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[摘要]利用GIS技术对地震诱发山地灾害分布与发震断裂距离、坡度、岩性、水系等因素的关系进行统计分析。结果表明，地震诱发山地灾害在区域上沿断裂带呈带状分布和沿水系呈线状分布的特点；地震诱发的山地灾害与地形坡度有很大的关系，绝大部分的灾害点集中在15°～45°的范围内；地震诱发的山地灾害与地形有很好的对应关系，北部高山地区山地灾害数量明显高于南部平原区；滑坡多发生在千枚岩、泥页岩等软岩中且多为土质滑坡，而岩浆岩等硬岩中多发生崩塌。
[关键词]地震 山地灾害 危险性 遥感解译 GIS
[中图分类号] P315 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2015）-3-164-1
1简介
滑坡是一种常见的地质灾害，危害极大，汶川地震就发生在龙门山地，此次地震持续时间长、震级高，并引发了泥石流、滑坡、崩塌、堰塞湖等山地灾害，除此之外，地震导致的灾害还具有滞后性的特征，北川位于龙门山附近，在汶川地震结束后，部分学者针对此次地震灾害进行了全面的调查，调查结果显示，北川次生山地灾害比汶川地震更为严重，基于这一因素，对北川地震次生滑坡灾害进行深入的分析具有一定的现实意义。
2研究区概况
北川位于四川西北部，这一区域处于四川盆地向青藏高原过度位置的龙门山区，属于龙门山前后山交界位置，研究区域山势高峻、沟壑纵横、地质环境十分的复杂，汶川地震断层处于北川——映秀断层穿过东南部，断裂带沿线有砂岩、千枚岩、石炭系碳酸盐，岩石风化严重，这也是山区灾害发生的源头。
3研究实践使用方法分析
3.1技术流程
在分析之前，先根据已有经验知识来分析影响滑坡的因素，在收集到相关资料之后，选择相关的指标，并使用GIS平台工具将指标处理成为统一的栅格数据，再以GIS技术为基础分析样本集建立好神经网络预测模型法与多元回归预测模型，计算出栅格单元敏感指数，以上流程完成之后，即可得出次生滑坡预测图，再得出次生滑坡预测图之后即可对比两个结果的精度，综合分析滑坡空间预测情况。
3.2样本集的选择
在对空间进行预测时，需要的样本包括非滑坡样本与滑坡发生样本两种类型，在选择非滑坡样本时，需要建立在相关规则的基础上，减小样本间的关联，这样即可有效反映出滑坡位置环境情况，本文采取如下的采集规则：即将发生点周围数据作为约束范围，在此区域外生成随机点，本文使用格网单元为30m，因此，以30m作为约束半径，在滑坡发生位置的30m之外生成700个滑坡未发生样本。
3.3滑坡影响因子的提取
滑坡有着不确定性、复杂性以及多因素性的特征，且地震滑坡主要由两个因素决定，第一就是滑坡孕灾环境，第二就是地震对于边坡的影响，如地层岩性、震源深度、人类活动、地形、地震烈度等等，本文使用坡度、高程、岩石类型、水系因子、道路因子、地震烈度几个因素进行分析。
4敏感性评价
人工神经网络是上世纪末期兴起的一种对自然以及人脑神经网络进行抽象性模拟的非线性动力学系统，目前，已经在智能控制领域、计算机领域中得到了广泛的应用，人工神经网络有着容错性强、非线性以及适应性的特征，因此，适宜应用在地质灾害系统之中。
在本文的研究中，可以将模型看做分类器，将输入值看作影响滑坡的因子，输出结果就是概率值，该种概率值可以反应出滑坡概率情况，在计算时，需要先确定输入层神经元结点数，在应用已知数据确定出概率值，这样，神经网络模型就建立完成，计算结果详见图1。
5危险性评估
在分析侵蚀指数的严重程度后，可以确定出土壤侵蚀的严重程度，在研究流域之中，土壤侵蚀程度的较严重以及不严重流域数量也从震前的21个与8个降低到震后的8个与5个，面积也减少到191.64km2与44.82km2，严重性程度也发生了一定的变化，总体而言，震后的土壤侵蚀程度呈现出从西北向东南递减的趋势。
而对于小流域单元的评价，其土壤侵蚀程度能够全面反映出灾害情况引起的地震强度与土壤侵蚀面积，地震前后小流域海拔与坡度愈大，那么侵蚀情况就更加的严重，平均坡度对土壤侵蚀的影响更加的严重。针对侵蚀情况较为严重的流域，尤其是对居民基础设施与生产生活存在影响的地区可以使用相关的工程治理措施，常用的措施包括排导拦截工程与边坡治理工程，如果流域的海拔较大，且侵蚀情况较为严重可以与本地区水热条件进行有机结合，开展生态自然修复。
6结论
总而言之，泥石流有着过渡性、群发性、高容量等特征，泥石流对路基的损害极大，充沛的余量与丰富的松散物质决定研究区域内泥石流一直处在活跃区域，考虑到这一因素，可以分析泥石流活动，进行风险评价，从而达到优化泥石流治理标准的效用。
参考文献
[1]司渤洋，第宝锋，张斌，余波.基于GIS的汶川地震灾区小流域土壤侵蚀评价--以彭州龙门山区为例[J].山地学报，2011（07）.
[2]周荣军，李勇，Alexander L Densmore，Michael A Ellis，何玉林，王凤林，黎小刚.青藏高原东缘活动构造[J]. 矿物岩石. 2006（02）.
[关键词]地震 山地灾害 危险性 遥感解译 GIS
[中图分类号] P315 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2015）-3-164-1
1简介
滑坡是一种常见的地质灾害，危害极大，汶川地震就发生在龙门山地，此次地震持续时间长、震级高，并引发了泥石流、滑坡、崩塌、堰塞湖等山地灾害，除此之外，地震导致的灾害还具有滞后性的特征，北川位于龙门山附近，在汶川地震结束后，部分学者针对此次地震灾害进行了全面的调查，调查结果显示，北川次生山地灾害比汶川地震更为严重，基于这一因素，对北川地震次生滑坡灾害进行深入的分析具有一定的现实意义。
2研究区概况
北川位于四川西北部，这一区域处于四川盆地向青藏高原过度位置的龙门山区，属于龙门山前后山交界位置，研究区域山势高峻、沟壑纵横、地质环境十分的复杂，汶川地震断层处于北川——映秀断层穿过东南部，断裂带沿线有砂岩、千枚岩、石炭系碳酸盐，岩石风化严重，这也是山区灾害发生的源头。
3研究实践使用方法分析
3.1技术流程
在分析之前，先根据已有经验知识来分析影响滑坡的因素，在收集到相关资料之后，选择相关的指标，并使用GIS平台工具将指标处理成为统一的栅格数据，再以GIS技术为基础分析样本集建立好神经网络预测模型法与多元回归预测模型，计算出栅格单元敏感指数，以上流程完成之后，即可得出次生滑坡预测图，再得出次生滑坡预测图之后即可对比两个结果的精度，综合分析滑坡空间预测情况。
3.2样本集的选择
在对空间进行预测时，需要的样本包括非滑坡样本与滑坡发生样本两种类型，在选择非滑坡样本时，需要建立在相关规则的基础上，减小样本间的关联，这样即可有效反映出滑坡位置环境情况，本文采取如下的采集规则：即将发生点周围数据作为约束范围，在此区域外生成随机点，本文使用格网单元为30m，因此，以30m作为约束半径，在滑坡发生位置的30m之外生成700个滑坡未发生样本。
3.3滑坡影响因子的提取
滑坡有着不确定性、复杂性以及多因素性的特征，且地震滑坡主要由两个因素决定，第一就是滑坡孕灾环境，第二就是地震对于边坡的影响，如地层岩性、震源深度、人类活动、地形、地震烈度等等，本文使用坡度、高程、岩石类型、水系因子、道路因子、地震烈度几个因素进行分析。
4敏感性评价
人工神经网络是上世纪末期兴起的一种对自然以及人脑神经网络进行抽象性模拟的非线性动力学系统，目前，已经在智能控制领域、计算机领域中得到了广泛的应用，人工神经网络有着容错性强、非线性以及适应性的特征，因此，适宜应用在地质灾害系统之中。
在本文的研究中，可以将模型看做分类器，将输入值看作影响滑坡的因子，输出结果就是概率值，该种概率值可以反应出滑坡概率情况，在计算时，需要先确定输入层神经元结点数，在应用已知数据确定出概率值，这样，神经网络模型就建立完成，计算结果详见图1。
5危险性评估
在分析侵蚀指数的严重程度后，可以确定出土壤侵蚀的严重程度，在研究流域之中，土壤侵蚀程度的较严重以及不严重流域数量也从震前的21个与8个降低到震后的8个与5个，面积也减少到191.64km2与44.82km2，严重性程度也发生了一定的变化，总体而言，震后的土壤侵蚀程度呈现出从西北向东南递减的趋势。
而对于小流域单元的评价，其土壤侵蚀程度能够全面反映出灾害情况引起的地震强度与土壤侵蚀面积，地震前后小流域海拔与坡度愈大，那么侵蚀情况就更加的严重，平均坡度对土壤侵蚀的影响更加的严重。针对侵蚀情况较为严重的流域，尤其是对居民基础设施与生产生活存在影响的地区可以使用相关的工程治理措施，常用的措施包括排导拦截工程与边坡治理工程，如果流域的海拔较大，且侵蚀情况较为严重可以与本地区水热条件进行有机结合，开展生态自然修复。
6结论
总而言之，泥石流有着过渡性、群发性、高容量等特征，泥石流对路基的损害极大，充沛的余量与丰富的松散物质决定研究区域内泥石流一直处在活跃区域，考虑到这一因素，可以分析泥石流活动，进行风险评价，从而达到优化泥石流治理标准的效用。
参考文献
[1]司渤洋，第宝锋，张斌，余波.基于GIS的汶川地震灾区小流域土壤侵蚀评价--以彭州龙门山区为例[J].山地学报，2011（07）.
[2]周荣军，李勇，Alexander L Densmore，Michael A Ellis，何玉林，王凤林，黎小刚.青藏高原东缘活动构造[J]. 矿物岩石. 2006（02）.