度上避免因子之间的相关性造成的影响，从而更好地解释变量之间的关系。
在实际的因子分析中，我们通常会将方差贡献率和累计贡献率结合起来进行综合分析。
首先，我们会观察各个因子的方差贡献率，找出对总方差贡献较大的因子，然后再考虑累计贡献率，选择累积贡献率较高的因子作为最终的因子模型。
需要指出的是，方差贡献率和累积贡献率并不是绝对的标准，其选择取决于具体的研究目的和数据特点。
在某些情况下，我们可能更注重对总方差的完全解释，因此会选择较高的累积贡献率；而在另一些情况下，我们可能更注重发现其中的主要因子，因此会选择较大的方差贡献率。
除了方差贡献率和累积贡献率外，还有一些其他的指标在因子分析中也非常重要。
比如因子载荷矩阵、公共因子方差、独立因子方差等指标都能够帮助我们更好地理解变量之间的关系。
基于CatBoost-SHAP模型的滑坡易发性建模及可解释性
基于CatBoost-SHAP模型的滑坡易发性建模及可解释性曾韬睿;王林峰;张俞;程平;吴帆【期刊名称】《中国地质灾害与防治学报》【年(卷),期】2024(35)1【摘要】文章致力于深入探索滑坡易发性建模中集成学习模型的不确定性和可解释性。
以浙江省东部沿海山区为研究对象,利用谷歌历史影像与Sentinel-2A影像,记录了2016年超级台风“鲇鱼”触发的552起浅层滑坡事件。
研究首先对连续型因子进行了不分级、等间距法和自然断点法的工况设计,进一步划分为4,6,8,12,16,20级。
随后,引入了类别增强提升树模型(CatBoost)以评估不同工况下的滑坡易发性值,再结合受试者曲线与沙普利加性解释法分析,对建模过程中的不确定性和可解释性进行了深入研究,目的在于确定最优建模策略。
结果表明:(1)在CatBoost模型计算中,河流距离成为最关键的影响因子,其次是与地质条件、人类活动相关的因子;(2)不分级工况下,模型能够获得最高的AUC值,达到0.866;(3)相较于等间距法,自然断点法的划分策略展现出更佳的泛化能力,且模型预测性能随着分级数量的增加而增加;(4)沙普利加性解释法模型揭示了主要影响因子道路距离、河流距离、DEM和坡向对台风诱发滑坡的控制机制。
研究成果能够加深对滑坡易发性的理解,提高滑坡预测的准确性和可靠性,为相关地区的防灾减灾工作提供科学依据。
【总页数】14页(P37-50)【作者】曾韬睿;王林峰;张俞;程平;吴帆【作者单位】重庆交通大学山区公路水运交通地质减灾重庆市高校市级重点实验室;重庆交通大学河海学院;浙江省地矿科技有限公司;温州工程勘察院有限公司;山地灾害与地表过程重点实验室/中国科学院山地灾害与环境研究所【正文语种】中文【中图分类】P642.22【相关文献】1.基于多模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县地震滑坡为例2.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3.基于逻辑回归树耦合熵指数模型的滑坡易发性分区——以陕西省延安市吴起县滑坡为例4.基于随机森林-特征递归消除模型的可解释性缓丘岭谷地貌滑坡易发性评价5.基于滑坡分类和加权频率比模型的滑坡易发性评价因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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SHANXI ARCHITECTURE
山
西
建
筑
Vol. 4 3 No.3 Jan .009-6825 (2017)03-0053-03
不同影响因子对地震滑坡的贡献率分析
武 增 琳 唐 亚 周 孟 强
(三 峡 大 学 土 木 工 程 与 建 筑 学 院 ， 湖 北 宜 昌 443002)
h/m
原 始 坡 度 /(°) <20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 >70
p
1
滑坡贡献率因素分类
将汶川地震中绵阳地区1 100余处滑坡地质建立滑坡数据
库， 每个滑坡都有详细的地形和地质资料。为定量评价不同滑坡 贡 献率影响因素与滑坡发育之间的关系， 将滑坡的地层倾角、 原 始 高 差、 原始坡度划分为7 个 区 间 ， 如 表 1 所示。 贡献率分析法是一种处理信息数据的方法， 具有样本分类与 系统因素分析的功能， 采用该方法可以直观评价地层倾角、 原始 高差和原始坡度对地震滑坡发育作用的影响大小,反映与地震滑 坡的内在联系。
同理， 原始高差的滑坡数量贡献率的大小为：
Qhi > Qu (h 4) > Qhl (h 2) > Qhl(h5) > Qhl(K ) > Qhl(h7) > Qhl(K )
其中， 队i (M ) ， …， 队i (a7)分别为不同原始高差的滑坡数量 贡献率。
2
滑坡影响因子的贡献率
根据不同地层倾角、 原始高差、 原始坡度区间发生的滑坡数
Q M
>
Qf,l (P i ) > Qf,l (p 6)
2 . 1 滑坡数量贡献率
量， 计算三个因素对滑坡数量的贡献率。
从 图 1 可以发现 : 当地层倾角为 30° ~ 50° 、 原 始高差为 50 m ~ 200 m 、 原 始 坡 度 为 30° ~ 50° 时 ， 发生滑坡的概率相对较大。地层
其中， (氏） ， …， (A )分别为不同原始坡度的滑坡数量 贡献率。
ChuFeifei1,2 Wang Yidong3 Feng Xingbo3 (h Hohai University Wentian College, Ma ’ anshan 243QQQ，China; 2. Wuxi Investigation and Design Institute Co. , Ltd , Wuxi 214000, China\ 3. Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200204, China) Abstract ：Based on particle flow software PFC2D, the paper establishes particle contact constitutive model, considers the impact of large parti cles with different porosity upon compression result, respectively simulates the fragmentation and deformation process of four kinds of particles with the porosity of 0 .1 ,0 .1 6 , 0. 2 and 0. 25 under single axis compression, which has provided new methods for exploring compression deform ation and fragmentation property of broken-stone particles. Key words：broken-stone particles, compression deformation, PFC2D, porosity
Qa = n / Ni
(1)
其中， 认i 为贡献率影响因素区间对滑坡数量的贡献率;七为 各区间的滑坡发育数量统计;M 为该影响因素各个区间统计指标 的总和。由式（ 1)计算得出不同地层倾角的滑坡数量贡献率 的大小为：
Qcl(a 4) > Qal(〇 h)> Qai (^ s ) > Qai (^6) ><?«i (a i )
>
(2 )
其中， 仏 i (A ) ， …，& i 贡献率。
编号 1 2 3 4 5 6 7 地层倾角〇 /( °) <20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 >70
)分别为不同地层倾角的滑坡数量
表 1 滑坡贡献率影响因素区间分类
原始高差 <50 50-100 100 - 200 200-300 300-400 400-500 >500
摘 要 :根 据 汶 川 地 震 滑 坡 数 据 资 料 ， 并运用贡献率分析法， 以滑坡数量、 长度、 面积及体积为发育指标， 探讨了地层倾角、 高差、 坡 度等因素对滑坡发育的贡献率， 对山区滑坡危险性评估和滑坡灾害的防治具有现实意义。 关键词:地震滑坡,贡献率， 地层倾角， 高差， 坡度 中图分类号:P642.22 文献标识码 :A
〇 引言
在强烈的地震作用下， 经常诱发大量的滑坡灾害， 研究地震 滑坡的分布状况与地质及地形条件的关系， 有利于分析滑坡的形 成机理和分布规律。 乔建平等 u A 采用贡献率法研究了三峡水库区云阳一巫山地 段高差、 坡度、 坡 向 对 滑 坡 发 育 的 贡 献 率 。郭 果 等 [3]发现滑坡的 坡度分布具有正态分布特征及不同坡度区间内滑坡发育概率。 许 冲 [4]分析了地震滑坡与高程、 地震参数等环境因子的关系。王 章琼等[5]研究了地形坡度对鄂渝地区水库型堆积层滑坡的贡献 率 。 田颖颖等[6]统 计 了 这 些 滑 坡 的 发 生 高 程 、 坡度等6 类地形、 地质与地震特征参数的分布特征。于文静等[7]基 于 Logistic 回归 顺层岩质滑坡稳定预测模型,对顺层岩质滑坡稳定性及评价因子 进行了定量分析。本文以汶川地震滑坡的调查资料为基础， 基于 贡献率法， 以滑坡数量、 滑坡长度、 滑坡面积及滑坡体积为发育指 标， 分析地层倾角、 原始高差和原始坡度对地震滑坡的贡献率。