赣南离子型稀土矿区滑坡灾害易发性评价——以定南县为例

作     者：王永宏 许明旭 高超 WANG Yonghong;XU Mingzu;GAO Chao

作者机构：南京大学地理与海洋科学学院江苏南京210023 

出 版 物：《矿业研究与开发》 (Mining Research and Development)

年 卷 期：2024年第44卷第7期

页      面：100-109页

学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 081803[工学-地质工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFC1805101) 

主　　题：离子型稀土 滑坡灾害 易发性评价 加权信息量 

摘      要：赣南是我国离子吸附型稀土矿床密集分布区,稀土开采为当地经济社会发展做出了重要贡献,但同时也造成了边坡稳定性减弱等一系列生态环境问题。以离子型稀土高强度开采区江西省定南县为研究区,基于538个历史滑坡灾害点数据,选取高程、坡度、坡向、归一化植被指数、地形湿度指数、距水系距离、距道路距离、地层岩性和土地利用类型共9项影响因子构建滑坡易发性评价指标体系,运用加权信息量模型进行滑坡易发性分区与评价,通过ROC曲线检验和比较模型的预测能力。结果表明:坡度、地层岩性、距道路距离和距水系距离是产生滑坡的主要因素。信息量模型和加权信息量模型均具有较高的预测准确性,极高和高易发区与历史滑坡灾害点的实际分布情况吻合程度较好。信息量模型的极高和高易发区占总面积的33.80%,包含86.24%的滑坡灾害点,灾害点密度为2.55个/km^(2)。加权信息量模型的极高和高易发区占总面积的25.50%,包含81.97%的滑坡灾害点,灾害点密度为3.21个/km^(2)。加权信息量模型的预测精度优于信息量模型,AUC值增加了0.042,更适用于离子型稀土矿区的滑坡易发性评价。