长江上游地区泥石流灾害敏感性量化评价研究

被引：7

作者：

邹强 ^{[1
,2
,3
]}

崔鹏 ^{[1
]}

张建强 ^{[1
,2
]}

向灵芝 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中国科学院成都山地灾害与环境研究所山地灾害与地表过程重点实验室

[2] 中国科学院研究生院

[3] 西南科技大学环境与资源学院

来源：

环境科学与技术 | 2012年 / 35卷 / 03期

关键词：

长江上游; 泥石流; 敏感性; Bayes模型; 量化评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

P642.23 [泥石流];

学科分类号：

0837 ;

摘要：

泥石流敏感性分析对灾害分析评价预测具有重要作用。文章以长江上游为研究区,选择坡度、相对高差、地层岩性、年降雨量、地震烈度等5方面因素为评价因子,探讨运用GIS技术管理分析泥石流灾害信息和区域泥石流敏感性分析的方法。量化评价因子的作用分值大小,有效表达泥石流敏感性指数(DFSI),进而,结合空间分析与条件概率模型,实现了区域泥石流敏感性分析并制作了泥石流敏感性专题图。长江上游地区泥石流敏感性区域具有一定的规律性,高度敏感区主要分布在第一级阶梯与第二级阶梯的过渡地带,比较集中的区域有雅砻江中下游、安宁河、小江、普渡河、大渡河中下游、理塘河、白龙江、岷江上游、涪江上游等干支流的5～10 km范围内;中度敏感区主要分布在高度敏感区的外围约10～30 km范围内。利用历史泥石流资料验证,表明已经发生的泥石流主要分布在泥石流敏感性指数较高地区,说明敏感性分析的结果基本反映出研究区泥石流敏感性特性。

引用

页码：159 / 163+167 +167

页数：6

共 19 条

[11]

山洪泥石流滑坡灾害及防治[M]. 科学出版社 , 国家防汛抗旱总指挥部办公室, 1994

[12]

A comparative study of Dempster–Shafer and fuzzy models for landslide susceptibility mapping using a GIS: An experience from Zagros Mountains, SW Iran[J] . Majid H. Tangestani.Journal of Asian Earth Sciences . 2009 (1)

[13]

Landslide susceptibility mapping of vicinity of Yaka Landslide (Gelendost, Turkey) using conditional probability approach in GIS[J] . Adnan Ozdemir.Environmental Geology . 2009 (7)

[14]

An artificial neural network approach for landslide hazard zonation in the Bhagirathi (Ganga) Valley, Himalayas[J] . M. K. Arora,A. S. Das Gupta,R. P. Gupta.International Journal of Remote Sensing . 2004 (3)

[15] Hazard zoning for landslides connected to torrential floods in the Jerte Valley (Spain) by using GIS techniques [J].