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基于Logistic回归和SINMAP模型的白龙江流域滑坡危险性评价研究

周伟  
【摘要】:白龙江流域位于甘肃省南部,该区域山高坡陡、河谷深切,降雨集中且多暴雨,生态环境脆弱,是我国四大地质灾害高发区之一。研究该区域滑坡灾害的空间分布特征和主要诱发因子,建立适合该区域的滑坡危险性评价模型,进行区域滑坡危险性评价研究,具有重要的理论意义和实用价值。一方面为滑坡灾害的监测预警提供基础研究,另一方面为当地政府防灾与减灾提供决策支持。 本文在分析滑坡灾害影响因子的基础上,选取了16个滑坡影响因子,在GIS的支持下将Logistic回归模型和SINMAP模型应用到该区域的滑坡危险性评价中,研究两个模型在该区域滑坡危险性评价的适用性;分别基于栅格单元和斜坡单元,建立该区域滑坡危险性评价Logistic回归模型,并比较了不同模型单元对模型评价结果的影响,提出了该区域多尺度统计-确定性评价模型;最后在SINMAP基础上,分析了不同降雨条件下对区域斜坡稳定性的影响。本研究得出以下主要结论: (1)在滑坡影响因子分析和基于栅格单元的Logistic回归模型分析的基础上,阐述了该区域滑坡空间分布规律,确定滑坡主要影响因子为高程、NDVI、坡度、岩性、河流距离、60分钟平均降雨量以及土地利用等,次要影响因子分别为24小时平均降雨量和坡向。该区域主要影响因子的确定,为该区域滑坡成灾机理研究提供线索和方向。 (2)分别建立基于栅格单元和斜坡单元的Logistic回归模型,并对研究区进行滑坡危险性评价区划,两种模型评价单元得到的结果均能表现该区域危险性区划的区域变化趋势;但是斜坡单元能够更好的区分不同斜坡单元的稳定性,更具实际意义。斜坡单元是该区域中一种合理的模型单元,基于斜坡单元的Logistic回归模型更适用于该区域的滑坡危险性评价。 (3)SINMAP模型对该区域稳定性评价结果表明,不稳定分区的面积为4339.8km2,占总面积的64.49%,评价结果中不稳定区域基本上与现有滑坡点分布一致,说明SINMAP模型在该区域具有一定的适用性,能够较好的评价该区浅层滑坡的稳定性。 (4)使用滑坡验证数据对两个模型评价结果精度进行比较验证,得到基于栅格单元的Logistic回归模型的精度为70.24%,SINMAP模型精度为69.35%。Logistic回归模型能够很好地反映整个区域上滑坡灾害危险性分布趋势,整体上评价优于SINMAP模型。针对单个滑坡而言,SINMAP模型能够较好的反映局部斜坡的稳定性。 (5)基于SINMAP模型对不同条件下的该区域滑坡变形失稳的危险性进行了半定量的分析。表明降雨对该区域滑坡的稳定性影响显著,当降雨量超过80mm/d时,50%以上滑坡将变形失稳。


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