地理信息系統(tǒng)在災害監(jiān)測取得成果有哪些？

地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，簡稱GIS）在災害監(jiān)測方面發(fā)揮了重要的作用，取得了如下成果：

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災害信息收集：GIS技術可以通過遙感技術和地面監(jiān)測設備獲取各種類型的災害信息，如地震、洪水、山體滑坡等自然災害信息，以及火災、爆炸等人為災害信息。GIS可以將這些信息整合起來，形成全面的災害信息庫。

災害預警：通過GIS技術，可以實現(xiàn)對于災害的實時監(jiān)測和預警，及時通報相關機構和群眾，減輕災害的影響。例如，地震監(jiān)測站可以將地震信息傳輸至GIS系統(tǒng)中，自動產(chǎn)生預警信息并快速發(fā)送給相關部門和民眾。

災害評估：GIS技術可以通過空間分析、模擬和建模等手段，對于災害的影響范圍、人員流動、救援路線等進行科學的評估和分析。通過對于災害影響范圍的精準判斷，可以快速進行救援和災后重建。

災害應急管理：GIS技術可以支持災害應急管理中的決策制定和指揮調度。例如，通過GIS系統(tǒng)可以確定災害救援的重點區(qū)域，為救援隊伍提供合理的路線和通訊支持，從而加強應急管理效率。

綜上所述，GIS在災害監(jiān)測方面取得了諸多成果，為災害預警、評估、救援和重建等工作提供了重要的支持和保障。

基于GIS的滑坡災害危險性評價

一、達曲庫區(qū)地質背景

為綜合評價工程區(qū)滑坡的危險性，選取達曲流域為研究對象，采用GIS技術對該區(qū)域的滑坡進行危險性評價。主要思路是通過對已查明的滑坡的統(tǒng)計分析建立研究區(qū)的危險性分析指標體系和信息量模型，然后運用GIS技術實現(xiàn)研究區(qū)的危險性分區(qū)。達曲為雅礱江的一級支流鮮水河的支流，是一期工程輸水線路的起始調水河流，研究范圍如圖10-1所示。達曲曲折多彎，在然充鄉(xiāng)上游的亞隆塘自西北流入庫區(qū)，流至然充寺附近向南偏轉為SSE向，在奪多村流出庫區(qū)。庫區(qū)河谷海拔一般為3580～3700m，相對高差為400～900m，屬于輕微—中等切割的高山區(qū)。兩岸山脊多呈渾圓狀，兩岸岸坡基本對稱，坡度一般在20°～40°之間。區(qū)內植被發(fā)育，兩岸山坡多被灌木、樹木及草皮覆蓋，基巖露頭少。

區(qū)內出露地層有三疊系和第四系。其中以三疊系分布面積最大，為一套非穩(wěn)定型復理石碎屑巖建造，遭受區(qū)域低級變質作用，形成區(qū)域變質巖，其變質程度很低，原巖結構、構造等特征保留完好。主要出露上三疊統(tǒng)的雜谷腦組（T3z）、侏倭組（T3zw）、兩河口組（T3lh）。第四系沉積物的成因類型主要有沖積、洪積、殘坡積等，其中以沖積為主，主要沿達曲溝谷及其支流呈帶狀分布。

達曲庫區(qū)處于巴顏喀拉褶皺帶的中巴顏喀拉斷褶帶，區(qū)內褶皺構造比較發(fā)育，主要沿NWW向展布，一般形成復式背斜或向斜。褶皺構造與斷裂構造相伴產(chǎn)出，褶皺的完整性多被破壞，形成斷層—褶皺的構造組合樣式。根據(jù)庫區(qū)內地下水的賦存條件、含水介質特征，可劃分為第四系松散巖類孔隙水和基巖裂隙水兩大類型。第四系主要分布于河谷中，是庫區(qū)第四系孔隙水主要分布區(qū)?；鶐r裂隙水分布于斷層、裂隙及風化帶內，主要受大氣降水補給，排泄于溝谷及河流內。庫區(qū)地表水和地下水多為無色、無臭、無味、清澈透明的淡水。水質類型以HCO3-Ca型為主，局部為HCO3-Ca·Mg及HCO3-K＋Na·Ca型；pH值在7.08～7.65之間，屬弱堿性水；多屬軟水或極軟水，少數(shù)屬微硬水。按照環(huán)境水對混凝土腐蝕性的判別標準，

南水北調西線工程地質災害研究

含量小于250mg/L，對混凝土無結晶性侵蝕；侵蝕性CO2含量均小于15mg/L，對混凝土無分解性侵蝕。綜上所述，庫區(qū)水質較好，對混凝土均無腐蝕性。

二、滑坡災害危險性分析基本思路

在收集大量的基礎地質環(huán)境資料前提下，通過建立合適的分析指標體系，運用恰當?shù)臄?shù)學分析模型，對工程區(qū)進行滑坡災害危險性等級劃分，即危險性分區(qū)。基于GIS的滑坡災害危險性分析，將運用的數(shù)學模型滲透于各個操作方法中，后面的章節(jié)將詳細介紹危險性分析的步驟。

圖10-1 達曲流域工程地質示意圖

1.影響因素選取

工程區(qū)影響因素的選取按照以下步驟進行。通過資料、現(xiàn)場調查后大概確定滑坡災害的影響因素?；聻暮τ绊懸蛩氐倪x取沒有一個統(tǒng)一的標準，主要是針對工程區(qū)的實際情況確定。本書選取滑坡災害危險性的主要影響因素為地貌條件（坡度、相對高程）、地質構造（距斷層距離）、地層組合、水的影響（距水系距離），主要是基于以下考慮：(1)影響滑坡的基本因素為地貌條件、地質構造、地層組合；(2)誘發(fā)因素為水的影響。由于工程區(qū)的降雨資料以及人類工程活動資料無法獲取，所以就不在分析范圍之內，這兩種因素對工程區(qū)的滑坡災害危險性沒有大的影響，是因為工程區(qū)的范圍內降雨量基本上是一致的，同時工程區(qū)處于高山峽谷段，目前人類工程活動影響較小。

2.工程區(qū)影響因素分級

影響因素分級的目的是確立影響因素的主次關系，體現(xiàn)層次性。一般分為3級：一級指標是分類指標；二級指標為結構指標；三級指標為判別指標。這里選取的影響因素只有5個，所以對影響因素的分級進行簡化，考慮兩個分級指標，即一級指標為結構指標，分別為地形坡度、相對高程、地層組合、距斷層距離、距水系距離；二級指標為判別指標，是對一級指標的進一步細化。地形坡度分為≤25°，25°～30°，30°～45°，≥45°四類；相對高程分為≤3700m，3700～3900m，≥3900m三類；地層組合分為T3zw1，T3zw2，其他三類；距斷層距離分為≤50m，50～200m，200～500m，≥500m四類；距水系距離分為≤50m，50～150m，150～300m，≥300m四類。

通過以上分析，建立了工程區(qū)滑坡災害危險性分析的指標體系，如表10-3所示。

表10-3 滑坡災害危險性分析指標體系

三、基于GIS的危險性分析模型

1.危險性分析模型的建立

一般情況下，由于作用于滑坡災害的因素很多，相應的因素組合狀態(tài)也特別多，樣本統(tǒng)計數(shù)量往往受到限制，所以采取信息量方法來評價滑坡危險性。采用的信息量模型為

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式中：I為預測區(qū)某單元信息量預測值；Ii為因素Xi對地質災害所提供的信息量；Si為因素Xi所占單元總面積；

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為因素Xi單元中發(fā)生地質災害的單元面積之和；A為區(qū)域內單元總面積；A0為已經(jīng)發(fā)生地質災害的單元面積之和。

基于GIS的危險性分析對工程區(qū)的劃分采用大小相同的單元柵格，所以上式中的單元面積就可能轉化成以單元個數(shù)計算。

2.信息量表達式的計算

在影響因素圖層柵格化和滑坡災害點樣本的分析過程中，應用GIS統(tǒng)計功能，獲取每個影響因素判別指標的單元個數(shù)，代入信息量模型式10-5，計算得到單元j的信息量表達式為

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當j中含有變量i時，Xji＝1，否則Xji＝0。（i＝1，2，…，18）

表10-4為信息量計算表?？梢钥闯?，變量X1，X4，X7，X10，X18對滑坡災害的危險性沒有貢獻，屬于不相關因素，所以參與計算的變量為13個。

表10-4 信息量計算表

四、危險性分區(qū)及結果分析

1.單因素危險性分析

利用建立的各個影響因素柵格化數(shù)據(jù)圖層和信息量的數(shù)學模型，對工程區(qū)滑坡災害的單因素危險性分析如下：

（1）地形坡度

工程區(qū)地形坡度影響因素分為≤25°，25°～30°，30°～45°，≥45°四個范圍。地形坡度≤25°的柵格單元個數(shù)為30350個，占工程區(qū)面積的43％；地形坡度25°～30°的柵格單元個數(shù)為15521個，占工程區(qū)面積的22％；地形坡度30°～45°的柵格單元個數(shù)為22868個，占工程區(qū)面積的33％；地形坡度≥45°的柵格單元個數(shù)為1321個，占工程區(qū)面積的2％（圖10-2）。根據(jù)信息量模型的計算結果，地形坡度因素對滑坡災害危險性的貢獻大小依次為30°～45°，25°～30°。≤25°，≥45°的坡度范圍無貢獻。

（2）相對高程

工程區(qū)相對高程影響因素分為≤3700m，3700～3900m，≥3900m三個范圍。相對高程≤3700m的柵格單元個數(shù)為2494個，占工程區(qū)面積的4％；相對高程3700～3900m的柵格單元個數(shù)為13033個，占工程區(qū)面積的19％；相對高程≥3900m的柵格單元個數(shù)為54053個，占工程區(qū)面積的77％（圖10-3）。根據(jù)信息量模型的計算結果，相對高程因素對滑坡災害危險性的貢獻大小依次為≤3700m，3700～3900m?！?900m的相對高程范圍無貢獻。

圖10-2 坡度分區(qū)柵格統(tǒng)計圖

圖10-3 相對高程柵格統(tǒng)計圖

（3）地層組合

工程區(qū)地層組合影響因素分為T3zw1，T3zw2，其他三類。地層為T3zw1的柵格單元個數(shù)為24793個，占工程區(qū)面積的35％；地層為T3zw2的柵格單元個數(shù)為33179個，占工程區(qū)面積的48％；地層為其他的柵格單元個數(shù)為12250個，占工程區(qū)面積的17％。根據(jù)信息量模型的計算結果，地層組合因素對滑坡災害危險性的貢獻大小依次為T3zw1，T3zw2。其他類型的地層無貢獻。結果見圖10-4。

（4）距斷層距離

工程區(qū)距斷層距離影響因素分為≤100m，100～200m，200～500m，≥500m四個范圍。距斷層距離≤100m的柵格單元個數(shù)為1887個，占工程區(qū)面積的3％；距斷層距離100～200m的柵格單元個數(shù)為5979個，占工程區(qū)面積的9％；距斷層距離200～500m的柵格單元個數(shù)為8290個，占工程區(qū)面積的12％；距斷層距離≥500m的柵格單元個數(shù)為54066個，占工程區(qū)面積的76％（圖10-5）。根據(jù)信息量模型的計算結果，距斷層距離因素對滑坡災害危險性的貢獻大小依次為≤100m，100～200m，200～500m，≥500m。

圖10-4 地層組合柵格統(tǒng)計圖

圖10-5 距斷層距離柵格統(tǒng)計圖

圖10-6 距水系距離柵格統(tǒng)計圖

（5）距水系距離工程區(qū)距水系距離影響因素分為≤50m，50～150m，150～300m，≥300m四個范圍。距水系距離≤50m的柵格單元個數(shù)為2131個，占工程區(qū)面積的3％；距水系距離50～150m的柵格單元個數(shù)為3549個，占工程區(qū)面積的5％；距水系距離150～300m的柵格單元個數(shù)為5851個，占工程區(qū)面積的8％；距水系距離≥300m的柵格單元個數(shù)為58691個，占工程區(qū)面積的84％。根據(jù)信息量模型的計算結果，距水系距離因素對滑坡災害危險性的貢獻大小依次為≤50m，50～150m，150～300m?！?00m的距水系距離范圍無貢獻，結果見圖10-6。

2.多因素疊加危險性分析

（1）危險性區(qū)劃范圍界定

多因素疊加危險性分析的信息量值范圍為-1.17～3.64，為了確定危險性分析的區(qū)劃范圍，統(tǒng)計了以0.5為步長的信息量值與柵格單元個數(shù)、累計柵格單元個數(shù)的分布曲線如圖10-7，圖10-8，對比可以發(fā)現(xiàn)在-0.16，0.34，0.84左右曲線出現(xiàn)較明顯的拐點，結合庫區(qū)的工程地質情況，以及ArcGIS Desktop重分類的幾種方法對比分析，將工程區(qū)危險性劃分為穩(wěn)定區(qū)、低危險區(qū)、中危險區(qū)、高危險區(qū)4個級別，信息量值的大小范圍為-1.17～-0.16，-0.16～0.34，0.34～1.34，1.34～3.64。

（2）危險性區(qū)劃圖生成

通過對滑坡災害的多因素疊加柵格圖層的重分類，生成了危險性區(qū)劃圖。重分類就是將柵格圖層按照區(qū)劃范圍分為-1.17～-0.16（穩(wěn)定區(qū)），-0.16～0.34（低危險區(qū)），0.34～1.34（中危險區(qū)），1.34～3.64（高危險區(qū)）4類，分別賦予值1，2，3，4代表。即在GIS中，屬性值為1的柵格代表的是穩(wěn)定區(qū)的所有柵格；屬性值為2的柵格代表的是低危險區(qū)的所有柵格；屬性值為3的柵格代表的是中危險區(qū)的所有柵格；屬性值為4的柵格代表的是高危險區(qū)的所有柵格。據(jù)此生成滑坡災害危險性區(qū)劃圖（圖10-9）。

（3）危險性結果分析

工程區(qū)危險性區(qū)劃分為穩(wěn)定區(qū)、低危險區(qū)、中危險區(qū)、高危險區(qū)4個級別。穩(wěn)定區(qū)的柵格單元個數(shù)為21846個，占工程區(qū)面積的31％；低危險區(qū)的柵格單元個數(shù)為28864個，占工程區(qū)面積的42％；中危險區(qū)的柵格單元個數(shù)為14135個，占工程區(qū)面積的20％；高危險區(qū)的柵格單元個數(shù)為4650個，占工程區(qū)面積的7％（圖10-10）。

圖10-7 信息量值與柵格單元個數(shù)分布圖

圖10-8 信息量值與累計柵格單元個數(shù)分布圖

工程區(qū)穩(wěn)定區(qū)、低危險區(qū)在3種類型的地層中均存在，距水系、斷層的距離較遠，基本沒有滑坡災害的孕育發(fā)生或偶有小規(guī)模的滑坡災害，是穩(wěn)定性相對較好的地段；中危險區(qū)發(fā)育在距水系、斷層距離較近的斜坡地段，穩(wěn)定性較差，在這些地段進行工程建設，要考慮對滑坡災害進行有效防治；高危險區(qū)主要分布在河流庫岸兩側的斜坡地段，工程區(qū)已查明的滑坡大多數(shù)都發(fā)育在這些區(qū)域，主要是松散堆積、崩積物質組成的滑坡體。這些區(qū)域有可能發(fā)生比較大的滑坡災害或滑坡災害發(fā)生的頻率較高。

圖10-9 達曲流域滑坡災害危險性區(qū)劃圖

圖10-10 達曲流域滑坡災害危險性分區(qū)柵格統(tǒng)計圖

地質災害調查評價技術方法

一、內容概述

1.主要成果

通過1∶5萬比例尺地質災害詳細調查工作，總結形成了一套滑坡、崩塌、泥石流地質災害調查工作流程和技術方法體系。取得的主要成果包括：

1）總結及完善了地質災害調查評價的技術路線，形成了一套野外和室內工作方法。針對黃土高原地區(qū)地質環(huán)境、地質災害發(fā)育特征和分布規(guī)律，形成了一套從資料收集→遙感解譯→野外核查→再次解譯→野外調查→主要地質災害點測繪→重大地質災害點勘查的工作流程和各個環(huán)節(jié)的實施細則；室內工作形成了基于GIS的數(shù)據(jù)采集→空間屬性數(shù)據(jù)庫建立→評價指標體系選擇→危險程度模型分析→地質災害危險程度評價與區(qū)劃的技術方法和工作流程。

2）研究了西北黃土高原區(qū)地質災害發(fā)育規(guī)律及變形破壞模式。其滑坡平面形態(tài)典型、剪出口高，基本力學模式簡單；崩塌規(guī)模小、危害大、變形模式多樣（圖1）；不穩(wěn)定斜坡坡度跨度大、坡型以直線型為主，潛在危害嚴重。

圖1 黃土高原區(qū)崩塌破壞模式

3）研究了黃土滑坡的主控因素和誘發(fā)因素，認為溝谷發(fā)育期、坡體地質結構、坡體形態(tài)等對滑坡的形成、分布、規(guī)模和類型具有明顯的控制作用，地下水和植被對滑坡形成具有一定的影響，人類工程活動和降水的雙重作用是滑坡災害最主要的引發(fā)因素（圖2—圖4）。

圖2 寶塔區(qū)杜甫川溝谷發(fā)育分區(qū)

圖3 降雨量與地質災害發(fā)生頻次關系

4）根據(jù)黃土地區(qū)斜坡特點，計算了工作區(qū)不同坡度區(qū)間、不同坡高區(qū)間、不同斜坡類型及不同坡向區(qū)間發(fā)生滑坡的概率（圖5—圖7），建立了基于坡度、坡高、坡型、坡向等參數(shù)的黃土滑坡區(qū)域危險性評價指標體系。

5）形成了定性與定量相結合的地質災害易發(fā)程度及危險程度區(qū)劃技術方法（圖8—圖10）。

6）規(guī)范和統(tǒng)一了西北黃土高原區(qū)地質災害圖的編制方法和圖式圖例，建立了基于MapGIS的地質災害編圖的圖庫字庫，形成了一套地質災害調查評價編圖技術方法（圖11）。

圖4 人類活動改變斜坡原始坡度狀態(tài)

圖5 不同坡度區(qū)間發(fā)生滑坡的比例

圖6 不同坡高區(qū)間發(fā)生滑坡的比例

圖7 不同坡向區(qū)間發(fā)生滑坡的比例

圖8 地質災害點密度分布

圖9 地質災害易發(fā)性區(qū)劃

圖10 地質災害危險性區(qū)劃

7）采用高精度遙感影像圖對調查區(qū)進行了地質災害和地質環(huán)境解譯，建立了地質災害遙感解譯標志和數(shù)據(jù)檔案（圖12）。

8）對陜西省特大型滑坡進行了專項調查及評價，研究了特大型滑坡的時空分布規(guī)律、發(fā)育特征、形成機理及風險級別（圖13），形成了一套針對特大型滑坡調查與評價的技術方法。

9）開展了汶川地震災區(qū)、玉樹地震災區(qū)、安康特大暴雨及灞橋滑坡等地質災害應急調查，形成一套快速反應、高效的地質災害應急排查技術方法。

圖11 滑坡分布圖編制的基本構成及層次

圖12 基于ArcGIS的遙感解譯平臺

圖13 不同風險級別特大型滑坡數(shù)量

圖14 地質災害信息系統(tǒng)

10）建立了基于ArcGIS的數(shù)據(jù)庫及地質災害信息系統(tǒng)（圖14）。

2.技術特點

地質災害調查評價技術路線見圖15，其技術特點包含以下6個方面：

1）以已發(fā)生滑坡、崩塌、泥石流、潛在地質災害隱患點及其形成的地質條件調查為核心，以遙感解譯和野外核查為主要手段，對已發(fā)生的滑坡、崩塌、泥石流進行調查，開展滑坡、崩塌、泥石流易發(fā)程度區(qū)劃；在遙感解譯的基礎上，以野外實地調查為主要手段，對潛在的滑坡、崩塌、泥石流等地質災害隱患點進行排查，并逐一對其危險程度和危害性進行評價。

2）以遙感調查為先導，并將遙感調查貫穿于詳細調查工作的全過程。在遙感解譯基礎上，初步判斷滑坡、崩塌、泥石流等的危險性，確定需要進一步核查和調查的已有地質災害點，以及需要排查的基本具備成災條件的地質災害隱患地段或區(qū)域，劃分重點調查區(qū)和一般調查區(qū)，指導野外調查；并將遙感解譯—野外核查—再解譯貫穿于調查工作的全過程。

3）調查區(qū)采用重點調查區(qū)與一般調查區(qū)相結合的方法。根據(jù)地質環(huán)境條件和地質災害發(fā)育程度，將調查區(qū)劃分為重點調查區(qū)與一般調查區(qū)，按照1∶1萬比例尺草測、1∶5萬比例尺正測、1∶5萬比例尺簡測3種主要的不同精度展開調查。

圖15 地質災害調查評價技術路線框架圖

4）災害點按野外核查、地面調查、測繪和勘查4個層次開展。對于未成災或沒有威脅對象，且規(guī)模小、發(fā)育特征不典型的滑坡、崩塌、泥石流自然地質現(xiàn)象，采用野外核查為主的方法；對于已成災的已有地質災害點或具有威脅對象的地質災害隱患點，逐一進行現(xiàn)場調查；對于危險程度較大的地質災害，進行大比例尺工程地質測繪；調查中發(fā)現(xiàn)的重大地質災害隱患點，當?shù)孛嬲{查和測繪工作仍不能解決問題時，對其實施控制性勘查。

5）采用點、線、面相結合，重視環(huán)境地質條件調查，以專業(yè)調查為主的方法：①地質災害點調查，即對已有地質災害點逐一進行現(xiàn)場調查；②沿線追蹤調查，即沿著主干河流及其支流低地、交通線路及輸油管線進行地質環(huán)境條件、滑坡、崩塌以及地質災害隱患點追蹤調查；③面上控制調查，即在地質災害點較少地段，采用網(wǎng)格控制調查。

6）緊密與各級政府國土部門相結合，采用政府部門和當?shù)厝罕姽餐瑓⑴c的調查方法。一是充分了解地方政府部門對于地質災害防治工作的需要，并將其需要貫穿于調查工作中，提高調查成果的實用性；二是在地方政府部門配合調查時，調查組實時將地質災害隱患點移交給政府部門，政府部門及時實施避讓、監(jiān)測等防治措施；三是專業(yè)調查與群測群防相結合，提高群眾地質災害防治意識，完善群專結合的監(jiān)測網(wǎng)絡。

二、應用范圍及應用實例

1.成果應用的范圍及效果

西北黃土高原區(qū)地質災害詳細調查成果可作為減災防災和國民經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃以及科學研究等的基礎地質依據(jù)，對地質災害防治具有重要的現(xiàn)實意義。

1）總結形成了一套滑坡、崩塌、泥石流地質災害詳細調查工作流程和技術方法體系，建立了延安市寶塔區(qū)地質災害詳細調查示范，為隨后開展的地質災害詳細調查項目提供了技術示范。

2）揭示了調查區(qū)地質災害發(fā)育的地質環(huán)境背景、地質災害類型、發(fā)育特征與分布規(guī)律及形成機理，并以此為基礎提出了防治對策。

3）完善了群測群防網(wǎng)絡，建立了重要地質災害隱患點防災預案，為地方政府汛期地質災害防治及編制防治規(guī)劃提供了基礎地質依據(jù)，被調查區(qū)內工程建設選址、地質災害危險性評估等廣泛應用。

4）編制的《編圖指南》和示范圖件為地質災害編圖提供了支撐，隨后開展的地質災害詳細調查項目都以此為技術范例。

5）編寫了國土資源部行業(yè)規(guī)范，即《滑坡崩塌泥石流災害調查規(guī)范》。

6）為地質災害監(jiān)測預警及風險管理提供了基礎數(shù)據(jù)。

7）開展了汶川地震災區(qū)（圖16）、玉樹地震災區(qū)（圖17）、安康特大暴雨、榆林子洲滑坡、西安灞橋滑坡（圖18）等地質災害應急調查。同時開展了延安市和榆林市地質災害汛期排查，向當?shù)卣岢隽藨碧幹媒ㄗh。

8）基于地質災害調查與評價發(fā)表了多篇論文，成果被多次引用，其中《延安市寶塔區(qū)崩滑地質災害發(fā)育特征與分布規(guī)律初探》被引頻次23次，《遙感技術在黃土高原區(qū)地質災害詳細調查中的應用》被引頻次18次；同時通過中國地質大學（北京）、長安大學等高校研究生聯(lián)合培養(yǎng)基地培養(yǎng)研究生多名。

圖16 汶川地震災區(qū)應急調查

圖17 玉樹地震災區(qū)應急調查

圖18 西安灞橋滑坡應急調查

9）此項地質災害調查評價工作已納入《國務院關于加強地質災害防治工作的決定》，掀起了全國地質災害調查評價工作高潮，推動了我國地質災害調查評價工作進展。

2.應用前景

近年來，全國各地開展的地質災害詳細調查工作都以延安市寶塔區(qū)地質災害詳細調查為示范，起到了應有的示范作用，在地質災害調查及防治工作中應用前景廣闊。

三、推廣轉化方式

1.宣傳報道

舉辦了“地質災害防治知識萬村培訓”，向當?shù)厝罕娦v地質災害防治知識（圖19）；提出的地質災害應急調查處置建議在中央電視臺新聞頻道進行了報道（圖20）；同時在國土資源部網(wǎng)站、中國地質調查局網(wǎng)站及西安地質調查中心網(wǎng)站也多次就地質災害調查評價技術方法進行了報道。

圖19 地質災害防治知識萬村培訓

圖20 中央電視臺報道

2.會議交流

1）舉辦了中國-挪威地質災害研討會，啟動了“灌溉滲透誘發(fā)型黃土崩滑災害機理研究”中挪國際合作研究項目。

2）承辦了“第十屆國際滑坡與工程邊坡會議”、“2011年全國工程地質學術年會”、“國際首屆地質災害研究及管理新技術研討會”等多次學術會議，并就“地質災害調查評價技術方法”向與會代表進行了交流。

3.人員培訓

項目負責人張茂省研究員分別在3 期全國性地質災害詳細調查培訓班以及陜西、甘肅、青海、山西、河南、海南、吉林等省地質災害詳細調查培訓班上授課，對地質災害詳細調查方法進行培訓，并赴實地進行地質災害調查技術指導，累計培訓人員超過1000人次（圖21）。

圖21 張茂省研究員在為學員授課

技術依托單位：中國地質調查局西安地質調查中心

聯(lián)系人：張茂省

通訊地址：陜西省西安市友誼東路438號

郵政編碼：710054

聯(lián)系電話：029-87821980

電子郵件：xazms@126.com

　基于GIS和ANN的群發(fā)性滑坡災害概率預報預警方法

3.1.6.1　原理與方法

模型設計思路的正確與否是決定地質災害預警預報效果的一個關鍵環(huán)節(jié)。滑坡災害的孕育與發(fā)生由多種因素組合而成，雖然滑坡災害尤其是由降雨誘發(fā)的滑坡災害看起來似乎簡單，但其內在的各種因素之間的相互作用是非常復雜的，對于這樣的復雜系統(tǒng)目前還難以用幾個確定的參數(shù)進行解析表達。因此，如何尋找一種能在已有的資料和觀測條件下，可以自動學習和調整系統(tǒng)各因子之間的作用參數(shù)并且合理地利用已有數(shù)據(jù)資源的方法就成為提高群發(fā)性滑坡災害預警預報能力的一個可行途徑，因而成為人們關注的一個重要課題。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network），簡稱ANN，是近年來迅速發(fā)展的一種模擬人腦機理和功能的新型計算機和人工智能技術，是當前國際上一個非?；钴S的邊緣學科。它與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)、模糊理論等人工智能技術相比具有很多突出的優(yōu)點①由于ANN采用自適應算法，使其較之專家系統(tǒng)固定的推理方式及傳統(tǒng)計算機的指令程序更能適應環(huán)境的變化；②具有自組織、自學習功能及歸納能力；③在數(shù)據(jù)處理中可以避免數(shù)據(jù)分析和建模中的困難，采用擬人化的方法進行處理，特別適合不確定性和非結構化信息的處理；④具有較強的容錯能力。ANN具有的這些顯而易見的優(yōu)點，使其在群發(fā)性滑坡災害的預報評價中具有很大的應用前景。

應用ANN技術必須要有數(shù)據(jù)源。應用GIS對與滑坡形成有關的各種信息進行操作獲得的各種結果，可以作為ANN的輸入和訓練條件，同時ANN的輸出又可以作為GIS的資源來管理和進行新的操作。因此在滑坡等突發(fā)性地質災害預警預報系統(tǒng)中聯(lián)結GIS和ANN，可以使這兩種新技術相得益彰，獲得更好的應用效果。GIS與ANN兩者之間的關系可以用圖3.16表示。

圖3.16　滑坡災害預報中ANN與GIS的關系示意圖

圖3.17　SPV-ANN示意圖

P—預測向量，m—模型向量（隱含層向量），i—輸入變量的下標，o—輸出變量的下標，N—模型向量的數(shù)量，M—輸入變量的個數(shù)

SPV-ANN模型（李長江等，1999）是一種與鄰域法相似，但屬于自組織系統(tǒng)與概率型及平行向量法結合的神經(jīng)網(wǎng)絡，它與反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡不同，其結構設計如圖3.17所示。

采用基于GIS的SPV-ANN系統(tǒng)進行突發(fā)性地質災害預警預報，具有以下幾個特點：①具有動態(tài)性、自適應性和自學習功能。該模型不是固定不變的，而是可以隨著有關數(shù)據(jù)的精度和質量的改善與實時更新，不斷提高系統(tǒng)預測的準確程度；②具有客觀性。預測過程和預測結果都不是人為決定和由人工隨意改變的，一旦輸入數(shù)據(jù)確定后，所獲得的結果不會因人而異；③具有現(xiàn)時性。當系統(tǒng)通過網(wǎng)絡與氣象、水文地面觀測站相連通后，系統(tǒng)可以根據(jù)實時的降雨預報和雨量觀測數(shù)據(jù)，對預報區(qū)域范圍內滑坡災害發(fā)生的概率進行快速評價，對已知的滑坡災害危險點進行逐點搜索評價，自動編制和輸出滑坡災害發(fā)生概率分布圖，實現(xiàn)對滑坡災害發(fā)生的空間范圍、強度及其分布概率的臨災預警預報，通過該系統(tǒng)，可以同時實現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布滑坡災害預報信息。

3.1.6.2　數(shù)據(jù)源

根據(jù)對目前已有資料的分析，可以將導致滑坡發(fā)生的主要因素概括為7個方面：①第四紀松散堆積層的類型、厚度、組成及結構構造；②第四紀松散堆積層下覆基巖的巖石類型、礦物組成、結構構造、產(chǎn)狀；③斷裂；④地形（坡角、坡向等）；⑤植被；⑥人類工程活動；⑦降雨量（降雨強度）和降雨持續(xù)時間等。其中，對與人類工程活動有關的情況，目前還難以獲得比較系統(tǒng)的資料。但是土地利用現(xiàn)狀從一個側面反映了人類活動的影響，因此，通過對土地利用類型與滑坡分布關系的分析可以在一定程度上揭示人類工程活動對滑坡發(fā)生的影響。

在上述7類影響因素中，任一給定點的地形坡度、坡向，斷裂構造，土壤類型及其下覆基巖的巖石類型、礦物組成、結構構造、產(chǎn)狀以及植被等因素相對于滑坡孕育時間的變化很小，因此在系統(tǒng)中把這些因素作為“常量”處理是合理的。這樣，使用經(jīng)過學習訓練的SPV-ANN/GIS進行滑坡災害的預報處理時，主要的變量就是降雨量（降雨強度）和降雨持續(xù)時間。換言之，在SPV-ANN/GIS系統(tǒng)中通過樣本訓練，由系統(tǒng)自動確定各個輸入變量的權重值，設定除降雨之外的其他變量對于待評估地區(qū)（或評估單元）是穩(wěn)定的，則可以以降雨量（或降雨強度）及降雨持續(xù)時間作為該點惟一的變化信息，求取在對應降雨條件（降雨量、降雨強度、降雨持續(xù)時間）下待評估地區(qū)（單元）的災害發(fā)生概率，即確定在給定降雨狀態(tài)下主要滑坡災害可能發(fā)生的區(qū)域與概率。預報結果以災害發(fā)生的空間分布概率（0～1）表示。上述的基于GIS和ANN的滑坡災害概率預報（警）系統(tǒng)（landslidehazard probability prediction system based on GIS and ANN），簡稱LAPS，其模式如圖3.18所示，圖3.19是LAPS的部分程序界面。

圖3.18　群發(fā)性滑坡災害概率預報（警）模式

圖3.19　群發(fā)性滑坡災害概率預報（警）系統(tǒng)（LAPS）

標題名稱：基于GIS的災害技術方法 基于gis的災害技術方法有
新聞來源：http://vcdvsql.cn/article0/doisioo.html

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