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期刊信息/Journal information
中国地质灾害与防治学报
中国地质环境监测院
中国地质灾害与防治学报

中国地质环境监测院

张咸恭

季刊

1003-8035

zgdh@mail.cigem.gov.cn

010-62171051

100081

北京市海淀区大慧寺20号

中国地质灾害与防治学报/Journal The Chinese Journal of Geological Hazard and ControlCSCDCSTPCD北大核心
查看更多>>本刊创刊于1991年。是经原国家科委正式批准，由中国地质灾害研究会主办，中国地质调查局、国土资源部地质环境司、中国地质环境监测院、中国科学院力学研究所等9单位协办，反映地质灾害学科,并向国内外公开发行的学术性刊物。专门登载有关自然和人类工程－经济活动诱发的崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地面沉降、地裂缝、地震、黄土湿陷、粘性土胀缩、冻土融陷、地下水污染、海水入侵、矿井突水、岩爆、瓦斯爆炸、水土流失、土地沙漠化、盐渍化等地质灾害的发生、发展机制、规律、监测、预报，地质灾害防治新技术、新方法以及地质环境保护等方面的科研成果或学术论文。本刊物是我国从事地质灾害研究，特别是地质灾害防治及地质环境保护方面的权威性刊物。
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    SBAS-InSAR技术在河北三河市地面沉降演化特征及成因分析中的应用

    高启凤张磊赵萌阳李峰...
    97-107页
    查看更多>>摘要：2003-2016年,三河市地面沉降速率逐步加大,其中燕郊地区地面沉降最严重,已和北京通州沉降区连成一片,2016年之后三河市地面沉降灾害的发展变化趋势尚不明确.随着京津冀一体化发展、北京城市副中心建设等国家政策的出台,查明三河市地面沉降灾害的发展演化特征并分析成因对保障三河市的城市安全和可持续发展至关重要.文章采用SBAS-InSAR技术解译三河市2018-2020年地面沉降发展演化特征,同时分析了导致三河市地面沉降的几个诱发因素,总结沉降原因.通过本次研究,掌握了三河市地面沉降灾害的空间分布及演化特征:三河市地面沉降在空间上呈现西部严重,东部较缓,发育重点沉降区的总体特征;主要发育有2个重点沉降区,分别为含3个沉降漏斗的燕郊镇沉降区和含1个沉降漏斗的段甲岭镇沉降区,其中燕郊镇沉降区为三河市地面沉降最为严重的区域;2018-2020年,三河市地面沉降灾害总体呈现减缓趋势.同时通过对比分析,三河市地下水的严重超采、土层性质、城镇化发展及人口激增是三河市地面沉降灾害发生及发展的主要因素.研究成果将为该区域地面沉降灾害的防治提供参考.

    三河市SBAS-InSAR地面沉降地下水超采城镇化发展成因分析

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    甘肃积石山Ms6.2级地震的同震地质灾害基本特征及风险防控建议

    王立朝侯圣山董英铁永波...
    108-118页
    查看更多>>摘要：2023年12月18日甘肃省临夏州积石山县发生Ms6.2级地震,引发了大量地质灾害,威胁人民生命与基础设施的安全.地震后,甘肃、青海两省迅速开展地质灾害隐患核查,文章基于这次地震地质灾害调查成果,对积石山地震诱发地质灾害的特征、控制因素、发展趋势进行了分析,提出防灾减灾措施建议.截至12月23日,共核查隐患点2044处,包括78处新增地质灾害隐患、88处地震加剧变形的在库隐患点和1 878处无明显变形的在库隐患点.新增和变形加剧的隐患点数量以崩塌居多,占67.5％,滑坡次之,占31.9％;规模等级以小型居多,占84.9％,中型次之,占10.8％;成灾模式多为小型崩塌威胁房屋和道路.同震地质灾害密集分布于发震断层附近,发育密度随地震烈度增强而增大.国家地质安全监测台网震中50 km范围内206组加速度计数据显示,震区峰值加速度为30.4～1 969.7 mg,并随与震中距离的增大呈对数衰减.此外,地表变形监测设备也记录了典型滑坡的同震位移曲线.分析认为,积石山地震地质灾害后效应与链式致灾效应将增强,建议尽快更新震区地质灾害隐患点数据库,有针对性地实施风险防控措施,深入开展综合遥感监测与同震地质灾害机理研究,完善气象预警模型及阈值,有效降低地质灾害风险.

    地质灾害地震甘肃积石山黄土风险防控

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    加权信息量模型在云南澜沧县滑坡危险性评价中的应用

    吴兴贵王宇栋王蓝婷丁梓逸...
    119-128页
    查看更多>>摘要：云南澜沧县位于滇西经向构造带中,在构造运动强烈,人类活动日益增加背景下,滑坡灾害发育,人民生命财产受到严重威胁,因此,对该区域进行滑坡危险性评价研究具有重要意义.以澜沧县滑坡数据为基础,选取高程、坡度、坡向、地层岩性、距断层距离、植被覆盖度、距道路距离、降雨量共8个评价因子,构建滑坡危险性评价指标体系.基于熵权法与信息量耦合模型,利用ArcGIS地理空间分析对研究区滑坡危险进行定性、定量评价并分区.结果显示:高危险区面积占17.91％,较高危险区占37.91％,中危险区占25.94％,低危险区占18.25％.经检验评价结果合理,加权信息量模型适用于滑坡危险性评价.

    滑坡熵权法信息量模型危险性评价澜沧县

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    基于机器学习的伊犁河谷黄土区泥石流易发性评估

    李志陈宁生侯儒宁吴铭洋...
    129-140页
    查看更多>>摘要：伊犁河谷地处中-哈边境,南北疆结合带,是丝绸之路经济带的前沿,该区域生态环境脆弱,泥石流灾害多发.本研究采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)以及决策树(DT)四种机器学习模型,模型输入为遥感判别和野外考察确定的398条泥石流沟以及14个特征参数,计算各个评价因子权重并对泥石流易发性进行评价,最后绘制ROC曲线以及计算曲线下面积(AUC)对四种机器学习的模型的准确性进行评价.研究结果表明:(1)泥石流高易发区主要位于深切河谷地区的天山山地以及山前坡地的黄土覆盖区域;(2)地形起伏度、多年平均降雨量、干旱指数是控制泥石流空间发育的前三个重要因素;(3)四种模型的验证数据集AUC值分别为0.938(RF)、0.932(SVM)、0.89(LR)、0.879(DT),随机森林模型在该区域的易发性评价中具有更好的预测能力;(4)研究区黄土的生态植被被破坏是泥石流多发的重要原因,应该重点进行生态治理和保护,减少水土流失,从源头治理泥石流灾害.

    泥石流伊犁河谷黄土易发性随机森林

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    基于SMOTE-Tomek和CNN耦合的滑坡易发性评价模型及其应用——以三峡库区秭归—巴东段为例

    于宪煜汤礼
    141-151页
    查看更多>>摘要：中国是受滑坡灾害影响较为严重的国家,滑坡对受灾害影响地区的人民生命与财产造成了巨大的威胁.滑坡易发性评价作为对滑坡风险预测的重要工具,具有重要的防灾减灾的意义,但是传统的滑坡易发性评价中存在滑坡与非滑坡样本数据不平衡的问题,使得训练集的建立在本质上是对非滑坡数据进行了欠采样,导致滑坡事件的重要信息特征丢失,进而影响到滑坡易发性评价的可靠性.文章以三峡库区巴东至秭归段为例,选取高程、坡度等14个评价因子作为滑坡易发性评价因子,划分原始训练集与验证集,采用SMOTE-Tomek方法(synthetic minority oversampling technique-TomekLinks,SMOTE-Tomek)处理原始训练数据集,构建输入训练集,输入并训练卷积神经网络模型(convolutional neural networks,CNN),得到SMOTE-Tomek-CNN耦合模型,再通过将SMOTE-Tomek方法与传统的欠采样方法(randomundersampling,RUS),分别与CNN模型和支持向量机模型(support vector machine,SVM)交叉组合成SMOTE-Tomek-SVM、RUS-CNN和RUS-SVM三种耦合模型,并与SMOTE-CNN耦合模型进行对比.结果表明,在四种耦合模型中,SMOTE-CNN耦合模型的特定类别精度与ROC曲线下面积较高,结果分别为73.60％和0.965,表明该方法的预测能力优于传统的方法,能为研究区滑坡预测工作提供可靠参考.

    滑坡滑坡易发性评价SMOTE-Tomek卷积神经网络不平衡数据

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    样本选取对地质灾害易发性评价的影响——以山西柳林县为例

    陈建平辛亚波王泽鹏陈伟...
    152-162页
    查看更多>>摘要：非地质灾害样本的合理选取对地质灾害易发性预测准确度的提高具有重要意义.文章以柳林县为例,选取适宜的影响因子,基于GIS技术采用随机森林模型进行易发性评价.以地质灾害与非地质灾害比例为1∶1、1∶1.5、1∶3、1∶5、1∶10和非地质灾害点距已知灾害点100,500,800,1 000 m为选取条件交叉结合共创建20组模型进行分析.结果表明:(1)通过误差指标、混淆矩阵和ROC曲线检验,样本比例和距已知灾害点距离变化对地质灾害易发性评价结果有较大影响.随着样本比例变小,距已知灾害点距离增加,各模型平均绝对误差和均方根误差整体下降,准确率整体上升.各模型ROC曲线下面积值均大于0.8,均有较好的预测效果.当样本比例小于1∶3时,距已知灾害点距离增加对模型误差和准确率影响较小,变化趋于稳定.综合判断样本比例为1∶10、距已知灾害点1 000m为最适合研究区模型.(2)高和极高易发区主要分布在中部及北部道路和河流两侧的地区,是柳林县防灾减灾的重点区.(3)样本选取差异导致易发性结果不同主要是因为建模过程中随机森林模型对数据特征的采集及判断发生变化,样本是否具有代表性发生变化.这些研究成果对当防灾减灾工作的实施具有重要意义.

    非地质灾害GIS随机森林易发性误差混淆矩阵ROC

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