【摘 要】
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由于滑坡发生受多种因素影响,具有不确定性,因此开展区域滑坡危险性区划一直是滑坡研究的热点问题.基于GIS的区域滑坡灾害空间分析方法--基于统计学的数据驱动型方法,是根据
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由于滑坡发生受多种因素影响,具有不确定性,因此开展区域滑坡危险性区划一直是滑坡研究的热点问题.基于GIS的区域滑坡灾害空间分析方法--基于统计学的数据驱动型方法,是根据已发生滑坡灾害的历史调查数据以及影响滑坡灾害发生的孕灾环境因子资料,对评价指标进行分级和权重的确定,使区域滑坡评价更具科学性和可靠性.
本文基于GIS和SPSS技术,选取素有"雨城"之称的四川省雅安市雨城区为研究区,以丰富的实际资料为基础,深入研究了影响滑坡发生的各种因素,并针对基于GIS的统计分析模型在进行滑坡危险性评价时存在的不同数据层的合并以及数据层叠加权重确定等问题,运用逻辑回归模型(Birlary Logistic),借助SPSS统计分析软件,提高了滑坡危险性区划的精度和效率.滑坡危险性区划是为解决区域范围内的滑坡防治,从宏观上对滑坡的危险程度作出等级划分.研究的重点是对区域范围孕育滑坡危险性的本底进行统计评价,同时结合区域上已有滑坡分布情况,圈定不同稳定性等级,并采用相应的颜色或符号在平面图上表示出来.
研究表明,雨城区软弱相间岩组、东向的15°～30°的顺向坡、海拔600～900 m的高程范围易于滑坡发生.影响滑坡危险性的因子为坡向、高程、岩组、斜坡类型和坡度.根据计算的单元格滑坡发生概率值,将雨城区滑坡危险性划分为5个等级,即极不稳定、不稳定、潜在不稳定、基本稳定和稳定.
利用雨城区新滑坡点进行检验.结果显示,极不稳定区和不稳定区中包含了75﹪的校验滑坡,说明评价结果与实际发生的滑坡情况基本吻合.
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