摘要：我国地质灾害近年来呈高发、频发态势，严重阻碍着我国山区城镇建设，本文在综合分析暴雨条件下地质灾害易发性评价指标的基础上，探讨了地质灾害易发性评价的模型方法，并结合实例进行了分析，所提出的评价体系可为山区城镇地质灾害防灾减灾提供科学支撑。

　　关键词：暴雨；地质灾害；易发性评价；GIS

　　1.概述

　　受复杂特殊的地形地貌条件、脆弱的地质环境以及极端气候的影响，近年来，我国地质灾害频频发生，严重威胁着人民群众的生命及财产安全。地质灾害的发生与降雨关系密切，根据相关统计分析，在世界范围内，绝大部分地质灾害均是因暴雨诱发而形成的。因此，探索适合暴雨条件下地质灾害易发性评估的指标体系和方法，研究建立一套科学有效的灾害评估指标体系，实现对地质灾害易发性快速、准确的区划及圈定是地质灾害防治工作的重要课题，此项工作不仅可以给政府和相关部门灾前灾害防治的正确决策和规划提供科学支持，还可以为更好地维护人民生命和财产安全，促进经济发展和建设和谐社会奠定坚实基础。

　　2.暴雨条件下地质灾害易发性评价指标研究

　　在暴雨条件下，对地质灾害发育和发展有着重要影响因素主要包括：坡度、工程岩组分类、坡体结构类型、相对高差、地质构造、地面变形情况、河流地质作用、暴雨强度、地质灾害密度以及人类工程活动等，各因素对地质灾害的形成与发展所起的

　　3.暴雨条件下地质灾害易发性评价模型方法

　　地质灾害易发性评价模型其实是对地质灾害发育环境状态的概化，在通过野外调查以及室内分析基础上，获取研究区大量实际资料和数据，深刻掌握研究区地质环境以及地质灾害发育的构成、结构特征后，才能将实际系统抽象出能代表实际演化过程的概念模型。并以概念模型为基础，构建数学模型，通过向数学模型输入高质量、能代表实际环境情况的因素参数，最终获得符合实际的结果[6]。

　　随着研究的不断进步，国内外学者和研究机构提出了一些针对地质灾害易发性评价的模型和方法，如信息量法、综合指数法、模糊综合评判法、灰色系统法及Logistic回归模型等，其中，Logistic回归模型是在分析地质灾害自变量和因变量之间相关关系的基础上，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，通过建立有关变量的回归方程，并将预测模型以回归方程方式表示，最终判别地质灾害是否发生，因此，该模型方法在地质灾害易发性评价得到广泛应用。

　　4.实例研究

　　本文选取四川省甘孜州某县作为暴雨条件下地质灾害易发性评价的实例研究。根据相关资料，截止2003年，该县全境内发育地质灾害172处，论文发表包括泥石流灾害84处，滑坡47处，崩塌32处，潜在不稳定斜坡9处等。

　　本文采用上述的地质灾害易发性评价指标以及Logistic回归模型，在ARCGIS平台下，对该县进行暴雨条件下地质灾害易发性评价，评价结果如图1所示，其中地质灾害易发性高、中、低、极低等级面积各占全县面积的3.38%，14.66%，57.62%，24.34%。

　　参考文献：

　　[1] 王恭先等.《滑坡学与滑坡防治技术》[M].北京：中国铁道出版社，2004：116

　　[2] 冯晓，谢远光.《线形工程计算机辅助选线设计理论与方法》[M].西南交通大学出版社，2008：160-166.

　　[3] 沈芳.山区地质环境评价与地质灾害危险性区划的GIS系统[D].成都理工大学， 2000.

　　[4]乔建平，赵宇. 滑坡危险度区划研究述评[J]. 山地学报.2001， 2.

　　[5]石菊松.基于遥感和地理信息系统的滑坡风险评估关键技术研究[D]. 中国地质科学院，2008：42-46.

　　[6]梁和成，周爱国编著.城市建设用地地质环境评价与区划[M]中国地质大学出版社，2010.

　　[7]陈伟.西南山区城镇建设地质灾害风险管理控制方法研究[D] 成都理工大学，2011

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