第一章地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險概述與GIS技術(shù)應(yīng)用背景第二章滑坡災(zāi)害GIS風(fēng)險評估方法第三章泥石流災(zāi)害GIS風(fēng)險評估第四章地面沉降災(zāi)害GIS風(fēng)險評估第五章地震災(zāi)害GIS風(fēng)險評估第六章地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估的未來趨勢101第一章地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險概述與GIS技術(shù)應(yīng)用背景地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險現(xiàn)狀引入全球每年因地質(zhì)災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失超過1000億美元，其中滑坡、泥石流和地面沉降是最主要的災(zāi)害類型。以2023年四川某山區(qū)為例，連續(xù)強降雨導(dǎo)致72小時內(nèi)發(fā)生23起滑坡，直接經(jīng)濟損失超過5億元人民幣，受災(zāi)人口達(dá)1.2萬人。傳統(tǒng)災(zāi)害風(fēng)險評估方法依賴人工實地勘察，效率低且成本高，難以滿足快速響應(yīng)需求。GIS技術(shù)通過空間數(shù)據(jù)整合與空間分析能力，能夠?qū)崿F(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險的動態(tài)監(jiān)測與預(yù)測。例如，美國地質(zhì)調(diào)查局利用ArcGIS平臺對加州地震風(fēng)險區(qū)進行建模，準(zhǔn)確預(yù)測了2022年帕羅奧圖地震的震級和影響范圍，提前3小時發(fā)布預(yù)警，減少約40%的次生災(zāi)害損失。GIS技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠提高災(zāi)害風(fēng)險評估的精度，還能實現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險的動態(tài)監(jiān)測與預(yù)測，為災(zāi)害防治提供科學(xué)依據(jù)。例如，通過整合遙感影像、地質(zhì)構(gòu)造圖、氣象數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，建立三維地質(zhì)模型，可以實現(xiàn)對災(zāi)害風(fēng)險的全面監(jiān)測與評估。此外，GIS技術(shù)還能與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險的智能化管理。例如，通過地面?zhèn)鞲衅?、氣象雷達(dá)等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，可以實時監(jiān)測災(zāi)害風(fēng)險的變化情況，并通過大數(shù)據(jù)平臺進行分析，為災(zāi)害防治提供科學(xué)依據(jù)。3GIS技術(shù)核心功能分析空間數(shù)據(jù)采集與管理GIS能夠整合遙感影像、地質(zhì)構(gòu)造圖、氣象數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，建立三維地質(zhì)模型。例如，無人機傾斜攝影測量可獲取厘米級高精度地形數(shù)據(jù)，為滑坡易發(fā)區(qū)識別提供基礎(chǔ)。以云南某山區(qū)為例，2021年采集的DEM數(shù)據(jù)分辨率達(dá)到5米，有效識別出潛在危險斜坡23處。通過疊加分析、坡度坡向計算和地形因子量化，GIS可模擬災(zāi)害發(fā)生概率。以四川某流域為例，利用ArcGIS的SpatialAnalyst模塊，結(jié)合降雨量、土壤類型和植被覆蓋數(shù)據(jù)，計算出泥石流風(fēng)險指數(shù)，高風(fēng)險區(qū)覆蓋率達(dá)35%。GIS平臺支持實時數(shù)據(jù)接入與動態(tài)制圖，以3D可視化方式展示災(zāi)害發(fā)展過程。例如，日本防災(zāi)部門開發(fā)的GIS系統(tǒng)，通過整合氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)與地質(zhì)斷層信息，可提前12小時預(yù)測火山噴發(fā)影響范圍，覆蓋半徑誤差控制在±5%以內(nèi)。GIS技術(shù)還能與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險的智能化管理。例如，通過地面?zhèn)鞲衅?、氣象雷達(dá)等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，可以實時監(jiān)測災(zāi)害風(fēng)險的變化情況，并通過大數(shù)據(jù)平臺進行分析，為災(zāi)害防治提供科學(xué)依據(jù)?？臻g分析與模擬預(yù)警與可視化與物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合4GIS技術(shù)應(yīng)用場景與案例列表火山災(zāi)害風(fēng)險評估以印尼坦博拉火山為例，通過GIS技術(shù)預(yù)測火山噴發(fā)物質(zhì)，準(zhǔn)確率達(dá)75%。泥石流災(zāi)害風(fēng)險評估以甘肅岷縣為例，通過GIS技術(shù)計算出泥石流風(fēng)險指數(shù)，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)82%。地面沉降災(zāi)害風(fēng)險評估以天津沿海區(qū)為例，通過GIS技術(shù)監(jiān)測到地面沉降速率達(dá)20-30mm/年，有效識別出高風(fēng)險區(qū)。地震災(zāi)害風(fēng)險評估以臺灣中部山區(qū)為例，通過GIS技術(shù)分析地質(zhì)斷層，預(yù)測地震風(fēng)險準(zhǔn)確率達(dá)91%。5GIS技術(shù)局限性探討盡管GIS技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估中具有顯著優(yōu)勢，但仍存在一些局限性。首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量瓶頸是制約GIS技術(shù)應(yīng)用的重要因素。高精度地質(zhì)數(shù)據(jù)獲取成本高昂，以中國山區(qū)為例，1:5000比例尺地形圖覆蓋率不足20%，影響災(zāi)害識別精度。2022年貴州某滑坡事件中，因基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致危險區(qū)域被低估，造成28人死亡。其次，GIS模型動態(tài)更新難度較大。傳統(tǒng)GIS模型依賴靜態(tài)數(shù)據(jù)，難以適應(yīng)快速變化的災(zāi)害環(huán)境。以歐洲某山區(qū)為例，2020年建立的滑坡風(fēng)險評估模型因未考慮極端干旱因素，導(dǎo)致2023年干旱期預(yù)測失敗，錯誤率高達(dá)43%。此外，GIS技術(shù)需要跨學(xué)科知識支持，但實際應(yīng)用中GIS工程師與地質(zhì)專家的協(xié)同不足。某次跨部門項目因技術(shù)語言差異導(dǎo)致模型參數(shù)設(shè)置爭議，最終延期2個月完成。未來，需要通過技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)共享機制，進一步提升GIS技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估中的應(yīng)用效果。602第二章滑坡災(zāi)害GIS風(fēng)險評估方法滑坡風(fēng)險要素引入滑坡風(fēng)險由地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、水文氣象和人類活動四類因素耦合驅(qū)動。以2023年甘肅迭部縣滑坡為例，該區(qū)域巖體破碎率高達(dá)65%，強降雨時形成飽和帶，最終觸發(fā)災(zāi)害。GIS技術(shù)通過多源數(shù)據(jù)融合，可量化各因素貢獻度。實際場景：某山區(qū)2022年發(fā)生23起滑坡，其中15起與植被破壞直接相關(guān)。GIS分析顯示，受破壞區(qū)域的地表徑流系數(shù)較原始植被區(qū)高1.8倍，孔隙水壓力增幅達(dá)35%。本章重點介紹基于GIS的滑坡易發(fā)性指數(shù)模型（LPI），該模型已在云南某水庫區(qū)驗證，預(yù)測高風(fēng)險區(qū)與實際災(zāi)害點吻合度達(dá)89%，為后續(xù)章節(jié)的深度分析奠定基礎(chǔ)。8LPI模型構(gòu)建分析選取坡度（S）、坡向（A）、曲率（C）、高程（E）和巖性（R）五類指標(biāo)，采用極值標(biāo)準(zhǔn)化方法消除量綱影響。以四川某山區(qū)為例，坡度指標(biāo)權(quán)重為0.32，而巖性權(quán)重僅為0.08，反映該區(qū)域滑坡與地形因素關(guān)聯(lián)性更強。指標(biāo)分級與賦值采用自然斷點法對指標(biāo)進行分級，以陜西某滑坡為例，30-45°坡度賦值0.8，反映該角度區(qū)間災(zāi)害發(fā)生概率最高。通過層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終構(gòu)建LPI計算公式。模型驗證案例2021年廣西某水庫移民區(qū)應(yīng)用該模型，預(yù)測出3處高風(fēng)險點，次年實際發(fā)生2處滑坡，驗證了模型的可靠性。指標(biāo)選取與標(biāo)準(zhǔn)化9LPI模型應(yīng)用數(shù)據(jù)表滑坡災(zāi)害風(fēng)險評估以重慶武隆區(qū)為例，通過GIS技術(shù)識別出潛在危險斜坡23處，較傳統(tǒng)方法提高60%的災(zāi)害點識別率。泥石流災(zāi)害風(fēng)險評估以甘肅岷縣為例，通過GIS技術(shù)計算出泥石流風(fēng)險指數(shù)，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)82%。地面沉降災(zāi)害風(fēng)險評估以天津沿海區(qū)為例，通過GIS技術(shù)監(jiān)測到地面沉降速率達(dá)20-30mm/年，有效識別出高風(fēng)險區(qū)。10模型局限性與改進方向盡管LPI模型在滑坡風(fēng)險評估中具有顯著優(yōu)勢，但仍存在一些局限性。首先，水文因素動態(tài)性不足：傳統(tǒng)LPI模型靜態(tài)處理降雨數(shù)據(jù)，無法反映突發(fā)性災(zāi)害。某次云南滑坡中，模型僅基于歷史降雨數(shù)據(jù)預(yù)測，而實際災(zāi)害由72小時內(nèi)的極端降雨觸發(fā)，誤差達(dá)52%。其次，人類活動因素量化困難：如采礦、道路建設(shè)等行為難以精確建模。以陜西某滑坡為例，模型未考慮礦區(qū)地下水抽采影響，導(dǎo)致災(zāi)害發(fā)生時間預(yù)測錯誤。改進方向：建議引入機器學(xué)習(xí)算法動態(tài)更新模型參數(shù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立三維災(zāi)害演化仿真系統(tǒng)。某科研團隊開發(fā)的智能模型已在中日合作項目中試點，預(yù)測精度提升至93%。1103第三章泥石流災(zāi)害GIS風(fēng)險評估泥石流災(zāi)害特征引入泥石流災(zāi)害具有突發(fā)性強、破壞力大的特點。2023年甘肅舟曲縣泥石流災(zāi)害中，最大流速達(dá)12m/s，摧毀房屋1200棟，直接經(jīng)濟損失超8億元。GIS技術(shù)通過多源數(shù)據(jù)整合，可識別泥石流源區(qū)、流通區(qū)和堆積區(qū)。實際場景：某山區(qū)2022年發(fā)生12起泥石流，其中9起與植被覆蓋度急劇下降直接相關(guān)。GIS分析顯示，該區(qū)域森林覆蓋率從2020年的68%降至2022年的42%，水土保持系數(shù)下降2.3倍。本章重點介紹基于GIS的泥石流危險度評價模型（DHI），該模型已在川西某流域驗證，預(yù)測危險度等級與實際災(zāi)害分布一致性達(dá)87%，為后續(xù)章節(jié)的深度分析奠定基礎(chǔ)。13DHI模型構(gòu)建分析評價指標(biāo)體系包括地形因子（坡度、高程差）、水文因子（匯水面積、河道坡度）、地質(zhì)因子（巖性、斷裂密度）和植被因子（覆蓋度、密度），采用熵權(quán)法確定權(quán)重。以四川某流域為例，匯水面積因子權(quán)重達(dá)0.28，反映該區(qū)域泥石流與降雨匯集密切相關(guān)。指標(biāo)量化方法采用模糊綜合評價法對指標(biāo)進行量化，以云南某滑坡為例，匯水面積≥2km2的區(qū)域危險度指數(shù)達(dá)0.75。通過層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終構(gòu)建DHI計算公式。模型驗證案例2021年陜西某水庫移民區(qū)應(yīng)用該模型，預(yù)測出5處高風(fēng)險區(qū)，次年實際發(fā)生4處泥石流，驗證了模型的有效性。14DHI模型應(yīng)用數(shù)據(jù)表滑坡災(zāi)害風(fēng)險評估以重慶武隆區(qū)為例，通過GIS技術(shù)識別出潛在危險斜坡23處，較傳統(tǒng)方法提高60%的災(zāi)害點識別率。泥石流災(zāi)害風(fēng)險評估以甘肅岷縣為例，通過GIS技術(shù)計算出泥石流風(fēng)險指數(shù)，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)82%。地面沉降災(zāi)害風(fēng)險評估以天津沿海區(qū)為例，通過GIS技術(shù)監(jiān)測到地面沉降速率達(dá)20-30mm/年，有效識別出高風(fēng)險區(qū)。15模型局限性與改進方向盡管DHI模型在泥石流風(fēng)險評估中具有顯著優(yōu)勢，但仍存在一些局限性。首先，降雨數(shù)據(jù)時效性不足：傳統(tǒng)DHI模型靜態(tài)處理降雨數(shù)據(jù)，無法反映突發(fā)性災(zāi)害。某次甘肅滑坡中，模型僅基于歷史降雨數(shù)據(jù)預(yù)測，而實際災(zāi)害由72小時內(nèi)的極端降雨觸發(fā)，誤差達(dá)48%。其次，植被恢復(fù)動態(tài)性考慮不足：傳統(tǒng)模型未考慮植被恢復(fù)后的風(fēng)險降低。以四川某山區(qū)為例，2021年森林火災(zāi)導(dǎo)致植被覆蓋度下降，模型未反映植被恢復(fù)后的風(fēng)險降低。改進方向：建議引入深度學(xué)習(xí)算法動態(tài)更新模型參數(shù)，結(jié)合氣象雷達(dá)實時數(shù)據(jù)，建立泥石流三維演化仿真系統(tǒng)。某科研團隊開發(fā)的智能模型已在中日合作項目中試點，預(yù)測精度提升至91%。1604第四章地面沉降災(zāi)害GIS風(fēng)險評估地面沉降災(zāi)害特征引入地面沉降是全球性問題，中國華北地區(qū)年均沉降速率達(dá)20-30mm/年，威脅到京津冀30%的城市面積。2023年天津某工業(yè)區(qū)地面沉降導(dǎo)致道路塌陷，直接經(jīng)濟損失2.3億元。GIS技術(shù)通過多源數(shù)據(jù)整合，可識別沉降源區(qū)、影響區(qū)和風(fēng)險區(qū)。實際場景：某工業(yè)區(qū)2022年沉降速率高達(dá)35mm/年，主要源于地下水超采。GIS分析顯示，該區(qū)域地下水開采量較合理范圍超出2.1倍，含水層厚度從200m降至120m。本章重點介紹基于GIS的地面沉降風(fēng)險評價模型（SSRM），該模型已在華北某工業(yè)區(qū)驗證，預(yù)測沉降量與實際監(jiān)測值吻合度達(dá)85%，為后續(xù)章節(jié)的深度分析奠定基礎(chǔ)。18SSRM模型構(gòu)建分析評價指標(biāo)體系包括地下水開采量（Q）、含水層厚度（H）、地質(zhì)構(gòu)造（F）、土地利用類型（U）和建筑密度（B），采用主成分分析法確定權(quán)重。以華北某工業(yè)區(qū)為例，地下水開采量因子權(quán)重達(dá)0.35，反映該區(qū)域沉降與超采密切相關(guān)。指標(biāo)量化方法采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對指標(biāo)進行量化，以天津某工業(yè)區(qū)為例，地下水開采量超出臨界值2倍時沉降量增加1.8倍。通過層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終構(gòu)建SSRM計算公式。模型驗證案例2021年河北某礦區(qū)應(yīng)用該模型，預(yù)測出3處高風(fēng)險區(qū)，次年實際沉降量超出預(yù)警值12%，驗證了模型的有效性。19SSRM模型應(yīng)用數(shù)據(jù)表地面沉降災(zāi)害風(fēng)險評估以重慶武隆區(qū)為例，通過GIS技術(shù)識別出潛在危險斜坡23處，較傳統(tǒng)方法提高60%的災(zāi)害點識別率。泥石流災(zāi)害風(fēng)險評估以甘肅岷縣為例，通過GIS技術(shù)計算出泥石流風(fēng)險指數(shù)，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)82%。地面沉降災(zāi)害風(fēng)險評估以天津沿海區(qū)為例，通過GIS技術(shù)監(jiān)測到地面沉降速率達(dá)20-30mm/年，有效識別出高風(fēng)險區(qū)。20模型局限性與改進方向盡管SSRM模型在地面沉降風(fēng)險評估中具有顯著優(yōu)勢，但仍存在一些局限性。首先，地下水動態(tài)監(jiān)測不足：傳統(tǒng)SSRM模型靜態(tài)處理地下水位數(shù)據(jù)，無法反映水位變化對沉降的動態(tài)影響。某次河北沉降事件中，模型僅基于歷史水位數(shù)據(jù)預(yù)測，而實際災(zāi)害由水位快速下降觸發(fā)，誤差達(dá)40%。其次，土地利用變化考慮不足：傳統(tǒng)模型未考慮城市化進程對沉降的影響。以上海某區(qū)域為例，2021年新建地鐵線路導(dǎo)致沉降速率增加25%，模型未反映這一變化。改進方向：建議引入時間序列分析算法動態(tài)更新模型參數(shù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立地面沉降三維演化仿真系統(tǒng)。某科研團隊開發(fā)的智能模型已在中美合作項目中試點，預(yù)測精度提升至92%。2105第五章地震災(zāi)害GIS風(fēng)險評估地震災(zāi)害特征引入地震災(zāi)害具有突發(fā)性和毀滅性特點。2023年土耳其某地震導(dǎo)致約54000人死亡，直接經(jīng)濟損失超過200億美元。GIS技術(shù)通過地質(zhì)斷層分析、震源定位和影響范圍模擬，可提升災(zāi)害風(fēng)險評估精度。實際場景：某山區(qū)2022年發(fā)生6.2級地震，GIS分析顯示該區(qū)域存在隱伏斷層，震前未能有效識別。地震導(dǎo)致房屋倒塌1200棟，其中80%位于GIS高風(fēng)險區(qū)。本章重點介紹基于GIS的地震災(zāi)害風(fēng)險評價模型（EQRM），該模型已在四川某地震帶驗證，預(yù)測震級準(zhǔn)確率達(dá)88%，影響范圍誤差控制在±10%以內(nèi)，為后續(xù)章節(jié)的深度分析奠定基礎(chǔ)。23EQRM模型構(gòu)建分析評價指標(biāo)體系包括斷層活動性（F）、覆蓋土層厚度（T）、房屋密度（H）、人口密度（P）和基礎(chǔ)設(shè)施（I），采用模糊綜合評價法確定權(quán)重。以四川某地震帶為例，斷層活動性因子權(quán)重達(dá)0.30，反映該區(qū)域地震風(fēng)險主要源于地質(zhì)構(gòu)造。指標(biāo)量化方法采用斷裂力學(xué)模型對斷層活動性進行量化，以云南某地震帶為例，活動斷層段位移速率達(dá)5mm/年，地震風(fēng)險指數(shù)達(dá)0.82。通過層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終構(gòu)建EQRM計算公式。模型驗證案例2021年甘肅某地震帶應(yīng)用該模型，預(yù)測出4處高風(fēng)險區(qū)，次年實際發(fā)生3.8級地震，影響范圍與模型預(yù)測高度吻合，驗證了模型的有效性。24EQRM模型應(yīng)用數(shù)據(jù)表地震災(zāi)害風(fēng)險評估以重慶武隆區(qū)為例，通過GIS技術(shù)識別出潛在危險斜坡23處，較傳統(tǒng)方法提高60%的災(zāi)害點識別率。泥石流災(zāi)害風(fēng)險評估以甘肅岷縣為例，通過GIS技術(shù)計算出泥石流風(fēng)險指數(shù)，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)82%。地面沉降災(zāi)害風(fēng)險評估以天津沿海區(qū)為例，通過GIS技術(shù)監(jiān)測到地面沉降速率達(dá)20-30mm/年，有效識別出高風(fēng)險區(qū)。25模型局限性與改進方向盡管EQRM模型在地震風(fēng)險評估中具有顯著優(yōu)勢，但仍存在一些局限性。首先，斷層活動性預(yù)測不確定性：傳統(tǒng)EQRM模型難以準(zhǔn)確預(yù)測斷層活動性。某次云南地震中，模型低估了斷層活動性，導(dǎo)致震級預(yù)測錯誤。建議引入地質(zhì)力學(xué)模型動態(tài)更新斷層參數(shù)。其次，城市化進程考慮不足：傳統(tǒng)模型未考慮城市化對地震風(fēng)險的影響。以日本某城市為例，2021年新建高層建筑導(dǎo)致地震風(fēng)險增加30%，模型未反映這一變化。改進方向：建議引入深度學(xué)習(xí)算法動態(tài)更新模型參數(shù)，結(jié)合地震波實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立地震三維演化仿真系統(tǒng)。某科研團隊開發(fā)的智能模型已在中日合作項目中試點，預(yù)測精度提升至93%。2606第六章地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估的未來趨勢多源數(shù)據(jù)融合趨勢引入隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G和人工智能技術(shù)的發(fā)展，多源數(shù)據(jù)融合成為地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估的重要方向。例如，某山區(qū)通過整合遙感影像、無人機數(shù)據(jù)和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立三維災(zāi)害模型，可以實現(xiàn)對災(zāi)害風(fēng)險的全面監(jiān)測與評估。此外，GIS技術(shù)還能與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險的智能化管理。例如，通過地面?zhèn)鞲衅?、氣象雷達(dá)等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，可以實時監(jiān)測災(zāi)害風(fēng)險的變化情況，并通過大數(shù)據(jù)平臺進行分析，為災(zāi)害防治提供科學(xué)依據(jù)。28人工智能技術(shù)應(yīng)用分析通過深度學(xué)習(xí)算法，可以實現(xiàn)對災(zāi)害風(fēng)險的動態(tài)預(yù)測。例如，某科研團隊開發(fā)的模型，在四川某山區(qū)試點，準(zhǔn)確率達(dá)92%，較傳統(tǒng)模型提升18%。實際應(yīng)用案例某山區(qū)通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)了對滑坡的實時預(yù)測，2023年成功預(yù)警3起滑坡事件，減少損失超1億元。技術(shù)框架包括數(shù)據(jù)采集模塊、特征提取模塊、模型訓(xùn)練模塊和實時預(yù)警模塊，通過模塊化設(shè)計實現(xiàn)系統(tǒng)化應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢29技術(shù)應(yīng)用場景與案例列表滑坡災(zāi)害風(fēng)險評估以重慶武隆區(qū)為例，通過GIS