滑坡敏感性分析.doc

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西南、**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**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〕方法的根底上进展敏感性分析。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〔2021〕(../)。在**，中国的一个，在无数的地质灾害事件中大约有150人丧生和许多根底设施被摧毁。建立滑坡敏感性分析对于土地利用规划和根底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开展的事件。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作为根本的分析工具，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
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(Guzzetti et al. 2000)。对于这些技术的结合经常使用(Galliet )。
至于滑坡灾害分析模型，有许多滑坡危险性评价的研究。统计模型之一的多元回归模型适用于滑坡危险度区划(Dai et al. 2001;Ohlmacher and Davis 2003)。一些研究应用概率模型(Pariseand Jibson2000;Baeza andCorominas2001;Clerici et al. 2002;Donatiand Turrini2002;Zhou et al. 2002; Lee and Choi2003; Lee et )。一些研究采用人工神经网络模型(Pistocchiet al. 2002; Lee et al. 2004b; Lee andEvangelista 2006) 。一些研究采用岩土模型和模型的平安系数(Refice andCapolongo2002; Zhou et al. 2003;Carro et al. 2003)。
此外，定性地图组合是一种非常流行的方法，用它将各种因素组合获得一个边坡失稳地图(Stevenson 1977;Saha et al. 2002;Sarkar and Kanungo2004)。这种方法的区别在于山体滑坡并不需要，因为权重的分配是根据地貌学家的丰富经历(Galang2004)。
尽管如此，这里仍然有一个名为加权线性组合〔WLC的〕模型，它被称为是最知名的和最常用的多准那么GIS方法(Eastman 1999; Jiang and Eastman 2000;S ¸ener et al. 2006;Akgu ¨n and