本文選題：岷江上游 + 七盤溝村　； 參考：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在不同尺度下,人口易損性的影響因素不同,所用評價(jià)方法也會(huì)有所區(qū)別。因此本文選取了岷江上游和七盤溝村為研究對象,其中岷江上游為中尺度范圍,七盤溝村為小尺度范圍,即典型區(qū)域,并根據(jù)實(shí)際情況篩選評價(jià)指標(biāo),建立岷江上游人口易損性和七盤溝村人口易損性的評價(jià)指標(biāo),分別分析了兩種尺度下人口易損性的不同。岷江上游的中尺度評價(jià)基于信息量模型,得出整個(gè)岷江上游人口易損性區(qū)劃圖。小尺度七盤溝村為典型區(qū),基于MATLAB的SOM模型和ArcGIS支持下,獲取了研究區(qū)各居戶在泥石流威脅下聚落易損性高低(易損性大小)的分布圖。本文的主要研究內(nèi)容和研究成果如下:(1)本文通過篩選,選取了修正人口密度、人均GDP、萬人醫(yī)生數(shù)、萬人病床數(shù)、監(jiān)測點(diǎn)、勞動(dòng)人口比例6個(gè)評價(jià)因子作為研究區(qū)的人口易損性評價(jià)指標(biāo),以5050?的網(wǎng)格為評價(jià)單元,將岷江上游劃分為9192246個(gè)網(wǎng)格單元,并通過信息量模型的計(jì)算得到區(qū)域易損圖。(2)通過分析發(fā)現(xiàn),岷江上游整體人口易損性偏低,低易損區(qū)所占比例為91.09%;高人口易損區(qū)所占比例為3.78%。高易損區(qū)主要集中在汶川縣、茂縣、理縣境內(nèi)。(3)通過對各評價(jià)因子圖和岷江上游人口區(qū)劃圖的分析對比可知:人口易損性基本與修正人口密度成正相關(guān),與萬人病床數(shù)、萬人醫(yī)生數(shù)、人均GDP、監(jiān)測點(diǎn)、勞動(dòng)人口比例呈負(fù)相關(guān)。一個(gè)地區(qū)修正人口密度越大,人口密度會(huì)增加系統(tǒng)人口易損性,而在其他因素綜合作用下會(huì)降低系統(tǒng)人口易損性。人口密度、萬人病床數(shù)、萬人醫(yī)生數(shù)、人均GDP是人口易損性的關(guān)鍵因素,對人口易損性的影響較大,勞動(dòng)人口比例和監(jiān)測點(diǎn)的影響相對較低。(4)在實(shí)地考察的基礎(chǔ)上,結(jié)合影像的解譯分析,選擇了家庭規(guī)模、年齡結(jié)構(gòu)、健康狀況、民族特征、文化程度,與泥石流溝的距離6個(gè)指標(biāo)作為典型區(qū)-七盤溝村人口易損性的評價(jià)因子,應(yīng)用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Self organized maps,簡稱SOM)進(jìn)行研究區(qū)人口易損性評價(jià),SOM模型的優(yōu)點(diǎn)在于能夠回避人為主觀因素對各評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的影響。(5)通過研究發(fā)現(xiàn):七盤溝村易損性高的區(qū)域主要集中在居戶密集處,易損性以為溝口最大,向四周遞減;極高、高易損性區(qū)域所占比例分別為3.52%、4.90%,比例最小;低、極低易損性區(qū)域所占比例分別為22.98%、60.06%,比例最大。根據(jù)SOM模型得出U-矩型陣與18個(gè)變量的平面信息圖分析可以發(fā)現(xiàn),人口易損性較高的多為中等家庭或大家庭、少數(shù)民族,教育程度較低,距離泥石流溝0-300m的住戶;年齡結(jié)構(gòu)與身體狀況對人口易損性有一定影響,但是影響程度較低,與研究區(qū)實(shí)際情況基本符合。
[Abstract]:At different scales, the factors affecting the vulnerability of the population are different, and the evaluation methods will be different. So this paper selects the upper reaches of Minjiang River and Qipangou Village as the research object, in which the upper reaches of Minjiang River is mesoscale range, Qipangou Village is small scale range, that is, typical area, and the evaluation index is screened according to the actual situation. The evaluation indexes of population vulnerability in upper reaches of Minjiang River and Qipangou Village were established and the differences of population vulnerability in two scales were analyzed respectively. The mesoscale evaluation of the upper reaches of Minjiang River is based on the information quantity model, and the map of vulnerability of the whole population in the upper reaches of Minjiang River is obtained. The small scale Qipangou village is a typical area. Based on the SOM model of MATLAB and the support of ArcGIS, the distribution map of vulnerability (vulnerability) of families in the study area under the threat of debris flow is obtained. The main research contents and results of this paper are as follows: (1) through screening, we select the revised population density, per capita GDP, the number of doctors per 10,000, the number of beds per 10,000 people, and the monitoring points. The ratio of labor force to six evaluation factors is used as the evaluation index of population vulnerability in the study area, taking 5050,050,5050,500? The upper reaches of Minjiang River are divided into 919,246 grid units, and the regional vulnerability map is obtained by the calculation of the information content model. The analysis shows that the overall population vulnerability of the upper reaches of Minjiang River is relatively low. The proportion of low vulnerable area is 91 09, and that of high population vulnerable area is 3. 78%. The high vulnerability areas are mainly concentrated in Wenchuan County, Maoxian County and Lixian County. (3) through the analysis and comparison of each evaluation factor map and the population zoning map of the upper reaches of Minjiang River, it can be seen that the population vulnerability is positively related to the revision of population density and is related to the number of hospital beds per 10,000 people. The number of doctors per capita, the monitoring points, and the proportion of the working population were negatively correlated. The more the population density is corrected in a region, the more vulnerable the system population will be, and the lower the vulnerability of the system population will be under the combined action of other factors. The population density, the number of hospital beds, the number of doctors and the GDP per capita are the key factors of the vulnerability of the population. The impact on the vulnerability of the population is greater, and the impact of the ratio of the working population and the monitoring points is relatively low. Combined with the interpretation and analysis of the image, 6 indexes, such as family size, age structure, health status, ethnic characteristics, education level and distance from debris flow gully, were selected as the evaluation factors of population vulnerability in Qipangou village, a typical area. Using self organized mapsto evaluate population vulnerability in study area the advantage of SOM model is that it can avoid the influence of human subjective factors on the weight of evaluation indexes. Areas with high vulnerability are concentrated in densely populated areas, The vulnerability is the largest in the gully, decreasing in the surrounding area, and the proportion in the extremely high and high vulnerable area is 3.52 and 4.90, respectively, the proportion is the smallest, and the proportion in the low, extremely low vulnerability area is 22.98 and 60.06, respectively, with the largest proportion. According to the SOM model, the U- matrix and 18 variables of the plane information map analysis can be found that the most vulnerable population is middle or large families, ethnic minorities, low education, 0-300m distance from debris flow gully households; The age structure and physical condition have certain influence on the vulnerability of population, but the influence degree is low, which is basically consistent with the actual situation in the study area.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P642.23

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 溥發(fā)鼎;岷江上游生態(tài)學(xué)現(xiàn)狀及生物多樣性保護(hù)[J];資源科學(xué);2000年05期

2 郭永明，湯宗祥;岷江上游水土流失及其防治[J];山地研究;1995年04期

3 田雨;方自力;謝強(qiáng);潘紅麗;劉興良;;岷江上游植被在汶川地震中的損毀及災(zāi)后恢復(fù)狀況[J];長江流域資源與環(huán)境;2014年05期

4 李崇巍,劉世榮,孫鵬森,葛劍平;岷江上游景觀格局及生態(tài)水文特征分析[J];生態(tài)學(xué)報(bào);2005年04期

5 張一平,張昭輝,何云玲;岷江上游氣候立體分布特征[J];山地學(xué)報(bào);2004年02期

6 丁瑞華;;岷江上游魚類及保護(hù)問題[J];四川動(dòng)物;2006年04期

7 李崇巍,劉世榮,孫鵬森,張遠(yuǎn)東,葛劍平;岷江上游植被冠層降水截留的空間模擬[J];植物生態(tài)學(xué)報(bào);2005年01期

8 包維楷,陳慶恒,陳克明;岷江上游干旱河谷植被恢復(fù)環(huán)境優(yōu)化調(diào)控技術(shù)研究[J];應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào);1999年05期

9 王青;石敏球;郭亞琳;張宇;;岷江上游山區(qū)聚落生態(tài)位垂直分異研究[J];地理學(xué)報(bào);2013年11期

10 向雙,丁建林;岷江上游干旱河谷葡萄的氣候生態(tài)適宜性分析[J];中外葡萄與葡萄酒;2003年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 陳秀明;李榮偉;王樂輝;宿以明;何飛;蔡小虎;孫鵬;;岷江上游亞高山典型森林植被群落數(shù)量特征研究[A];中國林學(xué)會(huì)2004年年會(huì)論文集[C];2004年

2 陳秀明;李榮偉;王樂輝;宿以明;何飛;蔡小虎;孫鵬;;岷江上游亞高山典型森林植被群落數(shù)量特征研究[A];2004中國科協(xié)學(xué)術(shù)年會(huì)第十一分會(huì)場論文集[C];2004年

3 李錦;;岷江上游城鎮(zhèn)功能變遷對民族文化的影響[A];民族文化與全球化學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2003年

4 丁瑞華;;岷江上游魚類及其保護(hù)問題[A];四川省動(dòng)物學(xué)會(huì)第八次會(huì)員代表大會(huì)暨第九次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前4條

1 王志琦;岷江上游六家水電廠結(jié)盟[N];華中電力報(bào);2004年

2 新華社記者 賈立君;長江上游生態(tài)之“傷”怎樣愈合？[N];新華每日電訊;2005年

3 四川記者站;再造岷江秀美山河[N];科技日報(bào);2003年

4 王代林;岷江源種樹人力與天力的五年拉鋸戰(zhàn)[N];四川日報(bào);2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 劉京濤;岷江上游植被蒸散時(shí)空格局及其模擬研究[D];中國林業(yè)科學(xué)研究院;2006年

2 嚴(yán)代碧;岷江上游干旱河谷區(qū)退化植被特征及其恢復(fù)重建的研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2006年

3 李梅;岷江上游輻射松人工林種質(zhì)資源及土壤生物肥力評價(jià)[D];四川農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

4 徐留興;岷江上游徑流變化特性分析及其預(yù)測研究[D];四川大學(xué);2006年

5 張煒銀;岷江上游植被自然恢復(fù)灌叢階段群落生態(tài)特征[D];中國林業(yè)科學(xué)研究院;2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 翟真;岷江上游退耕還林對林樹下線變化的影響[D];西南科技大學(xué);2015年

2 楊意志;岷江上游民族地區(qū)小城鎮(zhèn)土地利用評價(jià)研究[D];西南民族大學(xué);2016年

3 楊麗華;先秦岷江上游地區(qū)與北方地區(qū)的關(guān)系[D];四川省社會(huì)科學(xué)院;2015年

4 黃英;岷江上游泥石流脅迫下山區(qū)聚落人口易損性評價(jià)[D];西南科技大學(xué);2017年

5 張啟東;岷江上游水沙變化與森林破壞的關(guān)系研究[D];西南大學(xué);2006年

6 孫吉;岷江上游歷史文化景觀與環(huán)境動(dòng)因[D];四川大學(xué);2006年

7 全Oz;岷江上游民族分布與環(huán)境特征的景觀生態(tài)學(xué)研究[D];四川大學(xué);2006年

8 盧濤;岷江上游植物物種多樣性與生態(tài)系統(tǒng)多樣性研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2004年

9 秦嘉勵(lì);岷江上游不同土地利用方式下土壤生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估研究[D];四川農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

10 張冬貴;岷江上游水源區(qū)地質(zhì)背景與水資源可持續(xù)利用研究[D];成都理工大學(xué);2012年

，

本文編號：1919351