中国新技术新产品2024NO.4（上）-125-生态与环境工程矿产资源的开发可以创造巨大的经济效益，对国家的经济和社会发展起到重要作用[1]。人类采矿和自然地质对地质环境的影响导致了矿山地质灾害，严重限制了经济和社会的可持续发展[2]。因此，有必要对这些地质灾害进行风险评估，以此预防和合理规划矿区开发[3]。1煤矿区地质灾害评价模型目前，有关矿区地质灾害风险评估和预防的研究日益增加[4]。这些方法通常是针对某种灾害而构建的[5-6]，因此，本文构建了矿山地质灾害评价模型基础框架，以快速构建、调用和复用这些模型，为防灾提供决策支持。该框架将GIS的空间分析能力与数理统计分析模型相结合，对各种模型的评估结果进行可视化展示、比较和风险分析。1.1单因素模型概率指数是所有位置的灾区与子部分总面积的比值。首先，需要获取研究区发生的地质灾害分布图，选择地质灾害影响因子，其次，对因子的值进行分级。通过在因子类集X中将最大灾区密度设置为100%，来计算评估因子的概率指数。最后，计算因子水平X中灾难发生的概率如公式（1）所示。GWiDiMaxDDDmareaareaareaareaarea�������������12,（1）式中：GWarea（i）为因子水平Xi的灾害发生概率；Darea（i）为因子水平Xi的灾害面积密度，计算因子水平Xi的灾害发生面积如公式（2）所示。DiAreaSXAreaXareaii�������（2）式中：Area（SXi）为Xi因子级灾害区；Area（Xi）为Xi因子级灾害。在具体地质灾害评价过程中，根据专家经验，通过地质环境提供的实际信息，将地质灾害评价因素的实际数据转化为能够反映实际地质灾害信息的信息量数据。计算的信息量可以作为判断评价因素对地质灾害破坏程度影响的依据。在计算信息量的过程中，假设选择地质灾害类型和某个评价因子X，研究区域内的总像元数为A，已知选定灾害像元数为S，分类Xi中的像元数Ai，在因子分类条件下灾害的单元数为Si以及因子分类Xi的信息量由公式（3）表示。ISSAAiii=log//2（3）使用异常指数作为指标来评估地质灾害发生的可能性。对评价因子进行分类，并在每个因子分类中统计分析灾区的面积密度。将各因子断面灾区平均密度值作为基础值，计算灾区密度与各小区段平均值之差。当因子分类产生正异常时，地质灾害的概率更大。当因子分类产生负异常时，灾害发生的概率相对较小。首先，选择要评价的地质灾害类型和评价因子X。其次，对评价因子的数据进行分级，最后，计算因子段X的灾区密度之差X和所有因子的平均灾区密...
