2023, 34(5): 130-140.
DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202208014
区域地质灾害评价是减灾防治的重要非工程手段，构建区域滑坡危险性评价模型，对提高地质灾害评价精度和防治效率具有重要意义。文章以滑坡频发的大渡河中游地区为研究区，初选高程、坡度、坡向、地震动参数、土壤类型、工程地质岩组、年平均降雨量和地形湿度指数（TWI）等13个因子，建立滑坡危险性初级评价指标体系。考虑各因子对滑坡形成贡献程度的不同和目前常权栅格叠加方式对滑坡危险性评价结果精度的影响，引入了地理探测器和变权栅格叠加，构建了地理探测器、信息量法和变权栅格叠加的组合模型（GDIV模型）。基于2021年四川省1∶50 000地质灾害风险调查中313处滑坡地质灾害隐患点，开展基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价，并与逻辑回归模型和信息量模型的组合模型（LRI模型）评价结果进行对比分析。结果表明：研究区以中危险及以下危险区为主，占总面积的78.3%，极高和高危险区主要分布在大渡河、革什扎河和东谷河两岸的低海拔地区；与LRI模型相比，基于GDIV模型的评价结果精度更高，其受试者工作特征（ROC）曲线的线下面积（AUC）值为0.917。文章提出的GDIV模型提高了区域滑坡危险性评价精度，可为类似地区地质灾害评价提供方法参考。
摘要：
区域地质灾害评价是减灾防治的重要非工程手段，构建区域滑坡危险性评价模型，对提高地质灾害评价精度和防治效率具有重要意义。文章以滑坡频发的大渡河中游地区为研究区，初选高程、坡度、坡向、地震动参数、土壤类型、工程地质岩组、年平均降雨量和地形湿度指数（TWI）等13个因子，建立滑坡危险性初级评价指标体系。考虑各因子对滑坡形成贡献程度的不同和目前常权栅格叠加方式对滑坡危险性评价结果精度的影响，引入了地理探测器和变权栅格叠加，构建了地理探测器、信息量法和变权栅格叠加的组合模型（GDIV模型）。基于2021年四川省1∶50 000地质灾害风险调查中313处滑坡地质灾害隐患点，开展基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价，并与逻辑回归模型和信息量模型的组合模型（LRI模型）评价结果进行对比分析。结果表明：研究区以中危险及以下危险区为主，占总面积的78.3%，极高和高危险区主要分布在大渡河、革什扎河和东谷河两岸的低海拔地区；与LRI模型相比，基于GDIV模型的评价结果精度更高，其受试者工作特征（ROC）曲线的线下面积（AUC）值为0.917。文章提出的GDIV模型提高了区域滑坡危险性评价精度，可为类似地区地质灾害评价提供方法参考。
区域地质灾害评价是减灾防治的重要非工程手段，构建区域滑坡危险性评价模型，对提高地质灾害评价精度和防治效率具有重要意义。文章以滑坡频发的大渡河中游地区为研究区，初选高程、坡度、坡向、地震动参数、土壤类型、工程地质岩组、年平均降雨量和地形湿度指数（TWI）等13个因子，建立滑坡危险性初级评价指标体系。考虑各因子对滑坡形成贡献程度的不同和目前常权栅格叠加方式对滑坡危险性评价结果精度的影响，引入了地理探测器和变权栅格叠加，构建了地理探测器、信息量法和变权栅格叠加的组合模型（GDIV模型）。基于2021年四川省1∶50 000地质灾害风险调查中313处滑坡地质灾害隐患点，开展基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价，并与逻辑回归模型和信息量模型的组合模型（LRI模型）评价结果进行对比分析。结果表明：研究区以中危险及以下危险区为主，占总面积的78.3%，极高和高危险区主要分布在大渡河、革什扎河和东谷河两岸的低海拔地区；与LRI模型相比，基于GDIV模型的评价结果精度更高，其受试者工作特征（ROC）曲线的线下面积（AUC）值为0.917。文章提出的GDIV模型提高了区域滑坡危险性评价精度，可为类似地区地质灾害评价提供方法参考。
2024, 35(4): 85-92.
DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202212017
文章利用2017—2021年辽宁省降水诱发的高速公路、干线公路损毁记录数据，分析损毁事故发生的时间、空间特征，计算事故发生前有效雨量，并建立公路水毁概率拟合模型。结果表明：降水诱发的辽宁省公路损毁事件一般出现在5—10月，其中7—8月为高发期。公路水毁的发生时间呈现出从西北向东南逐渐延后的规律，事故数量与降水量有较高相关性。辽宁东部、西部为高发区域，丹东、朝阳、葫芦岛、本溪为省内高发地区。对比多种方法，公路水毁概率的拟合效果符合高斯分布概率密度函数。辽宁东部、南部致灾临界雨量值大于中部、北部，相同有效雨量条件下，平原地区发生公路水毁的风险高于山地丘陵地区。对2022年辽宁一次洪涝过程中公路水毁情况进行检验，综合评价结果具有较强的防汛指导作用。
摘要：
文章利用2017—2021年辽宁省降水诱发的高速公路、干线公路损毁记录数据，分析损毁事故发生的时间、空间特征，计算事故发生前有效雨量，并建立公路水毁概率拟合模型。结果表明：降水诱发的辽宁省公路损毁事件一般出现在5—10月，其中7—8月为高发期。公路水毁的发生时间呈现出从西北向东南逐渐延后的规律，事故数量与降水量有较高相关性。辽宁东部、西部为高发区域，丹东、朝阳、葫芦岛、本溪为省内高发地区。对比多种方法，公路水毁概率的拟合效果符合高斯分布概率密度函数。辽宁东部、南部致灾临界雨量值大于中部、北部，相同有效雨量条件下，平原地区发生公路水毁的风险高于山地丘陵地区。对2022年辽宁一次洪涝过程中公路水毁情况进行检验，综合评价结果具有较强的防汛指导作用。
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