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四川省自然资源厅关于印发《四川省地质灾害防治抢险救灾工程项目管理办法》的通知(川自然资规[2023]3号)

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四川省人民政府公报 2023年第11期 11-14页

作者：无四川省自然资源厅

各市(州)自然资源主管部门:《四川省地质灾害防治抢险救灾工程项目管理办法》已经自然资源厅2023年第11次党组会议审议通过,现印发给你们,请遵照执行。2023年3月30日。

关键词：党组会议项目管理办法资源主管部门地质灾害防治自然资源通知四川省抢险救灾工程

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滑坡裂缝计时序数据实时异常检测分析

岩石力学与工程学报 2024年第1期43卷 206-215页

作者：张磊巨能攀何朝阳解明礼张成强刘洋成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 四川省自然资源厅四川成都610072

针对滑坡裂缝实时监测中异常数据难以有效识别这一问题,基于滑坡不同变形阶段建立偶然异常阈值,提出基于区间预测的时序数据实时异常检测方法,该方法考虑了数据间时序逻辑关系以及滑坡变形阶段关联信息。首先,通过差分自回归移动平均模... 详细信息

针对滑坡裂缝实时监测中异常数据难以有效识别这一问题,基于滑坡不同变形阶段建立偶然异常阈值,提出基于区间预测的时序数据实时异常检测方法,该方法考虑了数据间时序逻辑关系以及滑坡变形阶段关联信息。首先,通过差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA),提取裂缝计累计位移的时序特征,构建区间预测模型,并使用滑动窗口算法对其分割子序列进行预测;其次,利用预测值修正置信区间(α=0.05)来确定拟异常点,并为滑坡不同变形阶段设立偶然异常阈值;最后,通过组合异常识别得到异常信息。研究结果表明,该方法能准确识别数据异常值,且在时序数据实时异常检测上具有一定的普适性。将模型预测区间与异常值进行对比分析获得数据异常的实时可能性,可为滑坡监测预警智能化决策提供数据参考价值。

关键词：边坡工程滑坡时序模型实时异常检测监测预警

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多设备多参数联动的滑坡预警方法

成都理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王豪何朝阳巨能攀马志刚刘洋孟睿解明礼肖洋地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学) 四川省自然资源厅四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院

在滑坡监测预警工作中，传统的单设备单参数方法准确率较低且存在误报现象。为了得到准确可靠的预警结论，针对拥有多套监测设备的滑坡体需要建立多设备多参数联动的滑坡预警方法。多参数预警方法使用多个参数指标预警模型来综合处理各... 详细信息

在滑坡监测预警工作中，传统的单设备单参数方法准确率较低且存在误报现象。为了得到准确可靠的预警结论，针对拥有多套监测设备的滑坡体需要建立多设备多参数联动的滑坡预警方法。多参数预警方法使用多个参数指标预警模型来综合处理各个设备的监测数据，考虑各个模型权重得出多个设备的综合预警等级。多设备协同预警方法将多套设备根据其空间分布划分成不同组，基于滑坡机理确定各组设备的权重，以监测设备的特征属性进行权重修正。在综合考虑每个设备的预警结论的基础上，分析滑坡整体变形演化情况，并得出同一时段滑坡整体预警级别。该方法的应用可以更快速、更准确地获得滑坡各个部位及整体失稳破坏的前兆信息，并及时准确的发布预警。以四川省小金县沙龙乡苍松村黄水沟滑坡为原型案例测试方法应用效果，结果表明相比于单参数单设备预警方法，该方法将预警次数从32次下降到11次，误报次数从5次下降到1次，预警准确率从84%上升到91%。本方法可以提高滑坡预警的有效性和准确性，有助于制定防灾决策和防灾减灾。

关键词：滑坡监测预警监测设备监测参数预警模型

不同滑坡样本点和多边形表达模式下的易发性评价

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地球科学 2024年第5期49卷 1565-1583页

作者：邓明东巨能攀吴天伟文艳解明礼赵伟华何佳阳成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 四川省地质矿产勘查开发局化探队四川德阳618099 四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院四川成都610081

滑坡编录模式常为点和多边形面,滑坡点的定位及多边形的采样范围会给滑坡易发性评价结果产生影响.为研究不同点和多边形滑坡样本采样方式下的易发性结果差异,以四川省宁南县为例,采用滑坡多边形和陡坎缓冲区来比较不同多边形表达模式对... 详细信息

滑坡编录模式常为点和多边形面,滑坡点的定位及多边形的采样范围会给滑坡易发性评价结果产生影响.为研究不同点和多边形滑坡样本采样方式下的易发性结果差异,以四川省宁南县为例,采用滑坡多边形和陡坎缓冲区来比较不同多边形表达模式对易发性评价的影响,用滑坡陡坎点和滑坡质心点来比较不同点表达模式对易发性评价的影响,选取3种评价模型支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)进行滑坡易发性建模,采用ROC曲线、均值、标准差等分析建模的差异.结果如下:(1)在滑坡样本为多边形表达模式下,陡坎缓冲区的评价效果优于滑坡多边形.在滑坡样本为点表达模式下,滑坡质心点的评价效果优于滑坡陡坎点.(2)RF模型在不同采样方式下易发性评价效果更好,不同采样方式下基于RF模型的易发性结果差异性也较小,相比SVM和ANN模型有更好的泛化能力.(3)离散型因子是导致点表达模式下采样方式易发性结果差异的主要因素.陡坎缓冲区采样方式相比于滑坡多边形保留如岩组等离散型环境因子的空间信息,因此评价效果较好.可见在县级尺度下使用滑坡陡坎区域等精细化地形特征作为滑坡采样方式可以提高易发性评价精度.

关键词：易发性评价表达模式采样方式滑坡滑坡样本点滑坡多边形灾害地形特征

基于“三查”体系的丹巴县滑坡隐患早期识别与监测

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第5期49卷 734-746页

作者：付豪李为乐陆会燕许强董秀军郭晨谢毅王栋刘刚马志刚成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院四川成都610081 中铁二院工程集团有限责任公司四川成都610031

针对高位隐蔽性滑坡隐患传统地面调查手段难以识别的问题,笔者所在团队提出了天-空-地协同的滑坡隐患识别与监测“三查”体系,并已在全国范围进行工程化应用,取得了较好的成效,但相关工作的学术报道较少。以滑坡灾害频发的大渡河流域丹... 详细信息

针对高位隐蔽性滑坡隐患传统地面调查手段难以识别的问题,笔者所在团队提出了天-空-地协同的滑坡隐患识别与监测“三查”体系,并已在全国范围进行工程化应用,取得了较好的成效,但相关工作的学术报道较少。以滑坡灾害频发的大渡河流域丹巴县段为研究区,开展基于“三查”体系的滑坡隐患识别与监测具体实践。首先利用干涉图堆叠技术(stacking-interferometric synthetic aperture radar,Stacking-InSAR)和小基线集InSAR(small baseline subsets-InSAR,SBAS-InSAR)两种InSAR技术结合高分辨率光学遥感实现整个实验区活动滑坡隐患的广域普查,并对比分析Stacking-InSAR和SBAS-InSAR的识别结果;随后利用机载激光雷达测量技术和无人机航空摄影测量技术对丹巴县城周边高风险区段滑坡隐患进行详查,进一步通过现场调查实现重大滑坡隐患的核查,最后利用SBAS-InSAR技术对典型滑坡隐患形变进行监测分析。协同利用天-空-地观测手段在研究区共探测到滑坡隐患41处,主要为大型古老滑坡堆积体在长期重力作用、河流冲刷和人类工程活动等因素扰动下产生的局部复活,大部分滑坡隐患形变演化趋势与季节性降雨有较好的相关性。

关键词：滑坡隐患识别与监测 “三查”体系合成孔径雷达干涉测量机载激光雷达测量丹巴县

四川省地质灾害气象风险预警“省市县一体化”建设探索与实践

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中国地质灾害与防治学报 2024年第2期35卷 47-54页

作者：肖智林陈高翔张浴阳屈伯强苏永超刘艳辉张涌四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院四川成都610081 中国地质环境监测院(自然资源部地质灾害技术指导中心) 北京100081

提升地质灾害气象风险预警预报能力是地质灾害综合防治体系建设的主要内容之一。四川省自2003年起率先开展地质灾害气象风险预警工作。在长期实践基础上,于2019年开始重点在预警模型分析和建立、系统设计与实现、分级预警运行模式等方... 详细信息

提升地质灾害气象风险预警预报能力是地质灾害综合防治体系建设的主要内容之一。四川省自2003年起率先开展地质灾害气象风险预警工作。在长期实践基础上,于2019年开始重点在预警模型分析和建立、系统设计与实现、分级预警运行模式等方面进行了研究,创建了地质灾害预警模型库、“省市县一体化”地质灾害气象风险预警互联系统及分级预警机制。基本实现了基于雨量数据传输、预警模型分析运算、预警信息发布等“省市县一体化”平台的互联互通及分级预警的闭环管理,初步解决了市县缺平台、缺经费、缺技术的三缺问题及多头发布预警信息对基层造成的干扰问题。2023年四川省成功避险的案例中地质灾害气象风险预警发挥作用的占86%,有效减少了地质灾害造成的人员伤亡和财产损失。

关键词：地质灾害气象风险预警预警模型预警系统

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联合无人机光学与机载LiDAR在高位滑坡要素识别中的应用:以川西汶川龙溪沟滑坡为例

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现代地质 2024年第2期38卷 464-476页

作者：王德富李永鑫任娟范亚军刘立罗超自然资源部第三地理信息制图院四川成都610100 自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室四川成都610100 四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院四川成都610036

高位和高隐蔽性滑坡调查人力难至、效率低下且安全风险大,利用无人机光学和机载LiDAR等航空遥感技术进行调查识别能够有效克服该问题,已成为当前研究应用的热点。目前多数研究与应用以宏观调查和解译为主,针对滑坡拉裂缝、滑坡壁等发育... 详细信息

高位和高隐蔽性滑坡调查人力难至、效率低下且安全风险大,利用无人机光学和机载LiDAR等航空遥感技术进行调查识别能够有效克服该问题,已成为当前研究应用的热点。目前多数研究与应用以宏观调查和解译为主,针对滑坡拉裂缝、滑坡壁等发育要素的精细化识别和量测研究较少。为进一步细化无人机光学和机载LiDAR识别的滑坡要素解译特征,提高该技术的综合应用效果,本文选取川西地震活跃区的汶川龙溪沟高位滑坡为示范,采用无人机摄影测量、机载LiDAR、解译对比与空间测量以及实地调查复核等方法,提取了28条拉张裂缝、2条剪切裂缝、8处下挫陡坎、2条滑坡壁、5条前缘边界、5个次级变形体,基于滑坡要素排列组合划分了2个次级滑体、4个变形区。野外验证结果与室内解译高度吻合,证明了该方法的可靠性和准确性。研究成果总结对比滑坡要素在不同数据上的色调、纹理、光谱差异,探索联合无人机光学与机载LiDAR的滑坡要素“色调-纹理-图谱”协同对比提取方法,阐述了高位滑坡“先解译要素再分区组合”的精细识别过程。研究成果可为其他高危高位滑坡的精细化识别研究及防治应用提供技术参考,具有应用推广价值。

关键词：无人机机载LiDAR 高位滑坡要素识别汶川龙溪沟

基于SBAS-InSAR的黄河干流军功古滑坡形变分析

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第8期49卷 1407-1421页

作者：陈宝林李为乐陆会燕付豪周胜森黄维成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 西安测绘总站陕西西安710054 滑坡灾害风险预警与防控应急管理部重点实验室四川成都610059 四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院四川成都610081 61287部队四川成都610036

2019-09-20,中国青海省玛沁县拉加镇军功古滑坡发生局部失稳,导致公路交通中断,严重威胁当地居民生命财产安全,亟需查明古滑坡的形变区和形变规律,为防治工程设计和监测预警提供参考。首先利用高分辨率卫星影像和数字高程模型数据并结... 详细信息

2019-09-20,中国青海省玛沁县拉加镇军功古滑坡发生局部失稳,导致公路交通中断,严重威胁当地居民生命财产安全,亟需查明古滑坡的形变区和形变规律,为防治工程设计和监测预警提供参考。首先利用高分辨率卫星影像和数字高程模型数据并结合现场调查,基于滑坡形态特征和形变迹象对古滑坡进行分区;然后利用2017-01-2020-12的Sentinel-1雷达卫星降轨数据,基于小基线集合成孔径雷达干涉测量技术(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)对古滑坡的地表形变特征和形变规律进行分析。基于滑坡形态特征和变形迹象,将古滑坡分为4个次级滑坡区,SBAS-InSAR形变结果显示古滑坡整体处于持续的缓慢蠕滑状态。滑坡强变形区主要位于公路开挖段,人类活动对古滑坡稳定性扰动较大,滑坡强变形区形变速率与降雨具有较好的响应关系。虽然古滑坡局部已进行了抗滑桩等工程治理,但由于古滑坡存在多级滑面,已有抗滑桩深度不够,虽发挥了一定的抗滑作用,但未起到完全阻止滑坡整体蠕滑变形的作用,建议后续治理工程应利用钻探等勘察技术手段查明多级滑面深度后进行设计施工,并在强形变区安装裂缝计等现场实时监测预警设备,结合雷达卫星InSAR中长期监测,实现对该滑坡点、面结合的监测预警。

关键词：军功滑坡古滑坡复活滑坡分区形变规律小基线集合成孔径雷达干涉测量

2024年4月广东韶关江湾镇极端降雨诱发群发性滑坡初步分析

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第8期49卷 1264-1274页

作者：许强徐繁树蒲川豪李为乐范宣梅董秀军王晓晨李志刚成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059

2024年4月中下旬,广东省韶关市发生极端强降雨事件,在韶关江湾镇地区诱发大量滑坡灾害,造成部分地区持续断联近36 h,引起了社会的广泛关注。快速准确地查明滑坡基本特征、发育分布规律及形成条件对于灾害应急决策和风险隐患排除处置至... 详细信息

2024年4月中下旬,广东省韶关市发生极端强降雨事件,在韶关江湾镇地区诱发大量滑坡灾害,造成部分地区持续断联近36 h,引起了社会的广泛关注。快速准确地查明滑坡基本特征、发育分布规律及形成条件对于灾害应急决策和风险隐患排除处置至关重要。利用灾后的光学遥感影像并结合深度学习模型,对韶关江湾镇降雨诱发滑坡进行了快速智能识别与人工校核,共解译出1192处滑坡,总面积约3.14 km^(2)。滑坡规模以中小型滑坡为主,主要沿河流呈北东-南西向聚集带状分布,群发性效应显著。空间统计分析表明,滑坡主要分布在200~300 m高程范围内、坡度为10°~30°的凹坡上。进一步使用随机森林模型与SHAP理论对滑坡的地貌主控因子进行量化分析,发现不同地形地貌因子对滑坡形成均有不同程度的非线性影响,高程、坡度和汇水条件等多因素耦合作用共同控制了滑坡的形成。该研究突出了基于深度学习的智能识别与分析技术在滑坡灾害应急调查与形成条件分析中的巨大优势,可为灾害损失快速评估和风险隐患排查提供重要技术支撑。

关键词：极端降雨群发性滑坡智能识别分布规律形成条件