王晨懿 ,稅 偉,蘇正安,王 炯
(1.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,四川 成都 611130;2.成都市國土規(guī)劃地籍事務(wù)中心,四川 成都610074;3.中國科學(xué)院水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所,四川 成都 610041)
2008年5月12日14時(shí)28分,四川省汶川縣映秀鎮(zhèn)發(fā)生里氏8.0級(jí)強(qiáng)烈地震。由于強(qiáng)震發(fā)生在四川盆地西部地質(zhì)環(huán)境原本就比較脆弱的中、高山地區(qū),因而觸發(fā)了大量的崩塌滑坡地質(zhì)災(zāi)害,其數(shù)量之多、分布之廣、類型之復(fù)雜、破壞之巨大,舉世罕見,其危害甚至超過地震本身[1]。根據(jù)次生山地災(zāi)害的特征和發(fā)展趨勢(shì), 震后的恢復(fù)重建中應(yīng)采取減災(zāi)措施,防止次生山地災(zāi)害對(duì)恢復(fù)重建的基礎(chǔ)設(shè)施和重建場(chǎng)址造成危害[2-3]。都江堰市向峨鄉(xiāng)在地震中建筑損毀嚴(yán)重,次生地質(zhì)災(zāi)害更是給當(dāng)?shù)卦斐闪司薮蟮娜藛T財(cái)產(chǎn)損失,震前農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局、用地演化方向不合理是其重要原因。中國山地、高原、丘陵等約占總面積的66%,全國近70%的縣區(qū)分布于山區(qū),地質(zhì)災(zāi)害廣泛的威脅著山地環(huán)境下的農(nóng)村居民點(diǎn)。國內(nèi)外對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的區(qū)劃方法的研究較多,但地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害威脅下的山地農(nóng)村居民點(diǎn)的研究較少[4-10]。本文在GIS技術(shù)支持下,利用Logistic數(shù)學(xué)模型對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害威脅性區(qū)劃,并通過PR、SI指數(shù)分析討論震前向峨鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)布局和用地演化特征。研究方法可以廣泛應(yīng)用于山地農(nóng)村居民點(diǎn)地質(zhì)災(zāi)害威脅性研究,研究結(jié)果對(duì)災(zāi)后重建及山地農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)劃布局具有參考意義。
地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生,受自然環(huán)境、人類工程活動(dòng)等多種因素制約影響,應(yīng)綜合考慮各種地地質(zhì)災(zāi)影響因素,以及這些影響因素在空間上的組合方式與區(qū)域內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生、分布的內(nèi)在聯(lián)系,尋找其規(guī)律,進(jìn)而開展地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃研究。
根據(jù)前人研究成果,結(jié)合向峨鄉(xiāng)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生具體情況,利用德爾菲法(Delphi Method)選取影響研究區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的8個(gè)一級(jí)因子:高程、線性構(gòu)造影響區(qū)域、地層巖性、土壤侵蝕、水系影響區(qū)域、道路、植被覆蓋率、坡度[7,9-11]。參考專家野外地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查經(jīng)驗(yàn),在利用3S技術(shù)充分挖掘研究區(qū)域地質(zhì)、地形、人類活動(dòng)等信息的基礎(chǔ)上,在ArcGIS平臺(tái)下將一級(jí)因子分為2—7類二級(jí)因子(表1)。
本文利用ArcMap中的Creat fishnet工具將向峨鄉(xiāng)劃分為由100 m×100 m組成的網(wǎng)格區(qū)域。然后將研究區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的影響因子圖層以及歷史災(zāi)點(diǎn)圖層和網(wǎng)格圖層疊加 (以圖1線性構(gòu)造疊加圖層為例),疊加后圖層中的每一個(gè)網(wǎng)格單元均包含了單一等級(jí)的各個(gè)影響因素的二級(jí)因子。如果某個(gè)單元格內(nèi)包含有歷史災(zāi)害點(diǎn),就判定該單元格為災(zāi)害發(fā)生。建立研究區(qū)域內(nèi),各種地質(zhì)災(zāi)害影響因子的組合與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的空間關(guān)系。
在地質(zhì)災(zāi)害研究過程中,災(zāi)害的發(fā)生與否僅存在兩種情況,即事件發(fā)生(1)和事件不發(fā)生(0)。如將各種地質(zhì)災(zāi)害影響因素作為自變量,災(zāi)害發(fā)生與否作為就可視為典型的二分類變量。由于因變量的不連續(xù),無法使用線性回歸推導(dǎo)此類自變量和因變量的關(guān)系。而Logistic回歸模型是二分類因變量(因變量y只取兩個(gè)值)進(jìn)行回歸分析時(shí)經(jīng)常使用的統(tǒng)計(jì)分析方法。因此本文采用Logistic回歸模型推導(dǎo)研究區(qū)域?yàn)?zāi)害發(fā)生與否和各種影響因素的關(guān)系,進(jìn)行區(qū)劃研究。Logistic回歸模型表達(dá)式為:
表1 向峨鄉(xiāng)地質(zhì)災(zāi)害影響因子Tab.1 The factors of geological hazards in Xiang’e Village
式1中, P(取值范圍為[0,1])為地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率,是因變量;各種地質(zhì)災(zāi)害影響為x1i,x2i,…,xni是自變量。a為常數(shù),表示在沒有任何因素影響下,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生與不發(fā)生概率之比的對(duì)數(shù)值;βn為邏輯回歸系數(shù),表示某單個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)發(fā)生改變時(shí),地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生與不發(fā)生概率之比的對(duì)數(shù)變化值,即為各種地質(zhì)災(zāi)害音響因素的權(quán)重值。
可見地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生概率P與影響因素xi是非線性單調(diào)函數(shù),隨著xi的增加或減少,P(y=1|x1i,x2i,…,xni)也單調(diào)的增加或減少,值域在[0,1]呈S型分布。這樣可以很好的擬合地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生和影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的各因素之間的關(guān)系:各影響因素指標(biāo)變化很小時(shí),地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率也很小,在中間階段對(duì)應(yīng)的概率增大,但當(dāng)各種因素指標(biāo)積累到一定程度之后,地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率幾乎保持水平不變[7,12]。
如果邏輯回歸系數(shù)βn確定,根據(jù)不同影響因素指標(biāo)值就可以計(jì)算某一區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率P。然后根據(jù)研究區(qū)域不同P值,劃分地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性等級(jí)。因此問題轉(zhuǎn)化為利用研究區(qū)域已知的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的歷史數(shù)據(jù),以及不同影響因素的指標(biāo)值Xni求各指標(biāo)權(quán)重值即邏輯回歸系數(shù)βn。
如果某個(gè)100 m×100 m的單元格內(nèi)包含歷史災(zāi)害點(diǎn),那么該單元就判定為災(zāi)害發(fā)生,取值為1,反之為災(zāi)害不發(fā)生,取值為0[12],利用ArcGIS轉(zhuǎn)出包含各個(gè)影響因素單一等級(jí)及地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生狀況的屬性表,將屬性數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件,在其分析模塊中,選取Binary logistic選項(xiàng),將屬性表中各地質(zhì)災(zāi)害影響因素作為L(zhǎng)ogistic回歸模型的自變量,災(zāi)害發(fā)生狀態(tài)作為因變量,進(jìn)行回歸分析。數(shù)據(jù)通過SPSS二元回歸模型的各項(xiàng)檢驗(yàn)后,得出研究區(qū)域各個(gè)網(wǎng)格地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率。導(dǎo)出SPSS生成的數(shù)據(jù)表為dBASE格式,并用ArcMAP打開數(shù)據(jù)表,通過“Join attributes from a table”將SPSS軟件二元Logistic回歸模型計(jì)算出的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率作為屬性值賦予每個(gè)網(wǎng)格(圖2)。
圖1 網(wǎng)格疊加線性構(gòu)造影響圖層Fig.1 Overlay of net with faults-affected zones
圖2 向峨鄉(xiāng)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生可能性分布Fig.2 The distribution map of probability of geological hazard in Xiang’e Village
圖2雖然很好地展示出了研究區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害危發(fā)生概率的區(qū)域分布狀況,但圖層仍然以柵格(100 m×100 m)為單元反映地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率,區(qū)域劃分較為雜亂無章,不具有很好的規(guī)律性。結(jié)合成都市地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站及其他地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃研究經(jīng)驗(yàn),根據(jù)概率分布圖中顏色較深區(qū)域(發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害機(jī)率較大區(qū)域)的分布和分布密度狀況,利用ArcMAP的“cluster”功能進(jìn)行聚類分析,將研究區(qū)域分為地質(zhì)災(zāi)害基本穩(wěn)定區(qū)、低易發(fā)生區(qū)、中易發(fā)生區(qū)、高易發(fā)生區(qū)[13](圖3)。
研究區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害中、高易發(fā)生區(qū)占總面積的46.86%,包含了整個(gè)區(qū)域93.48%的災(zāi)后地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)(表2),說明劃分結(jié)果與實(shí)際災(zāi)害發(fā)生現(xiàn)狀較為吻合。
本文擬用100 m×100 m網(wǎng)格研究向峨鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)震前分布比重情況。農(nóng)村居民點(diǎn)用地比重是指單位面積農(nóng)村居民點(diǎn)所占面積比重,100 m×100 m網(wǎng)格用地比重(PR)數(shù)據(jù)集即是通過計(jì)算研究區(qū)域每個(gè)網(wǎng)格農(nóng)村居民點(diǎn)用地比重,進(jìn)而研究整個(gè)區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布比重狀況[14-15]。本文通過ArcMAP技術(shù)平臺(tái)利用空間疊置、屬性表計(jì)算的方式求得2008年研究區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)用地比重空間分布數(shù)據(jù)集,并利用spatial analysis模塊中的reclass功能按PR取值范圍(其他用地:PR = 0.001%;比重?。?.001%≤PR<1%;比重較大:1%≤PR<5%;比重大:5%≤PR<10%;比重非常大:10%≤PR)將求得的空間數(shù)據(jù)集劃分為5級(jí)(圖4):
表2 向峨鄉(xiāng)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃信息統(tǒng)計(jì)表Tab.2 Statistical information for geological hazard of risk evaluation and zoning in Xiang’e Village
圖3 研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃結(jié)果Fig.3 The zoning of geological hazard in Xiang’e Village
圖4 2008年農(nóng)村居民點(diǎn)用地比重空間分布Fig.4 The distribution map of PR in the residential-area in 2008
為研究向峨鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)用地變化的動(dòng)態(tài)演化特征,需生成研究區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)用地的擴(kuò)展(收縮)指數(shù)SI分布數(shù)據(jù)集。研究區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)用地的擴(kuò)展(收縮)指數(shù)SI表示為:
式2中,SI為1996年到2008年農(nóng)村居民點(diǎn)擴(kuò)展(收縮)指數(shù)(當(dāng)SI為負(fù)數(shù)視為農(nóng)村居民點(diǎn)收縮)。RL96為某網(wǎng)格1996年農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積(m2),RL08為該網(wǎng)格2008年農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積(m2),TL為該網(wǎng)格面積(m2)。
在ArcMAP中將1996、2008年兩期農(nóng)村居民點(diǎn)用地?cái)?shù)據(jù)與研究區(qū)域100 m×100 m數(shù)據(jù)圖層疊加,并對(duì)疊加后的數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性表運(yùn)算,柵格轉(zhuǎn)換,并當(dāng)SI為負(fù)值時(shí),取絕對(duì)值,視為收縮區(qū)域,按SI<0.001%,為無變化區(qū);0.001%≤SI<0.1%,為緩慢擴(kuò)展(收縮)區(qū)域;0.1%≤SI<1%,為較快擴(kuò)展(收縮)區(qū)域;1%≤SI<5%,為快速擴(kuò)展(收縮)區(qū)域;SI≥5%,為急速擴(kuò)展(收縮)區(qū)域[15],對(duì)SI數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新分類可得研究區(qū)域1996—2008年農(nóng)村居民點(diǎn)用地動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)集(圖5—6)。
圖5 1996—2008年農(nóng)村居民點(diǎn)用地動(dòng)態(tài)變化(用地?zé)o變化及擴(kuò)展區(qū)域)Fig.5 The dynamic changes of residential area from 1996 to 2008(extended and unchanged regions)
圖6 1996—2008年農(nóng)村居民點(diǎn)用地動(dòng)態(tài)變化(用地收縮區(qū)域)Fig.6 The dynamic changes of residential area from 1996 to 2008 (shrinked regions)
將向峨鄉(xiāng)震前農(nóng)村居民點(diǎn)用地比重分布圖層、震前農(nóng)村居民點(diǎn)用地動(dòng)態(tài)變化圖層與地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃結(jié)果疊加,分析研究區(qū)域震前農(nóng)村居民點(diǎn)用地在不同地質(zhì)災(zāi)害威脅區(qū)域的分布比重以及時(shí)空演變的空間特征(表3,表4)。
震前向峨鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)較為集中的區(qū)域共計(jì)954個(gè)格網(wǎng)單位, 有60%(573個(gè))分布在地質(zhì)災(zāi)害中、高易發(fā)區(qū),其中居民點(diǎn)密度非常大的網(wǎng)格單位共計(jì)465個(gè), 有63%(296個(gè))分布在地質(zhì)災(zāi)害中、高易發(fā)區(qū)(表3)。
2006—2008年向峨鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)收縮區(qū)域共計(jì)1142個(gè)格網(wǎng)單位,擴(kuò)張區(qū)域共計(jì)562格網(wǎng)單位,根據(jù)當(dāng)?shù)貒辆滞恋卣{(diào)查資料,1996—2008年,向峨鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)用地增加了231.1畝, 同時(shí)農(nóng)村居民點(diǎn)用地?cái)U(kuò)張區(qū)域共計(jì)562個(gè)網(wǎng)格單位,有59%(337個(gè))分布在地質(zhì)災(zāi)害中、高易發(fā)區(qū),其中急速、快速擴(kuò)張區(qū)域485個(gè),其中60%(291個(gè))分布在地質(zhì)災(zāi)害中、高易發(fā)區(qū)??梢娬鹎把芯繀^(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)集中趨勢(shì)明顯,而農(nóng)村居民點(diǎn)集中擴(kuò)張的區(qū)域又主要分布在地質(zhì)災(zāi)害中、高易發(fā)區(qū)(表4)。
表3 地震前研究區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)分布狀況統(tǒng)計(jì)表Tab.3 The statistical information for status of residential area in Xiang’e Village before the earthquake
表4 向峨鄉(xiāng)1996—2008年農(nóng)村居民點(diǎn)動(dòng)態(tài)變化特征Tab.4 The characteristics of the dynamic changes of residential area from 1996 to 2008 in Xiang’e Village
在編制山村規(guī)劃時(shí),應(yīng)充分考慮不同地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)布局現(xiàn)狀及歷史演化特征,在此基礎(chǔ)上選擇農(nóng)村居民點(diǎn)整理以及規(guī)劃建設(shè)模式(圖7)。
災(zāi)后農(nóng)村居民點(diǎn)重建中,原C1D1,C1D2類農(nóng)村居民點(diǎn)應(yīng)作為重建農(nóng)村居民點(diǎn)選址重點(diǎn)考慮區(qū)域。原C1D3,C1D4類居民點(diǎn)應(yīng)結(jié)合考慮其他農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)劃選址因素,作為農(nóng)村居民點(diǎn)選址或后備選址區(qū)域。原C2D1,C2D2,C2D3,C2D4類農(nóng)村居民點(diǎn)也可作為重建選址區(qū)域,但要注意加強(qiáng)地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)和治理工作。由于地震的影響,C3,C4區(qū)域生態(tài)環(huán)境十分脆弱,人類活動(dòng)會(huì)使其生態(tài)狀況進(jìn)一步惡化,地質(zhì)災(zāi)害更加易發(fā)。因此短期內(nèi),在有條件的情況下,盡量選擇在C1,C2區(qū)域規(guī)劃農(nóng)村居民點(diǎn),原C3DX,C4DX類農(nóng)村居民點(diǎn)應(yīng)選擇整理復(fù)墾,轉(zhuǎn)化為“拆舊地塊”進(jìn)行流轉(zhuǎn)獲取建設(shè)用地指標(biāo)或者重建資金。
其他山地農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)劃編制工作中,C1D1,C1D2類農(nóng)村居民點(diǎn)應(yīng)作為規(guī)劃建設(shè)的重點(diǎn),促其發(fā)展,吸收、合并其他類型的農(nóng)村居民點(diǎn)形成中心村。C1D3,C1D4類居民點(diǎn)應(yīng)分析討論其收縮原因,有條件的促其發(fā)展。C2D1,C2D2,C2D3,C2D4類農(nóng)村居民點(diǎn)可作為C1DX用地的有效補(bǔ)充,但要注意地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)預(yù)防工作。C3D1,2,C4D1,2類農(nóng)村居民應(yīng)分析其發(fā)展擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力,合理引導(dǎo)驅(qū)動(dòng)力轉(zhuǎn)移,限制此類農(nóng)村居民點(diǎn)過度發(fā)展,并加大地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)治理力度,有條件的對(duì)居民進(jìn)行拆遷轉(zhuǎn)移。C3D3,4,C4D3,4類農(nóng)村居民點(diǎn)應(yīng)拆遷復(fù)墾,轉(zhuǎn)化為用地指標(biāo)。
(1)基于地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性劃分,利用PR、SI指數(shù)分析向峨鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)布局和用地演化特征,發(fā)現(xiàn)震前向峨鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)布局不合理,農(nóng)村居民點(diǎn)密度較大區(qū)域過多的分布在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)較高的區(qū)域;農(nóng)村居民點(diǎn)集中趨勢(shì)明顯,但用地主要擴(kuò)張區(qū)域集中在地質(zhì)災(zāi)害中、高易發(fā)區(qū)。地震中向峨鄉(xiāng)95%的建筑物損毀,人員財(cái)產(chǎn)損失嚴(yán)重,可見農(nóng)村居民點(diǎn)分布、用地演化趨勢(shì)的不合理是其重要原因之一。
(2)中國山地、高原、丘陵等約占總面積的66%,全國近70%的縣區(qū)分布于山區(qū),地質(zhì)災(zāi)害廣泛的威脅著山地環(huán)境下的農(nóng)村居民點(diǎn)。在農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)劃,特別是山地農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)劃時(shí),應(yīng)在對(duì)規(guī)劃區(qū)域進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃的基礎(chǔ)上,研究農(nóng)村居民點(diǎn)布局現(xiàn)狀及歷史演化特征,進(jìn)而科學(xué)的選址編制規(guī)劃。
(3)災(zāi)害重建應(yīng)充分考慮震后次生地質(zhì)災(zāi)害的危險(xiǎn)性,在恢復(fù)重建中積極采取減災(zāi)措施,防止次生山地災(zāi)害對(duì)恢復(fù)重建的基礎(chǔ)設(shè)施和重建場(chǎng)址造成危害。
圖 7 地質(zhì)災(zāi)害威脅下的山地農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)劃技術(shù)路線Fig.7 The technical guideline for rural residential area planning in mountainous areas under hazard risk
(References):
[1] 黃潤(rùn)秋,李為樂.“5·12”汶川大地震觸發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)育分布規(guī)律研究[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2008,27(12):2585-2592.
[2] 崔鵬,韋方強(qiáng),陳曉清,等.汶川地震次生山地災(zāi)害及其減災(zāi)對(duì)策[J].中國科學(xué)院院刊,2008,23(4):317-323.
[3] 韓用順,崔鵬,朱穎彥,等.汶川地震危害道路交通及其遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)估[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào):工程科學(xué)版,2009,41(3):273-283.
[4] Ohlmacher G.C.Using multiple logistic regression and GIS techology to Predict landslide hazard in northeast Kansas,USA[J].Engineering Geolo, 2003, 69:3-4.
[5] Carrara.A, Cardinali.M,Guszetti.F.Uncertainty in assessing landslide hazard and risk[J].ITC Journal, 1992, (2):172-183.
[6] 王軼,王慧玲.地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)與區(qū)劃及GIS應(yīng)用研究[J].勘察科學(xué)技術(shù), 2004, (6):38-40.
[7] 王衛(wèi)東.基于GIS 的Logistic 回歸模型在地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)劃中的應(yīng)用[J].工程勘察, 2009,(11):5-10.
[8] 孫曉明, 于慶河 ,陳冰.烏魯木齊市地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃[J].中國地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào), 1998, 9(S1):153-158.
[9] 王萱.GIS技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃中的應(yīng)用[J].西部探礦工程, 2009, (6):132-135.
[10] 陳建平,向麗,馬文瀚.基于GIS的宜章縣地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃與防治對(duì)策研究[J].地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境保護(hù), 2007, (3):1-4.
[11] 侯敏, 賈韶輝,郭兆成.基于RS與GIS的層次分析法在滑坡危險(xiǎn)性評(píng)估中的應(yīng)用——以四川宣漢天臺(tái)鄉(xiāng)滑坡為例[J].現(xiàn)代地質(zhì), 2006, 20 (4):668-672.
[12] 李雪平,唐輝明.基于GIS的分組數(shù)據(jù)Logistic模型在斜坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào), 2005, 35 (3):361-365.
[13] 曾艷華.基于模糊聚類分析的地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃研究——以湖南湘西自治州為例[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào), 2008, (7):1-3.
[14] 田光進(jìn).基于遙感與GIS的農(nóng)村居民點(diǎn)景觀特征比較[J].應(yīng)用技術(shù), 2002,(4):31-34.
[15] 劉英.基于GIS的農(nóng)村居民點(diǎn)用地時(shí)空特征及其優(yōu)化布局研究——以湖南臨澧縣為例[J].國土與自然資源研究, 2008, (4):35-36.