《基于WebGIS的区域公路地质灾害管理与空间决策支持系统》总结了作者王卫东多年对地质灾害区划、监测、预警和预报理论与技术的研究与实践。理论上，创建基于梯形模糊数和熵值理论的主客观权重区划模型；运用雨量模型进行雨量危险性预测，建立研究区地质灾害气象预警判据，生成区域地质气象联合预警图。建立基于准确性矩阵的滑坡位移联合预测模型和基于可拓学的综合评判模型进行滑坡变形阶段识别。实践上，设计区域公路地质灾害中心数据库，在Geoprocessor框架下构建滑坡敏感性分析模型库(包括Logistic同归分析、可拓学、主客观综合权重等模型)，并将模型库发布为地理处理服务(GP服务)，建立了基于WebGIs的贵州省公路地质灾害监测、分析、评价、预报和预警系统，以电子地图为载体，以区域公路一灾害点为主线，从面、线、点全方位实现地质灾害基本属性信息、监测信息、气象信息、预警预报信息一体化的网络远程发布。
     本书可供从事地质灾害区划、临测、预警和灾害信息管理研究的学者和从事地质灾害相关工作的技术与管理人员阅读参考，也可以作为地质灾害专业高校师生的教学参考书。

第1章概述
1.1区域公路地质灾害管理与决策的研究背景和研究意义1.1.1研究背景2013年6月，国务院审议通过了《国家公路网规划(2013~2030年))。普通国道总规模约26.5万公里，国家高速公路约11.8万公里。到2013年年底，国家级干线公路通车里程17.68万公里，其中，普通国道10.60万公里，国家高速公路7.08万公里。西部地区大量公路(云南、贵州、四川和重庆的高速公路通车里程约1.2万公里)处于崇山峻岭的山区，复杂的地质、地形和气候条件导致大量公路地质灾害的发生，给公路建设、运输和养护管理工作造成很大损失。
地质环境是人类一切活动的载体，地质灾害在世界上普遍存在，我国的地质构造活动强烈，地质灾害种类繁多，分布面广，计12大类48种，是世界上地质灾害最严重的国家之一，遍布全国30个省(市、自治区)。据《中国统计年鉴(2013年))的地质灾害及防治情况统计，2000~2012年全国共发生338964起地质灾害(其中滑坡245076处、崩塌61101处、泥石流19951处、地v5562处，详见图11)，其伤45381人，死亡9928人，造成直接经济损失549.7亿元，地质灾害防治投资531.9亿元。西南地区(云南、贵州、四川、重庆和西藏)又是我国地质灾害高发区。仅2012年，除港、澳、台之外的全国其他省(市、自治区)共发生14575起地质灾害(图12)，西南地区共发生4548起地质灾害，直接经济损失17.6亿元，分别占全国总数的31.0%和28.1%。
我国西部地区地质环境复杂，地形以山地、高原为主，广泛存在高山、深谷地形，存在岩溶、滑坡、崩塌、岩堆、泥石流、积雪、雪崩、风沙、采空区、水库塌岸、强震区、地震液化、涎流水等不良地质现象，存在黄土、冻土、膨胀性岩土、盐渍土、软土等特殊性岩土，存在各种地质作用形成的软弱结构面和各种岩土组合类型，新构造运动和地震活动十分活跃，为各种地质灾害的发生提供了基本条件。在各种地质营力作用或地质环境异常变化的情况下，西部地区成为我国地质灾害多发区，崩塌、滑坡、泥石流(即崩滑流)尤为严重。地质灾害发生频率是西部大于东部，南部大于北部，西部、尤其是西南地区几乎每年雨季都会发生大量的崩、滑、流。
长期以来，工程地质界和岩土工程界对地质灾害的发育规律、成因、机理进行了大量的研究工作，涉及国土资源、铁路、水利水电、矿山、公路、城建等部门，但至今仍难以找到准确评价的理论和方法。以边坡工程为例，目前边坡问题的处理基本采用的是"开挖试验法"，对于高速公路，几乎所有边坡都是在被破坏后才处理，这大大增加了投资，耽误了工期。目前，比较有效的处理这类问题的方法就是理论分析、专家群体经验知识和监测控制系统相结合的综合集成理论和方法。可见，边坡监测与预报是解决边坡问题的一个重要环节。
随着国家建设战略重点向西部地区转移，在西部地区将新建大量的公路，对环境的改造更加强烈，更加需要对公路地质灾害的地质环境规律、公路构造物与地质环境互馈效应、公路地质灾害评级与预报、公路数字地质灾害预报系统等进行研究。区域公路沿线崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害的管理防治涉及多种不同类型、不同来源的数据。人工管理方式在数据处理、分析、更新、维护、查询和管理效率不高。而地理信息系统(geographicinformationSyStem，GIS)具有采集、分析、管理、决策及输出多种空间信息的能力，能够进行空间分析、多要素综合分析和动态预测，可产生高层次、高质量的地理空间信息，提供模拟分析方法和分析模型，是一个有效的灾害监测预报平台。引入GIS技术，建立基于GIS平台的区域公路地质灾害决策支持系统，可以对区域公路地质灾害数据进行科学高效的管理、深入的数据分析处理及可视化的空间表达，可以辅助相关部门对公路地质灾害进行监测预报和灾害治理决策。
本书将对区域公路地质灾害预测评价基础理论和管理技术进行深入研究，开发基于GIS的区域公路地质灾害管理与空间决策支持系统。研究目标是系统地建立一套区域公路地质灾害评价、预测以及信息管理体系。该体系以区域公路地质灾害评价预测理论为基础，以GIS技术构建灾害信息集成和发布平台，将复杂的区域公路地质灾害信息资源在统一的时空里进行集成，实现多源、多层次、多专业信息的综合应用，为区域公路地质灾害的科学管理和评价、典型公路地质灾害点的监测预报提供信息和辅助决策平台。体系的研究范围涉及管理学、地质学、地理学、地图学、信息科学等多学科领域，属于综合应用型研究。1.1.2研究意义系统研究区域公路地质灾害评价、预测以及信息管理体系，进而研发"基于GIS的区域公路地质灾害管理与空间决策支持系统"，在区域公路网建设和运营管理的各个阶段有重要的现实意义。
(1)在公路工程可行性研究阶段，利用公路滑坡、崩塌与泥石流的危险性区划信息，有助于合理确定线位，避免线位通过地质灾害集中地段或重特大地质灾害易发地段，有效地减少地质灾害治理工程投资，保护生态环境。
(2)在公路工程设计与施工阶段，通过对拟建或在建公路项目滑坡、崩塌与泥石流的监测预报，准确地掌握它们的变形和运动规律，大大提高勘察设计的精度和深度，优化设计和施工方案，实现动态设计和信息化施工。
(3)在公路运营阶段，通过对运营公路滑坡、崩塌与泥石流的监测预报，保证公路管理养护人员和专业技术人员实时监控这些致灾点或潜在致灾点的活动状态，方便政府职能部门迅速做出决策，有效避免因地质灾害造成车毁人亡的重大事故。
1.2国内外研究现状基于GIS的区域公路地质灾害管理与空间决策支持系统研制有两个理论基础:地质灾害预测与预报理论和空间决策支持系统理论。地质灾害预测与预报都属于灾害评估的范畴。灾害预测是指评估区域内灾害发生的可能性，据此，将待评估区域划分为灾害危险性程度不同的区域，便于土地规划利用和公用设施的建设。滑坡灾害预测的结果可以用滑坡灾害危险性分区图来表示，主要是对灾害进行长期的空间预测。灾害预报是估计灾害发生的位置、时间、规模和特征等，主要依赖于灾害监测和预报模型。灾害预报可以是结合气象条件(如降水、融雪等)的区域地质灾害气象预警预报，也可以是根据监测数据，对单体灾害发生的时间、规模等进行预报。所以，灾害预报是对灾害进行中期、短期的时空预报。
对于地质灾害预测与预报理论(包括地质灾害危险性区划、单体灾害监测预报模型以及区域地质灾害气象预警预报)和空间决策支持系统理论(包括地理信息技术理论)的国内外研究现状如下。1.2.1地质灾害危险性区划研究现状地质灾害危险性区划图是根据不同的危险等级(如很高危险、高危险、中等危险、低危险等)将研究区域用不同灰度表示出来，便于土地利用和规划中识别土地潜在的灾害危险。
研究人员在评估滑坡灾害危险等级时，应用不同的滑坡灾害评估模型。
Carrara等(1998)把这些模型分为三种。
(1)直接作图法。根据历史滑坡事件的分布确定滑坡风险，属于经验方法。主要的直接作图法有历史滑坡编目、地貌分析法、定性图层叠加法。
(2)非直接作图法。对影响滑坡的多个因子进行统计分析，推导出地形条件和历史滑坡之间的关系。非直接作图法包括:二元统计分析、多元统计分析、人工神经网络模型等。
(3)确定型法。考虑沿滑面的局部平衡，以有限元计算滑坡稳定条件，如安全系数模型。
具有代表性的研究如下。
vanDjike和vanWestern(1990)基于G1S对山区地质灾害进行分析，在数据采集和整理方面开展了大量工作，建立了一套完整的数据库，并开发了地质灾害分析评价模型。
Mejia-Navarro和Wohl(1994)在哥伦比亚的麦德林地区，用G1S进行地质灾害和风险评估。他们重点考虑了基岩和地表地质条件、气候、地形、地貌单元及其形成作用、土地利用和水温条件等因素;根据各因素的组成成分和灾害之间的对应关系，把每一种因素细分为不同范畴等级;借助于G1S软件(GRASS)的空间信息存储、缓冲区分析、数字高程模型(DEM)及叠加分析等功能，对有关滑坡、洪水和河岸侵蚀等灾害倾向地区进行了灾害分区，并对某一具体事件各构成因素的脆弱性进行评价。
印度Rookree大学(GuptaandAnbalagan，1997)基于多源数据集，引入滑坡危险性系数(LNRF)，对喜马拉雅山RamgnagaCatcmhent地区进行了滑坡灾害危险性分带，得到了滑坡灾害危险性分区图。
Cross(1998)采用矩阵评价方法，按滑坡敏感性指标(landslidesusceptibilityindex，LS1)的大小进行了滑坡灾害危险性区划制图研究。滑坡敏感性指标被定义为滑坡面积指标(landslideareafactor)与区域面积指标(regionareafactor)的比值。LS1指标越高，滑坡越容易产生。Cross以基岩地质单元、松散沉积物类型、斜坡坡度、斜坡方向、相对高差、海拔高程、沟谷高度、土质类型、基岩地层为评价指标，根据地质图和航空照片解释结果，采用正方形网格单元，开展LS1分区。以数字地形模型(digitalterrainmodel，DTM)自动生成坡度、高差、海拔和沟谷高度等单元图层，其他因素图则要进行相应的数字化。通过研究区内1万多个单元网格LS1值的统计分析，得出结论:因素数量、组合状况对LS1影响较敏感，而其相应等级划分的详细程度对LS1影响的敏感性较小。G1S技术的应用将使LS1分析变得更为高效。
Pachauri等(1998)对喜马拉雅Garhwal地区进行滑坡分区制图时，尝试在地形分类的基础上进行滑坡敏感性区划，提供了一个基于地质学和地形学的滑坡敏感性区划实例。
Aloetti和Chowdhury(1999)撰文总结回顾了近年来滑坡地质灾害危险性评价和风险评价领域的研究进展，对主要的危险性评价方法进行了分类，并特别论述了可接受风险水平等有关问题。
Uromeihy和Mahdavifar(2001)在对伊朗Khorshrostam地区滑坡灾害进行危险性分区时，基于简单的格网单元，考虑影响滑坡的一系列因素，包括岩性、坡度、构造运动、土地利用以及地下水作用，每一个格网单元的滑坡发生概率及其对影响因素的评价结果以SP1(surfacepercentageindex)表示，然后用模糊综合评判计算潜在灾害指数(HP1)，所得结果用来绘制滑坡灾害分区图。随后，Gokceoglu(2001)就斜坡破坏模式、影响因素选取等问题展开过颇具启发性的讨论。
Aloetti于2000年采用G1S技术对意大利北部阿尔卑斯山前缘的Piedmont地区的滑坡、洪水、雪崩、山谷口堆积等灾害的危险性及总的风险进行了区划制图研究，在滑坡灾害危险性评价方法上，通过滑坡调查的分布资料和有关地质因素，构造了滑坡敏感性指标来反映滑坡灾害的危险性。风险评估是基于受灾对象的易损性评价(0~1范围)，结合灾害危险性评价结果，在各种经济、社会成分调查的基础上作出半定量的全地区风险区划系列图。
Ragozin于2000年从理论方面深入研究了当前地质灾害风险评价中的危险性、易损性和风险三个基本概念，提出了考虑危险性评估目标有效期限在内的单个地质灾害危险性指标，可用其主要控制因素的概率乘积来表示;建立定量模型对于区域地质灾害的危险性进行研究，研究了易损性指标的确定方法，提出了相应的评价途径和易损性指标评价表。
2000年，Michael-Leiba等在澳大利亚的一项城市发展规划项目的斜坡地质灾害研究中，把斜坡地质灾害的危险性、易损性、风险评价作为一体，以G1S软件为技术平台，分别采用平面和三维评价系统，对Cairns地区进行了斜坡地质灾害的危险性和风险区划研究。其成果代表了滑坡灾害及风险区划制图技术应用的国际最新水平和发展方向，并提出在不远的未来将其与网络技术相结合。
同一时期，国内也有不少学者在这一领域开展了深入全面的研究工作。殷坤龙(2004)、晏同珍等就滑坡灾害和斜坡不稳定性空间预测与区划进行了深入的系统研究，先后提出了信息分析模型、多因素回归分析模型、聚类分析模型、判别分析模型等。他们通过秦巴山区、三峡库区区域滑坡灾害预测的实例

前言
第1章概述1
1.1区域公路地质灾害管理与决策的研究背景和研究意义1
1.1.1研究背景1
1.1.2研究意义3
1.2国内外研究现状4
1.2.1地质灾害危险性区划研究现状4
1.2.2单体灾害的监测预报技术研究现状7
1.2.3区域地质灾害气象预警预报研究现状9
1.2.4GIS技术在地质灾害评价预测中的应用现状11
1.2.5地理处理服务应用研究现状13
1.3本书主要内容以及解决的主要问题14
1.3.1主要内容14
1.3.2解决的主要问题15
第2章空间决策支持系统基础理论及系统框架1U
2.1决策支持系统基础理论1U
2.2空间决策支持系统基础理论17
2.3系统总体框架18
2.4系统功能组织流程20
第3章区域公路地质灾害空间危险性评价22
3.1基本概念22
3.2区域公路地质灾害空间危险性评价原理24
3.2.1区域公路地质灾害空间危险性评价步骤24
3.2.2区域公路地质灾害空间危险性评价基础假设25
3.3区域公路地质灾害空间危险性评价方法综述25
3.3.1直接作图法25
3.3.2非直接作图法27
3.4区域公路地质灾害空间危险性评价指标体系31
3.4.1概述31
3.4.2评价指标体系建立的原则32
3.4.3空间危险性区划主要影响因素33
3.4.4评价指标的量化与分级35
3.5研究应用的区域公路地质灾害空间危险性评价方法37
3.5.1权重线性组合方法38
3.5.2L0gistic回归分析法39
3.5.3主观权重模型42
3.5.4主、客观综合权重模型45
3.6区域公路地质灾害雨量危险性预报46
3.6.1气象因素诱发地质灾害的特点46
3.6.2基于雨量的地质灾害危险性预报模型47
3.7区域地质-气象榈合预警预报48
3.8本章小结49
第4章区域公路地质灾害监测预报及模型库设计50
4.1公路地质灾害监测目的与内容50
4.1.1监测目的50
4.1.2监测内容50
4.2监测数据分析处理模型51
4.2.1非等间隔序列等间隔化51
4.2.2突变现象的分析与处理51
4.3监测数据预测预报模型53
4.3.1滑坡预测预报模型分类53
4.3.2中短期预测预报模型58
4.3.3短临期预测预报模型55
4.4滑坡位移多模型联合预测61
4.5变形阶段评判62
4.5.1滑坡变形阶段62
4.5.2滑坡预警级别64
4.6预测预报的模型库设计65
4.6.1模型库设计基础65
4.6.2基本思路66
4.6.3模型库的表结构设计67
4.6.4模型库系统的类设计67
4.6.5基于包的模型库管理68
4.7本章小结69
第5章区域公路地质灾害数据模型规划与设计70
5.1区域公路地质灾害数据特点及规划70
5.1.1区域公路地质灾害数据特点70
5.1.2公路地质灾害数据规划72
5.2公路地质灾害数据标准设计75
5.2.1灾害数据层次结构75
5.2.2灾害信息编码规则76
5.2.3数据的标准化规则78
5.3区域公路地质灾害区划数据模型78
5.3.1区域公路地质灾害区划数据概念模型78
5.3.2区域公路地质灾害区划数据逻辑模型81
5.4公路地质灾害项目数据模型91
5.4.1公路地质灾害项目数据概念模型91
5.4.2公路地质灾害项目数据逻辑模型94
5.5区域公路地质灾害数据物理模型及实现101
5.5.1数据管理方案选择101
5.5.2实体与Ge0database对象映射103
5.5.3Ge0database模型的物理实现105
5.6本章小结107
第6章地理处理服务110
6.1地理处理服务的理论基础110
6.1.1地理处理110
6.1.2ArcG1SServer地理处理服务111
6.2地理处理建模113
6.2.1地理处理的数据源113
6.2.2地理处理工具及其环境设置115
6.2.3M0delBuilder下的地理处理建模119
6.2.4基于脚本语言的地理处理建模121
6.3地理处理服务的实现122
6.3.1地理处理服务的发布122
6.3.2地理处理服务的调用124
6.4Pyth0n与科学计算125
6.4.1Pyth0n语言125
6.4.2Pyth0n科学计算库125
6.4.3Ge0pr0e0r编程模型126
6.5本章小结128
第7章滑坡敏感性分析模型库设计与实现129
7.1功能分析和结构设计129
7.2模型库应用流程分析131
7.3模型库工作空间133
7.4通用模块133
7.5敏感性分析模块134
7.5.1模型输入数据135
7.5.2数据预处理模型136
7.5.3因子权重计算模型137
7.6系统类库设计139
7.6.1系统类库设计原则140
7.6.2系统类库设计142
7.7本章小结145
第8章贵州省公路地质灾害监测预报决策支持系统146
8.1系统总体设计146
8.1.1总体设计原则146
8.1.2功能结构设计147
8.2贵州省公路地质灾害危险性区划图编制153
8.2.1基于主观权重的贵州省公路地质灾害危险性评价与预测155
8.2.2基于主、客观综合权重的贵州省公路地质灾害危险性评价预测164
8.2.3基于L0giti回归模型的贵州省公路地质灾害危险性评价与预测166
8.2.4基于雨量模型的贵州省公路地质灾害危险性评价与预测169
8.2.5区域地质-气象桐合预警实例验证172
8.3贵州省公路地质灾害敏感性区划应用174
8.3.1一般信息统计与查询174
8.3.2敏感性区划预警模块应用175
8.4灾害监测数据的分析处理175
8.5滑坡灾点的预测预报176
8.6公路地质灾害信息网络发布181
第9章结论与发展前景183
9.1结论183
9.2发展前景184
参考文献185
附录A灾害监测信息分析与处理195
附录B贵州省公路地质灾害监测预报系统199