arcgis地质灾害
Ⅰ 最近在学MAPGIS软件,想请问一下,MAPGIS在地质灾害危险性评估中有什么应用
主要是制作实际材料图,地质灾害易发程度图、地质灾害危险区划图等,国土部分提交的很多图形数据格式也是基于mapgis格式的!
Ⅱ 我现在需要将三种地质灾害的分布图通过gis叠加后获得更小的风险小区,请问应该怎么做,求具体步骤
体步骤
Ⅲ 基于GIS的地质灾害行政区划与防治(怎么写谁给个提纲或大概啊)有好多答案我分都给他
充分利用GIS的行政区划,配合RS技术。
使GIS与RS两图层重叠,
分析地质灾害范围及影响;
预测灾害范围;
绘出地质不稳区。
Ⅳ 基于GIS的地质灾害区域评价与危险性区划系统研究
黄润秋许强沈芳向喜琼阮沈勇罗文强
(成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室,四川成都,610059)
【摘要】本文主要介绍了如何将现代地理信息系统(GIS)技术与一些用于多变量预测评价的数学模型有机地结合起来,快速高效地进行地质灾害区域评价与危险性区划。主要内容包括崩滑地质灾害区域评价指标的选取和指标体系的建立、评价及预测的数学模型以及具体的实现过程,并通过一个实际例子说明该思路和方法手段的可行性、可靠性和先进性。
【关键词】地理信息系统地质灾害区域评价指标体系
1前言
随着对山区资源开发利用的日益加剧,特别是我国目前正在实施的西部大开发战略,山区流域地质灾害已经直接影响到人民的生命财产安全和国家经济的发展。而地质灾害危险性区划是全面反映灾情,确定减灾目标,优化防治措施,提高减灾效益,进行减灾决策的重要依据。
地质灾害区域评价和危险性区划的主要工作方法是在大量收集、分析处理基础地质资料的前提下,运用恰当的数学统计模型,划分出相应的危险性级别,然后从整体上对研究区进行危险性区划。
由于各种地质因素在各个局部区域的差异性和复杂性,要做到较为精确的评价,需将整个研究区域分成若干个小图元,根据各个小区域的不同情况,分别赋予不同的属性,然后才能根据这些属性进行区域评价和危险性区划。这个工作依赖手工准备基础数据工作量十分巨大,所以传统的区域评价手段在实际应用中受到多方面的限制,常常只能人为地作出判断,先分区,后评价,这样割舍了区域内部本身固有的层次。
而地理信息系统(GIS)技术恰好可以很方便地管理多源数据,生成任意大小的图元,还可以结合专业特点和具体问题进行二次开发用以空间评价预测,并能直观显示评价预测结果。同时,我们开发成功的基于GIS的地质灾害区域评价与危险性区划系统,已经实现了从基础资料的收集与管理→评价因素的选取与定量→评价结果的直观显示流水线作业方式,大大地提高了工作效率,使崩滑地质灾害的区域评价与危险性区划初步达到实用化的程度。
2评价预测指标的选取及指标体系的建立
建立指标体系的目的主要包括两个方面的内容:一是一般工程技术人员或软件的用户可根据该指标体系确定研究区各因素的取值方法;另一方面,该指标体系可以指导野外地质人员在进行地质灾害危险性评价调查时有目的按照同一的标准进行地质灾害评价预测因素的调查。
2.1评价预测指标的选取
影响地质灾害发生的因素非常多,有基础地质因素(地形地貌、地层岩性等),也有外界诱发因素(如地震、暴雨等),还有人为因素(地表和地下开挖、爆破等人类工程活动)。
评价预测因素的选取的基本原则为:从地质和工程地质的角度尽量全面地考虑影响地质灾害发生的所有因素,通过广泛地查阅文献资料和对大量崩滑地质灾害实例的分析总结,采用目标分析方法。首先将地质灾害划分为已有地质灾害和潜在地质灾害两大类,分别对待,建立不同的指标体系。在此基础上再将影响地质灾害发生的因素分为基本因素和诱发因素,然后再进一步细分,直到子目标能够用定量或定性的指标衡量为止(如图1)。
图1评价预测指标体系的结构
基本因素是指地质灾害形成的基本条件和内在因素(内因),诱发因素是指影响和诱发地质灾害演化和发生的外在因素(外因)。从图1可以看出,基本因素主要为地形地貌、地层岩性、岸坡结构类型、软弱地层状况、构造情况、地面变形情况、植被发育情况、河流动力地质作用、水文地质条件、结构面组合状况、岩体结构(裂隙发育程度)等。诱发因素主要包括降雨状况、地震状况以及人类工程活动强度等。
2.2评价预测指标的量化
从所选取的评价预测指标可以看出,影响地质灾害发生的各种因素有些是定性的因素,如地层岩性、岸坡结构等;而有些又是测量或通过试验得到的定量数据,如地震烈度、降雨量等。
为了便于数学处理和计算机识别,在实际操作过程中,首先应通过一定的方法,将定性因素定量化。同时,即使是定量数据,由于各个因素间数值差别较大(如地震烈度和降雨量),若将这种量值差别较大的因素输入同一个数学模型进行分析处理,从数学上讲也会产生较大的误差。
因此,在将各个评价因素输入分析评价的数学模型之前,需对这些因素进行量化处理,其具体处理方法为:①对于定性变量,采用专家打分法、统计分析法、信息量法或模糊数学方法进行量化取值;②对于定量数据,可采用标准化、规格化、均一化、对数、平方根等数值变换方法统一量纲。
表1为利用专家打分法对工程岩组进行定量化的示例。
表1利用专家打分法对评价预测因素进行量化的示例
2.3评价预测指标的筛选与优化
在不同的地区和不同的环境,上述各评价预测指标对地质灾害的影响程度可能会有较大的差别,也就是说,在不同的地区上述各评价预测指标的主次关系可能会不一样。同时,在大多数情况下,上述各评价预测因素本身并不是相互独立的,各因素之间(如地形地貌与岸坡结构、岩体结构与裂隙组合状况、水文地质条件与降雨状况)往往存在着非常复杂的交叉和重叠关系。
因此,在具体的地质灾害区域评价与危险性区划过程中,往往并不是所采用的评价因素越多,评价的效果越好。因为,所采用评价因素过多,可能会间接地导致某些因素的重复利用,相当于人为地加大了该变量的权重。
对于具体研究区域,如何才能筛选出合理的评价预测指标,使评价预测结果最大限度地符合当地实际呢?我们认为解决此问题的关键应该针对不同的地区和不同的实际问题,确定各个评价因素对地质灾害的影响程度(重要性),最好是先将各个评价因素按重要性程度排序,最终选取比较重要的因素作为真正的评价预测指标。这种筛选和优化评价因素的方法主要有:
2.3.1主成分分析
主成分分析是将多个指标化为少数指标的一种统计方法。它可以通过对数学方法对评价因素按对地质灾害的影响程度大小进行排序,找出主要影响因素。
2.3.2两两比较法
将 k个评价指标作两两对比,列出比较结果表。如指标 B1比指标 B2重要,在B1行 B2列写上3,而在B2行 B2列写上1;若指标 B1与 B2分不出谁重要,则可在B1行 B2列和B2行 B1列都写上2。例如,有5个指标的比较结果为:
∑为对该行的求和,λ为对∑的归一化的结果。根据∑或λ的相对大小便可对其重要性进行排序。
2.3.3工程地质类比法
选用与研究区地质条件类似且研究程度较高的地区作类比,确定研究区的评价指标。
3地质灾害区域评价与危险性区划的数学模型
通过查阅大量的文献资料表明,目前用于地质灾害区域评价和危险性区划的数学模型主要有如下几种:逻辑信息法、判别分析法、信息量法、模糊综合评判法、专家评分法、综合评价法、变形破坏指数法、危险概率分析法以及神经网络法等。通过对其适用条件、可操作性、数据的可得性、分析结果的可靠性等多方面的分析比较,选定了回归分析法、信息量法、不确定性分析方法(模糊综合评判和模糊可靠度分析)以及神经网络方法作为地质灾害区域评价和危险性分区的基本数学模型。
4基于GIS的地质灾害区域评价与危险性区划系统
在上述基础上,我们基于Windows和GIS操作环境,采用面向对象的编程语言,开发了基于GIS的地质灾害区域评价与危险性区划系统。该系统不仅能充分利用GIS本身所具有的强大的空间数据管理与分析功能,还可以直接利用GIS的数据资源,方便快捷地实现地质灾害的危险性区划,为地质灾害的勘察、评价、预测、防治提供了一套行之有效的方法技术和适用的工具。该系统的实现途径见图2。从图2可以看出,地质灾害区域评价与危险性区划系统主要包括前处理、危险性区划主模块和后处理3个部分。利用该系统进行地质灾害区域评价和危险性区划需要经历如下几个步骤:
图2地质灾害区域评价与危险性区划系统的实现途径
(1)利用GIS软件对研究区基础地质资料(主要为指标体系中所列的各因素)进行数字化处理,对指标体系中所列出的各种评价预测因素最好采用单独的图层,分层数字化。
(2)根据指标体系对各评价预测因素所对应的数字化图层赋予相应的属性,这实际上是对各评价预测因素(指标)的初步定量化处理。
(3)为了提高分析评价精度,获取足够多的评价预测样本,需对评价预测因素图件进行网格化处理和图元裁剪处理,并根据第二步的结果对这些细化的网格赋予各类评价因素属性,同时将各个网格的信息(样本的自变量和因变量)存入一专门的数据库。
(4)在选中危险性区划主模块中的某种方法后,系统将自动从上述专门的数据库中提取分析评价所需信息,评价完毕后将直观地以图形的方式显示评价预测结果。
5基于GIS的地质灾害区域评价与危险性区划实例
5.1长江三峡库区新滩—巴东段地质灾害危险性区划
为配合准备新一轮国土资源大调查的“一个计划,四个工程”中的“地质灾害预警工程”,国土资源部1998年年底拟在长江三峡库区的新滩—巴东库段(含香溪河)建立地质灾害监测工程试验(示范)区。全区面积为50km×50km,区内现已查明的滑坡崩塌计有124个,其中包括链子崖危岩体、新滩滑坡、黄腊石滑坡等国内外知名的地质灾害体。
图3神经网络模型得出的地质灾害危险性区划结果
我们收集了该区1:5万地形图、地质图、降雨分布图、地震烈度区划图、城市交通图等图件,利用 MapGIS数字化成电子地图,并获取大量野外现场调查资料,分类录入相应图件的属性库,并选取坡度、岩性、岸坡结构类型、已有动力地质现象、地面变形状况、河流地质作用、构造复杂程度、人类工程活动等评价指标。作为试验,在对研究区进行网格化时采用的基本图元大小为500m×500m,最后实际获取评价样本(图元)4459个。
通过利用我们所开发的地质灾害区域评价与危险性区划系统中的多种分析评价模型(图3为神经网络模型分析结果)进行研究,得出如下结论:
(1)地质灾害危险性区划结果中稳定性最差的地段与已有的地质灾害分布位置一般有较好的对应关系。这说明,地质灾害频发区对应地质灾害最危险区,同时也从另一方面说明评价结果的正确性。
(2)地质灾害最危险区一般沿河流呈带状分布。
(3)研究区最危险地段主要有3个,即黄腊石—黄土坡段、香溪河段、秭归河段,其次在新滩和链子崖附近以及牛口镇附近还分别分布有新滩—链子崖段和牛口段。
(4)通过现场调研结果表明,上述分析预测结果与实际情况能够较好地符合,说明本文所采用的方法和技术手段是可行的,地质灾害区域评价与危险性区划系统的评价预测结果具有较高的可靠性,值得进一步推广。
5.2金沙江溪落渡水电站近坝库区地质灾害危险性区划
金沙江溪落渡水电站位于四川省雷波县与云南永善县交界处的金沙江下游河段的溪落渡峡谷。电站大坝采用双曲拱坝坝型,坝高285m,库容110亿m3,总装机容量1440万千瓦,是我国拟开发的仅次于三峡的又一座巨型水电站。为进一步论证电站近坝库岸稳定性,为库区移民搬迁、地质灾害防治及生态地质环境保护提供合理的规划及决策依据,对该水电站近坝库区的地质环境进行了基于GIS的综合评价,圈定了地质灾害危险地段。
根据野外调查、有关研究报告和1∶2.5万的工程地质图,在对本研究区基础地质资料进行系统分析后,选取地形坡度、工程地质岩性、地质构造、岸坡结构类型、河流地质作用等为主要评价因素,将评价预测目标——危险性等级分为不危险、轻度危险、中度危险、重度危险四个等级,建立了相应的评价指标体系。按照山区流域地质环境评价与地质灾害危险性预测 GIS系统的工作程式,在对研究区各种基础图件进行数字化,对各种评价因素进行定量化以及对矢量图形进行栅格化处理后,采用数量化理论、信息量法、模糊综合评判、模糊可靠度和神经网络等数学模型进行地质灾害危险性区划。
图4和图5分别为采用模糊可靠度方法所作出的溪落渡近坝库区上游段和下游段的地质灾害危险性分区图。现场调研发现,危险性分区结果与野外调查结果基本相符。
图4溪落渡近坝库区(上游段)危险性分区图
图5溪落渡近坝库区(下游段)地质灾害危险性分区图
6结语
通过本文的研究,主要取得以下成果:
(1)针对我国西南山区流域地理地质环境,形成了一套基于GIS的从数据采集→空间属性数据库建立→评价指标体系选择→预测评价模型分析→地质灾害危险性预测与区划,较为完整的山区流域地质环境评价和地质灾害预测的研究技术路线、方法体系和工作流程。
(2)建立了山区流域地质环境评价和地质灾害预测的基本评价指标体系,并从多个角度提出了其数量化方法。
(3)基于GIS工作平台,研究开发了地质灾害区域评价与危险性区划系统,并在金沙江溪落渡水电工程库区和长江三峡工程库区新滩—巴东段对该系统进行了实际检验。应用结果表明,本文所提出的基于GIS的地质灾害区域评价和危险性区划的理论和技术方法可用于实际的地质灾害评价预测,其评价预测结果基本与实际情况相符合。
在完成本项研究工作的过程中,曾得到国土资源部国际合作与科技司、地质环境司以及国土资源部长江三峡地质灾害防治指挥部的大力支持和帮助,在此对他们表示衷心的感谢。
参考文献
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Ⅳ GIS可以用于地质灾害和土地污染模拟吗
当然可以。地理信息系统 (GIS) 是表达处理以及分析与地理分布有关的专业回数据的一种技术,它提供了答一种快速展示有关地理信息和分析信息的新的手段和平台。 从20世80年代以来,GIS在灾害管理中得到逐步深入的应用:从简单的灾害数据管理、多源数据集数字化输入和绘图输出,到DTM和DEM模型的建立和使用;从GIS结合灾害评价模型的扩展分析;到GIS与决策支持系统的集成;再到WebGIS。GIS的核心是空间数据管理子系统,由空间数据处理和空间数据分析构成。运用GIS所具有的数据采集和提取、转换与编辑、数据集成、数据的重构与转换、查询与检索、空间操作与分析、空间显示和成果输出及数据更新等功能,我们可以根据地质灾害评估的需要,建立以GIS技术为基础的、用于地质灾害评价的空间分析模型,评价结果可以图层的形式显示或者报表、表格形式输出,为专业部门或决策部门提供灾害管理和决策依据。武汉智博创享已经在这方面有不少案例了,可以网上查查看。
Ⅵ 我想用mapgis绘制区域地灾易发性分区图,因为之前从没做过,现在真是无从下手,哪位朋友能给具体指导下
既然是分区图,就是用不同的图斑表示不同的易发程度。假如易发程度是专1-500,可以将1-200列为低易发,属200-300列为中易发,300-500为高易发,分成三个类型。这样你的分区图图层只需要用这三种来表示就是了。然后就是各分区的界线确定。对每个地方用专门的权重计算出一个值,划分为对应的易发程度类型。最后添加上地形地貌,行政界线,灾害点,河流水系叠加到一起不就成了易发程度分区图了么。
Ⅶ 使用ARCGIS做地质灾害风险评价一定要划分评价单元吗
最近在用学习将ARCGIS用于地质灾害风险评价,许多东西都在摸索,望大家指导~~
Ⅷ 这种地质灾害评估图用什么软件做的
这个地质灾害评估图上面叠加的有地形图,如果只从图面来说,很难判断具体用什么软件做的,因为使用ArcGIS软件和MapGIS软件都可以做成这个效果的图,就这个图来说,我觉得我会选择用ArcGIS来做。
Ⅸ 基于GIS的滑坡灾害危险性评价
一、达曲库区地质背景
为综合评价工程区滑坡的危险性,选取达曲流域为研究对象,采用GIS技术对该区域的滑坡进行危险性评价。主要思路是通过对已查明的滑坡的统计分析建立研究区的危险性分析指标体系和信息量模型,然后运用GIS技术实现研究区的危险性分区。达曲为雅砻江的一级支流鲜水河的支流,是一期工程输水线路的起始调水河流,研究范围如图10-1所示。达曲曲折多弯,在然充乡上游的亚隆塘自西北流入库区,流至然充寺附近向南偏转为SSE向,在夺多村流出库区。库区河谷海拔一般为3580~3700m,相对高差为400~900m,属于轻微—中等切割的高山区。两岸山脊多呈浑圆状,两岸岸坡基本对称,坡度一般在20°~40°之间。区内植被发育,两岸山坡多被灌木、树木及草皮覆盖,基岩露头少。
区内出露地层有三叠系和第四系。其中以三叠系分布面积最大,为一套非稳定型复理石碎屑岩建造,遭受区域低级变质作用,形成区域变质岩,其变质程度很低,原岩结构、构造等特征保留完好。主要出露上三叠统的杂谷脑组(T3z)、侏倭组(T3zw)、两河口组(T3lh)。第四系沉积物的成因类型主要有冲积、洪积、残坡积等,其中以冲积为主,主要沿达曲沟谷及其支流呈带状分布。
达曲库区处于巴颜喀拉褶皱带的中巴颜喀拉断褶带,区内褶皱构造比较发育,主要沿NWW向展布,一般形成复式背斜或向斜。褶皱构造与断裂构造相伴产出,褶皱的完整性多被破坏,形成断层—褶皱的构造组合样式。根据库区内地下水的赋存条件、含水介质特征,可划分为第四系松散岩类孔隙水和基岩裂隙水两大类型。第四系主要分布于河谷中,是库区第四系孔隙水主要分布区。基岩裂隙水分布于断层、裂隙及风化带内,主要受大气降水补给,排泄于沟谷及河流内。库区地表水和地下水多为无色、无臭、无味、清澈透明的淡水。水质类型以HCO3-Ca型为主,局部为HCO3-Ca·Mg及HCO3-K+Na·Ca型;pH值在7.08~7.65之间,属弱碱性水;多属软水或极软水,少数属微硬水。按照环境水对混凝土腐蚀性的判别标准,
南水北调西线工程地质灾害研究
含量小于250mg/L,对混凝土无结晶性侵蚀;侵蚀性CO2含量均小于15mg/L,对混凝土无分解性侵蚀。综上所述,库区水质较好,对混凝土均无腐蚀性。二、滑坡灾害危险性分析基本思路
在收集大量的基础地质环境资料前提下,通过建立合适的分析指标体系,运用恰当的数学分析模型,对工程区进行滑坡灾害危险性等级划分,即危险性分区。基于GIS的滑坡灾害危险性分析,将运用的数学模型渗透于各个操作方法中,后面的章节将详细介绍危险性分析的步骤。
图10-1 达曲流域工程地质示意图
1.影响因素选取
工程区影响因素的选取按照以下步骤进行。通过资料、现场调查后大概确定滑坡灾害的影响因素。滑坡灾害影响因素的选取没有一个统一的标准,主要是针对工程区的实际情况确定。本书选取滑坡灾害危险性的主要影响因素为地貌条件(坡度、相对高程)、地质构造(距断层距离)、地层组合、水的影响(距水系距离),主要是基于以下考虑:(1)影响滑坡的基本因素为地貌条件、地质构造、地层组合;(2)诱发因素为水的影响。由于工程区的降雨资料以及人类工程活动资料无法获取,所以就不在分析范围之内,这两种因素对工程区的滑坡灾害危险性没有大的影响,是因为工程区的范围内降雨量基本上是一致的,同时工程区处于高山峡谷段,目前人类工程活动影响较小。
2.工程区影响因素分级
影响因素分级的目的是确立影响因素的主次关系,体现层次性。一般分为3级:一级指标是分类指标;二级指标为结构指标;三级指标为判别指标。这里选取的影响因素只有5个,所以对影响因素的分级进行简化,考虑两个分级指标,即一级指标为结构指标,分别为地形坡度、相对高程、地层组合、距断层距离、距水系距离;二级指标为判别指标,是对一级指标的进一步细化。地形坡度分为≤25°,25°~30°,30°~45°,≥45°四类;相对高程分为≤3700m,3700~3900m,≥3900m三类;地层组合分为T3zw1,T3zw2,其他三类;距断层距离分为≤50m,50~200m,200~500m,≥500m四类;距水系距离分为≤50m,50~150m,150~300m,≥300m四类。
通过以上分析,建立了工程区滑坡灾害危险性分析的指标体系,如表10-3所示。
表10-3 滑坡灾害危险性分析指标体系
三、基于GIS的危险性分析模型
1.危险性分析模型的建立
一般情况下,由于作用于滑坡灾害的因素很多,相应的因素组合状态也特别多,样本统计数量往往受到限制,所以采取信息量方法来评价滑坡危险性。采用的信息量模型为
南水北调西线工程地质灾害研究
式中:I为预测区某单元信息量预测值;Ii为因素Xi对地质灾害所提供的信息量;Si为因素Xi所占单元总面积;
南水北调西线工程地质灾害研究
为因素Xi单元中发生地质灾害的单元面积之和;A为区域内单元总面积;A0为已经发生地质灾害的单元面积之和。基于GIS的危险性分析对工程区的划分采用大小相同的单元栅格,所以上式中的单元面积就可能转化成以单元个数计算。
2.信息量表达式的计算
在影响因素图层栅格化和滑坡灾害点样本的分析过程中,应用GIS统计功能,获取每个影响因素判别指标的单元个数,代入信息量模型式10-5,计算得到单元j的信息量表达式为
南水北调西线工程地质灾害研究
当j中含有变量i时,Xji=1,否则Xji=0。(i=1,2,…,18)
表10-4为信息量计算表。可以看出,变量X1,X4,X7,X10,X18对滑坡灾害的危险性没有贡献,属于不相关因素,所以参与计算的变量为13个。
表10-4 信息量计算表
四、危险性分区及结果分析
1.单因素危险性分析
利用建立的各个影响因素栅格化数据图层和信息量的数学模型,对工程区滑坡灾害的单因素危险性分析如下:
(1)地形坡度
工程区地形坡度影响因素分为≤25°,25°~30°,30°~45°,≥45°四个范围。地形坡度≤25°的栅格单元个数为30350个,占工程区面积的43%;地形坡度25°~30°的栅格单元个数为15521个,占工程区面积的22%;地形坡度30°~45°的栅格单元个数为22868个,占工程区面积的33%;地形坡度≥45°的栅格单元个数为1321个,占工程区面积的2%(图10-2)。根据信息量模型的计算结果,地形坡度因素对滑坡灾害危险性的贡献大小依次为30°~45°,25°~30°。≤25°,≥45°的坡度范围无贡献。
(2)相对高程
工程区相对高程影响因素分为≤3700m,3700~3900m,≥3900m三个范围。相对高程≤3700m的栅格单元个数为2494个,占工程区面积的4%;相对高程3700~3900m的栅格单元个数为13033个,占工程区面积的19%;相对高程≥3900m的栅格单元个数为54053个,占工程区面积的77%(图10-3)。根据信息量模型的计算结果,相对高程因素对滑坡灾害危险性的贡献大小依次为≤3700m,3700~3900m。≥3900m的相对高程范围无贡献。
图10-2 坡度分区栅格统计图
图10-3 相对高程栅格统计图
(3)地层组合
工程区地层组合影响因素分为T3zw1,T3zw2,其他三类。地层为T3zw1的栅格单元个数为24793个,占工程区面积的35%;地层为T3zw2的栅格单元个数为33179个,占工程区面积的48%;地层为其他的栅格单元个数为12250个,占工程区面积的17%。根据信息量模型的计算结果,地层组合因素对滑坡灾害危险性的贡献大小依次为T3zw1,T3zw2。其他类型的地层无贡献。结果见图10-4。
(4)距断层距离
工程区距断层距离影响因素分为≤100m,100~200m,200~500m,≥500m四个范围。距断层距离≤100m的栅格单元个数为1887个,占工程区面积的3%;距断层距离100~200m的栅格单元个数为5979个,占工程区面积的9%;距断层距离200~500m的栅格单元个数为8290个,占工程区面积的12%;距断层距离≥500m的栅格单元个数为54066个,占工程区面积的76%(图10-5)。根据信息量模型的计算结果,距断层距离因素对滑坡灾害危险性的贡献大小依次为≤100m,100~200m,200~500m,≥500m。
图10-4 地层组合栅格统计图
图10-5 距断层距离栅格统计图
图10-6 距水系距离栅格统计图
(5)距水系距离工程区距水系距离影响因素分为≤50m,50~150m,150~300m,≥300m四个范围。距水系距离≤50m的栅格单元个数为2131个,占工程区面积的3%;距水系距离50~150m的栅格单元个数为3549个,占工程区面积的5%;距水系距离150~300m的栅格单元个数为5851个,占工程区面积的8%;距水系距离≥300m的栅格单元个数为58691个,占工程区面积的84%。根据信息量模型的计算结果,距水系距离因素对滑坡灾害危险性的贡献大小依次为≤50m,50~150m,150~300m。≥300m的距水系距离范围无贡献,结果见图10-6。
2.多因素叠加危险性分析
(1)危险性区划范围界定
多因素叠加危险性分析的信息量值范围为-1.17~3.64,为了确定危险性分析的区划范围,统计了以0.5为步长的信息量值与栅格单元个数、累计栅格单元个数的分布曲线如图10-7,图10-8,对比可以发现在-0.16,0.34,0.84左右曲线出现较明显的拐点,结合库区的工程地质情况,以及ArcGIS Desktop重分类的几种方法对比分析,将工程区危险性划分为稳定区、低危险区、中危险区、高危险区4个级别,信息量值的大小范围为-1.17~-0.16,-0.16~0.34,0.34~1.34,1.34~3.64。
(2)危险性区划图生成
通过对滑坡灾害的多因素叠加栅格图层的重分类,生成了危险性区划图。重分类就是将栅格图层按照区划范围分为-1.17~-0.16(稳定区),-0.16~0.34(低危险区),0.34~1.34(中危险区),1.34~3.64(高危险区)4类,分别赋予值1,2,3,4代表。即在GIS中,属性值为1的栅格代表的是稳定区的所有栅格;属性值为2的栅格代表的是低危险区的所有栅格;属性值为3的栅格代表的是中危险区的所有栅格;属性值为4的栅格代表的是高危险区的所有栅格。据此生成滑坡灾害危险性区划图(图10-9)。
(3)危险性结果分析
工程区危险性区划分为稳定区、低危险区、中危险区、高危险区4个级别。稳定区的栅格单元个数为21846个,占工程区面积的31%;低危险区的栅格单元个数为28864个,占工程区面积的42%;中危险区的栅格单元个数为14135个,占工程区面积的20%;高危险区的栅格单元个数为4650个,占工程区面积的7%(图10-10)。
图10-7 信息量值与栅格单元个数分布图
图10-8 信息量值与累计栅格单元个数分布图
工程区稳定区、低危险区在3种类型的地层中均存在,距水系、断层的距离较远,基本没有滑坡灾害的孕育发生或偶有小规模的滑坡灾害,是稳定性相对较好的地段;中危险区发育在距水系、断层距离较近的斜坡地段,稳定性较差,在这些地段进行工程建设,要考虑对滑坡灾害进行有效防治;高危险区主要分布在河流库岸两侧的斜坡地段,工程区已查明的滑坡大多数都发育在这些区域,主要是松散堆积、崩积物质组成的滑坡体。这些区域有可能发生比较大的滑坡灾害或滑坡灾害发生的频率较高。
图10-9 达曲流域滑坡灾害危险性区划图
图10-10 达曲流域滑坡灾害危险性分区栅格统计图