构建地理信息体系的危险性评估

下载后可任意编辑构建地理信息体系的危险性评估 仅利用有限的背景信息及数据评估与滑坡相关的灾害对工程师，地质学家 ，规划人员，土地所有者，开发商，保险公司以及政府部门是永远的挑战。滑坡灾害评估可分为几个步骤。第一步，识别和评估滑坡易发区域，生成滑坡编目图备用。滑坡编目图是针对一个区域采纳野外测量，航空影像解译，以及查询历史滑坡纪录文献等不同技术绘制的已有滑坡系列制图，可以提供已有滑坡的位置空间分布。第二步，绘制滑坡危险性区划图，表达局部地形条件下滑坡现象发生的可能性。滑坡危险性区划图是基于历史滑坡的分布，地形坡度，土壤及基岩类型，结构，水文和其他有关资料建立的。这些不同地理空间输入数据集的唯一组合将生成代表不同危险性等级的区划图，包括低，中，高及非常高四个等级。地理信息系统技术和计算能力的迅速进展在处理大量滑坡数据集方面具有极大的潜力。 学者讨论发现，滑坡灾害评估可采纳两种通用方法实现：基于域的定性方法以及基于数据驱动的量化方法。就量化方法而言，通常采纳二元或多元统计模型分析滑坡危险性。本文的讨论目的在于使用两种通用的模型实现二元及多元统计分析，并评价它们的效果。现有的二元统计方法考虑多种不稳定性因素变量，并对每种变量影响滑坡的程度作独立评估，然后采纳唯一的方程联合不同变量的影响。就多元统计而言，逻辑性回归是目前讨论成果中最为合适的方法。本文仅采纳统计性显著的不稳定因素数据估量滑坡的空间分布，忽略了不显著数据的影响。二元及多元方法与采集数据的质量及数量有很强的相关性，而与任何主观评估无太大关联。选用的数据驱动技术十分稳健，不过滑坡危险性区划图的生成可能会滞后，因为搜集一个区域内与滑坡相关的足够多的信息需要长时间的努力。另一方面，有限或者不具代表性的数据可能导致不合理的结果。本文讨论的一个重要目的则是利用从被称之为‘训练区’的子讨论区域猎取的极其有限的滑坡数据评估二元及多元技术的适用性。首先在训练区对统计技术进行测试，然后将其应用范围延伸至整个讨论区域。为了评估技术的性能，我们测量并绘制了整个讨论区域内的滑坡位置分布图。讨论结果表明，在1下载后可任意编辑范围较小，且具代表性的区域做精细的采样可以在较短时间内轻松获得与实际相符的结果。本文的讨论区域选择为美国东北部的库雅荷加河流域，与格雷特湖毗邻。库雅荷加河流域以滑坡灾害闻名，然而该区域数据的空间覆盖率有限，因此滑坡灾害...