滑坡敏感性評價與治理措施研究：以博山區(qū)為例

　　滑坡是一種常見的不良地質現(xiàn)象，具有分布范圍廣、發(fā)生頻率高和破壞性強等特點，嚴重威脅國民經(jīng)濟和人民生命財產(chǎn)安全?；旅舾行栽u價是滑坡防治的基礎工作，它根據(jù)研究區(qū)域的滑坡調查數(shù)據(jù)和地質環(huán)境條件，分析滑坡孕災環(huán)境中各致災因子組合特征對滑坡發(fā)生的影響，并基于地理信息系統(tǒng)（GIS）將研究區(qū)域劃分為不同等級的敏感區(qū)，為滑坡防治政策的制定提供科學依據(jù)。已有的滑坡敏感性評價聚焦于由滑坡本身及其靜態(tài)致災因子的非均質性產(chǎn)生的空間效應，常常忽略孕災環(huán)境中土地利用、歸一化植被覆蓋指數(shù)（NDVI）、人口密度等動態(tài)因子的時變性，降低了評價結果的準確率。本書以山東省淄博市博山區(qū)為研究區(qū)域，調查博山區(qū)地質災害數(shù)據(jù)和地質環(huán)境條件，并基于 ArcGIS 10.2和 ENVI 5.3提取滑坡致災因子，對致災因子進行相關性分析和共線性檢驗。將通過檢驗的致災因子分為靜態(tài)致災因子和動態(tài)致災因子，建立了靜態(tài)致災因子動態(tài)致災因子 2021年實測值、靜態(tài)致災因子動態(tài)致災因子各年實測值、靜態(tài)致災因子動態(tài)致災因子年際變化值 3種評價因子組合，將 3種因子組合輸入 5種機器學習模型（隨機森林模型、邏輯回歸模型、支持向量機模型、Stacking集成模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型），比較不同因子組合和不同模型的預測精度與評價結果。使用地理探測器的分異及因子探測功能分析博山區(qū)土地利用對滑坡敏感性的影響，使用交互作用探測功能分析土地利用變化對滑坡敏感性的交互作用，使用 ArcGIS 10.2的空間疊加功能分析土地利用、 NDVI和人口密度等動態(tài)因子的變化信息同滑坡敏感性空間分布的關系。對位于極高敏感區(qū)和高敏感區(qū)的 G205樂疃—青石關段12處危險邊坡分別制定 2套治理方案，通過對比防治效果、造價和工程量確定了優(yōu)選方案和備選方案。本書主要結論包括以下幾個方面。① 3種評價因子組合中，靜態(tài)致災因子動態(tài)致災因子年際變化值的因子組合 3最合理，較靜態(tài)致災因子動態(tài)致災因子 2021年實測值的因子組合 1、靜態(tài)致災因子動態(tài)致災因子各年實測值的因子組合 2下模型的 AUC值平均分別提高0.0546、0.0310，驗證精度平均分別提高0.0251、0.0103。5種機器學習模型中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測性能最優(yōu)，較隨機森林模型、邏輯回歸模型、支持向量機模型和 Stacking集成模型的 AUC值平均分別提高0.0470、0.0423、0.0267和0.0107，驗證精度平均分別提高0.0454、0.0390、0.0408和 0.0050。其中，因子組合 3下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的滑坡敏感性評價結果最合理，AUC值為0.92，驗證精度為0.9418。②以因子組合 3下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基準模型，比較不同評價因子組合和不同模型的博山區(qū)滑坡敏感性評價結果，因子組合 1、2下的模型高估了高程的作用，低估了河流距離的作用。Stacking集成等其他模型高估了斷層距離的作用，低估了道路距離的作用。不同因子組合對博山區(qū)滑坡敏感性評價結果的影響較大，因子組合1、2下模型的滑坡敏感性評價結果極端分類傾向強，易產(chǎn)生過高估計和過低估計等錯誤估計區(qū)域。③博山區(qū)土地利用結構和空間分布逐年優(yōu)化。土地利用變化區(qū)域的極高敏感區(qū)占比大，尤其是裸地→林地、耕地→人造用地、園地→水域、林地→水域和水域→林地等區(qū)域，滑坡敏感性概率大。人口流動過度和適度區(qū)域占比較小，多分布在博山城區(qū)附近，人口流動過度區(qū)域極高敏感區(qū)占比最大，人口流動穩(wěn)定區(qū)域極高敏感區(qū)占比最小。 NDVI年際變化劇烈的區(qū)域極高敏感區(qū)占比大，NDVI年際變化穩(wěn)定的區(qū)域極低敏感區(qū)占比大。故在進行工程活動、植樹造林時應注意進度安排，避免大規(guī)模、短時間的因子變化。④制作了 G205樂疃—青石關段 12處危險邊坡危巖體發(fā)育圖、邊坡 3D曲面圖和邊坡平面圖；利用 RocFall軟件對落石運動軌跡進行模擬計算，分析了落石終點的水平位置、落石的總能量和彈跳高度；確定了治理各邊坡的優(yōu)選方案與備選方案。

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