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当然可以。地理信息系统 (GIS) 是表达处理以及分析与地理分布有关的专业数据的一种技术,它提供了一种快速展示有关地理信息和分析信息的新的手段和平台。 从20世80年代以来,GIS在灾害管理中得到逐步深入的应用:从简单的灾害数据管理、多源数据集数字化输入和绘图输出,到DTM和DEM模型的建立和使用;从GIS结合灾害评价模型的扩展分析;到GIS与决策支持系统的集成;再到WebGIS。GIS的核心是空间数据管理子系统,由空间数据处理和空间数据分析构成。运用GIS所具有的数据采集和提取、转换与编辑、数据集成、数据的重构与转换、查询与检索、空间操作与分析、空间显示和成果输出及数据更新等功能,我们可以根据地质灾害评估的需要,建立以GIS技术为基础的、用于地质灾害评价的空间分析模型,评价结果可以图层的形式显示或者报表、表格形式输出,为专业部门或决策部门提供灾害管理和决策依据。武汉智博创享已经在这方面有不少案例了,可以网上查查看。
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一、内容概述
地质信息系统(GIS),产生于20 世纪60 年代。它随着人们对自然资源和环境的规划管理工作的需要以及计算机制图技术的应用而诞生,是一种对大批量空间数据采集、存储、管理、检索、处理和综合分析并以多种形式输出结果的计算机系统。1965 年,W.L.Garrison首先提出了“地质信息系统”这一术语,开创了这一新技术的发展史。此后,美国、加拿大、英国、澳大利亚等国均投入了大量人力、物力和财力,并逐步确立了他们在这一领域里的国际领先地位(黄润秋,2001)。
二、应用范围及应用实例
1.GIS技术在地质灾害信息系统中的应用
随着人口的急剧增长,经济的迅速发展和自然资源的大量消耗,不仅生态环境恶化,而且导致自然灾害(包括地质灾害)频繁发生。美国、印度等国是世界上地质灾害较为严重的国家,地质灾害具有类型多、分布广和成灾强度高的特点。这些地质灾害大部分发生在承灾能力较低的地区,给当地的经济和社会稳定构成了严重的威胁。地质灾害是地质环境质量低劣的表现,它的频发不仅反映了自然地质环境的脆弱性,而且反映了人类工程经济活动与地质环境间矛盾的激化。要使人类工程经济活动与地质环境之间保持较为协调的关系,就必须对地质环境进行评价,以了解不同经济发展过程中区域地质环境的基本态势和变化趋势,为环境管理和城市规划等提供依据,但传统技术手段已不能完全应付迅速反应的地质灾害。地质信息系统作为当前高科技发展的产物,集图形、图像与属性数据管理、处理、分析、输入输出等功能为一体,应是当前地质环境评价与地质灾害预测的强有力工具(赵金平等,2004)。
GIS 技术的产生是计算机技术和信息化发展的共同产物。是管理和研究空间数据的技术系统。可以迅速地获取满足应用需要的信息,能以地图、图形或数据的形式表示处理的结果(曹修定等,2007)。国外尤其是发达国家在GIS应用与地质灾害研究方面已做了很多工作。从20世纪60年代至今,GIS技术的应用也从数据管理、多源数据集数字化输入和绘图输出,到DEM或DTM模型的使用,到GIS结合灾害评价模型的扩展分析,到GIS与决策支持系统(DSS)的集成,到网络GIS,逐步发展深入应用(黄润秋,2001)。
印度Roorkee大学地球科学系的R.P.Gupta和B.C.Joshi(1990)用GIS方法对喜马拉雅山麓的Ramganga Catchment地区进行滑坡灾害危险性分带。该项研究基于多源数据集,如航空像片、MSS磁带数据、MSS图像、假彩色合成图像及各种野外数据,包括地质、构造、地形、土地利用及滑坡分布。以上数据需要进行数字、图像等处理,然后解译绘制出专题平面图,包括地质图(岩性与构造)、滑坡分布图、土地利用图等。这些图件经数字化及有关数据都存储在GIS系统中,找出与滑坡灾害评价相关的因素,如滑坡活动与岩性的关系,滑坡活动与土地利用的关系,不同斜坡类型的滑坡分布情况,滑坡分布与主要断裂带的距离关系。经过统计及经验分析,引入一个滑坡危险系数(LNRF)。LNRF值越大,表示该地滑坡灾害发生的危险性越高。并且对LNRF的3个危险级别分别赋予0、1、2三个权重。考虑到滑坡的发生是多个因素综合作用的结果,故调用GIS的叠加分类模型,将各因素的权重叠加,得到综合图件,图上反映的是每个地区的权重总和。根据给定标准,即可在这张图上勾绘出滑坡灾害危险性分区图。
荷兰ITC的C.J.Van Westen和哥伦比亚IGAC的J.B.Alzate Bonilla(1990)基于GIS对山区地质灾害进行分析。他们在数据采集、整理方面做了大量工作,建立了一套完整的数据库。在此基础上,开发出了分析评价模型,如斜坡稳定性分析模型,其主要功能是计算斜坡稳定的安全系数。另外,两位学者还利用GIS所生成的数字高程模型(DEM),开发出了一部山区落石滚落速率计算模型,并据此绘出了研究区内落石速率分区图(黄润秋,2001)。
美国科罗拉多州立大学Mario Mejia-Navarro和Ellen E.Wohl(1994)在哥伦比亚的麦德林地区,用GIS进行地质灾害和风险评估(姜作勤,2008)。利用GIS对麦德林地区地质灾害进行了分析和研究,重点考虑了基岩和地表地质条件、构造地质条件、气候、地形、地貌单元及其形成作用、土地利用和水文条件等因素。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GIS软件(GRASS)的空间信息存储、缓冲区分析、DEM模型及叠加分析等功能,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析,并对某一具体事件各构成因素的脆弱性进行评价。
同样是美国科罗拉多州立大学Mario Mejia-Navarro博士后等人(1996)将GIS技术与决策支持系统(DSS)结合,利用GIS(主要是地质资源分析系统GRASS软件)及工程数学模型建立了自然灾害及风险评估的决策支持系统并应用在科罗拉多州的Glenwood Springs地区(姜作勤等,2001)。应用GIS建立指标数据库,并建立基于GIS的多个控制变量的权重关系式。对泥石流、洪水、地面沉降、由风引起的火灾等灾种进行了灾害敏感性分析、脆弱性分析及风险评估,辅助政府部门做出决策。
美国地质调查局(USGS)已把加强城市地质灾害研究列为21世纪初的重要工作,借助GIS编制美国主要城市地区多种灾害的数字化图件,这种做法与西欧国家的城市地质工作的总趋势一致。其中,美国科罗拉多州格伦伍德斯普林市的城市地质灾害评价项目最具代表性。由于该市位于山区河谷地区,崩滑流地质灾害制约着城市的发展,为此,城市规划部门委托科罗拉多州立大学,开展了GIS地质灾害易损性和风险评价编图研究,最终按14种土地利用适宜性等级,对评价区进行了土地利用区划,圈出了未来城市发展的适宜地段和高风险区,在此基础上建立了城市整体化决策支持系统。
综上所述,可以看出,国外尤其是发达国家将 GIS 应用于地质灾害研究起步较早(表1),研究程度已远远超过我们,此方面的应用也随着GIS技术的自身发展而深入(黄润秋,2001)。
2.GIS在地质矿产勘查中的应用
地质信息系统与现代地球及其相关科学日益增长的需求相适应,以处理地球上任何具有空间方位的海量信息为特征,具定量、定时、定位等优点,近10年来已在地质矿产勘查中得到广泛应用。一个区域各种地质资料(图形、图像、文字、逻辑、数值)的GIS分析实际上代表该区域现阶段较为客观的总认识。目前,野外收集资料、数据建库、GIS分析等尚存在规范化、标准化等问题,GIS本身解决诸多专业性较强地质问题的能力亦不足。但GIS的进一步发展与完善必将使地质矿产勘查进入一个数字化的新时期(周军等,2002)。
GIS因解决地质问题而产生,其雏形可以追溯到20 世纪60 年代。加拿大测量学家R.F.Tomlinson首先于1963年提出地质信息系统这一术语,建成世界上第一个GIS即加拿大GIS(CGIS)一并应用于资源管理与规划。1970~1976年间美国联邦地质调查局建成50多个信息系统并进行综合地质研究,德国在1986 年建成DASCH系统,瑞典、日本等国也陆续建有自己的GIS。GIS的发展与计算机科学的高速发展并行,主要发生在过去的20年中,而近10年来发展更快(周军等,2002)。
表1 国外GIS在地质环境与地质灾害研究中的应用
GIS因解决地质问题而产生,其雏形可以追溯到20 世纪60 年代。加拿大测量学家R.F.Tomlinson首先于1963年提出地质信息系统这一术语,建成世界上第一个GIS即加拿大GIS(CGIS)一并应用于资源管理与规划。1970~1976年间美国联邦地质调查局建成50多个信息系统并进行综合地质研究,德国在1986 年建成DASCH系统,瑞典、日本等国也陆续建有自己的GIS。GIS的发展与计算机科学的高速发展并行,主要发生在过去的20年中,而近10年来发展更快(周军等,2002)。
ArcInfo与ArcView GIS是当前最流行的两个软件包,为美国ESRI(Environmental Systems Research Institute,Inc.)的重要产品,被许多国家官方确定为国土资源、地质、环境等管理、研究的主要地质信息系统。ESRI始建于1969年,由Jack Dansermond和Laura Dangermond用自己平时积蓄的1100美元起步,经过20世纪70年代的艰苦奋斗,1981年推出新型ArcInfo,1986年微机版的PC ArcInfo投入市场,1991 年又一力作ArcView GIS问世。1981年ESRI在其Redlands总部召开首次用户会议,仅18人到场,而1998年的用户大会有来自90个国家的8000多位代表。
ESRI的发展史反映了GIS从无到有、从弱到强、迅速成长壮大的发展历程,也从一个侧面显示出GIS巨大的市场潜力和难以估量的应用价值。
据悉,1995年市场上有报价的GIS 软件已达上千种,但主要占据市场的不过10 余种。除上述提到的ArcInfo与ArcView GIS外,国外的GIS代表作还有MapInfo、ErMapper、Idrisi Endas、Erdas、Genamap、Spans、Tigris等。
GIS已在地质矿产勘查中得到广泛应用,并取得许多瞩目成果。美国、加拿大、澳大利亚早在1985~1989年就将其应用于地质矿产调查和填图。目前,澳大利亚开始利用笔记本电脑以数字形式采集野外地质数据,建立有关数据库,借助ArcInfo与ArcViewGIS编制第二代地质图件。
三、资料来源
曹修定,阮俊等.2007.GIS技术在地质灾害信息系统中的应用.中国地质灾害与防治学报,18(3):112~115
黄润秋.2001.面向21世纪地质环境管理及地质灾害评价的信息技术.国土资源科技管理,18:30~34
姜作勤.2008.国内外区域地质调查全过程信息化的现状与特点.地质通报,27(7):956~964
姜作勤,张明华.2001.野外地质数据采集信息化所涉及的主要技术及其进展.中国地质,28(2):36~42
赵金平,焦述强.2004.基于GIS的地质环境评价在国外的研究现状.南通工学院学报(自然科学版),3(2):46~50
周军,梁云.2002.地理信息系统及其在地质矿产勘查中的应用.西安工程学院学报,24(2):47~50
石油和矿产勘查要求多种数据集进行综合分析。过去对数据存档、检索及迭加分析通常使用图件或表格数据,对比与综合要花费大量时间,遥感与GIS技术则为这些多源勘探数据综合处理提供了现代化手段。
在石油等矿产勘查时,地质学家首先要对各种地质图件、地球物理和地球化学数据、地震剖面以及遥感图像等数据进行综合分析,以便能清楚地了解各种不同数据集之间的关系。
地质数据通常也是由点、线、多边形三种形态构成的。点数据以地球化学分析数据最典型,它与某一特定的取样点有关;线数据可以是一条岩性分界线或一条断裂;多边形数据如某种岩类的出露范围。这些数据,有的采用图件形式,用颜色表示岩石类型(专题图),符号表示地球化学取样点位置,用等值线表示磁场测量值。许多地质数据还以报告、图形或实验室结果表格等形式提供。在GIS中,这些不同的数据集(如地球化学分析数据、航磁调查数据、地震数据、地质图和地形图以及遥感数据)经过数字化、编码、矢量到网格数据转换,产生连续或离散的数据集,存入建立起目标区的地质数据库,图13-1给出了地质地表数据的输入,分析和建库的过程。
在地质数据库中,地质数据按专题内容分层存贮,几何特征以图形图像表达,属性数据则记录在二维关系表中,两者为一对一或一对多的关系。于是,在这个数据模型的基础上,勘探工作区的所有地球物理、地球化学、岩石学及辐射场的数据都可以纳入数据库。一旦工作区的地质数据库被建立,地质学家便可以利用已有的专家(概念)模型来指导数据分析。例如,在石油勘探中,首先利用石油存贮条件与变量之间已知的物理、化学和地质联系来分析数据库提供的数据,对直接或间接与这些联系有关的数据进行分析、处理、生成各种派生数据。表13-1显示某工作区地质数据库中的原始数据和派生数据集。用这些数据所提供的信息来选定油气储藏有利地区。
如将重力和航磁数据叠合,有助于对基底形态的分析。又由于基底形态对沉积盖层构造发育有影响,因而据重力和航磁的一阶、二阶导数可推断出构造的总体特征。又如,基底隆起地区可能影响盖层构造特征,基底凹陷的地区沉积厚度较大,可能成为盆地的沉积中心。
图13-1 地质地表数据处理、分析及建库流程图
背斜构造是重要储油构造。是油气勘探数据库的重要内容。构造的向下延伸范围是一个最有价值的参数,目前的技术水平还难以确定。在数据库中,背斜用多边形表示,并以背斜轴为中心向下延展来定性表达背斜的地下影响范围。
断层对油气的生、储、盖都很重要。断层等密度图与线性体等密度图是用任一网格单元范围内断层/线性体出现的频数来定义的。用邻域分析法计的研究区内围绕每一象元的5×5象元阵列中断层出现的次数。结果图显示出断层/线性体密度。将断层等密度和线性体等密度图进行叠加,合成出一幅描述断裂密度的新图。对盖层断裂密度高值地区进行分析,判明它对区域油气运移和储集的具体作用。
表13-2给出某研究区域模型及其对应的权重,系统据此运行后生成一个新图像。图像的像元值等于各输入的权值求和,将它们进一步分段,便可以表达工作区中油气产出有利性的不同级别,最后圈出高概率产油区。
这种技术方法同样适用于其它矿产勘查、区域成矿预测,工程地质灾害评估与预测等。
GIS技术的引入可能极大改变地质学家的工作模式,使地学工作者面临的对多源地质数据的采集、配准、存储、分析、综合与检索工作,变得形象直观、灵活多样、快速准确,使各种地学模型的生成和发展,在技术上有了主要的支撑系统。
表13-1 原始和派生地质数据
表13-2 模型的输入与数字加权