基于arcgis的温州市滑坡灾害风险性评价

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1、长安人学硕-ij学位论义不断召开。1991年召开了全国灾害经济损失评估学术讨论会:1991年和1992年两次召开云南省灾害经济损失评估座谈会:1992年和1997年召开了全国地质灾害经济学术研讨会;1996年召开了全国首届灾害风险评估研讨会。这些学术研讨会的召开不仅促进了灾害评价的理论、方法和实践成果总结与交流,而且对地质灾害危险性评估理论起到了重要的推动作用。总的来说,近十年来国内外滑坡灾害风险评价工作得到了很好的发展,主要表现在以下几个方面:①滑坡灾害风险评价得到越来越广泛的重视。在滑坡灾害评价初期,只是极少数专家认识到他对减灾的重要意义和广阔的发展前景,随着

2、减灾活动的深入,这些认识逐渐变为多数部门和专家的共识,投入到这方面研究的专家也越来越多,不但有自然科学专家,而且有不少从事社会经济研究、方法研究、新技术研究的专家也投入到这一领域,这些都极大的促进了灾害风险评价的发展。②研究内容越来越广泛。越来越多的学科融入滑坡灾害风险性评价中,最突出的表现是强化了社会经济研究。除了对灾害活动强度(危险性)的分析定量化外,对承灾体易损性的分析也不断加强;而且这种分析不仅局限于承载体分析,而且逐渐扩大到社会经济等多学科、多领域的研究。③研究的方法手段越来越丰富。随着风险评价研究的发展,研究方法也不断发展,除了灾害动力学分析方法外,开

3、始融入多种数理分析和社会经济评价方法。与此同时,计算机技术得到越来越广泛应用,滑坡灾害风险评价不断向定量化方面发展【6】。1.3研究内容和技术路线本文基于ArcGIS技术,在对研究区滑坡地质灾害、人文以及经济情况进行详细调查的基础上,通过对搜集资料的整理和分析,选择合适的评价单元,确定滑坡灾害的各种评价因子以及因子的分级标准;然后在地质灾害风险性评价模型研究的基础上,选择适宜的评价模式对该地区滑坡地质灾害进行风险性评价,分析研究区域滑坡灾害风险性空间分布特点,提出降低风险的相关对策,同时进一步探索应用ArcGIS技术进行地质灾害风险性评价的技术路线和方法体系。1.

4、3.1研究内容(1)在GIS技术的支持下,参考前人研究成果,结合温州地区的特点,对研究区的滑坡灾害进行统计分析,同时配合野外调查,查明区内的滑坡发育现状、形成机理和空间分布特点。(2)对于地质灾害中风险和易损性的概念进行新的探讨,给出风险和易损性在本次第一章绪论滑坡灾害评价中的定义,并确定易损性和风险性评价模型。同时,通过对搜集资料的整理分析,确定研究区内易损性和防灾减灾能力的主要评价因子,然后对各因子进行分级处理,并确定基本评价单元。(3)在分析确定评价指标后,利用层次分析法(APH)和专家打分法求取各因子的权重,选取二级模糊综合评判数学模型对研究区内滑坡灾害的

5、易损性进行评价,根据实际情况,利用简单数学模型对防灾减灾能力进行评价。(4)利用易损性评价和防灾减灾能力评价,结合已有的危险性评价,对研究区内的滑坡灾害进行风险性评价,并在ArcGIS中生成以乡镇为单元的风险分布图,然后对其进行验证,并找出其分布特点,给出合理建议。同时对风险性评价结果和已有的危险性评价结果进行比较,得出相应结论。1.3.2技术路线通过查阅国内外相关研究资料,收集研究区内与本次研究有关的各种背景资料;在ArcGIS中,输入图形数据和属性数据,并做必要的处理,在对收集资料进行整理分析的基础上,确定当地滑坡灾害承灾体易损性以及防灾减灾能力的各个评价因子

6、,同时利用ArcGIS技术进行数据处理并确定分级标准;选择合适的评价单元,确定评价模型,利用模糊综合评判法和层次分析法等对承灾体易损性及防灾减灾能力进行评价,在ArcGIS中生成易损性和防灾减灾能力等级分布图。然后结合已有的危险性评价,加上得出的易损性评价和防灾减灾能力评价,对研究区进行最终的风险性评价,并生成风险性等级分布图,最后对风险性评价结果进行分析验证,给出结论(见图1.1技术路线图)。空^—_'刚‰确定各个烈1防灾减灾能力评价L收整—o评价因子据确l风集理雨1定险资‘_分——●属——■评——●性性’价易损性评价评料析确定评价数模—◆型价单元据危险性评价预

7、处理图1.1技术路线图6K安火学硕十学位论文第二章温州市滑坡灾害形成背景和发育特征2.1温州市概况2.1.1地理位置温州位于我国浙江省东南部。地理位置介于东经119。37’~121。15’,北纬27。10’~28。357之间。位于中国黄金海岸中部,东面濒临东海,海岸线连绵355公里;南与福建省的福鼎、柘荣、寿宁三县(市)相邻:西、西北与丽水地区的青田、缙云、景宁畲族自治县接壤;北、东北与台州市的仙居、黄岩、温岭、玉环四县(市)毗邻。温州市辖瓯海、鹿城、龙湾三区,瑞安、乐清二市(县级市)和永嘉、洞头、平阳、苍南、文成、泰顺六县。陆地面积11784km2,其中市区10

8、82km2

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